「ERP倒出來的資料格式凌亂怎麼下手整理？」
「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...」
本書告訴您如何利用Excel來搞定這些問題！
．本書適用Microsoft 365/Excel 2021/2019
．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，不要再刻苦的複製貼上，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，讓您擺脫加班惡夢。
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出有意義的決策分析資料，客戶、老闆要看的就是這個準沒錯！
如何針對樞紐分析表進行瘦身、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合大數據資料
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Access，大型資料庫系統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工作表中。最後，再介紹如何運用PowerPivot將這些大量資料進行資料關聯與數據分析。
具体描述
商业分析与数据洞察的实用指南 深入探索数据驱动决策的奥秘 在当今数据爆炸的时代，掌握数据分析能力已不再是少数专家的特权，而是每一位商业人士必备的核心竞争力。本书旨在为广大读者提供一套全面、实用的商业数据分析方法论与实战技巧，帮助您将原始数据转化为有价值的商业洞察，从而做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书并非聚焦于特定的软件工具或单一的数据处理技术，而是致力于构建一个系统化的分析思维框架。我们将从商业问题的定义出发，引导读者理解数据在解决实际商业挑战中的作用，并系统地介绍从数据采集、清洗、处理到可视化呈现的全过程。 第一部分：商业分析的基石——从问题到数据的转化 成功的商业分析始于准确的问题界定。本部分将重点讲解如何将模糊的商业目标转化为清晰、可量化的分析问题。 理解业务场景与需求分析： 商业分析的核心在于服务于业务。我们将探讨如何与业务部门有效沟通，识别真正的痛点与机会点。内容将涵盖目标设定（如KPIs的确定）、假设构建以及如何设计初步的分析路径图。 数据基础与质量管理： “垃圾进，垃圾出”是数据分析界的铁律。本部分将深入讲解数据源的识别、获取渠道的多样性，以及数据清洗与预处理的关键技术。内容包括缺失值处理策略、异常值检测方法、数据标准化与规范化，确保分析结果的可靠性。 描述性统计的威力： 在深入复杂模型之前，描述性统计是理解数据的首要步骤。我们将详细阐述集中趋势、离散程度、分布形态等核心统计指标的含义及其在商业情境下的解释。例如，如何利用均值、中位数和标准差来判断客户群体的消费行为差异。 第二部分：核心分析方法的构建与应用 本部分是本书的实践核心，旨在教授读者如何运用多种分析工具和技术来揭示数据背后的模式与趋势。 深入探索性数据分析（EDA）： EDA是发现数据规律、验证假设的“侦探工作”。我们将介绍如何通过多种可视化手段（图表类型选择的原则、多变量关系探索）结合统计检验，系统地发掘数据中的潜在关联、季节性、周期性或异常波动。 时间序列分析基础： 许多商业指标（如销售额、库存水平）都具有时间维度。本部分将介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、随机波动），以及如何运用移动平均、指数平滑等方法进行短期预测和趋势判断，为库存管理和销售规划提供数据支持。 关联性与回归分析入门： 探究变量之间的关系是预测未来的关键。本书将以清晰的商业案例，讲解相关系数的解读、简单线性回归和多元回归模型的构建逻辑，并着重强调模型假设的检验与结果的实际应用，例如分析广告投入与销售增长之间的量化关系。 细分（Segmentation）与聚类分析： 理解“谁是我的客户”至关重要。我们将介绍基于业务指标（如RFM模型）的有效细分方法，并引入无监督学习中的聚类分析基础概念，指导读者如何客观地将客户或产品划分到具有相似特征的群组中，以实现精准营销。 第三部分：从分析到决策——数据叙事与可视化呈现 再好的分析结果，如果不能被有效沟通，也无法转化为商业价值。本部分专注于如何构建有说服力的数据故事。 数据可视化的艺术与科学： 选择正确的图表至关重要。我们将系统地介绍不同类型信息（比较、构成、分布、关系）的最佳可视化表达方式，并探讨如何运用色彩心理学和布局设计来引导观众的注意力，避免“图表欺骗”。 构建高效的分析报告： 报告的逻辑结构决定了其说服力。本部分将指导读者如何构建一个专业的分析报告结构，包括执行摘要的撰写技巧、发现的提炼、以及基于数据洞察提出的可执行性建议（Actionable Insights）。 数据驱动的决策流程嵌入： 最终目标是将分析结果融入到日常的业务流程中。我们将讨论如何设计仪表板（Dashboards）以实现业务监控的实时化，以及如何建立反馈机制，确保分析模型的持续优化与业务目标的同步。 本书的特点在于其高度的实战导向和对思维框架的强调。我们相信，掌握一套严谨的分析方法论，远比死记硬背某个软件的操作步骤更为重要。通过大量的商业案例剖析和步骤分解，读者将能够快速建立起一套自信的数据分析能力，无论面对何种新兴的数据技术或商业挑战，都能从容应对，驱动企业实现真正的价值增长。
著者信息
作者簡介
王仲麒
在資訊教育領域耕耘逾38年。服務範圍包含各大知名企業與政府機關，包括，總統府、行政院公務人力發展學院、考試院、法務部、經濟部、運研所、高工局、高鐵局、互助營造、台灣微軟、光寶科技、德州儀器、星空傳媒、和泰汽車、全興、中鋼、力晶半導體、台電、伊甸基金會、合庫、華碩、宏碁、和泰、長春化工、陶氏化學、裕隆汽車、嬌生、衛視、鴻海等等。
經歷：
．微軟技術合作夥伴
．微軟全球最有價值專家(19年)
．公民營企業資訊課程統籌規劃暨講座
．中國生產力 台北/中區 電腦講師
．職訓局 / 職能發展中心 外聘講師
．文化大學 資訊傳播系 兼任講師
．Microsoft Office世界盃技能台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 技術專家
．屏東科大業師
王仲麒
在資訊教育領域耕耘逾38年。服務範圍包含各大知名企業與政府機關，包括，總統府、行政院公務人力發展學院、考試院、法務部、經濟部、運研所、高工局、高鐵局、互助營造、台灣微軟、光寶科技、德州儀器、星空傳媒、和泰汽車、全興、中鋼、力晶半導體、台電、伊甸基金會、合庫、華碩、宏碁、和泰、長春化工、陶氏化學、裕隆汽車、嬌生、衛視、鴻海等等。
經歷：
．微軟技術合作夥伴
．微軟全球最有價值專家(19年)
．公民營企業資訊課程統籌規劃暨講座
．中國生產力 台北/中區 電腦講師
．職訓局 / 職能發展中心 外聘講師
．文化大學 資訊傳播系 兼任講師
．Microsoft Office世界盃技能台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 技術專家
．屏東科大業師
图书目录
chapter 01 Excel 的資料處理與分析
1-1 Excel 資料處理與分析的能力
1-1-1 Excel 的基本資料處理作業
1-1-2 Excel 的資料摘要工具
1-1-3 Excel 的 What If 分析工具
1-2 表格、資料表與報表
1-2-1 表格(Table)、資料表(Data Tale)與報表(Report)的迷思
1-2-2 將表格或報表轉變為資料表
1-3 認識資料庫與 Excel 資料表
1-3-1 範圍、清單、資料表
1-3-2 資料表的建立與範圍的轉換
1-3-3 利用Excel 工作表製作表單與報表
1-4 視覺化的格式效果
1-4-1 混合不同圖示集的格式效果
1-4-2 改變資料橫條的方向
1-4-3 排名與排行專用的條件格式化
1-4-4 自訂格式化條件
1-5 資料的排序
1-5-1 簡易的單欄排序
1-5-2 多欄排序
1-5-3 特殊順序的排序效果
1-5-4 依色彩或圖示排序
1-6 資料的自動小計
1-7 資料篩選
1-7-1 自動篩選
1-7-2 依據色彩篩選資料
1-7-3 排名與排行的篩選
1-7-4 自訂自動篩選條件
1-7-5 篩選局部資料
1-7-6 進階篩選
chapter 02 樞紐分析表的基本操作
2-1 樞紐分析表的基本概念
2-1-1 什麼是樞紐分析表？
2-1-2 樞紐分析表的架構
2-1-3 調整樞紐分析表欄位窗格的版面配置
2-2 建立基本的樞紐分析表
2-2-1 建立樞紐分析表
2-2-2 區域的層次分析
2-2-3 重新調整樞紐分析表資料欄位
2-2-4 移除樞紐分析表資料欄位
2-2-5 想念工作表上的傳統樞紐分析表架構
2-2-6 建議的樞紐分析表
2-2-7 樞紐分析表的命名
2-2-8 樞紐分析表的選項設定
2-3 建立報表篩選
2-4 交叉分析篩選器 - 建立數位儀表板
2-4-1 建立交叉分析篩選器
2-4-2 Excel 資料表格也可以建立交叉分析篩選器
2-4-3 妝扮您的交叉分析篩選器
2-4-4 樞紐分析表與交叉分析篩選器的互動設定
2-5 善用時間表進行日期時間的篩選
2-5-1 建立時間表
2-5-2 使用時間表篩選資料
2-5-3 時間表的美化
chapter 03 樞紐分析表的群組排序與篩選
3-1 群組欄位
3-1-1 日期性資料的群組設定
3-1-2 關於日期群組設定的剖析
3-1-3 數值性資料的群組設定
3-1-4 文字性資料的自訂群組設定
3-1-5 取消群組設定
3-2 樞紐分析表的排序作業
3-2-1 排序的各種操作方式
3-2-2 排序的資料類型與自動排序的設定
3-3 篩選樞紐分析表
3-3-1 列標籤或欄標籤的篩選
3-3-2 項目搜尋功能
3-3-3 不同資料類型的篩選
3-3-4 篩選樞紐分析表的前十大
3-3-5 報表篩選的版面配置
chapter 04 自訂化樞紐分析表
4-1 美化樞紐分析表
4-1-1 欄位名稱的變更
4-1-2 變更值的計算方式
4-1-3 格式化儲存格的顯示格式
4-1-4 空白與零值的處理
4-1-5 樞紐分析表樣式的套用
4-1-6 建立專屬的樞紐分析表樣式
4-1-7 樞紐分析表樣式的選項設定
4-1-8 設定預設的樞紐分析表樣式
4-1-9 佈景主題的套用
4-2 樞紐分析表的結構調整
4-2-1 單一欄位與多欄位的維度報表
4-2-2 包括多項值欄位的樞紐分析表版面配置
4-3 樞紐分析表的版面配置
4-3-1 小計的顯示和隱藏
4-3-2 總計的顯示和隱藏
4-3-3 報表版面配置
4-3-4 群組資料的展開與摺疊
4-3-5 空白列的處理
4-4 針對多層級群組欄位進行指定小計運算
4-4-1 多層級群組欄位進行外層指定小計運算
4-4-2 多層級群組欄位進行內層指定小計運算
4-4-3 多層級群組欄位進行詳細資料之指定小計運算
4-5 多重樞紐分析表的製作
4-5-1 利用樞紐分析表彙整多重資料範圍
4-5-2 多重資料範圍的樞紐分析操作工具
4-5-3 多重資料範圍的樞紐分析實作
4-5-4 不同角度與維度的樞紐分析
4-5-5 欄位的篩選與多重項目的選取
4-6 多重樞紐分析實例與自動分頁範例
4-6-1 彙整多張資料範圍進行樞紐分析表的建立
4-6-2 重新命名資料欄位名稱
4-6-3 建立自訂的群組欄位
4-6-4 根據［篩選］區域裡的分頁欄位自動進行分頁
4-7 精通樞紐分析快取
4-7-1 樞紐分析快取的意義與功能
4-7-2 群組的疑惑
4-7-3 使用獨立快取建立樞紐分析表
4-7-4 選擇既有的樞紐分析快取建立新的樞紐分析表
4-7-5 關於延遲版面配置更新
chapter 05 樞紐分析表的計算功能
5-1 樞紐分析表的計算欄位與計算項目
5-1-1 計算欄位的設定
5-1-2 計算項目的設定
5-2 彙整資料的函數與值的顯示方式
5-2-1 11 種摘要值的計算方式
5-2-2 15 種摘要值的顯示方式
chapter 06 視覺化樞紐分析圖
6-1 樞紐分析圖的製作
6-1-1 樞紐分析圖的限制
6-1-2 直接從資料來源建立樞紐分析圖
6-1-3 篩選圖表欄位項目
6-1-4 從既有的樞紐分析表建立樞紐分析圖
6-2 樞紐分析圖工具
6-2-1 樞紐分析圖的顯示位置
6-2-2 樞紐分析圖上的篩選按鈕
6-2-3 添增圖表物件
6-2-4 快速微調圖表工具
6-2-5 變更圖表樣式與色彩
6-3 迷你圖表掌控趨勢
chapter 07 外部資料的連結及匯入
7-1 文字檔與 Access 資料庫的開啟與匯入
7-1-1 直接開啟純文字檔或匯入純文字檔案
7-1-2 直接開啟或匯入 Access 資料庫檔案
7-1-3 不同 Excel 版本匯入外部資料的途徑
7-1-4 更厲害選擇：Excel 的 ETL 大師
7-1-5 顯示舊版資料匯入精靈
7-2 細說文字檔的匯入與更新
7-2-1 關於純文字檔案格式的資料來源
7-2-2 直接開啟純文字資料庫檔案
7-2-3 傳統方式匯入純文字資料庫檔案
7-2-4 更新文字檔案原始資料
7-2-5 修改連線內容定時自動更新
7-2-6 取得資料及轉換自動拆分文字資料
7-2-7 自動拆分文字資料
7-3 匯入 Access 資料庫
7-3-1 直接開啟 Access 資料庫裡的資料表或查詢
7-3-2 直接開啟多張 Access 資料庫裡的資料表
7-3-3 匯入 Access 資料庫
7-4 連線精靈的使用
7-4-1 實作資料連線精靈
7-4-2 利用現有連線匯入外部資料.
7-5 使用查詢編輯器取得及轉換資料
7-6 利用查詢精靈匯入其他資料庫
7-7 利用 Microsoft Query 編輯查詢
7-7-1 在 Excel 2021/365 底下執行 Microsoft Query
7-7-2 在 Microsoft Query 下建立資料關聯與計算欄位
chapter 08 Excel 與 SQL Server 和 OLAP 的連線
8-1 與 SQL Server 的連線作業
8-1-1 建立 SQL Server 連線檔案
8-1-2 使用 SQL Server 現有連線檔案
8-1-3 使用 Power Query 建立 SQL Server 資料庫查詢
8-2 建立 SQL Server 的資料來源
8-2-1 建立連結 SQL Server 資料庫的資料來源
8-2-2 使用查詢精靈連結 SQL Server 資料庫建立樞紐分析表
8-3 一次匯入多張資料表的處理
8-3-1 建立匯入多張資料表的連線
8-3-2 匯入多張資料表
8-3-3 關於資料表之間的關聯
8-4 Excel 與 OLAP 的整合
8-4-1 連線至 OLAP 伺服器
8-4-2 開啟 OLAP 連線檔案
8-5 Excel 連線雲端 Azure SQL 資料庫
chapter 09 Excel 與 MySQL 的連線
9-1 Excel 連線 MySQL 概要
9-2 透過 Power Query 直接連線 MySQL 資料庫
9-2-1 安裝 MySQL 連接器程式
9-2-2 匯入來自 MySQL 資料庫的資料表後進行樞紐分析
9-3 透過 ODBC 連線至 MySQL 資料庫
9-3-1 安裝 MySQL ODBC 驅動程式
9-3-2 建立 MySQL 的資料來源
9-3-3 透過連線精靈取得 MySQL 資料
9-3-4 運用查詢精靈查詢 MySQL 資料
9-3-5 藉由 Microsoft Query 進行跨資料表之間的查詢
9-3-6 查詢檔案的編輯與儲存
9-3-7 使用活頁簿中既有連線或選擇其他連線檔案
9-3-8 使用 PowerPivot 連線 MySQL 建立樞紐分析表
chapter 10 Web 連線範例與雲端試算表的存取
10-1 透過 Web 連線擷取網頁資料
10-1-1 新舊版本的新增 Web 查詢
10-1-2 企業內部網站的資訊連結
10-1-3 變更 Web 連結設定
10-1-4 連結銀行線上即時匯率表
10-1-5 連結股市行情表
10-2 雲端存取活頁簿檔案
10-2-1 以 Windows Live 帳號連線登入操作 Excel
10-2-2 儲存活頁簿檔案至雲端
10-2-3 啟動 Excel 編輯雲端上的活頁簿檔案
10-2-4 使用瀏覽器以 Excel Online 編輯雲端上的活頁簿檔案
chapter 11 海量資料的分析工具 PowerPivot
11-1 Power Pivot 的基本認識 - 啟用 Power Pivot 功能
11-2 Excel 商務智慧四大工具的演變
11-3 先從資料模型開始
11-4 在 Excel 中建立隱含式的資料模型
11-4-1 開啟或匯入 Access 資料庫時建立資料模型
11-4-2 在 Power Pivot 視窗匯入或建立資料連接
11-4-3 連接 SQL Server 伺服器資料庫時建立資料模型
11-5 在 Power Pivot 中建立明確的資料模型
11-5-1 根據資料範圍載入資料模型建立樞紐分析
11-5-2 根據連線檔案 odc 載入資料模型建立樞紐分析表
11-5-3 建立資料的關聯性
11-6 實作使用 Power Pivot 連線大型資料庫
11-6-1 使用 Power Pivot 連線大型資料庫
11-6-2 透過 Power Pivot 進行樞紐分析
11-6-3 在活頁簿中重複使用資料模型
1-1 Excel 資料處理與分析的能力
1-1-1 Excel 的基本資料處理作業
1-1-2 Excel 的資料摘要工具
1-1-3 Excel 的 What If 分析工具
1-2 表格、資料表與報表
1-2-1 表格(Table)、資料表(Data Tale)與報表(Report)的迷思
1-2-2 將表格或報表轉變為資料表
1-3 認識資料庫與 Excel 資料表
1-3-1 範圍、清單、資料表
1-3-2 資料表的建立與範圍的轉換
1-3-3 利用Excel 工作表製作表單與報表
1-4 視覺化的格式效果
1-4-1 混合不同圖示集的格式效果
1-4-2 改變資料橫條的方向
1-4-3 排名與排行專用的條件格式化
1-4-4 自訂格式化條件
1-5 資料的排序
1-5-1 簡易的單欄排序
1-5-2 多欄排序
1-5-3 特殊順序的排序效果
1-5-4 依色彩或圖示排序
1-6 資料的自動小計
1-7 資料篩選
1-7-1 自動篩選
1-7-2 依據色彩篩選資料
1-7-3 排名與排行的篩選
1-7-4 自訂自動篩選條件
1-7-5 篩選局部資料
1-7-6 進階篩選
chapter 02 樞紐分析表的基本操作
2-1 樞紐分析表的基本概念
2-1-1 什麼是樞紐分析表？
2-1-2 樞紐分析表的架構
2-1-3 調整樞紐分析表欄位窗格的版面配置
2-2 建立基本的樞紐分析表
2-2-1 建立樞紐分析表
2-2-2 區域的層次分析
2-2-3 重新調整樞紐分析表資料欄位
2-2-4 移除樞紐分析表資料欄位
2-2-5 想念工作表上的傳統樞紐分析表架構
2-2-6 建議的樞紐分析表
2-2-7 樞紐分析表的命名
2-2-8 樞紐分析表的選項設定
2-3 建立報表篩選
2-4 交叉分析篩選器 - 建立數位儀表板
2-4-1 建立交叉分析篩選器
2-4-2 Excel 資料表格也可以建立交叉分析篩選器
2-4-3 妝扮您的交叉分析篩選器
2-4-4 樞紐分析表與交叉分析篩選器的互動設定
2-5 善用時間表進行日期時間的篩選
2-5-1 建立時間表
2-5-2 使用時間表篩選資料
2-5-3 時間表的美化
chapter 03 樞紐分析表的群組排序與篩選
3-1 群組欄位
3-1-1 日期性資料的群組設定
3-1-2 關於日期群組設定的剖析
3-1-3 數值性資料的群組設定
3-1-4 文字性資料的自訂群組設定
3-1-5 取消群組設定
3-2 樞紐分析表的排序作業
3-2-1 排序的各種操作方式
3-2-2 排序的資料類型與自動排序的設定
3-3 篩選樞紐分析表
3-3-1 列標籤或欄標籤的篩選
3-3-2 項目搜尋功能
3-3-3 不同資料類型的篩選
3-3-4 篩選樞紐分析表的前十大
3-3-5 報表篩選的版面配置
chapter 04 自訂化樞紐分析表
4-1 美化樞紐分析表
4-1-1 欄位名稱的變更
4-1-2 變更值的計算方式
4-1-3 格式化儲存格的顯示格式
4-1-4 空白與零值的處理
4-1-5 樞紐分析表樣式的套用
4-1-6 建立專屬的樞紐分析表樣式
4-1-7 樞紐分析表樣式的選項設定
4-1-8 設定預設的樞紐分析表樣式
4-1-9 佈景主題的套用
4-2 樞紐分析表的結構調整
4-2-1 單一欄位與多欄位的維度報表
4-2-2 包括多項值欄位的樞紐分析表版面配置
4-3 樞紐分析表的版面配置
4-3-1 小計的顯示和隱藏
4-3-2 總計的顯示和隱藏
4-3-3 報表版面配置
4-3-4 群組資料的展開與摺疊
4-3-5 空白列的處理
4-4 針對多層級群組欄位進行指定小計運算
4-4-1 多層級群組欄位進行外層指定小計運算
4-4-2 多層級群組欄位進行內層指定小計運算
4-4-3 多層級群組欄位進行詳細資料之指定小計運算
4-5 多重樞紐分析表的製作
4-5-1 利用樞紐分析表彙整多重資料範圍
4-5-2 多重資料範圍的樞紐分析操作工具
4-5-3 多重資料範圍的樞紐分析實作
4-5-4 不同角度與維度的樞紐分析
4-5-5 欄位的篩選與多重項目的選取
4-6 多重樞紐分析實例與自動分頁範例
4-6-1 彙整多張資料範圍進行樞紐分析表的建立
4-6-2 重新命名資料欄位名稱
4-6-3 建立自訂的群組欄位
4-6-4 根據［篩選］區域裡的分頁欄位自動進行分頁
4-7 精通樞紐分析快取
4-7-1 樞紐分析快取的意義與功能
4-7-2 群組的疑惑
4-7-3 使用獨立快取建立樞紐分析表
4-7-4 選擇既有的樞紐分析快取建立新的樞紐分析表
4-7-5 關於延遲版面配置更新
chapter 05 樞紐分析表的計算功能
5-1 樞紐分析表的計算欄位與計算項目
5-1-1 計算欄位的設定
5-1-2 計算項目的設定
5-2 彙整資料的函數與值的顯示方式
5-2-1 11 種摘要值的計算方式
5-2-2 15 種摘要值的顯示方式
chapter 06 視覺化樞紐分析圖
6-1 樞紐分析圖的製作
6-1-1 樞紐分析圖的限制
6-1-2 直接從資料來源建立樞紐分析圖
6-1-3 篩選圖表欄位項目
6-1-4 從既有的樞紐分析表建立樞紐分析圖
6-2 樞紐分析圖工具
6-2-1 樞紐分析圖的顯示位置
6-2-2 樞紐分析圖上的篩選按鈕
6-2-3 添增圖表物件
6-2-4 快速微調圖表工具
6-2-5 變更圖表樣式與色彩
6-3 迷你圖表掌控趨勢
chapter 07 外部資料的連結及匯入
7-1 文字檔與 Access 資料庫的開啟與匯入
7-1-1 直接開啟純文字檔或匯入純文字檔案
7-1-2 直接開啟或匯入 Access 資料庫檔案
7-1-3 不同 Excel 版本匯入外部資料的途徑
7-1-4 更厲害選擇：Excel 的 ETL 大師
7-1-5 顯示舊版資料匯入精靈
7-2 細說文字檔的匯入與更新
7-2-1 關於純文字檔案格式的資料來源
7-2-2 直接開啟純文字資料庫檔案
7-2-3 傳統方式匯入純文字資料庫檔案
7-2-4 更新文字檔案原始資料
7-2-5 修改連線內容定時自動更新
7-2-6 取得資料及轉換自動拆分文字資料
7-2-7 自動拆分文字資料
7-3 匯入 Access 資料庫
7-3-1 直接開啟 Access 資料庫裡的資料表或查詢
7-3-2 直接開啟多張 Access 資料庫裡的資料表
7-3-3 匯入 Access 資料庫
7-4 連線精靈的使用
7-4-1 實作資料連線精靈
7-4-2 利用現有連線匯入外部資料.
7-5 使用查詢編輯器取得及轉換資料
7-6 利用查詢精靈匯入其他資料庫
7-7 利用 Microsoft Query 編輯查詢
7-7-1 在 Excel 2021/365 底下執行 Microsoft Query
7-7-2 在 Microsoft Query 下建立資料關聯與計算欄位
chapter 08 Excel 與 SQL Server 和 OLAP 的連線
8-1 與 SQL Server 的連線作業
8-1-1 建立 SQL Server 連線檔案
8-1-2 使用 SQL Server 現有連線檔案
8-1-3 使用 Power Query 建立 SQL Server 資料庫查詢
8-2 建立 SQL Server 的資料來源
8-2-1 建立連結 SQL Server 資料庫的資料來源
8-2-2 使用查詢精靈連結 SQL Server 資料庫建立樞紐分析表
8-3 一次匯入多張資料表的處理
8-3-1 建立匯入多張資料表的連線
8-3-2 匯入多張資料表
8-3-3 關於資料表之間的關聯
8-4 Excel 與 OLAP 的整合
8-4-1 連線至 OLAP 伺服器
8-4-2 開啟 OLAP 連線檔案
8-5 Excel 連線雲端 Azure SQL 資料庫
chapter 09 Excel 與 MySQL 的連線
9-1 Excel 連線 MySQL 概要
9-2 透過 Power Query 直接連線 MySQL 資料庫
9-2-1 安裝 MySQL 連接器程式
9-2-2 匯入來自 MySQL 資料庫的資料表後進行樞紐分析
9-3 透過 ODBC 連線至 MySQL 資料庫
9-3-1 安裝 MySQL ODBC 驅動程式
9-3-2 建立 MySQL 的資料來源
9-3-3 透過連線精靈取得 MySQL 資料
9-3-4 運用查詢精靈查詢 MySQL 資料
9-3-5 藉由 Microsoft Query 進行跨資料表之間的查詢
9-3-6 查詢檔案的編輯與儲存
9-3-7 使用活頁簿中既有連線或選擇其他連線檔案
9-3-8 使用 PowerPivot 連線 MySQL 建立樞紐分析表
chapter 10 Web 連線範例與雲端試算表的存取
10-1 透過 Web 連線擷取網頁資料
10-1-1 新舊版本的新增 Web 查詢
10-1-2 企業內部網站的資訊連結
10-1-3 變更 Web 連結設定
10-1-4 連結銀行線上即時匯率表
10-1-5 連結股市行情表
10-2 雲端存取活頁簿檔案
10-2-1 以 Windows Live 帳號連線登入操作 Excel
10-2-2 儲存活頁簿檔案至雲端
10-2-3 啟動 Excel 編輯雲端上的活頁簿檔案
10-2-4 使用瀏覽器以 Excel Online 編輯雲端上的活頁簿檔案
chapter 11 海量資料的分析工具 PowerPivot
11-1 Power Pivot 的基本認識 - 啟用 Power Pivot 功能
11-2 Excel 商務智慧四大工具的演變
11-3 先從資料模型開始
11-4 在 Excel 中建立隱含式的資料模型
11-4-1 開啟或匯入 Access 資料庫時建立資料模型
11-4-2 在 Power Pivot 視窗匯入或建立資料連接
11-4-3 連接 SQL Server 伺服器資料庫時建立資料模型
11-5 在 Power Pivot 中建立明確的資料模型
11-5-1 根據資料範圍載入資料模型建立樞紐分析
11-5-2 根據連線檔案 odc 載入資料模型建立樞紐分析表
11-5-3 建立資料的關聯性
11-6 實作使用 Power Pivot 連線大型資料庫
11-6-1 使用 Power Pivot 連線大型資料庫
11-6-2 透過 Power Pivot 進行樞紐分析
11-6-3 在活頁簿中重複使用資料模型
图书试读
序
對於大多數使用Excel的上班族而言，運用加總公式、函數，或進階查詢足以完成現有工作，但現在所面臨的是大量數據的整合、摘要、分析，更重要的是效率與效能，主管與客戶們絕對無法容忍我們花費太多時間來解答問題與製作報表。因此，Excel的樞紐分析工具，也成為練就一身資料處理與摘要統計能力時必備的基本技能。
本書的撰寫是先從資料處理的基本觀念與工具談起，再導入樞紐分析的正確概念、基本操作和進階應用，經由圖解說明與逐步操作解說，學習如何使用樞紐分析表與樞紐分析圖進行資料的統計與摘要。
書中範例非常適合業務、行銷、行政、人事、教育…等相關領域人士，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，製作出多維度、多面向的報表，產出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表，迅速成為商業資料分析達人。
Excel版本一直在更新，所提供的工具及操作介面也略有變化，所以此次改版是以最新版本的Excel 2021與Microsoft 365為主要操作畫面，而對於各種不同資料來源的議題也一直源源不斷，在第11章也準備了遠超過Excel單張工作表可負荷的容量，4百多萬筆的交易記錄，讓大家感受並體驗一下，在Excel裡處理大量資料進行樞紐分析的效能。至於，如何針對樞紐分析表進行瘦身，瞭解樞紐分析快取的意義，以及如何匯入雲端資料庫進行樞紐分析也是本書的重點內容。最後介紹如何運用PowerPivot，建構資料模型進行多方資料來源的連結與關連設定。
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，非常感謝長期合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，運用加總公式、函數，或進階查詢足以完成現有工作，但現在所面臨的是大量數據的整合、摘要、分析，更重要的是效率與效能，主管與客戶們絕對無法容忍我們花費太多時間來解答問題與製作報表。因此，Excel的樞紐分析工具，也成為練就一身資料處理與摘要統計能力時必備的基本技能。
本書的撰寫是先從資料處理的基本觀念與工具談起，再導入樞紐分析的正確概念、基本操作和進階應用，經由圖解說明與逐步操作解說，學習如何使用樞紐分析表與樞紐分析圖進行資料的統計與摘要。
書中範例非常適合業務、行銷、行政、人事、教育…等相關領域人士，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，製作出多維度、多面向的報表，產出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表，迅速成為商業資料分析達人。
Excel版本一直在更新，所提供的工具及操作介面也略有變化，所以此次改版是以最新版本的Excel 2021與Microsoft 365為主要操作畫面，而對於各種不同資料來源的議題也一直源源不斷，在第11章也準備了遠超過Excel單張工作表可負荷的容量，4百多萬筆的交易記錄，讓大家感受並體驗一下，在Excel裡處理大量資料進行樞紐分析的效能。至於，如何針對樞紐分析表進行瘦身，瞭解樞紐分析快取的意義，以及如何匯入雲端資料庫進行樞紐分析也是本書的重點內容。最後介紹如何運用PowerPivot，建構資料模型進行多方資料來源的連結與關連設定。
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，非常感謝長期合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。
用户评价
评分
当我翻开这本书时，首先映入眼帘的是其清晰的逻辑结构和详尽的图文示例。作为一名长期与数据打交道的专业人士，我深知理论知识与实际操作之间往往存在鸿沟，但这本书巧妙地弥合了这一差距。它没有陷入过多的学术术语的泥潭，而是直击商业分析的核心痛点——如何快速、准确地从数据中提炼价值。书中的讲解步骤详尽到几乎不需要读者额外查阅其他资料，这对于时间宝贵的中高层管理者来说无疑是一个巨大的福音。特别是那些关于数据建模和复杂查询构建的部分，作者的处理方式极为精妙，将原本令人望而生畏的技术点，分解成了可以逐步攻克的模块。这种循序渐进的教学法，极大地增强了读者的自信心。我感觉自己不仅仅是在学习一种软件操作，更是在修炼一种面向数据的商业思维模式。
评分老实说，市面上的数据分析书籍琳琅满目，很多都虎头蛇尾，或者侧重于工具的皮毛介绍。然而，这本著作在深度和广度上的平衡做得非常出色。它涵盖了从基础数据准备到高级分析引擎的整个生命周期。我尤其关注的是书中对数据治理和质量控制的探讨，这往往是决定分析项目成败的关键因素，但常被其他书籍轻描淡写。这本书却花费了相当的篇幅来强调“垃圾进，垃圾出”的原则，并提供了实用的数据清洗和转换技巧。这让我意识到，任何华丽的分析模型都建立在坚实的数据基础之上。阅读过程中，我不断地在思考，我过去的工作流程中哪些环节可以被优化，哪些潜在的数据陷阱可以被提前规避。这本教材对我来说，是一次对现有工作流程的全面体检和升级。
评分这本书的阅读体验是一种渐进式的“顿悟”过程。起初，我对某些高级概念感到有些吃力，但随着章节的推进，作者通过巧妙的场景设定，逐步将这些复杂的概念融入到具体的业务场景中。比如，书中对如何处理非结构化数据或时间序列分析的论述，其分析角度非常贴近现代企业面临的实际问题，而非仅仅是教科书式的假设。更难能可贵的是，作者在阐述方法论的同时，并没有忘记强调商业逻辑的重要性。分析的结果必须能够驱动业务决策，而不是为了分析而分析。这种以终为始的写作风格，使得学习过程充满了目标感。它教会了我如何设计一个既能满足技术要求，又能被业务部门理解和采纳的分析方案。这对于跨部门协作至关重要。
评分我一直认为，真正的商业智慧分析，是技术与商业直觉的完美融合。这本书恰恰在这两方面都展现了极高的水准。它不仅教会了我们如何使用强大的工具挖掘数据背后的秘密，更重要的是，它培养了一种“商业敏感度”。在解读报表和构建模型时，我们必须时刻问自己：这个指标对公司的营收有什么影响？这个趋势是否预示着新的市场机遇或风险？书中对于指标体系构建和KPI设定的探讨，为我提供了科学的框架来应对这些宏观层面的商业问题。读完此书，我感觉自己不再仅仅是一个执行数据操作的技术人员，而更像是一个能够参与战略讨论的业务伙伴。这种思维层次的提升，远超我阅读其他同类书籍所获得的价值。
评分这本关于商业智慧分析的书籍给我带来了全新的视角，尤其是在数据处理和解读方面。我一直对如何高效地利用海量数据感到困惑，而这本书似乎提供了一套系统的解决方案。从基础的数据整理到高级的分析建模，内容安排得非常紧凑且实用。特别是对于像我这样需要经常向管理层汇报复杂数据分析结果的人来说，如何将枯燥的数字转化为引人入胜的商业洞察，是至关重要的。这本书在这一块的阐述深入浅出，让我对数据可视化的重要性有了更深刻的理解。它不仅仅是一本工具书，更像是一位资深的分析师在手把手地教你如何思考问题，如何构建一个逻辑严谨的分析框架。我特别欣赏作者在介绍不同分析方法时，总是能结合实际的商业案例，这样使得抽象的概念变得具体可感，学习起来也更有动力。我期待能在接下来的工作中，将书中学到的知识运用到实际项目中，真正实现数据驱动决策的目标。
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