从数据到Excel自动化报表 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
出版者:电子工业出版社
作者:黄海剑（大海）
出品人:博文视点
页数:252
译者:
出版时间:2019-4-1
价格:59.00元
装帧:平装
isbn号码:9787121356810
丛书系列:数据分析从入门到实战系列
图书标签:
- powerquery
- excel
- POWERBI
- 计算机
- 数据分析
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- 透视表
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- 数据分析
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- 办公效率
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- Python
- 数据可视化
- 效率工具
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具体描述
Excel的Power系列功能的神奇，不仅在于它的强大，更在于它的易用性，对大部分普通用户来说，掌握一些可视化的界面操作及基础函数，可以极大提高日常数据处理效率。
《从数据到Excel自动化报表：Power Query和Power Pivot实战》主要介绍如何将原始数据变为自动化报表，主要内容包括Excel的Power系列功能中的两大核心功能——Power Query和Power Pivot的关键知识点。通过一个个案例，以期让普通的Excel用户能快速掌握Power Query和Power Pivot的核心知识，从而将其有效地应用到实际工作中，提升工作效率。
《从数据到Excel自动化报表：Power Query和Power Pivot实战》适合具备一定Excel 应用基础知识，了解Excel 基础函数应用的读者。另外，本书也适合财务、统计、人力资源、客服、售后服务、电商等领域需要处理大量数据的朋友学习。
数字化转型的基石：构建高效数据处理与可视化流程的实践指南 引言：数据驱动决策的时代挑战 在当今信息爆炸的商业环境中，企业对数据的依赖程度前所未有。无论是市场趋势分析、财务绩效评估，还是供应链优化，数据已成为驱动战略决策的核心资产。然而，许多组织正面临着一个共同的困境：海量数据的收集、清洗、分析和报告过程，往往高度依赖手动操作，效率低下且容易出错。传统的电子表格处理方式，在面对TB级数据和复杂分析模型时，已显得力不从心。员工们将大量时间消耗在重复性的数据录入、格式调整和报告生成上，而非真正深入理解数据背后的商业洞察。 本书旨在为那些希望突破传统数据处理瓶颈、迈向智能化工作流程的专业人士提供一套全面、实用的行动路线图。我们聚焦于如何系统化地构建端到端的数据管道，从原始数据源的对接，到数据清洗与转换，再到最终的交互式报告呈现，全程强调自动化、标准化与可维护性。这不是一本关于单一工具的速查手册，而是一套关于数据工程思维与现代工作流构建的深度解析。 --- 第一部分：数据基石的巩固——从混乱到有序的数据管理哲学 高效的自动化建立在高质量的数据基础之上。本部分深入探讨数据治理的底层逻辑，为后续的自动化构建奠定坚实基础。 第一章：理解现代数据生态系统的全景图 我们将首先界定“数据流程”的完整生命周期，从数据产生（如传感器、业务系统、网页抓取）到数据消费（如仪表盘、API服务）。重点剖析不同类型的数据源（关系型数据库、NoSQL、API接口、文件存储）的特性与接入挑战。介绍数据仓库（Data Warehouse, DW）与数据湖（Data Lake）的概念及其在企业架构中的角色定位，帮助读者理解何时需要集中式存储，以及如何进行合理的数据分层（如ODS层、DWD层、DWS层）。理解这些架构概念，是设计可扩展自动化流程的前提。 第二章：数据采集与初步集成策略 自动化始于可靠的数据抓取。本章详述几种主流的数据采集技术。对于结构化数据，我们将探讨数据库连接协议（如JDBC/ODBC）的应用，并介绍轻量级ETL（提取、转换、加载）工具或脚本化方法，用于定期抽取增量或全量数据。对于非结构化或半结构化数据（如JSON、XML日志文件），我们将探讨利用编程语言库进行高效解析的技巧。同时，会着重讨论数据沿袭（Data Lineage）的重要性，即如何记录数据的来源、经过的每一步处理，确保流程的可审计性。 第三章：数据质量：清洗、标准化与转换的艺术 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据分析的铁律。本章聚焦于数据质量保障。内容涵盖数据清洗的常见挑战，如缺失值处理（插值法、删除法）、异常值检测与平滑、数据类型不一致的修复。我们将详细介绍数据标准化的实践，例如日期格式统一、编码规范化以及维度一致性校准。本章还会引入“数据转换”的范式，区分行级转换与列级聚合，为后续的复杂分析模型打下基础。 --- 第二部分：流程自动化与脚本化实现 本部分是本书的核心，它将理论转化为可执行的代码和配置，实现重复任务的“一键式”运行。 第四章：利用脚本语言实现数据管道的驱动 虽然专业数据流程工具强大，但对于中小型项目和特定任务，脚本语言提供了无与伦比的灵活性和快速迭代能力。本章将深入探讨如何使用主流的脚本语言（例如，侧重于其在数据处理库生态中的优势）来编排数据任务。内容包括：如何编写健壮的错误处理机制，确保任务失败时能及时通知或回滚；如何使用任务调度模块（如Cron或更现代的调度器接口）来定时触发脚本；以及如何实现日志记录系统，追踪每一次运行的状态和性能指标。 第五章：构建参数化与可重用性数据处理模块 一个真正自动化的流程必须具备参数化能力，以适应不同的业务场景而无需重写核心逻辑。本章讲解如何设计高度解耦的数据处理函数和模块。例如，如何编写一个通用的数据清洗模块，仅通过输入参数来指定待处理的文件路径、清洗规则集或目标数据库连接串。我们将探讨使用配置文件（如YAML或JSON）来外部化配置，使得流程的维护者无需接触代码即可修改运行参数。 第六章：版本控制与自动化部署的实践 在数据工程领域，代码和流程配置的版本控制至关重要。本章详细介绍如何将所有数据处理脚本、配置文档和数据字典纳入版本控制系统（如Git）。重点在于如何建立一个持续集成/持续部署（CI/CD）的简化流程，即使是数据脚本，也需要经过测试环境的验证才能推向生产环境，从而确保生产数据的稳定性。 --- 第三部分：结果的可视化与智能反馈机制 数据处理的最终目标是为决策者提供清晰、及时的信息。本部分探讨如何将清洗和聚合后的数据转化为易于理解的报告，并设置智能预警。 第七章：从结构化数据到深度分析模型的构建 在报告生成之前，需要进行深入的特征工程和聚合。本章侧重于构建高效的数据汇总结构。我们将介绍如何设计面向分析的逻辑模型，例如星型或雪花型模式的简化应用，以加速后续的查询速度。内容包括关键绩效指标（KPI）的精确计算方法、时间序列数据的预处理（如滚动平均、同比/环比计算）以及如何利用统计方法识别显著性差异。 第八章：构建动态数据反馈与交互式报告框架 本书不局限于静态报告，而是强调交互式反馈机制。本章将介绍如何利用成熟的可视化工具（或其他支持数据连接和动态更新的平台）连接到处理好的后端数据源。重点在于设计能够快速响应用户过滤、钻取需求的报告结构。我们还会探讨如何通过脚本化方式，自动刷新数据源连接、更新图表配置，甚至在数据源发生重大变化时，自动触发报告的重新渲染和分发。 第九章：异常检测与自动化预警系统的设计 自动化报告的价值在于“主动通知”，而非等待查询。本章探讨如何嵌入异常检测逻辑到数据流程的末端。例如，当某个关键指标（如销售额、库存水平）偏离预设基线或统计预测范围时，系统应能自动触发邮件或即时通讯通知。内容涵盖基于阈值、基于统计过程控制（SPC）的简单预警模型，以及如何将预警信息结构化，确保接收者能立即理解问题的性质和严重程度。 --- 结语：构建持续优化的数据基础设施 本书提供的方法论和实践技巧，旨在帮助读者从繁琐的“手动报表制作”中解放出来，转而专注于更高价值的“数据洞察挖掘”。构建自动化数据流程是一个持续迭代的过程，需要不断根据业务变化调整数据模型和监控机制。掌握这些技能，意味着您已经掌握了数字化转型时代中，最核心的效率引擎的构建能力。
作者简介
黄海剑，网名大海，公众号“Excel到PowerBI”创始人；
微软认证Excel专家（MOS）；
企业签约Power BI顾问、培训师；
国际项目管理专家（PMP）；
具有15年业务咨询、系统实施及数据分析经验。
目录信息
第1章 Power Query、 Power Pivot与Excel报表自动化 1
1.1 如何让Excel报表自动化 1
1.2 关于Power Query的几个疑问 3
1.3 关于Power Pivot的几个疑问 5
1.4 用一个例子说明报表自动化的实现过程 5
第2章 Power Query入门 17
2.1 通过一个例子体会Power Query的基础操作 17
2.2 用Power Query处理数据的过程 22
2.3 能Excel所不能：解决按最右侧特定字符分列问题 24
2.4 自动整合外部数据源：Excel不再是自己玩 25
2.5 重复记录提取：快速解决提取顾客最后消费记录的难题 29
第3章 Power Query操作进阶 31
3.1 数据转置，有一个需要注意的地方 31
3.2 分组依据：分类“汇总”的利器 33
3.3 逆透视：瞬间完成二维表转一维表 36
3.4 同类表数据追加查询：轻松组合多表内容 38
3.5 关联表合并：VLOOKUP函数虽好，但难承大数据之重 41
3.6 一个例子说明“合并查询的6个联接类型” 44
3.7 透视与逆透视：两步处理数据转换难题 49
3.8 频繁重复的表间数据对比，今后只要刷新一下 50
3.9 数据都堆在一列里，怎么办 52
第4章 M函数入门 56
4.1 条件语句：if…then…else… 56
4.2 多条件的使用：and和or 57
4.3 错误处理：try…otherwise… 59
4.4 最常用的文本函数 61
4.5 数值的计算（聚合函数与操作） 65
4.6 列表构造初步：生成重复项清单如此简单 69
4.7 动态分组、合并同类项真的很容易 71
4.8 根据关键词匹配查找对应内容 73
4.9 最低价客户分组合并分析 79
4.10 将区间形式的数据转为规范数据 82
第5章 M函数进阶 87
5.1 理解Power Query里的数据结构1：总体结构 87
5.2 理解Power Query里的数据结构2：行、列引用 93
5.3 理解Power Query里的数据结构3：跨行引用 98
5.4 理解Power Query里的数据结构4：根据内容定位及筛选行 100
5.5 理解Power Query里的数据结构5：跨查询的表引用 103
5.6 模拟Excel中的Trim函数，练一练多函数的嵌套 105
5.7 自定义函数入门：化繁为简，能所不能 107
5.8 匿名自定义函数，随写随用 110
5.9 批处理的利器：List.Transform 112
5.10 通过添加Buffer缓存提升查询效率 114
第6章 Power Pivot入门 116
6.1 从一个简单的排序问题说起 116
6.2 轻松解决非重复计数难题 124
6.3 部分和总计数据的动态对比 126
6.4 除了双击出数据，还有“金刚钻” 129
6.5 为何双击“出明细”功能只返回1000条数据 131
6.6 表间关系一线牵，何须大量公式拼数据 133
6.7 数据表间的基本关系类型 136
第7章 DAX语言入门 139
7.1 在Power Pivot里怎么做数据计算 139
7.2 那些几乎和Excel里一样的常用DAX函数 142
7.3 怎么输入多个判断条件 143
7.4 日期的输入 144
7.5 空值的处理 146
7.6 统一的列数据 147
7.7 既然可以直接用，为什么还要自己写度量值 149
7.8 为什么在数据模型里做了数据筛选，图表没有跟着变 154
第8章 DAX语言进阶 157
8.1 无动态，不智能——谈谈DAX语言函数的计算环境（上下文） 157
8.2 有条件的计数问题 160
8.3 改变筛选上下文之忽略（“删”） 162
8.4 改变筛选上下文之覆盖（“改”） 166
8.5 改变筛选上下文之添加（“增”） 168
8.6 行上下文的概念 169
8.7 行上下文的困惑：聚合函数怎么了 171
8.8 行上下文的转换，在计算列中使用度量值 172
8.9 解决年月累计问题，理解日期表与时间智能 174
8.10 解决排名问题，理解迭代与行上下文嵌套 179
8.11 解决同比增长计算，进一步理解DAX计算思想 182
第9章 Power系列功能综合实战 190
9.1 Power Query与Excel函数：数据源的动态化 190
9.2 用Power Query实现格式化表单数据的自动汇总 194
9.3 用Power Query实现多表数据动态查询系统 204
9.4 Power Query与Power Pivot：非标准格式报表的自动化 219
9.5 Power Query、Power Pivot与VBA：数据连接和刷新的自动化 231
9.6 向Power BI进发：体会商业智能数据分析的实现过程 235
· · · · · · (收起)
1.1 如何让Excel报表自动化 1
1.2 关于Power Query的几个疑问 3
1.3 关于Power Pivot的几个疑问 5
1.4 用一个例子说明报表自动化的实现过程 5
第2章 Power Query入门 17
2.1 通过一个例子体会Power Query的基础操作 17
2.2 用Power Query处理数据的过程 22
2.3 能Excel所不能：解决按最右侧特定字符分列问题 24
2.4 自动整合外部数据源：Excel不再是自己玩 25
2.5 重复记录提取：快速解决提取顾客最后消费记录的难题 29
第3章 Power Query操作进阶 31
3.1 数据转置，有一个需要注意的地方 31
3.2 分组依据：分类“汇总”的利器 33
3.3 逆透视：瞬间完成二维表转一维表 36
3.4 同类表数据追加查询：轻松组合多表内容 38
3.5 关联表合并：VLOOKUP函数虽好，但难承大数据之重 41
3.6 一个例子说明“合并查询的6个联接类型” 44
3.7 透视与逆透视：两步处理数据转换难题 49
3.8 频繁重复的表间数据对比，今后只要刷新一下 50
3.9 数据都堆在一列里，怎么办 52
第4章 M函数入门 56
4.1 条件语句：if…then…else… 56
4.2 多条件的使用：and和or 57
4.3 错误处理：try…otherwise… 59
4.4 最常用的文本函数 61
4.5 数值的计算（聚合函数与操作） 65
4.6 列表构造初步：生成重复项清单如此简单 69
4.7 动态分组、合并同类项真的很容易 71
4.8 根据关键词匹配查找对应内容 73
4.9 最低价客户分组合并分析 79
4.10 将区间形式的数据转为规范数据 82
第5章 M函数进阶 87
5.1 理解Power Query里的数据结构1：总体结构 87
5.2 理解Power Query里的数据结构2：行、列引用 93
5.3 理解Power Query里的数据结构3：跨行引用 98
5.4 理解Power Query里的数据结构4：根据内容定位及筛选行 100
5.5 理解Power Query里的数据结构5：跨查询的表引用 103
5.6 模拟Excel中的Trim函数，练一练多函数的嵌套 105
5.7 自定义函数入门：化繁为简，能所不能 107
5.8 匿名自定义函数，随写随用 110
5.9 批处理的利器：List.Transform 112
5.10 通过添加Buffer缓存提升查询效率 114
第6章 Power Pivot入门 116
6.1 从一个简单的排序问题说起 116
6.2 轻松解决非重复计数难题 124
6.3 部分和总计数据的动态对比 126
6.4 除了双击出数据，还有“金刚钻” 129
6.5 为何双击“出明细”功能只返回1000条数据 131
6.6 表间关系一线牵，何须大量公式拼数据 133
6.7 数据表间的基本关系类型 136
第7章 DAX语言入门 139
7.1 在Power Pivot里怎么做数据计算 139
7.2 那些几乎和Excel里一样的常用DAX函数 142
7.3 怎么输入多个判断条件 143
7.4 日期的输入 144
7.5 空值的处理 146
7.6 统一的列数据 147
7.7 既然可以直接用，为什么还要自己写度量值 149
7.8 为什么在数据模型里做了数据筛选，图表没有跟着变 154
第8章 DAX语言进阶 157
8.1 无动态，不智能——谈谈DAX语言函数的计算环境（上下文） 157
8.2 有条件的计数问题 160
8.3 改变筛选上下文之忽略（“删”） 162
8.4 改变筛选上下文之覆盖（“改”） 166
8.5 改变筛选上下文之添加（“增”） 168
8.6 行上下文的概念 169
8.7 行上下文的困惑：聚合函数怎么了 171
8.8 行上下文的转换，在计算列中使用度量值 172
8.9 解决年月累计问题，理解日期表与时间智能 174
8.10 解决排名问题，理解迭代与行上下文嵌套 179
8.11 解决同比增长计算，进一步理解DAX计算思想 182
第9章 Power系列功能综合实战 190
9.1 Power Query与Excel函数：数据源的动态化 190
9.2 用Power Query实现格式化表单数据的自动汇总 194
9.3 用Power Query实现多表数据动态查询系统 204
9.4 Power Query与Power Pivot：非标准格式报表的自动化 219
9.5 Power Query、Power Pivot与VBA：数据连接和刷新的自动化 231
9.6 向Power BI进发：体会商业智能数据分析的实现过程 235
· · · · · · (收起)
读后感
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pivot/pq 数据源动态化 P190
评分用power query 来做数据规整和数据处理，用power pivot来进行透视（维度）分析统计指标，案例简单实用。
评分pivot/pq 数据源动态化 P190
评分用power query 来做数据规整和数据处理，用power pivot来进行透视（维度）分析统计指标，案例简单实用。
评分对VBA犯怵的，可以看看这个。Power Query，Power Pivot，再加Power BI可以满足大部分初中阶的数据分析和可视化需求，而且还是免费的。
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