Collect, Combine, and Transform Data Using Power Query in Power Bi and Excel
Autor Daniil Maslyuk, Gil Raviven Limba Engleză Paperback – 2 dec 2024
Ne-a atras atenția această a doua ediție a lucrării semnate de Daniil Maslyuk și Gil Raviv, deoarece abordează frontal ecosistemul Power Query în versiunile sale actuale pentru Power BI și Excel. Într-un peisaj de business dominat de volume masive de informații, considerăm că stăpânirea acestui instrument de ETL (Extract, Transform, Load) este esențială pentru orice specialist care dorește să elimine procesarea manuală a datelor. Găsim în această carte un parcurs tehnic riguros, care pornește de la interfața vizuală intuitivă și avansează rapid către complexitatea limbajului de formule M. Structura celor 448 de pagini este concepută pentru a rezolva probleme concrete de integrare: combinarea tabelelor cu structuri diferite, extragerea informațiilor din fluxuri de text și gestionarea erorilor de import. Cititorul care a aplicat ideile din Power Query for Power BI and Excel va găsi aici o aprofundare necesară a tehnicilor de diagnosticare și optimizare a performanței interogărilor, elemente vitale atunci când lucrăm cu seturi de date de mari dimensiuni. Spre deosebire de alte ghiduri care se limitează la funcțiile de bază, autorii includ aici metode de profilare a datelor și strategii de colaborare, finalizând experiența de învățare cu un proiect practic ce simulează o provocare analitică reală. Această ediție publicată de Pearson Education se distinge prin accentul pus pe eficiență. Nu este doar un manual de utilizare, ci un ghid de bune practici care învață utilizatorul cum să evite capcanele comune în modelarea datelor, asigurând o tranziție fluidă de la date brute la informații gata pentru analiză.
Preț: 216.08 lei
Preț vechi: 270.11 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 23 octombrie-06 noiembrie
Livrare express 08-14 octombrie pentru 45.58 lei
Specificații
ISBN-10: 0138115796
Pagini: 448
Dimensiuni: 188 x 232 x 24 mm
Greutate: 0.74 kg
Ediția:2nd edition
Editura: Pearson Education
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte profesioniștilor din finanțe și analiză de date care vor să automatizeze fluxurile de lucru. Veți câștiga expertiză în limbajul M și veți învăța să optimizați interogări complexe, economisind ore întregi de muncă repetitivă în Excel sau Power BI. Este resursa ideală pentru a trece de la simple click-uri în interfață la transformări de date avansate și scalabile.
Descriere
Notă biografică
Gil Raviv is a seasoned Data & AI expert, founder of DataChant Consulting, and the creator of BI Pixie, an enterprise solution that measures the engagement, adoption, and user satisfaction of Microsoft Power BI audiences. Gil started his Power Query journey as a senior program manager on the Microsoft Excel Product team, where he led the design and integration of Power Query as the next-generation Get Data and data-wrangling technology in Excel 2016. Since then, Gil has been a devoted Power Query practitioner. With the knowledge of Power Query at his disposal, Gil moved to consulting, and over the course of seven years he reached global leadership roles at Avanade and Amazon Web Services (AWS), where he advised Fortune 1000 enterprises in their BI migrations and Analytics centers of excellence. With two decades of software development, product management, and consulting experience at Microsoft, AWS, and other companies, Gil has always found the time to share knowledge and has received recognitions for his contributionsincluding a five year Microsoft MVP award, two years as a Microsoft Fast Track Solution Architect, and four U.S. patents in the fields of computer networks, cybersecurity, and analytics.
Cuprins
CHAPTER 2 Basic Data Preparation Challenges
CHAPTER 3 Combining Data from Multiple Sources
CHAPTER 4 Combining Mismatched Tables
CHAPTER 5 Preserving Context
CHAPTER 6 Unpivoting Tables
CHAPTER 7 Advanced Unpivoting and Pivoting of Tables
CHAPTER 8 Addressing Collaboration Challenges
CHAPTER 9 Introduction to the Power Query M Formula Language
CHAPTER 10 From Pitfalls to Robust Queries
CHAPTER 11 Data Profiling
CHAPTER 12 Basic Text Analytics
CHAPTER 13 Advanced Text Analytics: Extracting Meaning
CHAPTER 14 Query Diagnostics
CHAPTER 15 Power Query Online
CHAPTER 16 Final Project: Combining It All Together