传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。

但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。

Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。

其实，Power BI中的Power Query和Power Pivot最早是以Excel为载体的。

换句话说，Power BI中的Power Query和Power Pivot组件的功能和语法等方面都是一样的。

Power Query是用来做数据的获取和清洗的组合，Power Pivot是用来做数据建模与计算分析的。

这两个组件分别对应强大的函数式语言：M语言和DAX语言。

这两个组件在Excel和Power BI中是通用的，正是这两个内置组件，使得Excel这个传统的分析工具越来越商务化，越来越智能化。

相对于Power BI，在Excel中使用Power Query和Power Pivot的应用场景更加灵活，人群更广、效率更高，能适应更多的应用场景。

那么，有没有一本书可以一次性讲解Power Query和Power Pivot在Excel中的使用呢？

答案是：《Excel商务智能：Power Query和Power Pivot数据清洗、建模与分析实战》。

通过学习这本书，你可以：

获得1种技能：智能高效的数据分析技能

掌握2种核心知识：M函数和DAX函数

掌握2个分析工具：Excel和Power BI

内容简介

本书主要介绍Excel商务智能组件Power Query和Power Pivot在数据分析方面的应用。

全书共11章：
第1章介绍Excel中的Power Query和Power Pivot两大商务智能组件及其功能；

第2章至第6章介绍如何使用Power Query来获取数据并进行处理，主要包含Power Query的基本操作、M函数和M公式的基础知识、常用的M函数，以及数据处理的综合案例；

第7章至第11章介绍如何使用Power Pivot进行数据建模和分析，主要包含Power Pivot的基本操作、数据模型的建立、多维数据集函数与Power Pivot数据模型、DAX表达式的基础知识和进阶知识、常用的DAX函数，以及数据分析的综合案例。

本书紧贴实际应用场景，深入浅出地介绍了Excel商务智能组件强大的数据处理和建模分析能力。

为了方便读者学习，本书针对一些综合性强及存在难点的章节录制了配套视频。

通过阅读本书，读者可以更加高效地进行数据分析工作。

本书特色

01.紧贴实际应用场景，介绍Power Query和Power Pivot在数据分析方面的应用（50+个实例）

02.针对综合性强和难点章节配有视频（超过25节共1G+视频讲解）

03.免费入本书交流群，与作者互动。
根据本书封底“读者服务”提示，即可加入本书读者交流群，不懂随时问，作者免费在线为您答疑。

本书前3章目录

第1章 Excel：你的职场生产力工具

1.1 你所不知道的Excel分析“利器”
1.2 从Excel到Power BI，只需要一步

第2章 认识Power Query编辑器

2.1 初识Power Query
2.2 编辑器管理界面介绍
2.3 创建查询的方法
2.4 数据源路径的修改与设置
2.5 数据上载与刷新

第3章 Power Query的基本操作实例

3.1 入门基础知识
3.1.1 数据类型的设置
3.1.2 标题的升降设置
3.1.3 “转换”与“添加列”选项卡中的功能
3.2 删除行或列操作
3.2.1 选择列与删除列
3.2.2 删除行与保留行
3.2.3 通过筛选器删除行
3.3 添加列操作
3.3.1 简单快速地添加条件列
3.3.2 为行添加自定义序号
3.3.3 添加自定义列
3.4 拆分列与合并列操作
3.4.1 实例1：按分隔符拆分列
3.4.2 实例2：按字符数拆分列
3.4.3 实例3：按位置拆分列
3.4.4 实例4：其他拆分列的方法
3.4.5 合并列常用的方法
3.5 透视列与逆透视列操作
3.5.1 一维表和二维表
3.5.2 实例1：一维表转二维表
3.5.3 实例2：二维表转一维表
3.5.4 实例3：含有多重行/列表头的数据清洗
3.6 提取文本值中指定字符的操作
3.6.1 实例1：按指定的长度提取文本值中指定的字符
3.6.2 实例2：按分隔符的位置提取文本值中指定的字符
3.7 数学运算和分组统计
3.7.1 聚合运算的操作
3.7.2 实例1：活用“选择性粘贴”功能处理考试成绩
3.7.3 实例2：使用分组统计功能快速计算各部门的数据
3.8 追加查询与合并查询
3.8.1 实例1：使用追加查询批量合并多个Excel工作表数据
3.8.2 认识合并查询的6种类型
3.8.3 实例2：使用合并查询完成各种数据匹配

大咖力荐

20位Excel和Power BI大咖联袂力荐，既说明了Power Query和Power Pivot在数据清洗、建模与分析方面的重要性和前沿性，也说明了各位大佬对本书的内容的认可！

适读人群

本书适合有一定基础的Excel用户和Power BI用户阅读，可以作为销售、客服、采购、仓储、物流、人力资源、财务、电商等相关岗位职场人士的参考用书，也适合Excel爱好者、数据“发烧友”、在校大学生及经常和数据打交道的朋友阅读。

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