零一：沐垚科技创始人，电商自媒体，资深数据分析师，8年电商从业经验，擅长Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用，专注“数据 电商”的新零售服务。

本书主要介绍Excel 2016的3个BI组件PowerQuery、PowerPivot和PowerMap。在微软的BI体系中，PowerQuery和PowerPivot是Excel BI和Power BI共同的组件，因此本书用大部分篇幅着重介绍这两个组件，列举了多个业务场景的案例，使读者轻松掌握Excel BI。本书是读者掌握Excel BI和PowerBI的入门级图书。

零一：沐垚科技创始人，电商自媒体，资深数据分析师，8年电商从业经验，擅长Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用，专注“数据 电商”的新零售服务。

第 1 章 看 Excel BI 如何解决这些现实问题 1

11 5分钟内合并从业务部门收集的 100 张表格2

12 用模型来梳理分析复杂的业务流程7

13 开会发言， 需要有可交互的动态图表13

14 公司业务分析要精细到每条街道的情况18

第 2 章 万能的查询器 Power Query 24

21 兼容的数据源25

22 从文件加载数据25

221 从工作簿26

222 从 CSV31

23 从数据库加载数据32

231 SQL Server 数据库33

232 Microsoft Access36

233 从 ODBC 导入 38

24 从 Web 导入数据 40

241 GET 方法40

242 POST 方法44

25 数据类型操作47

26 标题操作49

261 修改字段名49

262 标题的升降51

27 表操作52

271 分组52

272 转置54

28 列操作54

281 删除列54

282 添加列56

29 字符操作65

210 统计及运算66

211 数据解析69

212 查询与合并71

2121 合并查询71

2122 追加查询73

213 M 语言 74

2131 删除字符77

2132 包含查询78

2133 插入文本79

2134 自定义函数80

第 3 章 靠近大数据的数据库 Power Pivot 84

31 数据导入85

32 表属性设置89

33 表基础操作92

34 DAX 语言94

35 数据建模100

第 4 章 可视化地图报表 Power Map 105

41 地图展现106

42 自定义热力图112

第 5 章 应用实例116

51 业务部门做季度 / 年度报告117

52 分析淘宝网数据(爬虫)124

53 电商运营算盈亏142

54 电商运营分析全店数据(建模)150

55 爬取股票数据(爬虫)154

56 文本分析(分词和情感分析)163

57 新媒体监控文章数据181

附录 A M 语言常用函数速查表 196

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