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赵保恒:Power Query你不能不知道的数据清洗规范利器 
2020-08-11 2369
对象
本课程适用于公司的市场销售、行政文秘、人力资源、财务会计、仓储物流等与数据接触较多的相关岗位工作人员,需要进一步提升数据清洗规范与整理汇总技能和使用效率的所有用户。
目的
Power Query 是基于Excel BI组件里面的一种数据连接技术,可用于发现、连接、合并和优化数据源以满足分析的需要。它主要是通过图形界面对数据进行整理、清洗、组合等,常规的操作基本不需要使用者使用复杂函数就可以得到想要的结果。数据整理功能强大且好用。特别是瞬间合并成千上万的工作簿数据,游刃有余。真正的数据乾坤大挪移。
内容

课程大纲:

1.    Power Query整理规范数据入门

l  Power Query简介与认识

l  规范化数据六大特点介绍

l  二位数据转一维数据

l  案例实战:

n  快速整理人员档案信息表

n  提取人事员工表相关信息

n  统计每个地区的设备数量


2.   Power Query汇总海量数据文件

l  同个工作簿汇总数据

l  汇总CSV数据源文件

l  从文件夹汇总Excel数据M函数Excel. Workbook使用

l  案例实战:

n  快速汇总一个文件夹30个城市的数据文件


3.    Power Query数据整理M函数应用

l  文本函数Text.Select

n  Text.Select([姓名],{"一".."龟"})

n  Text.Select([姓名],{"1".."9"})

n  Text.Select([姓名],{"A".."Z"})

n  Text.Select([姓名],{"a".."z"})

l  文本函数Text.Remove

n  Text.Remove([姓名],{"一".."龟"})

n  Text.Remove([姓名],{"1".."9"})

n  Text.Remove([姓名],{"A".."Z"})

n  Text.Remove([姓名],{"a".."z"})

l  文本函数Lines.ToText

l  文本函数each Text.Combine

n  each Text.Combine(_,",")

l  Power Query数据整理M函数实战

n  Text.Select或Text.Remove应用

n  Lines.ToText或each Text.Combine


4.    Power Query综合案例实战

l  统计每个报订人的总金额

l  用Power Query统计班次

l  求料号最新日期的采购单价

l  Power Query 创建订单查询

l  转置较复杂二维表为一维表

l  Power Query 利用分隔符创建分组

l  城市天气预报数据整理规范操作

l  按年月季度透视分析公司管理费用明细



环境说明与版本要求:

l  Office2010、Offie2013支持PowerQuery,但需要安装Power Query插件

l  Office2016、Office 2019 、Office365集成了Power Query功能

l  注意:Office学生版、个人版、家庭版Power Query功能不全

l  PowerBI Desktop内置了所有Power Query功能



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