Adatok összevonása a Microsoft Excel segítségével a Power Query és az M segítségével: adatok keresése, átalakítása és betöltése külső forrásokból

Értékelés:   (4.6 az 5-ből)

Adatok összevonása a Microsoft Excel segítségével a Power Query és az M segítségével: adatok keresése, átalakítása és betöltése külső forrásokból (Adam Aspin)

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 11 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Data Mashup with Microsoft Excel Using Power Query and M: Finding, Transforming, and Loading Data from External Sources

Könyv tartalma:

A külső adatok Excelbe való betöltésének művészetének elsajátítása jelentéskészítéshez, grafikonok készítéséhez, műszerfal készítéséhez és üzleti intelligenciához való felhasználáshoz. Ez a könyv teljes körű és alapos magyarázatot ad a Microsoft Excel Get and Transform funkciókészletéről, bemutatva, hogyan csatlakozhat számos külső adatbázishoz és egyéb adatforráshoz, hogy adatokat keressen, és ezeket az adatokat további elemzés céljából a helyi táblázatkezelőbe húzza. A vezető adatbázisok, köztük a Microsoft Azure adatforrások és a webes források is szerepelnek a könyvben, és megtanulhatja, hogyan érheti el ezeket a forrásokat a Microsoft Excel táblázatkezelőből.

Az adatok Excelbe való bevitele előfeltétele az Excel elemzési képességeinek használatának. Ez a könyv túlmutat a másoláson és beillesztésen, mivel megmutatja, hogyan csatlakozhat az Azure felhőben tárolt vállalati adatbázisokhoz, és hogyan húzhat adatokat az Oracle Database-ből, az SQL Serverből és más forrásokból.

Az adatokhoz való hozzáférés csak a probléma egyik fele, a másik fele pedig az adatok tisztítása és átrendezése, hogy azok táblázatos formában hasznosak legyenek. A szerző, Adam Aspin megmutatja, hogyan hozzon létre adathalmazokat és transzformációkat. A haladó problémákhoz segítséget nyújt az Excelbe épített M nyelvhez, amely kifejezetten az adatok üzleti intelligencia és elemzés támogatására szolgáló összevonását segíti. Ha Ön Excel-felhasználó, nem akarja nélkülözni ezt a könyvet, amely megtanítja, hogyan vonjon ki és készítsen elő külső adatokat a világ vitathatatlanul vezető elemzési eszközében való felhasználásra készen.

Mit fog tanulni

⬤ Kapcsolódjon különféle külső adatokhoz, az adatbázisoktól az Azure-forrásokig.

⬤ Adatok felvétele közvetlenül a táblázatokba vagy a PowerPivot adatmodellekbe.

⬤ Tisztítsa és készítse elő a külső adatokat, hogy azok az Excelben felhasználhatók legyenek.

⬤ Az adatok gyors és egyszerű frissítése, hogy mindig a legfrissebb információkkal rendelkezzen.

⬤ Az adatok átalakítása a táblázatkezelő formátumához illeszkedő, azonnal használható struktúrákká.

⬤ Elvégzi az M nyelvi függvényeket az összetett adattranszformációkhoz.

Kinek szól ez a könyv

Excel-felhasználók, akik külső forrásokból - beleértve a Microsoft Azure platformot is - származó adatokhoz szeretnének hozzáférni, hogy üzleti intelligenciajelentéseket, műszerfalakat és vizualizációkat hozzanak létre. Azoknak az Excel-felhasználóknak, akiknek szükségük van az ilyen adatok tisztítására és átrendezésére, hogy saját, egyedi igényeiknek megfeleljenek.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9781484260173
Szerző:
Kiadó:
Kötés:Puha kötés
A kiadás éve:2020
Oldalak száma:388

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Adatok összevonása a Microsoft Excel segítségével a Power Query és az M segítségével: adatok...
A külső adatok Excelbe való betöltésének művészetének...
Adatok összevonása a Microsoft Excel segítségével a Power Query és az M segítségével: adatok keresése, átalakítása és betöltése külső forrásokból - Data Mashup with Microsoft Excel Using Power Query and M: Finding, Transforming, and Loading Data from External Sources
Pro Power Bi műszerfal készítése: Elegáns és interaktív műszerfalak készítése vizuálisan lenyűgöző...
Gyorsan és hatékonyan készíthet kiváló minőségű,...
Pro Power Bi műszerfal készítése: Elegáns és interaktív műszerfalak készítése vizuálisan lenyűgöző elemzésekkel - Pro Power Bi Dashboard Creation: Building Elegant and Interactive Dashboards with Visually Arresting Analytics
SQL Server lekérdezése: T-SQL műveletek futtatása, adatkivonás, adatmanipuláció és egyéni...
Valós analitika tanulása SQL segítségével FONTOS JELLEMZŐK...
SQL Server lekérdezése: T-SQL műveletek futtatása, adatkivonás, adatmanipuláció és egyéni lekérdezések az egyszerűsített analitika érdekében (English - Querying SQL Server: Run T-SQL operations, data extraction, data manipulation, and custom queries to deliver simplified analytics (English
Pro Data Mashup for Power Bi: Az adatok keresése, betöltése és átalakítása a Power Query és az M...
1. Az adatok felfedezése és betöltése a Power BI...
Pro Data Mashup for Power Bi: Az adatok keresése, betöltése és átalakítása a Power Query és az M nyelv segítségével - Pro Data Mashup for Power Bi: Powering Up with Power Query and the M Language to Find, Load, and Transform Data
Pro Dax és adatmodellezés a Power Bi: A tökéletes szemantikus réteg létrehozása a...
Hatékony adatmodellek kidolgozása, amelyek a különböző forrásokból származó...
Pro Dax és adatmodellezés a Power Bi: A tökéletes szemantikus réteg létrehozása a műszerfal-analitika meghajtásához - Pro Dax and Data Modeling in Power Bi: Creating the Perfect Semantic Layer to Drive Your Dashboard Analytics
Pro Power Bi téma létrehozása: Json stílustáblák az automatikus műszerfal-formázáshoz - Pro Power Bi...
A JSON témafájlok használatával egységesítheti a...
Pro Power Bi téma létrehozása: Json stílustáblák az automatikus műszerfal-formázáshoz - Pro Power Bi Theme Creation: Json Stylesheets for Automated Dashboard Formatting
Adatbázisok lekérdezése Spark SQL segítségével - Querying Databricks with Spark SQL
Gyakorlati útmutató a Spark SQL használatához a Databricks-adatokon...
Adatbázisok lekérdezése Spark SQL segítségével - Querying Databricks with Spark SQL

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)