Część I. Czyszczenie i przekształcanie danych za pomocą Power Query

• Rozdział 1. Tabele - drzwi do nowoczesnego Excela
  • Tworzenie nagłówków tabeli i odwoływanie się do nich
  • Wyświetlanie stopek tabeli
  • Nadawanie tabelom nazw
  • Formatowanie tabel Excela
  • Zmiana zakresu danych
  • Przygotowanie danych do analizy
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 2. Pierwsze kroki w Power Query
  • Co to jest Power Query?
  • Power Query - pogromca mitów o Excelu
    • "Kroków w Excelu nie można szybko odtworzyć"
    • "W Excelu nie ma prawdziwej wartości null"
    • "Excel nie może przetworzyć więcej niż 1 048 576 wierszy"
  • Power Query jako narzędzie ETL w Excelu
    • Pozyskiwanie danych
    • Przekształcanie
    • Wczytywanie
  • Wycieczka po edytorze Power Query
    • Wstążka (menu)
    • Zapytania
    • Zaimportowane dane
    • Wychodzenie z edytora Power Query
    • Powrót do edytora Power Query
  • Profilowanie danych w Power Query
    • Co to jest profilowanie danych?
    • Odkrywanie opcji podglądu danych
    • Ograniczenie tysiąca wierszy
    • Zamknięcie profilowania danych
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 3. Przekształcanie wierszy w Power Query
  • Usuwanie brakujących wartości
  • Odświeżanie zapytania
  • Podział danych na wiersze
  • Uzupełnianie nagłówków i wartości
    • Zastępowanie nagłówków kolumn
    • Uzupełnianie pustych wierszy
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 4. Przekształcanie kolumn w Power Query
  • Zmiana wielkości liter w kolumnie
  • Rozdzielanie tekstu do kolumn
  • Zmiana typów danych
  • Usuwanie kolumn
  • Praca z datami
  • Tworzenie kolumn niestandardowych
    • Wczytywanie i sprawdzanie danych
    • Kolumny obliczeniowe a miary
  • Zmiana układu danych
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 5. Scalanie i dołączanie danych w Power Query
  • Dołączanie wielu źródeł
    • Łączenie się z zewnętrznym źródłem danych
    • Dołączanie zapytań
  • Relacyjne łączenie danych
    • Lewe sprzężenie zewnętrzne jak WYSZUKAJ.PIONOWO()
    • Sprzężenie wewnętrzne - tylko dopasowania
  • Zarządzanie zapytaniami
    • Grupowanie zapytań
    • Zależności zapytań
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia

Część II. Modelowanie i analizowanie danych za pomocą Power Pivot

• Rozdział 6. Pierwsze kroki w narzędziu Power Pivot
  • Co to jest Power Pivot?
  • Dlaczego Power Pivot?
  • Power Pivot i model danych
  • Dodawanie narzędzia Power Pivot
  • Krótka wycieczka po dodatku Power Pivot
    • Model danych
    • Obliczenia
    • Tabele
    • Relacje
    • Ustawienia
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 7. Tworzenie relacyjnych modeli w dodatku Power Pivot
  • Łączenie danych z dodatkiem Power Pivot
  • Tworzenie relacji
  • Tabele faktów i tabele wymiarów
    • Układanie tabel w widoku diagramu
    • Edytowanie relacji
  • Wczytywanie wyników do Excela
  • Kardynalność
    • Kardynalność jeden do jednego
    • Relacje jeden do wielu
    • Relacje wiele do wielu
    • Dlaczego kardynalność jest ważna?
  • Kierunek filtra
    • Filtrowanie zamówień z użytkownikami
    • Filtrowanie użytkowników z zamówieniami
    • Kierunek filtra i kardynalność
    • Od projektu do praktyki
  • Tworzenie kolumn w dodatku Power Pivot
    • Wykonywanie obliczeń w dodatku Power Query a przeprowadzanie ich w dodatku Power Pivot
    • Przykład: obliczanie marży zysku
    • Ponowne kodowanie wartości kolumn za pomocą funkcji SWITCH()
  • Tworzenie hierarchii i zarządzanie nimi
    • Tworzenie hierarchii w dodatku Power Pivot
    • Używanie hierarchii w tabeli przestawnej
  • Wczytywanie modelu danych do Power BI
    • Power BI jako trzeci element "nowoczesnego Excela"
    • Importowanie modelu danych do Power BI
    • Podgląd danych w Power BI
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 8. Tworzenie miar i wskaźników KPI w dodatku Power Pivot
  • Tworzenie miar DAX
    • Tworzenie miar niejawnych
    • Tworzenie miar jawnych
  • Tworzenie wskaźników KPI
    • Dostosowywanie stylów ikon
    • Dodawanie wskaźnika KPI do tabeli przestawnej
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 9. Średnio zaawansowany DAX dla dodatku Power Pivot
  • Funkcja CALCULATE() i kontekst filtra
  • Funkcja CALCULATE() z jednym kryterium
  • Funkcja CALCULATE() z wieloma kryteriami
    • Warunki ORAZ
    • Warunki LUB
  • Funkcja CALCULATE() z funkcją ALL()
  • Funkcje analizy czasowej
    • Dodawanie tabeli kalendarza
    • Tworzenie podstawowych miar analizy czasowej
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia

Część III. Zestaw narzędzi do analizy dostępny w Excelu

• Rozdział 10. Wprowadzenie do dynamicznych funkcji tablicowych
  • Wyjaśnienie dynamicznych funkcji tablicowych
    • Czym jest tablica w Excelu?
    • Odwołania do tablicy
    • Formuły tablicowe
  • Przegląd dynamicznych funkcji tablicowych
    • Znajdowanie odrębnych i unikatowych wartości za pomocą funkcji UNIKATOWE()
    • Znajdowanie wartości unikatowych a znajdowanie odrębnych
    • Zastosowanie operatora rozlanego zakresu
  • Filtrowanie rekordów za pomocą funkcji FILTRUJ()
    • Dodawanie nagłówków
    • Filtrowanie według wielu kryteriów
  • Sortowanie rekordów za pomocą funkcji SORTUJ.WEDŁUG()
    • Sortowanie według wielu kryteriów
    • Sortowanie według innej kolumny bez wyświetlania jej
  • Nowoczesne wyszukiwanie z funkcją X.WYSZUKAJ()
    • Funkcja X.WYSZUKAJ() kontra funkcja WYSZUKAJ.PIONOWO()
    • Podstawowa funkcja X.WYSZUKAJ()
    • Funkcja X.WYSZUKAJ() i obsługa błędów
    • Funkcja X.WYSZUKAJ() i szukanie po lewej stronie
  • Inne dynamiczne funkcje tablicowe
  • Tablice dynamiczne a nowoczesny Excel
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 11. Rozszerzona analiza i przyszłość Excela
  • Rosnąca złożoność danych i analityki
  • Excel i spuścizna samodzielnej analityki biznesowej
  • Excel a analiza rozszerzona
  • Użycie funkcji analizowania danych w celu uzyskania informacji z pomocą sztucznej inteligencji
  • Budowanie modeli statystycznych z dodatkiem XLMiner
  • Odczytywanie danych z obrazu
  • Analiza wydźwięku za pomocą Azure Machine Learning
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 12. Python i Excel
  • Co musisz przygotować?
  • Rola Pythona w nowoczesnym Excelu
    • Rosnący stos wymaga spoiwa
    • Efekt sieciowy oznacza krótszy czas tworzenia
    • Stosowanie praktyk nowoczesnego tworzenia oprogramowania w Excelu
    • Python i Excel razem z użyciem pakietów pandas i openpyxl
    • Inne pakiety Pythona dla Excela
  • Przykłady automatyzacji Excela za pomocą pakietów pandas i openpyxl
    • Porządkowanie danych z pakietem pandas
    • Podsumowanie analizy z biblioteką openpyxl
    • Dodawanie stylizowanego źródła danych
  • Podsumowanie
  • Ćwiczenia
• Rozdział 13. Podsumowanie i następne kroki
  • Odkrywanie innych funkcjonalności Excela
    • Funkcje LET() i LAMBDA()
    • Power Automate, Office Scripts i Excel Online
  • Dalsze odkrywanie narzędzi Power Query i Power Pivot
    • Power Query i język M
    • Power Pivot i język DAX
    • Raporty i pulpity nawigacyjne w Power BI
  • Platforma Azure i usługi chmurowe
  • Programowanie w Pythonie
  • Duże modele językowe i inżynieria monitów
  • Kilka słów na do widzenia

• Назва: Nowoczesna analiza danych w Excelu. Power Query, Power Pivot i inne narzędzia
• Автор: George Mount
• Оригінальна назва: Modern Data Analytics in Excel: Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics
• Переклад: Anna Mizerska
• ISBN: 978-83-289-1785-9, 9788328917859
• Дата видання: 2025-02-04
• Формат: Eлектронна книга
• Ідентифікатор видання: noanda
• Видавець: Helion