在日常工作中，微软的Excel Power Query和Power Pivot是提升数据处理和分析效率的利器。他们的特点也各不相同，Power Query侧重数据的高效导入与清洗，Power Pivot更测试数据建模与复杂计算。下面将介绍它们各自的功能，并提供应用案例。
Power Query：数据的高效导入与清洗
1，数据连接和导入
Power Query能够连接多种数据源，如Excel文件、数据库、网页、文本文件等，实现数据的高效导入。
举例：从Sharepoint，本地共享文件夹，SQL数据库中提取销售数据，导入Excel进行销售趋势分析。
2，数据清洗和转换
提供强大的数据清洗功能，如删除重复值、填补空缺值、数据类型转换、拆分列等。
举例：将来自不同地区的销售数据文件中存在不同日期格式的数据统一，如统一为“YYYY-MM-DD”格式，并剔除重复的订单记录，确保数据的一致性和完整性。
3，组合和合并数据
合并多个表格或数据源的内容到一个表中，支持跨表格合并。
举例：汇总每月销售数据表为年度数据表，或通过产品ID合并产品信息表与销售记录表。
4，自动化数据更新
配置完成后的查询可以一键刷新，自动从数据源更新数据，使得定期数据更新变得轻松。
举例： 设定每月从公司的销售数据库自动更新最新的销售数据，无需每次手动导入。
5，Power Query学习资料推荐：
如何系统地有效学习Power Query？
Power Pivot：数据建模与复杂计算
1，数据建模：
可以在数据模型中创建表之间的关系，使得用户能够基于这些关系进行更复杂的数据分析。
举例： 建立客户信息表、订单表和产品表之间的关系，以分析每个客户的购买行为和偏好。
2，增强的计算能力：
使用DAX（Data Analysis Expressions）语言，创建复杂的计算列和度量值，进行详细的统计和计算。
举例： 方便快捷的创建一个度量值来计算每月的销售增长率，以及年度销售总额，为决策提供支持。
3，高效处理大量数据：
Power Pivot能够处理和分析大数据集，即使数据行数达到百万级，也能保持性能表现。
举例： 在处理电商平台的全站用户点击流数据时，快速计算各页面的访问量和点击率。
4，创造复杂的数据报告：
结合数据模型和DAX计算，可以生成多维数据透视表和图表，展示数据多维度洞察。
举例： 创建一个交互式仪表盘，通过销售额、客户数、产品类别等多维度展现公司销售业绩，并能够进行时间段对比分析。
5，Power Pivot学习资料推荐：
PowerPivot - 概述和学习:
https://support.microsoft.com/zh-cn/office/powerpivot-%E6%A6%82%E8%BF%B0%E5%92%8C%E5%AD%A6%E4%B9%A0-f9001958-7901-4caa-ad80-028a6d2432ed?wt.mc_id=MVP_356569
Power Query和Power Pivot的综合应用
全栈式完成从数据导入、清洗、转换和建模：
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首先使用Power Query从多个系统（如Sharepoint、数据库、本地文件夹等）导入不同的销售数据表，并进行必要的清洗和规格化处理。
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然后使用Power Pivot建立这些数据表之间的关系模型，定义度量值和计算列。
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最终，通过Excel中的PivotTable生成交互式报表和图表，供管理层进行分析和决策。
通过Excel Power Query和Power Pivot的联合使用，能够显著提升数据处理和分析的效率和准确性，提供更有洞察力的商业分析结果，以达到事半功倍的过程。
知识补充 - Power BI
Power BI是一个更全面的数据分析和商业智能平台，它集成了Power Query、Power Pivot以及数据可视化工具Power View和 Power Map的功能。Power BI提供了一个统一的界面，用于数据的获取、清洗、建模、分析和可视化。它支持创建交互式报表和仪表板，并且可以发布和共享这些报表，使得团队成员可以协作和共享见解。
在日常工作中，Power BI可以作为Power Query和Power Pivot的替代品，因为它包含了这两个工具的所有核心功能，并且提供了更多的数据可视化和报告共享选项。如果你的工作涉及到复杂的数据可视化、报告共享或者需要与团队成员协作，那么使用Power BI可能是一个更好的选择。然而，如果你的工作主要集中在数据清洗和转换，或者你更熟悉 Excel环境，那么在Excel中使用 Power Query 和 Power Pivot可能更合适。
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