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PowerQuery實戰技巧精粹與M語言：新世代Excel BI大數據處理
用黑科技解決大數據時代的資訊焦慮症
大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query的問世，正好解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。
超過14萬字 X 800多幅插圖，帶您從入門到精通Power Query
本書撰寫目的旨在引領讀者熟悉Power Query的操作環境，從Power Query的外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query 查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同您體驗各功能層面的操作情境。全書10個章節超過14萬字、800多幅插圖與截圖。
所以，Power Query到底可以幹什麼？
簡單的說，只要學會Power Query：
．不會Excel函數，也能輕鬆搞定匯入人資、財務、業務資料並進行彙整處理
．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，將報表檔案組合成可以進行統計分析的表格
．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW Data
．即便是面對上百個csv、xlsx檔案，也能夠在彈指間彙整成單一資料表。
．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能
專家推薦
「Power Query 是目前微軟Excel 或Power BI 中隱藏的黑科技，使用者不需要具備程式撰寫能力，只需要透過滑鼠就可以達到快速的資料清洗，簡單易上手。本書更提供了多種跨領域的應用實例，非常契合跨領域學習與解決實務問題導向的現代需求。」 -- 廖世義博士，國立屏東科技大學 企業管理系 教授兼電子計算機中心主任
「這本書是我見過國內最詳細介紹PowerQuery技巧的書籍。更重要的是輔以職場上的真實案例進行演練與說明，完全貼近工作需要。同時也是國內第一本解說Power Query中M語言的書籍，對M語言有興趣的朋友千萬不要錯過。」 -- 陳智揚，威智創育資訊有限公司執行長/淡江資訊工程博士
大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query的問世，正好解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。
超過14萬字 X 800多幅插圖，帶您從入門到精通Power Query
本書撰寫目的旨在引領讀者熟悉Power Query的操作環境，從Power Query的外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query 查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同您體驗各功能層面的操作情境。全書10個章節超過14萬字、800多幅插圖與截圖。
所以，Power Query到底可以幹什麼？
簡單的說，只要學會Power Query：
．不會Excel函數，也能輕鬆搞定匯入人資、財務、業務資料並進行彙整處理
．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，將報表檔案組合成可以進行統計分析的表格
．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW Data
．即便是面對上百個csv、xlsx檔案，也能夠在彈指間彙整成單一資料表。
．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能
專家推薦
「Power Query 是目前微軟Excel 或Power BI 中隱藏的黑科技，使用者不需要具備程式撰寫能力，只需要透過滑鼠就可以達到快速的資料清洗，簡單易上手。本書更提供了多種跨領域的應用實例，非常契合跨領域學習與解決實務問題導向的現代需求。」 -- 廖世義博士，國立屏東科技大學 企業管理系 教授兼電子計算機中心主任
「這本書是我見過國內最詳細介紹PowerQuery技巧的書籍。更重要的是輔以職場上的真實案例進行演練與說明，完全貼近工作需要。同時也是國內第一本解說Power Query中M語言的書籍，對M語言有興趣的朋友千萬不要錯過。」 -- 陳智揚，威智創育資訊有限公司執行長/淡江資訊工程博士
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1 Power Query 簡介
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1.1 先說說什麼是ETL
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1.2 什麼是Power Query
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1.3 Power Query 在何處
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1.4 Power Query 查詢編輯器
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2 Power Query 做中學
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2.1 匯入第一個實作範例
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2.2 Power Query 核心工具：查詢編輯器
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2.2.1 Power Query 查詢編輯器的功能區（Ribbon）
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2.2.2 編輯查詢名稱
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2.2.3 查詢的步驟
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2.2.4 分割資料行
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2.2.5 轉換為正值
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2.2.6 變更資料行名稱
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2.2.7 結束查詢並匯出資料
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2.2.8 編輯既有的查詢
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2.2.9 變更關閉並載入的方式
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2.3 建立新的查詢
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2.3.1 建立過的查詢在哪裡
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2.3.2 在查詢編輯器的功能區建立新查詢
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2.3.3 在［查詢導覽器窗格］裡建立新查詢
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2.3.4 建立Access 資料庫來源的查詢
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2.3.5 以活頁簿裡既有的內容建立新查詢
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3 查詢的編輯與管理
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3.1 查詢的編輯與管理
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3.1.1 檢視活頁簿裡所建立的查詢
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3.1.2 變更查詢名稱
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3.1.3 查詢的重複（複製）
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3.1.4 查詢的參考
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3.1.5 查詢的編輯與刪除
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3.1.6 查詢的更新
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3.1.7 查詢結果工具選項
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3.2 查詢步驟的管理
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3.2.1 查詢步驟的編輯與刪除
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3.3.2 檢視查詢步驟的程式編碼
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3.2.3 查詢步驟的管理工具
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3.2.4 查詢中插入新的查詢步驟
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3.2.5 關於Power Query 的查詢結果
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3.3 外部資料來源的類型
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3.3.1 匯入CSV 檔案
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3.3.2 匯入JSON
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3.3.3 匯入XML
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3.3.4 匯入Web 頁面資料
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4 資料的基本處理技巧
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4.1 資料的取得與匯入
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4.2 關於資料行的相關操控
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4.2.1 選取資料行
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4.2.2 移動資料行
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4.2.3 複製資料行
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4.2.4 新增條件資料行
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4.2.5 新增索引資料行
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4.2.6 刪除資料行
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4.2.7 重新命名資料行名稱
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4.2.8 變更資料行的資料型態
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4.2.9 來自範例的資料行
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4.2.10 自訂資料行
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4.3 關於資料列的相關操控
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4.3.1 選取資料列
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4.3.2 排序資料列
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4.3.3 縮減（刪除）資料列
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4.3.4 資料的取代
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4.3.5 資料的填滿
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5 文字的處理與轉換
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5.1 分割資料行
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5.2 文字資料的格式轉換
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5.3 擷取資料
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5.4 剖析XML 和JOSN 檔案
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6 數值與日期時間的處理與轉換
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6.1 數值資料的處理與轉換
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6.2 日期與時間資料的處理
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7 資料轉換與合併查詢
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7.1 樞紐與取消樞紐
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7.2 轉置查詢
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7.3 合併查詢與附加查詢
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7.3.1 合併查詢
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7.3.2 附加查詢
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8 認識M 語言
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8.1 M 語言簡介
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8.1.1 在哪裡撰寫M 函數語言
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8.1.2 M 語言的程式撰寫規範
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8.1.3 三個基本且重要的陳述句
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8.2 看懂 M 語言語法
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8.2.1 使用進階編輯器解析M 語言程式碼
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8.2.2 查詢函數語法解析
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8.2.3 精簡M 語言程式碼
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9 實作M 語言三大容器
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9.1 實作M 語言的三大容器
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9.2 List（清單）
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9.2.1 List 的建立與編輯
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9.2.2 清單轉換為表格
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9.2.3 向下切入：深化（擷取）容器裡的內容
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9.3 查詢群組資料夾的建立與管理
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9.4 Record（記錄）
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9.4.1 建立一筆資料記錄
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9.4.2 一次建立多筆資料記錄
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9.4.3 將List 轉換成Table
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9.5 Table（表格）
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9.5.1 使用M 語法建立資料表
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9.5.2 Table 裡包含List
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9.5.3 Table 裡包含Record 與Table
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9.6 合併活頁簿裡所有的工作表
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9.7 合併資料夾裡的所有活頁簿
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10 Power Query 實例應用
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10.1 產品清單標籤大量輸出
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10.2 值班輪值記錄（一維轉二維）
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10.3 各單位各類票券採購統計（二維轉一維）
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10.4 各城市年度業績報表
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10.5 管線編號合併
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10.6 施工門號拆分
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10.7 離職與新進的查詢
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10.8 機台檢測次數統計
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10.8.1 計算每一個機台每一回的測試時間與測試結果
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10.8.2 彙算每一個機台的總時間與總測試結果
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10.9 製作運動鞋品牌款式報表
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10.10 小組分組名單
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10.11 服飾日銷售記錄摘要分析
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10.12 筆電商品規格清單
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10.13 產品與產地銷售記錄
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10.14 專案小組名單查詢
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10.15 員工 KPI 評量查詢
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10.16 MOS 證照成績統計
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10.17 年度專案費用累計
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10.18 ERP 報表拆解與分析
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10.18.1 分析報表的架構與邏輯
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10.18.2 匯入查詢編輯器進行報表轉換
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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