Power BI 終極實戰寶典|使用 Power Query 與 PowerBI 進行資料分析 (Collect, combine, and transform data using Power Query in Excel and Power BI)
Gil Raviv 著 陳亦苓 譯
- 出版商: 碁峰 樂讀 精選單書79 兩書75折(部分除外)
- 出版日期: 2019-05-13
- 定價: $620
- 售價: 8.5 折 $527
- 語言: 繁體中文
- ISBN: 9865020998
- ISBN-13: 9789865020996
-
相關分類:
Excel、Power BI、Data Science
- 此書翻譯自: Collect, Combine, and Transform Data Using Power Query in Excel and Power BI (Business Skills)
立即出貨(限量)
買這商品的人也買了...
-
$450$405 -
$480$379 -
$580$458 -
$850$672 -
$780$616 -
$360$284 -
$880$695 -
$640$506 -
$354$336 -
$420$357 -
$550$468 -
$407Power BI 數據分析:報表設計和數據可視化應用大全
-
$380$266 -
$620$527 -
$720$612 -
$480$379 -
$580$493 -
$580$458 -
$380$342 -
$650$553 -
$580$458 -
$360$284 -
$580$458 -
$600$474 -
$620$490
相關主題
商品描述
Amazon.com全五星無差評,看過的都說讚。晉身Power BI專家必讀的一本書
透過Power Query這項內建於Excel與Power BI的工具,就能輕鬆地匯入、重塑和清理任何資料,從數據當中發掘洞見。本書將告訴您如何駕馭Power Query這項功能強大的工具,藉由範例的操作,逐步了解如何運用Power Query進行有效率的資料分析。
藉由本書,您將學會:
.使用Excel中的Power Query(「取得與轉換」)和Power BI快速準備分析資料
.只需點擊幾下滑鼠並進行簡單的公式編輯,即可解決常見的資料準備問題
.組合來自多個資料來源,多個查詢和不同表格當中的數據
.掌握表格的基礎和進階技術
.使用M語言自定義轉換並構建靈活的資料混搭
.使用Power Query解決協作挑戰
.取得關於文本資料的重要洞見
.分析取自社群網路的資料
序
你知道有一種資料轉換技術存在於Microsoft Excel、Power BI等產品中,可讓你神乎其技地處理資料,免於重複性的手工作業,並為你省下多達80%的時間嗎?
.每次你將類似的資料複製/貼上至活頁簿並以手動方式清理時,你都在浪費寶貴的時間,你很可能沒意識到有更快更好的辦法能做到這件事。
.每次你仰賴別人幫你把資料處理成正確的形式及狀態時,你都該知道還有更簡單的方式能調整一次資料後就享受到自動化處理的美好。
.每次你需要依資訊快速做出決策但卻面臨極大量的資料清理難題時,請瞭解你現在可輕易解決這些難題並獲得前所未有的潛力、縮短洞察時間。
準備好要做改變了嗎?你即將擺脫重複性手工資料清理工作的惱人挫折感,從資料分析的過程中獲得成就感,且在這過程中,你甚至還可能進一步改善你的資料品質並發掘出新的見解。
Excel、Power BI、Analysis Services 及PowerApps共同擁有一種改變了遊戲規則的資料連結與轉換技術,叫做Power Query,它能讓任何具有基礎Excel技能的人執行並自動化資料的匯入、調整,以及淨化。透過簡單的UI介面操作,以及跨多種資料來源與格式的具一致性的使用者體驗,你將能解決任何資料準備上的難題,並成為一位大師級的資料駕馭者。
本書將實際著手應付各種資料挑戰,並學習如何以Power Query來解決這些問題。藉由配套內容中超過70項的挑戰與200 多個練習檔,你將匯入雜亂且分散的資料表,然後一路努力創建出可供分析的、自動化又結構完善的資料集。多數技巧都相當簡單,你可輕鬆地跟著做出來,而且也能輕易地重複應用於你自己的業務情境中。
作者簡介
Gil Raviv
微軟資料平台MVP。擁有20年的研發與產品管理經驗,以及四項美國專利。曾在微軟Excel產品團隊中任職資深專案經理,領導了Power Query的設計與整合,使之成為Excel 2016裡的新一代資料處理技術,同時也成為M(Power Query的公式語言)的死忠擁護者。他運用資料分析與大數據技術開發資安服務,應用於威脅偵測與Facebook的兒童保護。
目錄大綱
第1章|Power Query 入門
第2章|資料準備方面的基礎挑戰
第3章|合併不同來源的資料
第4章|合併不一致的資料表
第5章|保留背景資訊
第6章|取消資料表的樞紐
第7章|進階的資料表取消樞紐與樞紐處理
第8章|對付協作方面的挑戰
第9章|Power Query M 公式語言入門
第10章|從容易落入的陷阱到健全的查詢
第11章|基礎文本分析
第12章|進階文本分析:抽取文意
第13章|社群網路分析
第14章|最後的專案:把一切都組合起來