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出版者:�峰資訊

作者:許進標

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004年02月10日

价格:NT$ 490

装帧:

isbn号码:9789864214785

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深入现代数据处理的艺术：数据透视、自动化与商业智能实践指南 一、 告别繁琐：驾驭现代数据分析的利器 本书并非追溯历史的旧版软件操作手册，而是聚焦于当前商业环境中数据处理的前沿技术与思维。在这个信息爆炸的时代，原始数据的价值需要通过高效的工具和深入的洞察才能被真正挖掘出来。本书旨在帮助读者从传统的数据录入和基础公式计算的泥潭中解脱出来，掌握那些能够将海量数据转化为即时决策依据的现代技能。 我们将以当前主流版本（如Excel 2019/Microsoft 365环境下的功能集）为核心，构建一套完整的现代数据分析工作流。内容涵盖了数据清洗、转换、高级建模和可视化叙事等多个关键环节。我们不纠结于十几年前的界面布局，而是专注于如何利用最新的函数逻辑、数据模型技术和云端集成能力，应对21世纪的数据挑战。 二、 核心模块一：动态数据塑形与高级查询技术 现代数据源千差万别，结构混乱的数据是分析的最大障碍。本书将彻底颠覆读者对数据清洗的认知，引入Power Query (获取和转换数据)的完整体系。 1. Power Query 入门与实战： 详细解析M语言的基础结构，但重点在于图形化界面下的高效操作。学习如何连接数据库、Web API、文件夹中的多文件合并，以及处理JSON、XML等非结构化数据源。内容深入到如何设置“刷新”机制，确保数据源更新后，所有转换步骤自动执行，实现数据处理流程的“一键更新”。 2. 高级数据转换技巧： 覆盖文本函数、日期时间函数的复杂组合应用，例如，如何根据非标准日期格式计算营业周期、如何进行模糊匹配和批量数据标准化。我们将重点解决“脏数据”的自动化治理问题，而不是手动查找替换。 3. 外部数据源集成： 探讨如何利用Power Query连接SharePoint列表、Azure数据湖等现代云端资源，构建企业级数据管道的基础，为后续的BI部署打下坚实基础。 三、 核心模块二：颠覆性的数据建模与计算引擎 静态的数据透视表已经无法满足复杂的跨表关联分析需求。本书的重中之重是数据模型（Data Model）的构建与DAX语言（Data Analysis Expressions）的精妙运用。 1. 关系型数据建模基础： 详细讲解如何导入多个表格到数据模型中，并建立正确的主键/外键关系（星型/雪花模型概念介绍）。理解为什么需要模型，以及模型如何解决传统数据透视表的“一表制”限制。 2. DAX计算的威力： 这部分内容是本书的技术高地。我们将从基础的度量值（Measures）和计算列（Calculated Columns）的区别讲起，深入解析ALL, CALCULATE, FILTER, RELATED等核心函数的作用域和上下文转换机制。 时间智能函数实战： 掌握Year-to-Date (YTD), Period-over-Period 比较、移动平均线的构建，这些都是现代财务和销售分析的必备技能。 上下文的艺术： 通过大量的案例，演示如何利用行上下文（Row Context）和筛选上下文（Filter Context）的切换，创建出极其复杂的动态计算，这是普通VLOOKUP或SUMIF无法企及的领域。 3. 数据透视表的进化： 在数据模型的基础上，构建多维度、跨表的交叉分析报表，实现动态的钻取和下钻体验。 四、 核心模块三：从静态报表到交互式商业智能（BI） 数据分析的最终目的是展示洞察。本书将重点培养读者的“数据叙事”能力，将枯燥的数字转化为引人入胜的故事。 1. Power Pivot (数据模型管理) 进阶应用： 在BI环境中，学习如何高效地管理和优化大型数据集的模型性能。 2. 现代数据可视化： 抛弃传统的柱状图和饼图的简单堆砌，转向使用现代图表类型，如瀑布图、散点图矩阵、地理空间图。重点讲解如何利用条件格式和动态标题来增强图表的可读性。 3. 交互式仪表板构建： 掌握切片器（Slicers）和时间线控件的艺术组合，构建响应迅速、用户友好的交互式仪表板。学习如何设计报表布局，确保信息层级分明，引导用户关注关键绩效指标（KPIs）。 4. 引入Power BI思维： 探讨数据模型从Excel环境向独立Power BI应用迁移的思路和最佳实践，为读者未来的专业BI学习做好知识储备和思维铺垫。 五、 自动化与效率提升：超越公式的界限 高效的工作者懂得利用工具来减少重复劳动。本书的后半部分将聚焦于提升工作流的自动化水平。 1. 宏（VBA）的现代应用场景： 我们不再推荐用VBA来做简单的报表生成，而是将其作为系统粘合剂。介绍如何使用VBA来控制Power Query的刷新、调用外部程序、定制用户界面，实现更深层次的自动化。 2. 事件驱动的自动化： 编写代码以响应特定事件（如工作簿打开、单元格内容更改），实现报表的“智能提醒”和预警机制。 3. 利用Office脚本（如果适用环境支持）： 介绍基于云端的自动化脚本能力，实现跨设备、跨平台的轻量级自动化流程。 六、 总结与未来视野 本书旨在培养具备“数据架构师思维”的分析师。通过掌握这些现代化的工具和方法，读者将能够处理前所未有的数据复杂性，构建出可自我更新、高度可定制的分析解决方案。学习的重点永远在于“如何问对问题”和“如何构建可复用的结构”，而不是记住某一个版本特定按钮的位置。这是一本面向未来数据工作场景的实战指南。

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