Power BI商业智能分析教程-数据清洗

  培训讲师:曾贤志

讲师背景:
曾贤志老师:讲师网签约讲师出版社签约作者KVP(金山办公最有价值专家)51CTO学院金牌讲师我要自学网专家讲师主要做Word、Excel、PowerPoint培训,尤其擅长Excel方面的应用与培训。擅长技术有Office、VBA、SQL、 详细>>

曾贤志
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Power BI商业智能分析教程-数据清洗详细内容

Power BI商业智能分析教程-数据清洗

Power BI商业智能分析教程--数据清洗
当今时代是一个大数据时代,各行各业产生的数据越来越多,对于普通职场人员来说,数据的处理是一项重大的挑战,使用Excel的传统功能处理数据,操作重复度高,处理速度慢。如果使用VBA可以实现自动化,但编程门槛高,所以迫切需要一款既能自动化处理,又操作简单是工具来处理数据。Power Query就是这样一款好的工具,它在Excel中和Power BI中均可以使用。本套课程以Power BI为操作软件,全方位讲解数据清洗处理。让你的工作从此可以自动化,成为一个数据处理高手。
课程亮点:
1.简洁、易入手是Power Query的亮点之一,像操作Excel一样简单。
2.自动化处理数据是Power Query的亮点之二,相同的问题只需要处理一次。后续如果数据
源有增删改操作,则只需刷新,便会按指定好的步骤自动处理。
3.Power Query数据处理能力灵活多变,并且处理速度快。
适合对象:
财务人员
销售人员
统计人员
仓管人员
数据分析人员
与数据打交道相关岗位
您能学习到什么
1.从不同渠道获取数据的方法
2.数据的查询、筛选、合并、拆分等处理方式
3.数据的各种分组聚合方式
4.不同数据类型的不同处理方法
5.自定义函数解决相同类型的问题
6.与Excel相结合的综合应用
第一章:Power Query基础
1-1什么是Power BI
1-2如何在Power BI中使用Power Query
1-3 Power BI的下载安装
1-4 Power Query界面介绍与定制
1-5 Power Query步骤设置
1-6 Power Query查询管理
第二章:获取数据清洗之源
2-1从Excel文件获取数据
2-2从文本文件获取数据
2-3从文件夹获取数据
2-4从数据库获取
2-5从网页获取
2-6手动输入数据
第三章:表的基本操作
3-1列的管理
3-2行的管理
3-3数据类型
3-4其它设置(首行、标题、填充)
3-5管理参数
第四章:查询处理
4-1合并查询(左外部与右外部)
4-2合并查询(内部与外部)
4-3合并查询(左反与右反)
4-4合并查询(多字段关联、模糊查询)
4-5查找替换
第五章:筛选处理
5-1筛选管理
5-2高级筛选
5-3文本筛选
5-4数字筛选
5-5日期筛选
5-6数据排序
第六章:拆分处理
6-1按单个分隔符拆分
6-2按多个分隔符拆分
6-3按字符数和位置拆分
6-4按大小写字母、数字和非数字拆分
第七章:合并处理
7-1列的合并
7-2表格合并
7-3文件合并
7-4高级合并
第八章:提取处理
8-1从指定位置提取字符串
8-2提取分隔符之前或之后的文本
8-3提取分隔符之间的文本
8-4从XML和JSON中分析提取数据
8-5字符串格式处理
第九章:转换处理
9-1透视列(一维转二维)
9-2逆透视列(二维转一维)
9-3转置与反转行
9-4深化列表、记录、单值数据
9-5扩展数据
第十章:聚合处理
10-1常用聚合函数
10-2分组依据(普通应用)
10-3分组依据(高级应用)
10-4分组依据(实例应用)
第十—章:数字计算处理
11-1简单算术计算应用
11-2其它算术计算应用
第十二章:日期时间处理
12-1日期处理
12-2年份处理
12-3月份处理
12-4季度处理
12-5周的处理
12-6天的处理
12-7日期计算
12-8时间处理
12-9时分秒处理
12-10时间计算
12-11持续时间
第十三章:添加列
13-1普通条件列
13-2多个条件列
13-3与或条件列
13-4添加索引列
13-5示例中的列
13-6自定义的列
第十四章:自定义函数
14-1查询结果变成自定义函数
14-2自定义函数书写规则
14-3实例应用1(模糊分组汇总)
14-4实例应用2(工资条和多列计数)
14-5实例应用3(中式美式排名)
第十五章:Power query在excel中的应用
15-1 Power Query与数据透视表
15-2 Power Query与图表
15-3 Power Query与PowerPivot
15-4 Power Query与Power Map
15-5 Power Query在Power BI中的应用
第十六章:综合案例应用
16-1动态条件筛选16-2生日提醒
16-3多条件记录筛选
16-4多列均存在的值筛选
16-5数据扩展与收缩
16-6各行数据各自排序
 

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