课程背景BACKGROUND

如果你经常需要处理大量的数据进行数据分析，那么学习Power Query将是你的不二之选。什么是Power Query？它是office2016专业版及之后版本Excel中微软自带的专门进行数据分析和整理工具，是Excel中的一个插件。

那为什么有了Excel还要学习它？举两个例子：

案例1：假如你是一位大型电商公司数据分析岗位的职员，你每个月都需要将从网上下载的几百个店铺的数十万销售记录进行合并，如果你在Excel中用复制粘贴操作则需要数小时甚至一天的时间，即费时费力还容易出错，而使用PowerQuery只需要1分钟。

案例2：假如你是一位大型百货商场经理，你每月需要从上百万条销售记录中来分析每月新上架和已下架的商品，如果你使用Excel中的vlookup、match等函数来解决，这不仅需要你有很好的函数掌握能力，还可能因为数据量大而导致Excel运行缓慢甚至崩溃。如果使用PowerQuery则只需要2-3分钟的时间。

更拉风的是案例中的这些操作只需操作一次即可，以后只需要更新数据源，每月的结果会自动更新。

最重要的是这个软件操作非常简单，绝大多数操作只需要用鼠标点击即可完成，更易于大家学习掌握。

有功能如此强大且操作简单的软件，那你还等什么？赶紧学起来吧！

课程安排ARRANGEMENT

课程时长

2天，6小时/天

适用对象

办公室、行政、财务、人力资源、数据分析岗位负责人及职员

授课方式

现场讲授+案例讲解+实操演练

课程收益BENEFITS

Power Query提供了丰富的数据清洗功能，这些功能可以自动化处理大量数据，大幅减少人工清洗的时间；

利用逆透视、合并、分组高级转换功能，让你能够更灵活地处理数据

全面掌握多表关联查询、数据整合操作技巧，让你不再为繁杂的数据分析发愁

软件界面直观、操作简单，让初学者也能很快上手

通过学习Power Query，让你可以百倍提高数据分析的效率和准确性，从而为企业创造更大的价值

所用软件：office2016专业版及以上版本

课程特点FEATURES

操作简单：始终坚持用最简单的方法解决遇到的问题
实用性强：十余年企业授课经验，案例实用性更强
附赠视频：课后附赠现场录制视频，更便于回顾复习
幽默风趣：学习氛围轻松愉快、不枯燥。

课程大纲OUTLINE

导入：PowerQuery基础知识
1. PowerQuery都有哪些强大的功能
2. PowerQuery界面功能介绍
3. PowerQuery数据结构与数据类型
4. PowerQuery数据查询规范

一、PowerQuery数据来源方式及导入
1. 从Excel表格导入
2. 从Excel工作簿导入
3. 从文件夹导入
4. 通过其它数据源导入
TXT文件、CSV文件、网页
案例演示：根据不同的数据处理场景，选择不同的数据导入方式，并讲解不同导入方式的注意事项。
二、PowerQuery数据管理
1. 数据行列管理
利用行列管理巧妙提取提定数据源信息
案例演示：平台导出数据整理案例
操作要点：保留行、删除行等功能运用
2. 数据格式管理
利用数据格式管理快速整理不规范数据类型
案例演示：销售情况统计表
操作要点：转换-数据类型、自动检测数据类型、手动转换数据类型
3. 数据排序与筛选
一劳永逸快速将单工作表按指定类别拆分成多表
案例演示：A公司家电产品销售情况表
操作要点：排序优先级顺序标识、建立多个筛选查询结果
三、PowerQuery数据查询及查询结果上载
1. 数据查询的基本操作
1）查询选择、编辑及预览
2）查询移动、复制与引用
3）查询分组
2. 查询结果的上载
1）查询结果上载的原理
2）关闭并上载与关闭并上载至的区别
案例演示：A公司产品销售情况表、销售情况统计表
操作要点：两个复制的区别、引用与复制的区别

一、数据转置与反转行
1. 利用转置功能解决销售情况表行列转换问题
2. 利用反转行解决提取最新商品报价问题
案例演示：家电产品销售情况表、产品报价表
操作要点：转置时注意标题转换问题
二、合并列
利用合并列功能规范销售情况表中的产品名称内容
案例演示：电子产品销售订单表
三、文本转换与提取
利用文本转换与提取功能从订单备注中获取数据
案例演示：平台销售订单表
操作要点：修整、清除、提取
四、数据填充与批量填充
利用数据填充功能实现表格数据批量智能填充
案例演示：一带一路国家经济数据分析
操作要点：向下填充、向上填充
五、日期数据整理及日期时间运算
快速整理数据表中不规范的日期数据、日期时间运算
案例演示：供水站供水时长统计、项目工程工期计算
操作要点：数据类型自动检测、合并列、日期时间数据格式转换
六、添加列、索引列及条件列
利用条件列实现根据考核成绩自动出具评定结果
案例演示：考核成绩测评表
操作要点：条件列-设置条件及结果
七、数据拆分与数据分组
1. 利用拆分列功能整理值班表
2. 利用拆分列功能将单个单元格中的内容拆分至多行
3. 利用数据分组功能统计部门应发工资总额
4. 利用高级分组功能统计各地区产品销售数据
5. 利用数据分组功能实现多行数据合并至一行
案例演示：销售情况统计表、工资表、疫情防控值班表、原材料采购表
操作要点：拆分列、分组与高级分组、分组与M语言的应用
八、数据排重
1. 利用单条件排重及多条件排重删除重复值
2. 利用数据排重与数据分组功能提取商品单价列表
案例演示：客户信息表、员工绩效考核统计表、原材料采购表
操作要点：选择一列或多列（判断是否重复的标准）-删除重复项

一、追加查询
1. 两表追加查询
——利用两表追加查询获取员工考试成绩
2. 多表追加查询
——利用多表追加查询获取项目订单数据信息
案例演示：项目工程材料明细表
操作要点：选择数据源-追加查询-两表/三表或更多表-选择关联字段
二、合并查询
1. 左外部连接
——利用左外部连接实现考核总分、分数构成数据整理
案例演示：考核成绩表
操作要点：选择数据源-选择匹配字段-左外部连接
2. 右外部连接
——利用右外部连接获取商品订单客户数据
案例演示：客户订单信息表
操作要点：正确选择数据源顺序-选择匹配字段-右外部连接
3. 完全外部连接
——整理上半年与下半年销售排名前十名获得者
4. 内部连接
——整理上半年与下半年销售排名均在前十名获得者
案例演示：销售排名统计表
5. 左反连接
1）根据两个月名单信息整理出上月离职人员名单
2）根据两个月的商品销售表整理出上个月下架产品名单
6. 右反连接
1）根据两个月名单信息整理出本月新入职人员名单
2）根据两个月的商品销售表整理出本月新上架产品名单
案例演示：工资发放明细表、产品销售明细表
三、大数据查询
1. 快速建立大数据查询
2. 多条件大数据查询
针对百万量级数据如何快速匹配订单商品信息
案例演示：产品明细表、产品报价表

1. 数据透视与高级透视
利用透视功能快速实现订单数据汇总
2. 数据逆透视
利用逆透视功能实现二维表至一维表的转换
案例演示：销售订单明细表、产品采购订单表

一、多工作表数据整合
300个工作表近万条数据记录合并，只需要1分钟
案例演示：各门店销售产品明细表
解决思路：从工作簿将数据源导入PowerQuery，进行数据转换后，将未存储数据的字段删除，下钻展开数据后筛选不需要的标题内容后上载查询结果即可。
二、多工作簿单工作表数据整合
上百个工作簿数据整合只需要2分钟
案例演示：A公司各城市产品销售明细汇总
解决思路：从文件夹将数据源导入PowerQuery，选择需要数据整合的数据表，合并并转换数据（此时注意导入的数据源是否含有工作簿与工作表的名称。），将多个工作簿中的所有数据合并至一个工作表中，然后再利用筛选功能分别筛选出所需要的数据，上载查询结果即可。
三、多工作簿多工作表数据整合
分分钟搞定多工作簿多工作表数据进行数据整合
案例演示：A公司各城市1-12月份产品销售明细汇总
解决思路：需要注意需要在导入数据源时选择转换数据-插入自定义列-录入M语言函数-解析数据源-展开数据表数据

Excel数据分析神器-PowerQuery

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