1-1 什么是Power BI
Power BI商业智能分析教程--数据清洗
讲师:曾贤志
85 小节 已有 75555 人学过 2021.4.15 推出
当今时代是一个大数据时代,各行各业产生的数据越来越多,对于普通职场人员来说,数据的处理是一项重大的挑战,使用Excel的传统功能处理数据,操作重复度高,处理速度慢。如果使用VBA可以实现自动化,但编程门槛高,所以迫切需要一款既能自动化处理,又操作简单是工具来处理数据。Power Query就是这样一款好的工具,它在Excel中和Power BI中均可以使用。本套课程以Power BI为操作软件,全方位讲解数据清洗处理。让你的工作从此可以自动化,成为一个数据处理高手。
  • 第一章:Power Query基础
  • 1-1 什么是Power BI
  • 1-2 如何在Power BI中使用Power Query
  • 1-3 Power BI的下载安装
  • 1-4 Power Query界面介绍与定制
  • 1-5 Power Query步骤设置
  • 1-6 Power Query查询管理
  • 第二章:获取数据清洗之源
  • 2-1 从Excel文件获取数据
  • 2-2 从文本文件获取数据
  • 2-3 从文件夹获取数据
  • 2-4 从数据库获取
  • 2-5 从网页获取
  • 2-6 手动输入数据
  • 第三章:表的基本操作
  • 3-1 列的管理
  • 3-2 行的管理
  • 3-3 数据类型
  • 3-4 其它设置(首行、标题、填充)
  • 3-5 管理参数
  • 第四章:查询处理
  • 4-1 合并查询(左外部与右外部)
  • 4-2 合并查询(内部与外部)
  • 4-3 合并查询(左反与右反)
  • 4-4 合并查询(多字段关联、模糊查询)
  • 4-5 查找替换
  • 第五章:筛选处理
  • 5-1 筛选管理
  • 5-2 高级筛选
  • 5-3 文本筛选
  • 5-4 数字筛选
  • 5-5 日期筛选
  • 5-6 数据排序
  • 第六章:拆分处理
  • 6-1 按单个分隔符拆分
  • 6-2 按多个分隔符拆分
  • 6-3 按字符数和位置拆分
  • 6-4 按大小写字母、数字和非数字拆分
  • 第七章:合并处理
  • 7-1 列的合并
  • 7-2 表格合并
  • 7-3 文件合并
  • 7-4 高级合并
  • 第八章:提取处理
  • 8-1 从指定位置提取字符串
  • 8-2 提取分隔符之前或之后的文本
  • 8-3 提取分隔符之间的文本
  • 8-4 从XML和JSON中分析提取数据
  • 8-5 字符串格式处理
  • 第九章:转换处理
  • 9-1 透视列(一维转二维)
  • 9-2 逆透视列(二维转一维)
  • 9-3 转置与反转行
  • 9-4 深化列表、记录、单值数据
  • 9-5 扩展数据
  • 第十章:聚合处理
  • 10-1 常用聚合函数
  • 10-2 分组依据(普通应用)
  • 10-3 分组依据(高级应用)
  • 10-4 分组依据(实例应用)
  • 第十一章:数字计算处理
  • 11-1 简单算术计算应用
  • 11-2 其它算术计算应用
  • 第十二章:日期时间处理
  • 12-1 日期处理
  • 12-2 年份处理
  • 12-3 月份处理
  • 12-4 季度处理
  • 12-5 周的处理
  • 12-6 天的处理
  • 12-7 日期计算
  • 12-8 时间处理
  • 12-9 时分秒处理
  • 12-10 时间计算
  • 12-11 持续时间
  • 第十三章:添加列
  • 13-1 普通条件列
  • 13-2 多个条件列
  • 13-3 与或条件列
  • 13-4 添加索引列
  • 13-5 示例中的列
  • 13-6 自定义的列
  • 第十四章:自定义函数
  • 14-1 查询结果变成自定义函数
  • 14-2 自定义函数书写规则
  • 14-3 实例应用1(模糊分组汇总)
  • 14-4 实例应用2(工资条和多列计数)
  • 14-5 实例应用3(中式美式排名)
  • 第十五章:Power query在excel中的应用
  • 15-1 Power Query与数据透视表
  • 15-2 Power Query与图表
  • 15-3 Power Query与PowerPivot
  • 15-4 Power Query与Power Map
  • 15-5 Power Query在Power BI中的应用
  • 第十六章:综合案例应用
  • 16-1 动态条件筛选
  • 16-2 生日提醒
  • 16-3 多条件记录筛选
  • 16-4 多列均存在的值筛选
  • 16-5 数据扩展与收缩
  • 16-6 各行数据各自排序

曾贤志

office 资深讲师

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