找到 4 条结果 按相关性 按时间降序
深入浅出Power Query M语言
本书系统阐述Power Query M语言从基础到进阶的应用，包括应用流程、应用技巧等。本书通过一种易于理解的方式，旨在让读者用一个月的时间，系统、全面地掌握M语言。 全书共分为5篇：第一篇为入门篇（第1和2章），第二篇为基础篇（第3~5章），第三篇为强化篇（第6~8章），第四篇为进阶篇（第9~11章）, 第五篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括Power BI简介、Power Query基础、M语言基础、文本处理、时间智能、数据转换、数据处理、数据分组、数据获取、综合应用。 本书适用于零基础学习Power Query M语言的读者，包括财务、人事行政、电商客服、质量统计等与数据分析密切相关的从业人员，也可作为高等院校、IT培训机构、其他编程爱好者的参考用书或教材。
Pandas通关实战
本书系统阐述了Pandas基础知识、应用原理，以及应用流程和应用技巧等实战知识。 全书共分为5篇：第一篇为入门篇（第1和2章），第二篇为基础篇（第3和4章），第三篇为基础强化篇（第5~7章），第四篇为进阶篇（第8~11章）, 第五篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括Python简介、NumPy基础、Pandas入门、数据筛选、数据转换、文本转换、数据获取、数据处理、数据分组、时序分析、数据可视化、通关案例。 本书可作为Python数据分析的入门与进阶书籍，适用于有一定Python基础的读者、对数据分析感兴趣的学生，也可作为数据分析及其它编程爱好者、IT培训机构的参考书籍。
深入浅出DAX——Excel Power Pivot和Power BI高效数据分析
本书系统的阐释Power Pivot for Excel及Power BI中DAX语言的应用。本书是基于笔者多年的DAX学习与使用经验的基础上所采用的一种全新布局与讲解方式，整书依据读者易于理解的方式，由浅入深进行循序渐进式的讲解。本书要探索的重点是，如何利用最简捷的办法，让读者在一至两个月之内轻松、系统、全面地掌握DAX语言。 全书共分为5篇：第一篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3~5章），第三篇为强化篇（第6章和第7章），第四篇为进阶篇（第8~10章）, 第五篇为案例篇（第11章）。书中主要内容包括DAX基础、表的基础应用、查询表、计算列、迭代行、度量值、时间智能、Power BI简介、筛选调节、DAX高阶、综合案例。 本书是为非计算机专业及非统计学专业想快速掌握DAX数据分析及商业智能而准备的。另外，本书也适用于财务、人事行政、电商客服、质量统计等与数据分析密切相关的从业人员，也可作为高等院校、IT培训机构、其他编程爱好者的参考用书。
从Excel到Python数据分析——Pandas、xlwings、openpyxl、Matplotlib的交互与应用
本书采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇会采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。“用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。全书共分为6篇：第一篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3章和第4章），第三篇为强化篇（第5~7章），第四篇为进阶篇（第8章和第9章）, 第五篇为高阶篇（第10章和第11章）, 第六篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括开启Python之旅、Python基础入门、Pandas数据提取、Pandas数据转换、Pandas文本与日期、Pandas数据处理、Pandas数据重塑、xlwings高效办公、openpyxl高效办公、Python数据处理自动化、Python数据分析自动化、Excel+Python综合应用。本书适用于具有一些数据分析或Python基础的读者，包括电商客服、质量统计、财务金融、人事行政等与数据分析密切相关的从业人员，也可作为高等院校、IT培训机构或IT专业人士的参考书籍。
- 1