Excel 自動化 Power Query 智慧化資料清洗與資料建模

第1章最耗時的資料清洗和重複計算
1.1 表格資料不規範是資料分析的大敵
1.1.1 不規範表格徒耗大量精力和時間
1.1.2 每個月都做相同的煩瑣計算，效率低下
1.1.3 如何才能進行高效資料分析
1.2 表格不規範的常見情況
1.2.1 表格結構不規範
1.2.2 表格資料不規範
第2章轉換表格結構
2.1 刪除垃圾行與垃圾列
2.1.1 刪除小計行和小計列
2.1.2 刪除空白行和空白列
2.2 處理多行標題
2.2.1 簡單的多行標題處理
2.2.2 複雜的多行標題處理，並拆分錶
2.3 表格行列轉換
2.3.1 逆序行次序
2.3.2 逆序列次序
2.3.3 行列的整體轉置：簡單情況
2.3.4 行列的整體轉置：複雜情況
2.3.5 把多行變一行：獲取每個人的最新證書名稱及獲取日期
2.3. 6 把多行變一行：提取不重複的二級部門列表
2.3.7 把多行變一行：刪除重複且積分最少的電話號碼
2.3.8 把多行變一行：整理不重複的考勤刷卡資料
2.3. 9 把一行變多行：重新排列地址與門牌號碼
2.3.10 把一行變多行：整理報銷人與報銷金額
2.3.11 把多列變為一列：簡單情況
2.3.12 把多列變成一列：複雜情況
2.4 資料分列與資料擷取
2.4.1 資料分列：根據一個分隔符號
2.4.2 資料分列：根據多個分隔符號
2.4.3 資料分列：根據字元數
2.4.4 擷取資料：利用分隔符
2.4.5 擷取資料：利用字元數
2.4.6 擷取資料：利用M函數公式
2.5 二維表格轉換為一維表格
2.5.1 一列文字的二維表格轉換為一維表格
2.5.2 多列文字的二維表格轉換為一維表格
2.5.3 有合併儲存格的多列文字的二維表格轉換為一維表格
2.5.4 有合併儲存格標題的多列文字的二維表格轉換為一維表格
第3章整理表格資料
3.1 嚴格對待資料模型
3.1.1 資料的分類
3.1.2 資料類型的種類
3.1.3 常見的資料不規範問題
3.2 清除資料中眼睛看不見的字元
3.2.1 清除字元中的空格
3.2 .2 清除字元中的特殊字元
3.3 轉換數字格式
3.3.1 把文字型數字轉換為數值型數字
3.3.2 把數值型數字轉換為文字型數字
3.3.3 把數字轉換為指定位數的文字型數字
3.4 轉換修改日期
3.4.1 轉換文字型日期
3.4.2 轉換非法格式日期
3.4.3 拆分日期和時間
3.5 從文字資料中擷取關鍵資料
3.5.1 使用現有工具擷取關鍵資料
3.5.2 使用M函數擷取關鍵資料
3.6 從日期資料擷取重要資訊
3.6.1 從日期資料擷取年
3.6.2 從日期資料擷取季度
3.6.3 從日期資料擷取月
3.6.4 從日期資料擷取週
3.6.5從日期資料中提取星期
3.7 轉換字母大小寫
3.7.1 每個單字首字母大寫
3.7.2 每個單字全部字母大寫
3.7.3 每個單字全部字母小寫
3.8 添加前綴和後綴
3.8.1 僅添加前綴
3.8 .2 僅添加後綴
3.8.3 同時添加前綴和後綴
3.9 對數字進行舍入處理
3.9.1 對數字進行四捨五入
3.9.2 對數字向上舍入
3.9.3 對數字向下舍入
3.10 對數字進行批量計算
3.10.1 對數字批量加上一個相同的數
3.10.2 對數字批量減去一個相同的數
3.10.3 對數字批量乘上一個相同的倍數
3.10.4 對數字批量除以一個相同的倍數
第4章財務資料分析建模
4.1 管理費用追蹤分析範本
4.1.1 範例數據
4.1.2 整理加工，建立資料模型
4.1.3 建立分析範本
4.1.4 報表一鍵刷新
4.2 產品成本追蹤分析範本
4.2.1 範例資料
4.2.2 整理加工，建立資料模型
4.2.3 建立分析範本
4.2. 4 模型刷新
4.3 店舖經營分析模板
4.3.1 範例資料
4.3.2 建立自動化總結模型
4.3.3 店鋪盈虧分佈分析
4.3.4 指定店舖的各月經營追蹤分析
4.3.5 店鋪排名分析
4.3.6 指定店舖的淨利影響因素分析
4.3.7 模型刷新
第5章銷售數據分析建模
5.1 建構數據分析模型
5.1.1 建立各年基本查詢表
5.1.2 .合併兩年數據，建立同比分析模型
5.1.3 建立同比分析度量值
5.2 當年銷售分析
5.2.1 銷售整體分析
5.2.2 前10大客戶分析
5.2.3 業務員銷售排名分析
5.3銷售年比分析
5.3.1 產品銷售年比分析
5.3.2 客戶銷售年分析
5.3.3業務員銷售年比分析
第6章人力資源資料分析建模
6.1 員工資訊分析建模
6.1.1 建立資料模型
6.1.2 員工屬性分析報告
6.2 人工成本分析建模
6.2.1 基於目前工作簿各月工資表資料的模板
6.2.2 基於各月工資工作簿資料的模板