从数据到Excel自动化报表：Power Query和Power Pivot实战(博文视点出品)

一本非常适合入门、打基础的Excel Power系列书籍

告别重复劳动，轻松驾驭数据

小白也能轻松实现报表自动化

综合Power Query 和Power Pivot的实战应用

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以及基础函数，即可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 Power BI中的两大核心功能――Power Query和Power Pivot的关键知识点，通过一个又一个的案例，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，另外也适合财务、统计、人力资源、客服、售后服务、电商等需要处理大量数据的朋友学习。

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。

　　本书作者以互动对话的形式讲解Excel中Power Query和Power Pivot的使用，仿佛帮助入门伙伴问出你想问的内容，有一种：“对对对，就是想问这个！”的感觉。本书更讲解了M语言及DAX函数。如果我当时有这么一本中文书可以看，相信我的学习之旅会更加富有乐趣。
　　——公众号“Excel120”作者 BI佐罗（宗萌）

　　作为没有技术背景的分析人员，你可以用Excel实现数据的自动清洗：单击鼠标就可以自动汇总来自各个地方的数据源，将这些数据按照你事先用鼠标设置好的规则，或筛选替换，或追加合并。转眼间，原本杂乱无章的源数据就变为结构化的数据表。
　　在这背后，Power BI正在默默改变着传统的数据分析方式，让每一位使用它的人享受到技术变革产生的巨大红利。希望通过本书的介绍，可以让你走进并了解这个工具，让它成为你分析数据的好帮手。
　　——微软Power BI MVP、公众号“Power BI极客”作者 高飞

　　一直在关注大海老师关于Excel Power系列的文章及视频，虽然我已经入门了，但还是能够从大海老师不同视角的讲解中得到许多收获和巩固知识。相信众多的Excel Power系列学习者也必定能从此书中得到许多收获，大海老师深入浅出的故事性讲解，套用一句流行的话就是“有趣”“有料”，非常适合初学者学习。
　　——“Excel催化剂”插件作者 李伟坚

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虽好，但难承大数据之重 / 41
3．6　一个例子搞定“合并查询的6个联接类型” / 44
3．7　透视与逆透视：两步搞定数据转换难题 / 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　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　同比增长计算，进一步理解DAX计算思想 / 182

第9章　Power Query与Power Pivot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