從另一個角度來看,這本標榜「新世代 Excel BI」的書,必須要跟上時代的脈動。現在的資料來源越來越分散,從 SharePoint 雲端資料夾、O365 資料串流到各種 API 接口,傳統的資料匯入方式已經行不通瞭。我非常期待書中能有專門的章節,詳述如何透過 M 語言,安全且穩定地連接到這些現代化的資料源。特別是那些需要進階認證或複雜連線參數的場閤,如果書中能提供清晰的步驟圖解和範例程式碼,幫我們跨越連線的障礙,那真是功德無量。畢竟,很多時候,資料清洗隻佔 20% 的時間,剩下的 80% 都卡在「如何把資料弄進來」這個階段,如果這本書能有效解決這個痛點,那它的實用價值就會翻倍。
评分我對這本書抱持著一種「考古兼創新」的期待。Power Query 其實已經存在一段時間瞭,但很多人還是停留在舊有的觀念中。我希望這本書能針對 Power Query/M 語言在 Excel 最新版本中的演進,提供一個全麵的更新視角。例如,新的資料類型支援、新的函數加入,或是微軟在後續版本中可能會調整的行為。此外,如果書中能建立一套清晰的 M 語言函式庫編寫規範,讓我們在撰寫自定義函數時,也能保持程式碼的可讀性和可維護性,那就更棒瞭。這類書籍的最終目的,不隻是讓我們能「完成任務」,而是讓我們能建立起一套標準化的、可複製的資料處理流程,讓整個團隊的工作效率都能提升一個檔次,這纔是真正的「精粹」所在。
评分最近幾年,商業智慧(BI)這個詞彙簡直紅遍半邊天,大傢都在談 Tableau、Power BI,但說真的,對於廣大的 Excel 使用者來說,Power Query 絕對是我們最直接、門檻最低的入門磚。這本書如果能涵蓋到如何用 Power Query 將資料模型打磨得更乾淨、更有效率,再無縫對接到後續的樞紐分析錶或者 Power Pivot,那絕對是市場上少有的整閤性教材。我特別想知道,它對於處理那些「時間序列」的資料轉換有沒有獨到的見解?比如,如何輕鬆地將非標準的日期格式統一?或是如何處理資料中的缺失值(Nulls)而不影響後續計算?我看過其他書,通常在 M 語言的「進階函數」那塊就會讓人望而卻步,希望這本「精粹」版本,能用颱灣人最能理解的白話文,拆解那些複雜的語法結構,讓我們真的能看懂 Power Query 背後運行的邏輯,而不隻是複製貼上程式碼罷瞭。
评分市麵上的資料處理書籍,很多都是蜻蜓點水,介紹完基本功能後,就急著收尾。但麵對真正的「大數據」挑戰,那種零散的知識是完全不夠用的。我最關心的是這本書對於「效能優化」的著墨程度。當我們處理百萬級別的資料集時,每一步轉換的效率都會被放大檢視。如果書中能提供一些關於「查詢摺疊」(Query Folding)的實戰指導,告訴我們如何確保 M 語言的步驟能被順利推送到後端資料庫去運算,而不是讓 Excel 本機不斷地燒腦,那纔是真正體現瞭「實戰」二字的價值。而且,我希望它對於錯誤處理(Error Handling)的介紹能夠詳盡,因為在自動化流程中,隻要有一個環節齣錯,整個排程可能就中斷瞭,能夠預先設定好如何優雅地處理這些突發狀況,絕對是專業人士的標配。
评分這本《PowerQuery實戰技巧精粹與M語言:新世代Excel BI大數據處理》,光看書名就覺得是專為我們這種每天跟數字、報錶奮戰的上班族設計的聖經!說真的,現在哪個公司不是被數據淹沒,Excel 報錶一拉就是幾十萬行,每次都要花費好幾個小時手動清洗、閤併資料,光想就頭痛欲裂。我特別期待這本書能真正深入淺齣地教我們如何駕馭 Power Query 這把「神兵利器」。我希望它不隻是介紹功能選項,而是能提供大量真實的商業情境案例,像是跨多個 Excel 檔案的自動閤併、網路爬蟲抓取公開資訊,或者處理那些格式亂七八糟的 CSV 檔。如果書中能多著墨於 M 語言底層的邏輯,讓我們不隻會點按鈕,更能客製化複雜的轉換步驟,那簡直是無價之寶。畢竟,在現今的職場,能用自動化解決重複性高的工作,纔是真正能讓我們升遷加薪的關鍵技能啊,期待它能真正幫我們把時間解放齣來,去做更有價值的事。
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