【簡介】 用黑科技解決大數據時代的資訊焦慮症 大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。 超過16萬字近千幅插圖，帶您從入門到精通 引領讀者熟悉Power Query的操作環境、從Power Query外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同您體驗各種功能層面的操作環境。全書11個章節超過16萬字、近1000幅插圖與例圖。 Power Query可以做什麼？ 簡單的說，只要學會Power Query： ．不會Excel函數，也能夠輕鬆匯入行政、業務、人資、財務等各單位的資料並進行彙整及查詢。 ．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，去蕪存菁地將報表檔案組合成可以進行統計分析的資料表。 ．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW DATA。 ．即使是面對上百個csv、xlsx、txt檔案，也能夠在彈指之間彙整成單一資料表。 ．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能。 靈活彈性的資料鑽取與查詢 ．輕鬆解析常見且普及的xml、json等資料檔案，匯入整理並向下鑽取所需的資料內容。 ．從實務案例學習No Code的資料整理術與資料拆分、群組、合併、附加的技巧，成為資料轉換魔術大師。 ．熟悉M語言，解析資料查詢的核心能力與實作資料容器。 ．學習Power Query的參數查詢，製作查詢介面，活用資料查詢技巧與更有效率的查詢作業。 【目錄】 第1章｜Power Query 簡介 1.1 先說說什麼是 ETL 1.2 什麼是 Power Query 1.3 Power Query 查詢編輯器 第2章｜Power Query 做中學 2.1 匯入第一個實作範例 2.2 Power Query 核心工具：查詢編輯器 2.3 建立新的查詢 第3章｜查詢的編輯與管理 3.1 查詢的編輯與管理 3.2 查詢步驟的管理 3.3 外部資料來源的類型 第4章｜資料的基本處理技巧 4.1 資料的取得與匯入 4.2 關於資料行的相關操控 4.3 關於資料列的相關操控 第5章｜文字的處理與轉換 5.1 分割資料行 5.2 文字資料的格式轉換 5.3 擷取資料 5.4 剖析 XML 和 JOSN 檔案 第6章｜數值與日期時間的處理與轉換 6.1 數值資料的處理與轉換 6.2 日期與時間資料的處理 第7章｜資料轉換與合併查詢 7.1 樞紐與取消樞紐 7.2 轉置查詢 7.3 合併查詢與附加查詢 第8章｜認識 M 語言 8.1 M 語言簡介 8.2 看懂 M 語言語法 第9章｜實作 M 語言三大容器 9.1 實作M語言的三大容器 9.2 List（清單） 9.3 查詢群組資料夾的建立與管理 9.4 Record（記錄） 9.5 Table（表格） 9.6 合併活頁簿裡所有的工作表 9.7 合併資料夾裡的所有活頁簿 第10章｜Power Query 實例應用 10.1 產品清單標籤大量輸出 10.2 值班輪值記錄（一維轉二維） 10.3 各單位各類票券採購統計（二維轉一維） 10.4 各城市年度業績報表 10.5 管線編號合併 10.6 施工門號拆分 10.7 離職與新進的查詢 10.8 機台檢測次數統計 10.9 製作運動鞋品牌款式報表 10.10 小組分組名單 10.11 服飾日銷售記錄摘要分析 10.12 筆電商品規格清單 10.13 產品與產地銷售記錄 10.14 專案小組名單查詢 10.15 員工 KPI 評量查詢 10.16 MOS 證照成績統計 10.17 年度專案費用累計 10.18 ERP 報表拆解與分析 第11章｜參數查詢面面觀 11.1 參數查詢的使用時機（Power Query Parameter） 11.2 選擇資料列的篩選條件 11.3 建立參數查詢 11.4 以儲存格的內容作為查詢比對的依據 11.5 資料來源的變動　【電子書,請線上下載】 附錄A｜Power Query 在何處　【電子書,請線上下載】