从数据到Excel自动化报表：Power Query和Power Pivot实战

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。

适读人群 ：本书适合具备一定Excel 应用基础知识，了解Excel 基础函数应用的读者。另外，本书也适合财务、统计、人力资源、客服、售后服务、电商等领域需要处理大量数据的朋友学习。

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

前言
　　首先，感谢你在百忙中打开这本书！
　　如果你愿意继续，那么我们先聊一聊这本书的“三观”。
　　曾经让人很腰疼、脖子疼的Excel报表自动化问题
　　以前，在Excel里要实现报表自动化，基本都需要用VBA。虽然VBA是一门相对简单的编程语言，但是对大多数普通的Excel用户来说，学习VBA所需要耗费的时间和精力都是巨大的。
　　笔者作为一个非计算机专业的普通用户，也曾学过多门编程语言，此前在用Excel进行日常数据处理时，为实现报表自动化也曾使用VBA。在学习和使用编程语言的过程中，深知作为一个Excel普通的用户，掌握一门编程语言所需要经历的煎熬。回想那些写代码的日子，一次次为调试一个程序错误钻研到深夜的情景仍历历在目——真是想想都腰疼、脖子疼。
　　当然，请不要误解为学VBA没有什么用，对有兴趣、有时间、有精力，或者已有一定编程基础的朋友来说，VBA还是很有用的。
　　推开Excel Power 系列这扇门，走进一个崭新、美好的世界
　　自从笔者接触了Excel的Power系列功能，这一切开始发生根本性的改变。
　　现在，除一些需要与用户做特别交互或非数据性处理（如打印控制等）的工作自动化问题仍通过VBA来完成外（对大部分普通Excel用户来说，这些工作实际上并不是必要的，或者是可以借助外部资源来完成的），对于数据本身的汇总、整理、计算分析，以及完成各种标准化或非标准化报表的编制等，均可以通过Power Query及Power Pivot来实现，真正做到“数据进来，一键刷新”。
　　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及基础函数，可以极大提高日常数据处理效率。
　　同时，由于Power Query对数据处理过程（步骤）及Power Pivot对数据模型的可视化管理，所以用户在处理数据的过程中，可以非常方便地定位和聚焦问题并着手解决，而且，与同事或朋友交流、交接工作、或者向别人咨询某些难点问题的解决方案，都会变得更加容易。
　　推开Power系列功能这扇门，你就会发现，这真是一个崭新美好的世界。
　　播下种子，让它茁壮成长
　　本书内容主要包括Excel的Power系列功能中的两大核心功能——Power Query和Power Pivot的核心知识，通过一个个的案例，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。
　　本书对一些需要重点掌握的内容进行较为详细的阐述，比如将“理解Power Query里的数据结构”分成5个部分进行详述；又如将Power Pivot中的“改变筛选上下文”分成3个部分进行举例说明。这些知识点看似简单，却是理解和深入学习Power Query及Power Pivot的核心知识，读者务必要掌握，并且熟练运用。
　　虽然Excel强大的Power系列功能所包含的知识远不止于本书所述的这些，但是，通过对本书内容的学习，掌握这些基础的知识并学以致用，将会激发读者进一步深入学习Power系列功能乃至微软新一代敏捷商务智能产品Power BI的浓厚兴趣。
　　核心基础知识和兴趣的种子一旦播下，它一定会茁壮成长。
　　感谢、感恩，并且深感不足！
　　首先感谢出版社的认可，以及各位编辑的大力支持！
　　另外，感谢家人在生活中的照顾和理解，使笔者可以在工作之余仍有时间和精力整理案
　　例，写成本书。
　　最后，感谢一直关注笔者的公众号、头条号、千聊直播间等的朋友，以及正在读本书的你。是你们的提问、分享、支持和鼓励，使笔者能坚持把Excel的Power系列功能的相关知识写得更加通俗、易懂、完整、接地气。
　　书中若有不足之处，敬请大家提出宝贵意见和建议，一起学习，共同进步！
　　“不要急，不要等。”
　　大 海

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