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深入浅出Power Query M语言
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深入浅出Power Query M语言

作者：黄福星
出版社：清华大学出版社出版时间：2022-07-01
开本： 其他 页数： 424
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深入浅出Power Query M语言 版权信息

深入浅出Power Query M语言 本书特色

本书以M语言中高频使用的函数为依托，通过一组简单、易于理解的数据源并且方便读者动手实践的方式，循序渐进地讲解，以此来演绎上百个实用案例，从而有效地实现本书的写作目标：“让所有的读者一个月之内对M语言函数有一个直观、清晰的了解，并能轻松上手”。 全面、系统讲解Power Query M的应用原理！配套丰富的实战型应用案例，帮助读者快速轻松上手希望本书可以让更多Power Query发烧友全面了解和掌握M语言，将这门语言变成日常工作中清洗数据的好帮手，把自己从繁重的数据清洗中解脱出来，减少重复性劳动，将更多的时间用于对数据价值的分析和呈现。 ——高飞 Power BI极客站长、微软Power BI MVP 初次使用Power Query的人都被其简洁明快的操作方式和强大的数据处理能力所震撼，但如果只流于基础操作来完成工作，无法真正体会到Power Query的精髓。本书首先从基础操作开始，接着逐步过渡到M语言基础讲解，然后到各类常用函数的讲解，再到高阶函数的讲解，*后是实例应用。做到了活学活用、即学即用，让读者在学习完本书后能实现知识的迁移，将Power Query技术应用到自己的工作场景中。 ——曾贤志 我要自学网资深Office讲师、51CTO学堂金牌讲师 Power Query简单易用的可视化操作功能，已为很多朋友实现了数据的自动化处理，极大提升了工作效率，但随着学习和应用的深入，还很有必要学习M语言函数，然而，M语言函数多达100多类、900多个，并且随着功能的丰富仍在不断增加！我们不可能也没有必要对每个函数都搞懂搞透。其实，只要熟练掌握其中的几十个基础函数，真正理解其工作原理和运行方式，其他函数自然也会随需要而信手拈来。本书紧紧围绕常用函数展开，相信能为大家更快更好地掌握M语言函数，提供更好的思路和更佳的体验。 ——黄海剑 公众号“Excel到Power BI”创始人 Power Query简单易学，可轻松入门，远比VBA强大，本书除界面化简单操作外更让大家学习M语言的核心技术，知识点由浅入深、讲解深入浅出，非常值得初学者或进阶者阅读。M语言不止在Excel和PowerBI自助式BI使用，更往深入的企业级数据处理领域Sqlserver的SSIS、Azure数据工厂均可使用，投入产出非常可观。 ——李伟坚 Excel催化剂及EasyShu插件作者

深入浅出Power Query M语言 内容简介

本书系统阐述Power Query M语言从基础到进阶的应用，包括应用流程、应用技巧等。本书通过一种易于理解的方式，旨在让读者用一个月的时间，系统、全面地掌握M语言。 全书共分为5篇：**篇为入门篇（第1和2章），第二篇为基础篇（第3~5章），第三篇为强化篇（第6~8章），第四篇为进阶篇（第9~11章）, 第五篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括Power BI简介、Power Query基础、M语言基础、文本处理、时间智能、数据转换、数据处理、数据分组、数据获取、综合应用。 本书适用于零基础学习Power Query M语言的读者，包括财务、人事行政、电商客服、质量统计等与数据分析密切相关的从业人员，也可作为高等院校、IT培训机构、其他编程爱好者的参考用书或教材。

深入浅出Power Query M语言 目录

**篇入门篇


第1章Power Query简介


1.1微软Power系列


1.1.1图解数据合并


1.1.2高级编辑器


1.2Power Query M语言


1.2.1繁多的M语言函数


1.2.2统计函数中的高频单词


1.3Power Query M语言函数的学习


第2章Power Query基础


2.1数据获取


2.2编辑器


2.2.1功能区


2.2.2查询区


2.2.3编辑栏


2.2.4编辑区


2.2.5查询设置


2.2.6高级编辑器


2.3合并查询


2.3.1新建查询


2.3.2合并查询


2.4行列筛选


2.4.1管理列


2.4.2减少行


2.5转换


2.5.1拆分列


2.5.2替换值


2.5.3数据类型转换


2.5.4分组依据


2.5.5日期与时间


2.6添加列


2.6.1添加条件列


2.6.2添加索引列


2.6.3标准四则运算


2.6.4数值的舍入


2.7关闭并上载


2.8函数整理

第二篇基础篇


第3章M语言基础


3.1Excel函数


3.1.1Office支持


3.1.2Excel函数汇总


3.2M语言函数


3.2.1M语言函数简介


3.2.2语法差异


3.2.3函数及语法备忘


3.3M语言词法


3.3.1值


3.3.2变量


3.3.3环境


3.3.4令牌


3.3.5标识符


3.3.6关键字


3.3.7标点符号


3.3.8空白分隔符


3.4M语言表达式


3.4.1表达式


3.4.2逻辑表达式


3.4.3if表达式


3.4.4let表达式


3.4.5each表达式


3.4.6函数表达式


3.4.7主表达式


3.4.8报错表达式


3.4.9报错处理表达式


第4章文本函数


4.1文本函数入门


4.1.1文本获取


4.1.2文本处理


4.2文本函数基础


4.2.1M语言文本函数


4.2.2函数对照表


4.2.3常用的函数


4.3文本函数强化


4.3.1反转、插入


4.3.2包含、位置、选择、移除


4.4文本函数进阶


4.4.1格式


4.4.2替换


4.4.3拆分


4.4.4合并


4.5结构与类型


4.5.1Text.ToList()


4.5.2Text.From()


第5章逻辑与数值函数


5.1逻辑函数


5.1.1Logical.From()


5.1.2Logical.FromText()


5.1.3Logical.ToText()


5.2常用数值函数


5.2.1判断


5.2.2随机数


5.2.3计算


5.2.4舍入


5.3不常用数值函数


5.3.1常量


5.3.2计算


5.3.3三角函数


5.4数值转换函数


5.4.1Number.From()


5.4.2Number.FromText()


5.4.3Number.ToText()

第三篇强化篇


第6章日期时间


6.1日期和时间


6.1.1日期和时间基础知识


6.1.2M语言的日期时间


6.1.3共性总结


6.2日期


6.2.1基本单位


6.2.2含有Name的Date类函数


6.2.3含有Add的Date类函数


6.2.4含有Start的Date类函数


6.2.5含有End的Date类函数


6.2.6含有IsIn的Date类函数


6.2.7含有DayOf的Date类函数


6.2.8含有WeekOf的Date类函数


6.2.9含有To的Date类函数


6.3日期时间语法


6.3.1基本单位


6.3.2含有Add的DateTime类函数


6.3.3含有IsIn的DateTime类函数


6.3.4含有From的DateTime类函数


6.4时间


6.4.1基本单位


6.4.2起止


6.4.3含有From的Time类函数


6.4.4含有To的Time类函数


6.5时区时间


6.5.1基本单位


6.5.2含有From的DateTimeZone类函数


6.5.3含有To的DateTimeZone类函数


6.5.4含有Now的DateTimeZone类函数


6.5.5含有Fixed的DateTimeZone类函数


6.6持续时间


6.6.1持续时间基础知识


6.6.2含有From的Duration类函数


6.6.3含有To的Duration类函数


第7章列表与记录


7.1列表基础


7.2信息函数


7.2.1List.IsEmpty()


7.2.2List.IsDistinct()


7.2.3List.NonNullCount()


7.3成员运算符


7.3.1列表内的所有值判断(All)


7.3.2列表内的任意值判断(Any)


7.3.3列表内是否包含的值(Contains)


7.3.4数据的位置索引(Position)


7.4排序


7.4.1List.Sort()


7.4.2List.Max()


7.4.3List.MaxN()


7.4.4List.Percentile()


7.5统计


7.5.1求和


7.5.2平均值


7.5.3数字


7.6选择


7.6.1List.Distinct()


7.6.2List.FindText()


7.6.3列表中匹配值判断(Matches)


7.6.4列表中的单一值(Single)


7.6.5List.First()


7.6.6List.FirstN()


7.6.7List.Positions()


7.6.8List.Skip()


7.6.9List.Select()


7.6.10List.Range()


7.6.11List.InsertRange()


7.6.12List.Alternate()


7.7转换


7.7.1列表内元素的移除(Remove)


7.7.2List.ReplaceValue()


7.7.3List.Repeat()


7.7.4List.Reverse()


7.7.5List.Combine()


7.8设置操作


7.8.1List.Difference()


7.8.2List.Intersect()


7.8.3List.Union()


7.8.4List.Zip()


7.9生成器


7.9.1List.Dates()


7.9.2List.DateTimes()


7.9.3List.DateTimeZones()


7.9.4List.Durations()


7.9.5List.Times()


7.9.6List.Numbers()


7.9.7List.Random()


7.10记录


7.10.1基础应用


7.10.2Record.FromList()


第8章列表进阶应用


8.1List.Transform


8.1.1文本型运算


8.1.2数值型运算


8.1.3实例应用


8.2List.TransformMany


8.2.1文本型运算


8.2.2数值型运算


8.2.3实例应用


8.3List.Accumulate


8.3.1文本型运算


8.3.2数值型运算


8.3.3实例应用


8.4List.Generate


8.4.1参数说明


8.4.2实例应用

第四篇进阶篇


第9章表的基础应用


9.1表的创建


9.2表函数


9.3成员关系


9.3.1判断


9.3.2检测


9.3.3计算


9.3.4描述


9.4行操作


9.4.1保留


9.4.2删除


9.4.3选择


9.4.4更改


9.4.5追加


9.5列操作


9.5.1升降


9.5.2删除


9.5.3选择


9.5.4拆分


9.5.5合并


9.5.6透视


9.5.7修改


9.5.8排序


9.6表操作


9.6.1新增


9.6.2扩展


9.6.3填充


9.6.4替换


9.6.5排序


第10章表的进阶应用


10.1含有To的表函数


10.1.1Table.ToList()


10.1.2Table.ToColumns()


10.1.3Table.ToRows()


10.1.4Table.ToRecords()


10.2含有From的表函数


10.2.1Table.FromValue()


10.2.2Table.FromList()


10.2.3Table.FromColumns()


10.2.4Table.FromRows()


10.2.5Table.FromRecords()


10.3含有Transform的表函数


10.3.1Table.TransformRows()


10.3.2Table.TransformColumns()


10.3.3Table.TransformColumnNames()


10.3.4Table.TransformColumnTypes()


10.4含有Join的表函数


10.4.1Table.Join()


10.4.2Table.NestedJoin()


10.4.3Table.FuzzyNestedJoin()


10.5含有Group的表函数


10.5.1语法基础


10.5.2进阶（第3个参数）


10.5.3高阶（第5个参数）


第11章数据获取


11.1其他源


11.1.1空查询


11.1.2自定义函数


11.2网站


11.2.1静态网页


11.2.2动态网页


11.2.3经纬度查询


11.3数据库


11.3.1MySQL


11.3.2ODBC


11.4文本文件


11.5Excel


11.5.1当前表


11.5.2工作簿


11.5.3文件夹

第五篇案例篇


第12章综合案例


12.1M语言综述


12.2Power BI


12.2.1Power BI


12.2.2Power Pivot


12.3综合案例


12.3.1项目描述


12.3.2数据现状


12.3.3数据挖掘


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深入浅出Power Query M语言 作者简介

黄福星，精益六西格玛黑带，物流职业经理人（运营总监）。二十多年工作经历，职业生涯横跨大型生产制造、综合保税物流与供应链、快递快运与新零售等。在信息流指导物流、数据指导改善、物流降本增效方面经验丰富，能够熟练地将精益改善技术与大数据分析技术运用于各类现场管理。

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