【簡介】 Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書 讓資料處理、報表生成自動化！ 　　【18 個一定要會的資料分析技巧！】 　　【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】 　　本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。 　　Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。 　　最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。 　　 　　▍你將學會 　　◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧 　　◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併 　　◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念 　　◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料 　　◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料 　　◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令 　 　　▍本書應用範例 　　◆ 自動統計各個通路的業績總和 　　◆ 顯示業績達標狀況通知 　　◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式 　　◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料 　　◆ 批次命名和移動檔案 　　◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表 　　◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表 　　◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令 　　 　　▍適合讀者 　　◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族 　　◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手 　　◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人 【目錄】 第1章 RPA 與 Power Automate 基本使用 1-1 認識 Power Automate與 RPA 1-2 下載與安裝 Power Automate 桌面版 1-3 建立第一個 Power Automate 桌面流程 1-4 Power Automate 介面說明與匯出/匯入流程 1-5 Power Automate 的變數與資料型態 1-6 Power Automate 的條件、清單與迴圈 第2章 Power Automate × Excel 自動化應用 2-1 自動化建立與儲存 Excel 檔案 2-2 自動化在 Excel 工作表新增整列和整欄資料 2-3 自動化讀取和編輯 Excel 儲存格資料 2-4 自動化 Excel 工作表的處理 2-5 實作案例：自動化統計和篩選 Excel 工作表的資料 2-6 實作案例：自動化在 Excel 執行 VBA 程式 第3章 Power Automate 自動化下載 CSV 檔案與檔案處理 3-1 自動化檔案與資料夾處理 3-2 自動化日期 / 時間處理 3-3 實作案例：自動化依據副檔名來分類檔案 3-4 實作案例：自動化下載 CSV 檔案來匯入儲存至 Excel 第4章 使用 ChatGPT 學習 Python 程式設計 4-1 Python 變數、資料型別與運算子 4-2 流程控制 4-3 函數、模組與套件 4-4 容器型別 4-5 檔案與例外處理 4-6 實作案例：使用 ChatGPT 學習 Python 程式設計 第5章 Python 程式版 Excel：Pandas 套件 5-1 Pandas 基本使用 5-2 Pandas 資料讀取與儲存 5-3 Pandas 常用的資料處理 5-4 實作案例：使用 Pandas 匯入 / 匯出 Excel 資料 5-5 實作案例：使用 Pandas 爬取 HTML 表格資料 第6章 認識 Excel 工作表、資料庫和 SQL 語言 6-1 Excel 工作表與關聯式資料庫 6-2 認識 SQL 語言 6-3 實作案例：使用 ChatGPT 學習資料庫觀念 6-4 實作案例：使用 ChatGPT 寫出 SQL 指令敘述 第7章 在 Excel 工作表執行 SQL 指令 7-1 使用 Power Automate 在 Excel 執行 SQL 指令 7-2 使用 Excel VBA 在 Excel 執行 SQL 指令 7-3 使用 Python 在 Excel 和 DataFrame 執行 SQL 指令 7-4 建立適用 SQL 指令的 Excel 工作表 7-5 實作案例：處理 SQL 查詢結果的日期 / 時間資料 7-6 實作案例：將 Python 的 SQL 查詢結果匯出成 CSV 和 Excel 檔案 第8章 使用 SQL 顯示、篩選與排序 Excel 工作表 8-1 SQL 語言的 SELECT 指令 8-2 使用 SQL 指令顯示資料 8-3 使用 SQL 指令排序資料 8-4 使用 SQL 指令篩選資料 8-5 實作案例：使用 SQL 指令描述你的資料 8-6 實作案例：使用 SQL 指令找出你的排名 第9章 使用 SQL 編輯 Excel 工作表與彙整資料 9-1 使用 SQL 指令新增運算式和SQL函數欄位 9-2 使用 SQL 指令新增記錄 9-3 使用 SQL 指令更新資料 9-4 實作案例：使用 Power Automate + SQL 指令刪除記錄 9-5 實作案例：使用 Power Automate + SQL 指令彙整資料 第10章 使用 SQL 執行 Excel 多工作表查詢 10-1 Excel 多工作表查詢：子查詢 10-2 Excel 多工作表查詢：聯集查詢 10-3 Excel 多工作表查詢：合併查詢 10-4 實作案例：使用 Power Automate + SQL 合併工作表 第11章 使用 SQL 執行 Excel 工作表的資料清理 11-1 SQL 指令的 Null 空值處理 11-2 使用 SQL 指令處理遺漏值 11-3 使用 SQL 指令處理重複資料 11-4 使用 SQL 指令轉換資料類型和欄位值 11-5 實作案例：使用 Power Automate + SQL 執行 Excel 資料清理 第12章 使用 SQL 執行 Excel 工作表的資料分析與樞紐分析表 12-1 使用 Excel 建立樞紐分析表 12-2 使用 SQL 指令執行群組查詢 12-3 使用 SQL 指令建立樞紐分析表 12-4 實作案例：Power Automate + SQL 群組查詢建立樞紐分析表 附錄A Python 開發環境與註冊使用 ChatGPT A-1 Python 開發環境：Thonny A-2 註冊使用 ChatGPT