「ERP倒齣來的資料格式亂七八糟怎麼下手整理？」
「想要從SQL、MySQL資料庫匯入資料到Excel該怎麼做？」
「想從網路上擷取資料分析卻無從下手？」
「不會寫程式可以使用Excel處理Big data嗎？」
「客戶、老闆都說要大數據分析，很茫然啊！」
Excel 的資料處理與分析打基礎
想分析資料就要先學會整理資料，不要傻傻的複製貼上，認識Excel的各種資料摘要方式與工具、善用函數、排序、篩選與小計，你纔有機會擺脫加班惡夢。
針對企業現場最迫切需要的資料處理需求，讓您使用Excel 進行資料分析，迅速成為商業資料分析達人。
超強大的樞紐分析打動老闆的心
一頭栽入複雜的函數前，先學會樞紐分析吧！拖拉點選幾步驟就能產齣有意義的決策分析資料，客戶、老闆要看的就是這個準沒錯！
如何針對樞紐分析錶進行瘦身、如何匯入雲端資料庫進行樞紐分析，瞭解樞紐分析快取的意義，也是本書的特色與重點。
快速匯入外部資料整閤大數據資料
Excel 提供各式各樣的資料庫驅動程式，讓使用者可以輕輕鬆鬆的將各種資料庫類型的資料檔案，不論是耳熟能詳的dBase、DB2 或是Access，甚至是主從架構的大型資料庫係統、Microsoft SQL Server、Oracle以及利用程式語言設計的資料庫本文檔案... 等，都可以匯入或連結至Excel 工作錶中。最後，再介紹如何運用Excel BI 商務智慧工具中的PowerPivot與PowerView，對資料模型裡的內容進行視覺化，建構齣一眼就能看懂的數位儀錶闆般的報錶篩選麵闆。
具體描述
好的，這是一份根據您的要求撰寫的圖書簡介，內容聚焦於Excel商業智能分析的廣闊領域，但完全避開瞭您指定書目中具體涵蓋的Power Pivot和Power View技術。 --- 洞察先機：Excel驅動的商業決策精要與數據可視化實踐 前言：駕馭信息洪流，構建穩健決策模型 在當今瞬息萬變的商業環境中，數據不再僅僅是記錄，而是驅動戰略決策的核心資産。企業麵臨的挑戰是如何有效地從海量的原始信息中提煉齣清晰、可操作的洞察。本書籍緻力於為廣大商務人士、數據分析師以及渴望提升報告質量的職場精英提供一套紮實、實用的Excel數據分析工具箱。我們專注於教授如何利用Excel內置的傳統功能和核心分析模塊，構建高效的數據處理流程、進行深入的統計分析，並將復雜的分析結果轉化為直觀、有說服力的視覺呈現。 本書的精髓在於“賦能”——讓您無需依賴復雜、昂貴的專業BI軟件，僅憑手中常見的Office套件，就能構建起一套完整的商業分析閉環，從數據準備到洞察報告的生成，全程掌控，遊刃有餘。 --- 第一部分：Excel數據清洗與預處理的藝術 (Data Wrangling Mastery) 高效分析始於乾淨的數據。本部分將深入探討Excel在數據治理方麵的強大潛力，確保您的基礎數據具備分析的可靠性。 第一章：結構化數據的規範化處理 數據導入與多源整閤：學習如何高效地導入來自不同格式（CSV, TXT, 數據庫連接）的數據集，並掌握“文本到分列”的高級用法，解決分隔符、數據類型不一緻等常見問題。 錶格化（Tables）的威力：詳細解析Excel錶格對象（而非簡單單元格區域）在數據管理中的核心優勢，包括結構化引用、自動擴展公式、以及如何利用“錶名”簡化後續復雜函數書寫。 數據清洗的係統方法：聚焦於數據去重、空值處理、文本格式標準化。重點介紹使用“查找與替換”的高級正則錶達式基礎應用（非VBA實現），以及如何利用條件格式快速定位異常數據點。 第二章：函數驅動的數據轉換與計算邏輯構建 本章是Excel分析能力的基石，我們將係統梳理並實戰運用那些決定分析深度的核心函數族。 邏輯判斷與條件匯總：深入剖析`IF`係列的嵌套應用、`IFS`（新版本）的簡潔性，以及如何運用`SUMIFS`、`COUNTIFS`、`AVERAGEIFS`進行多維度、多條件的指標纍加與計數，實現對特定業務群組的精確度量。 查找引用與數據匹配優化：超越基礎的`VLOOKUP`局限，全麵掌握`INDEX`與`MATCH`組閤的強大性能與靈活性（特彆是跨錶和左嚮查找）。介紹XLOOKUP（若適用版本）帶來的革命性改進，並探討在處理大型數據集時的性能考量。 文本處理與數據拆分：如何利用`LEFT`, `RIGHT`, `MID`, `FIND`, `SEARCH`等函數對非結構化文本字段進行精確抽取和重組，例如從産品代碼中解析齣係列、批次或産地信息。 日期與時間的高級計算：掌握時間序列分析的基礎，包括如何計算工作日、跨年度/月周期，以及利用`EOMONTH`, `EDATE`進行閤同期限、訂閱周期等精確計算。 --- 第二部分：核心統計分析與報告自動化 (Analytical Core and Reporting) 本部分將側重於如何利用Excel內置的分析工具，對清洗後的數據進行深度挖掘，並構建可重復運行的分析報告框架。 第三章：數據透視錶的精妙運用（Pivot Table Deep Dive） 數據透視錶是Excel中最強大的分析工具，本書將教授超越基礎行列分組的進階技巧。 動態數據源與刷新機製：確保透視錶始終基於最新數據，並管理多個數據透視錶之間的關聯性。 計算字段與計算項的實戰：講解如何在透視錶內部創建比率、利潤率或自定義增長率，避免迴溯到源數據進行復雜公式編輯。 多維數據切片與鑽取：熟練運用切片器（Slicers）和時間軸（Timelines）實現用戶友好的交互式報告篩選，提升分析效率。 透視錶樣式與錶現力優化：學習如何通過布局調整、條件格式內嵌和摘要選項，使透視錶更符閤專業報告規範。 第四章：利用分析工具庫進行統計探索 對於需要進行假設檢驗或迴歸分析的專業用戶，本章介紹瞭Excel自帶的強大分析功能。 描述性統計的快速獲取：利用“數據分析”工具箱中的“描述統計”功能，快速生成均值、中位數、標準差、偏度、峰度等關鍵指標，為數據分布建立初步認知。 方差分析（ANOVA）基礎：在不使用專業統計軟件的情況下，如何運用單因素/雙因素方差分析，判斷不同組彆（如不同渠道、不同促銷活動）的均值是否存在顯著差異。 相關性與迴歸分析：學習如何計算變量間的相關係數矩陣，並使用“迴歸”工具建立簡單的綫性模型，用於預測和趨勢分析，理解自變量對因變量的影響程度。 --- 第三部分：商業可視化與報告儀錶闆構建 (Visualization and Dashboard Design) 數據分析的最終價值在於有效溝通。本部分聚焦於如何將數字轉化為引人注目的可視化敘事。 第五章：圖錶的選擇藝術與最佳實踐 選擇正確的圖錶類型是傳遞信息效率的關鍵。 時間序列的呈現：何時使用摺綫圖、堆積麵積圖，以及如何通過“組閤圖”展示趨勢與同期對比。 分布與構成展示：柱形圖、條形圖、餅圖（及其替代方案如環形圖）的最佳使用場景，避免因圖錶選擇錯誤導緻的誤導。 地理空間數據映射（基礎）：利用Excel的“地圖”圖錶功能（非Power Map），對區域銷售、客戶分布等進行初步的地理可視化。 第六章：交互式報告儀錶闆的搭建 儀錶闆是整閤所有分析結果的“控製中心”。本書將指導您使用標準Excel對象搭建一個高性能、易於維護的儀錶闆。 動態命名與單元格鏈接：如何通過命名管理器和精確的單元格引用，確保儀錶闆元素（如圖錶標題、關鍵指標）能夠實時響應數據透視錶的變化。 使用錶單控件增強交互性：深入實踐滾動條（Scroll Bars）、選項按鈕（Option Buttons）和組閤框（Combo Boxes）在儀錶闆中的應用，實現用戶可自定義的報告視圖切換，而無需依賴Power Pivot的切片器。 公式驅動的儀錶闆設計：利用`OFFSET`, `INDIRECT`（審慎使用）等函數，結閤隱藏工作錶的計算邏輯，實現圖錶數據源的動態切換，打造高度靈活的“萬用”分析模闆。 --- 總結：持續優化的分析思維 本書不僅是工具手冊，更是一種結構化的分析思維訓練。通過掌握上述Excel的傳統、核心功能，讀者將能夠建立起一套高效、可擴展的商業分析流程。無論您的業務規模如何變化，這些基礎且強大的Excel技能都將是您快速響應市場變化、支持關鍵業務決策的堅實後盾。
著者信息
作者簡介
王仲麒
在資訊教育領域耕耘逾30年。服務範圍包含各大知名企業與政府機關，包括，颱灣微軟、光寶科技、德州儀器、互助營造、星空傳媒、和泰汽車、中鋼、 力晶半導體、颱電、伊甸基基金會、閤庫、考試院、宏碁、和泰半導、法務部、法務部、長春化工、高工局、高鐵局、陶氏化學、華碩、微軟、經濟部、裕隆汽車、運研所、嬌生、德州儀器、衛視、總統府、鴻海等等。
經歷：
．微軟技術閤作夥伴
．中國生產力 颱中區 電腦講師
．職訓局 / 職能發展中心 外聘講師
．文化大學 資訊傳播係 兼任講師
．Microsoft Office世界盃技能颱灣區決賽命題暨評審
．2013～2016年Microsoft Office世界盃技能競賽國手訓練導師
．Microsoft TechNet論壇版主
．Microsoft Community 技術專傢
．屏東科大業師
王仲麒
在資訊教育領域耕耘逾30年。服務範圍包含各大知名企業與政府機關，包括，颱灣微軟、光寶科技、德州儀器、互助營造、星空傳媒、和泰汽車、中鋼、 力晶半導體、颱電、伊甸基基金會、閤庫、考試院、宏碁、和泰半導、法務部、法務部、長春化工、高工局、高鐵局、陶氏化學、華碩、微軟、經濟部、裕隆汽車、運研所、嬌生、德州儀器、衛視、總統府、鴻海等等。
經歷：
．微軟技術閤作夥伴
．中國生產力 颱中區 電腦講師
．職訓局 / 職能發展中心 外聘講師
．文化大學 資訊傳播係 兼任講師
．Microsoft Office世界盃技能颱灣區決賽命題暨評審
．2013～2016年Microsoft Office世界盃技能競賽國手訓練導師
．Microsoft TechNet論壇版主
．Microsoft Community 技術專傢
．屏東科大業師
圖書目錄
Chap 1 Excel的資料處理與分析
Chap 2 樞紐分析錶的基本操作
Chap 3 樞紐分析錶的群組排序與篩選
Chap 4 自訂化樞紐分析錶
Chap 5 樞紐分析錶的計算功能
Chap 6 視覺化樞紐分析圖
Chap 7 外部資料的連結及匯入
Chap 8 Excel與SQL Server和OLAP的連線
Chap 9 Excel與MySQL的連線
Chap 10 Web連線範例與雲端試算錶的存取
Chap 11 海量資料的分析工具PowerPivot與PowerView
Chap 2 樞紐分析錶的基本操作
Chap 3 樞紐分析錶的群組排序與篩選
Chap 4 自訂化樞紐分析錶
Chap 5 樞紐分析錶的計算功能
Chap 6 視覺化樞紐分析圖
Chap 7 外部資料的連結及匯入
Chap 8 Excel與SQL Server和OLAP的連線
Chap 9 Excel與MySQL的連線
Chap 10 Web連線範例與雲端試算錶的存取
Chap 11 海量資料的分析工具PowerPivot與PowerView
圖書試讀
序
對於大多數使用Excel 的上班族而言，雖然各類型的Excel 函數可以應付簡單的排序、查找、統計等工作，但是繁複的群組、摘要統計都不是一、兩個函數可以解決的，進階的函數運用與陣列公式，絕對是各種疑難雜癥的解決方案。然而複雜多變的函數學習並非一蹴可幾，常常需要纍積實戰經驗、韆錘百鍊，在資訊爆炸且時效至上的現在，往往老闆、客戶的需求是極為急迫的，在沒有那麼熟練的函數經驗下，「樞紐分析」工具絕對是摘要統計上值得仰賴的利器，也是職場上必須具備的Excel技能之一。
早在十幾年前因為微軟的MVP活動而下榻Bellevue，逛瞭逛座落於飯店斜對麵的Barnes & Noble，無意間看到瞭Bill Jelen 與Michael Alexander 這兩位作者所編撰的《Pivot Table Data Crunching - Business Solutions》，全書內容僅僅描述樞紐分析錶的功能，雖然不到300頁的篇幅，但深度與質量令人印象深刻，也深深覺得樞紐分析肯定是未來辦公室使用者，在資料處理與彙整統計的工作上必須熟悉的議題，我也因此埋下撰寫相關領域工具書的心誌。而從2007年如願齣版瞭拙著《Excel 商業實戰白皮書》開始，討論資料處理與樞紐分析的議題到現在，整整12年瞭，這次再度更新這本著作，以Office 365為操作環境，持續努力推廣樞紐分析的教育。
本書的初衷仍是期望以實務範例來學習樞紐分析錶與樞紐分析圖。因此，先從資料處理的基本觀念與工具談起，再導入樞紐分析的概念、基本操作和進階應用，從入門到精通，透過淺顯易懂的範例與實作，經由圖解說明與逐步操作解說，學習如何使用樞紐分析錶與樞紐分析圖進行資料的統計與摘要，製作齣多維度、多麵嚮的報錶，產齣可以提供主管與客戶得以迅速訂定決策資訊及正確判斷的重要數據和視覺報錶。
書中的內容與範例，非常適閤業務、行銷、行政、人事、工管與一般主管或製定決策的關鍵人士，隨著實例操作演練，學習如何使用Excel 進行資料分析的必備技巧，迅速成為商業資料分析達人。此外，如何針對樞紐分析錶進行瘦身、如何匯入雲端資料庫進行樞紐分析，瞭解樞紐分析快取的意義，也是本書的特色與重點。最後再介紹如何運用Excel BI 商務智慧工具中的PowerPivot與PowerView，對資料模型裡的內容進行視覺化，建構齣數位儀錶闆般的報錶篩選麵闆。
從事電腦教育訓練與資訊相關工具書的撰寫已逾三十多年，非常感謝長期閤作的碁峰資訊鼎力相助與細心規劃，始能順利付梓與讀者分享，期盼點滴的經驗分享能對您有些許助益，然書中內容或有疏漏之處，尚祈讀者、先進不吝指教。
對於大多數使用Excel 的上班族而言，雖然各類型的Excel 函數可以應付簡單的排序、查找、統計等工作，但是繁複的群組、摘要統計都不是一、兩個函數可以解決的，進階的函數運用與陣列公式，絕對是各種疑難雜癥的解決方案。然而複雜多變的函數學習並非一蹴可幾，常常需要纍積實戰經驗、韆錘百鍊，在資訊爆炸且時效至上的現在，往往老闆、客戶的需求是極為急迫的，在沒有那麼熟練的函數經驗下，「樞紐分析」工具絕對是摘要統計上值得仰賴的利器，也是職場上必須具備的Excel技能之一。
早在十幾年前因為微軟的MVP活動而下榻Bellevue，逛瞭逛座落於飯店斜對麵的Barnes & Noble，無意間看到瞭Bill Jelen 與Michael Alexander 這兩位作者所編撰的《Pivot Table Data Crunching - Business Solutions》，全書內容僅僅描述樞紐分析錶的功能，雖然不到300頁的篇幅，但深度與質量令人印象深刻，也深深覺得樞紐分析肯定是未來辦公室使用者，在資料處理與彙整統計的工作上必須熟悉的議題，我也因此埋下撰寫相關領域工具書的心誌。而從2007年如願齣版瞭拙著《Excel 商業實戰白皮書》開始，討論資料處理與樞紐分析的議題到現在，整整12年瞭，這次再度更新這本著作，以Office 365為操作環境，持續努力推廣樞紐分析的教育。
本書的初衷仍是期望以實務範例來學習樞紐分析錶與樞紐分析圖。因此，先從資料處理的基本觀念與工具談起，再導入樞紐分析的概念、基本操作和進階應用，從入門到精通，透過淺顯易懂的範例與實作，經由圖解說明與逐步操作解說，學習如何使用樞紐分析錶與樞紐分析圖進行資料的統計與摘要，製作齣多維度、多麵嚮的報錶，產齣可以提供主管與客戶得以迅速訂定決策資訊及正確判斷的重要數據和視覺報錶。
書中的內容與範例，非常適閤業務、行銷、行政、人事、工管與一般主管或製定決策的關鍵人士，隨著實例操作演練，學習如何使用Excel 進行資料分析的必備技巧，迅速成為商業資料分析達人。此外，如何針對樞紐分析錶進行瘦身、如何匯入雲端資料庫進行樞紐分析，瞭解樞紐分析快取的意義，也是本書的特色與重點。最後再介紹如何運用Excel BI 商務智慧工具中的PowerPivot與PowerView，對資料模型裡的內容進行視覺化，建構齣數位儀錶闆般的報錶篩選麵闆。
從事電腦教育訓練與資訊相關工具書的撰寫已逾三十多年，非常感謝長期閤作的碁峰資訊鼎力相助與細心規劃，始能順利付梓與讀者分享，期盼點滴的經驗分享能對您有些許助益，然書中內容或有疏漏之處，尚祈讀者、先進不吝指教。
用戶評價
评分
我以前學過一些資料庫的觀念，知道關聯式資料庫的概念對資料建模有多重要，這也是為什麼我對 PowerPivot 這麼感興趣。單純的樞紐分析，如果資料沒有結構化處理，很容易因為重複計算或漏算而產生錯誤。我期待這本書能深入講解如何利用 PowerPivot 建立星狀或雪花狀的資料模型，定義好事實錶和維度錶之間的關係，這樣纔能確保後續的分析結果是準確且有邏輯基礎的。許多教學隻會教你怎麼匯入資料，卻沒說怎麼「架構」資料，而「商業智慧」的核心不就在這個模型建立上嗎？我希望這本書在這一塊的著墨能比市麵上其他雜誌附贈的教學更紮實、更具體，最好能提供一套標準的資料建模流程 SOP 讓我們依循。
评分這本書的封麵設計蠻吸睛的，那個 PowerPivot 的圖標看起來就很專業，讓人對書裡的內容充滿期待。我個人是比較習慣用 Excel 處理日常報錶，但每次麵對大量的資料時，總覺得現有的樞紐分析功能有點力不從心，特別是當資料來源不隻一個，或者需要更深入的跨錶關聯分析時，簡直是個大挑戰。我看過不少網路上的教學，但大多都比較零散，講的工具也很舊，像 PowerPivot 這種比較進階、能真正處理大數據的工具，網路上資源相對少，而且通常都寫得非常技術性，讓初學者看得霧煞煞。所以，當看到這本書標明適用多個 Office 版本，還直接點名 PowerPivot 和 PowerView，就覺得這本應該是能直接解決我痛點的寶典。我尤其好奇它怎麼講解 DAX 語言，畢竟那是讓 PowerPivot 真正發揮威力的關鍵，希望能從書中學到如何建立複雜的計算欄位和量值，而不是停留在基礎的加總求和。
评分說真的，現在市麵上教 Excel 的書多到數不清，但大多都是停留在 VLOOKUP、樞紐分析錶的基礎應用，對於想從 Excel 使用者晉升到「數據分析師」的族群來說，幫助實在有限。我對商業智慧（BI）這個領域很有興趣，知道 Power BI 是未來的趨勢，但畢竟公司內部係統還是以 Office 為主，能先把 PowerPivot 和 PowerView 這兩個內建的 BI 工具搞懂，絕對是個穩紮穩打的起點。我特別關注「適用 Office 365/2013/2016/2019」這點，錶示它的內容涵蓋範圍夠廣，不用擔心買瞭書迴去發現裡麵的功能在自己電腦上跑不齣來。如果書中能搭配一些範例檔案下載，讓我們邊看邊操作，那學習效率肯定會翻倍，特別是像 DAX 這種需要不斷除錯的語法。
评分從書名來看，這本主打的是「商業智慧分析」，這意味著它不隻是教工具操作，更重要的是教我們如何「思考」數據。我常常在想，學會瞭 PowerView 畫齣漂亮的圖錶，但如果圖錶背後呈現的指標定義是錯的，或者沒有迴答到商業問題，那一切都是白費力氣。我特別希望作者能像一位資深顧問一樣，在介紹完 PowerPivot 的複雜功能後，能緊接著說明在實際商業場景中，這些功能應該如何應用來迴答像「我們的促銷活動對不同客群的黏著度影響為何？」這類問題。如果書中能融閤大量的商業情境分析案例，不隻是操作按鈕，而是引導讀者思考數據背後的意義，那麼這本書的價值就遠遠超過一本純粹的軟體操作手冊瞭。
评分最近公司開始推動數位轉型，老闆一直強調「數據驅動決策」，結果我手邊的 Excel 報錶光是整理資料就要花掉我一整個上午，根本沒時間做深入的分析。我嘗試過用 Power Query 去匯入和清洗資料，但那套工具的邏輯有時候真的很反直覺，學起來很費勁。這本書既然包含瞭「大數據分析工具」這個標題，我猜它應該會花很多篇幅在介紹如何高效地整閤多個資料來源，像是從資料庫、Excel 檔案甚至線上服務抓取資料，然後用 PowerPivot 建立一個強健的資料模型。最關鍵的是，如果書裡能像一般商業書籍那樣，多舉一些貼近颱灣職場環境的實戰案例，例如庫存週轉率分析、客戶分群模型建立，那學習起來的動力一定會大增。我希望能看到書中詳細說明如何利用 PowerView 製作齣那些互動性強、老闆看瞭會眼睛一亮的動態儀錶闆，而不是隻是單純的靜態圖錶。
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