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Power Query M函数入门教程.pdf

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简介:
《Power Query M函数入门教程》是一份全面介绍如何使用M语言在Power Query中进行数据处理和转换的学习资料。适合初学者快速掌握其基本语法与应用技巧。 Power Query M函数教程【初级篇】.pdf是一份详细介绍如何使用Power Query中的M语言进行数据处理的入门级资料。文档内容涵盖了从基础语法到实际应用的各种示例,非常适合想要学习或提高自己在Excel中利用Power Query功能的数据分析师和技术人员阅读和参考。

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  • Power Query M.pdf
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    《Power Query M函数入门教程》是一份全面介绍如何使用M语言在Power Query中进行数据处理和转换的学习资料。适合初学者快速掌握其基本语法与应用技巧。 Power Query M函数教程【初级篇】.pdf是一份详细介绍如何使用Power Query中的M语言进行数据处理的入门级资料。文档内容涵盖了从基础语法到实际应用的各种示例,非常适合想要学习或提高自己在Excel中利用Power Query功能的数据分析师和技术人员阅读和参考。
  • 高级篇:Power Query M.pdf
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    《高级篇:Power Query M函数教程》是一本深入讲解Power BI和Excel中Power Query M语言的书籍,适合希望掌握数据转换与处理高级技能的专业人士阅读。 在Power Query M函数教程的高级篇里,我们深入讨论了几个关键的数据清洗与转换功能。以下是这些知识点的具体描述: 1. **取列**: - `Table.Column`:用于从表格中提取指定列的列表,如`Table.Column(表,字段名)`。 - `Table.SelectColumns`:选取表格中的一个或多个列。例如单个列选取使用`Table.SelectColumns(源,姓名)`;多个列则用到`Table.SelectColumns(源,{姓名,语文})`。此外还可以设置第三个参数来处理错误,如在尝试选择可能不存在的字段时忽略错误。 2. **展开List**: - `Table.ExpandListColumn`:用于将表格中某个列为列表的项逐一扩展成独立的新行,例如使用`Table.ExpandListColumn(表, 姓名)`。每个列表元素都会形成单独的一行,并且其他列的数据在这些新行中保持不变。 3. **展开Record**: - `Table.ExpandRecordColumn`:用于从表格的记录类型列中提取字段并展开它们,例如使用`Table.ExpandRecordColumn(表,记录,{姓名1,姓名2,姓名3},{新1,新2,新3})`可以将这些字段分别重命名为新的名称。 4. **展开Table**: - `Table.ExpandTableColumn`:与上述类似但用于表格中的表类型列,例如使用`Table.ExpandTableColumn(表1,表,{姓名,语文,数学},{名字,国语,科学})`可以将内部的表扩展成新的列,并且允许重命名这些新生成的列。 5. **判断列名**: - `Table.HasColumns`:用来检查表格是否含有特定名称的字段。例如,使用`Table.HasColumns(源,姓名)`返回TRUE表示存在该名为“姓名”的字段;而使用`Table.HasColumns(源,{姓名,性别})`则会验证多个指定列是否存在。 6. **操作列名**: - `Table.PrefixColumns`:为所有当前的列名称添加前缀,例如用`Table.PrefixColumns(源,孙兴华)`将每个字段名前面加上“孙兴华”。 7. **转换列名**: - `Table.TransformColumnNames`:可以用来修改表格中各字段的名字。比如使用`Table.TransformColumnNames(源,each Text.BetweenDelimiters(_,[,]))`会去除所有名称中的括号,仅保留其中的内容;而用到如`Table.TransformColumnNames(源,each Text.Upper(_))`则将所有的列名转换为全大写形式。 这些函数是使用Power Query M语言进行数据处理的基础工具。掌握它们能够帮助你更有效地清洗、转换和准备数据。通过灵活组合应用,可以构建出满足各种数据分析需求的复杂查询逻辑,并且提高工作的效率与准确性。
  • Power QueryPower BI Desktop M的环境及each _用法
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    本课程深入探讨Microsoft Power Query和Power BI Desktop中的M语言及其each关键字的应用技巧,助力数据处理与报表开发。 本段落介绍了一些关于Power Query和Power BI M语言函数的基础知识,主要讲解了M中的环境以及each表达式的使用,并探讨了嵌套多个each表达式的方法。
  • 英文版Power Query.pdf
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    本PDF文档是一份全面的英文版Power Query教程,旨在帮助用户掌握如何使用Power Query进行数据连接、转换和管理。适合Excel和数据分析爱好者学习参考。 Power Query 英文版教程 概览:什么是 Power Query? 快速入门指南: - 在 Power BI 中使用 Power Query - 结合数据 - 安装 PowerQuery SDK 开发自定义连接器的开始步骤 创建你的第一个连接器 - Hello World 教程 学习如何使用 Power 查询编辑器塑形和结合数据
  • Power Query M中文帮助手册(20170804版)
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    《Power Query M函数中文帮助手册(20170804版)》是一份详尽介绍Microsoft Power Query M语言各函数用法与功能的中文指南,旨在为数据处理和转换提供便捷高效的解决方案。 Power Query M 函数中文帮助手册适用于使用者在查询时使用。
  • Power Query 快速指南
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    《Power Query快速入门指南》旨在帮助读者迅速掌握Microsoft Excel中的数据连接和处理工具Power Query的基本操作与高级技巧,适用于数据分析初学者。 《Power Query 入门手册》是一本面向Excel报表自动化工具Power Query(简称PQ)初学者的指南。作为Microsoft Excel中的一个强大数据预处理工具,它使用户能够轻松地清洗、转换及整合数据,从而为数据分析工作提供便利。 1. **入门案例**:通过实际操作实例帮助学习者快速掌握Power Query的基本用法,包括如何获取文本段落件、更改数据类型以及将加工后的数据返回至Excel表格等。 2. **获取文本段落件**:介绍使用Power Query读取和加载CSV或TXT格式的文本段落件的方法,这是导入外部数据的第一步。 3. **更改数据类型**:这一环节着重于利用该工具转换列的数据形式,例如从字符串转化为数字或日期,优化数据分析流程。 4. **将数据返回Excel**:处理完成后的数据能够无缝地回到Excel工作表中继续使用,保持与软件的紧密集成以便进一步分析或报表制作。 5. **连接不同类型的来源数据**:Power Query支持多种类型的数据源接入,包括来自数据库、Web页面和Excel文件等处的数据整合操作。 6. **基本界面功能介绍**:涵盖如何从Excel工作簿导入表格或者特定区域,以及外部网络资源的加载。此外还介绍了使用M函数进行高级数据处理技巧,并提供了修改及删除应用步骤的方法。 接下来详细说明了: - 如何直接在Excel文件中导入选定的工作表或范围内的内容。 - 连接到互联网上的CSV、网页或其他数据库来导入数据的技术细节。 - 在同一工作簿内,从其他表格区域提取信息的手段。 - 利用M函数编写自定义逻辑以实现复杂的数据转换任务。 此外还涉及了: - 查看和调整之前执行过的操作步骤的能力; - 删除不再需要的操作记录而不影响其余部分的功能; - 根据特定条件删除行、更新数据源或添加新列的技术; - 创建计算型或衍生型的自定义列,以及基于某些标准设置值的新列。 最后探讨了: - 将表格结构从宽变窄(逆透视)和依据某几项指标对信息进行分组的方法。 - 合并多个查询结果以组合不同来源的数据集; - 创建数据链接而不实际加载资源的策略; - 基于一个或几个匹配键合并两个以上的查询,甚至允许一定程度上的模糊匹配。 手册还提供了十条常用的数据清洗技巧来帮助用户优化和清理输入资料的质量。此文档全面覆盖了Power Query的基础与高级功能,非常适合希望提高Excel数据分析效率的学习者参考使用。通过学习这些技能,读者可以掌握数据导入、处理及整合的流程,从而显著提升工作效率。
  • Power BI DAX到精通 第一卷.pdf
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    《Power BI DAX函数从入门到精通教程 第一卷》是一本全面介绍DAX语言的书籍,适合初学者和有经验的数据分析师。书中详细讲解了如何使用DAX进行数据建模与分析,帮助读者掌握Power BI中的高级功能。 【PowerBI DAX函数入门到精通教程第一卷】 在数据可视化与分析领域,Power BI是一个强大的工具,它能够帮助用户创建交互式报表和仪表板,并深入理解业务数据。DAX(Data Analysis Expressions)是构建度量值、计算列及过滤器表达式的基石语言,在Power BI中发挥着关键作用。本教程旨在引导初学者从基础到精通掌握DAX函数的应用。 DAX拥有丰富的函数库,包括数学、统计学、日期时间以及逻辑等多种类型的功能模块。通过学习DAX,你能够构建复杂的计算模型来执行如求销售总额、增长率和平均值等任务。例如,`SUM`用于求和,`AVERAGE`用来计算平均数;而条件判断则可以通过使用`IF`或`SWITCH`函数完成;行级别的过滤与清除上下文可通过应用`FILTER`及 `ALL`实现。 在实际操作中,通过组合运用DAX的多种功能可以达成更复杂的分析目标。例如,利用`CALCULATE`和`FILTER`能够定制化计算范围,而使用如时间智能中的函数(比如 `SAMEPERIODLASTYEAR`, `PREVIOUSMONTH`) 则能轻松对比不同时间段的数据。 在本教程的第一卷中,我们涵盖了以下内容: 1. DAX基础:介绍DAX语法、数据类型以及如何创建基本度量值。 2. 函数应用:讲解常用统计函数、逻辑函数和日期时间函数的使用方法。 3. 上下文转换:理解并掌握表上下文及行上下文的概念及其相互转换,这在DAX中非常重要。 4. 创建计算列:学习利用DAX创建新的基于现有数据进行计算的新列的方法。 5. 过滤器表达式:了解如何通过过滤器控制数据的展示和处理方式。 6. 实例分析:通过实际案例演示解决常见数据分析问题的过程。 在深入研究DAX的过程中,建议结合Power BI的实际操作来进行练习以加深理解与掌握。同时熟悉并应用DAX的最佳实践能够有效避免潜在性能问题,并提高模型效率。 作为Power BI不可或缺的一部分,学习本教程将帮助你构建更复杂、灵活的数据模型,从而提升数据分析能力并在商业决策中发挥更大作用。无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从该教程中获得宝贵资源,在使用Power BI时更加得心应手。
  • Power Query第2部分
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    本教程为《Power Query入门》系列的第二部分,深入讲解如何使用Power Query进行数据清洗与转换,帮助用户掌握高级查询技巧和函数应用。 查询增强版(Power Query)是Excel中的一个插件,也是Power BI的一部分。它通过简化数据发现、访问和协作的操作来提升商业智能的自助服务体验。作为新的插件,Power Query为BI专业人士和其他用户提供了一个无缝的数据探索与转换环境。
  • Power Query x64
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    Power Query x64是微软Excel和Power BI的数据连接与数据转换工具,支持64位系统高效处理大规模数据集,简化复杂的数据集成任务。 PowerQuery x64 安装在 Excel 里。
  • 据查询 power query
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    Power Query是一款强大的数据分析工具,能够帮助用户轻松连接、获取和预处理多个不同来源的数据,实现高效的数据管理和分析。 Power Query确实非常好用。