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讓資料處理、報表生成自動化！
內容簡介
Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書
讓資料處理、報表生成自動化！
【18 個一定要會的資料分析技巧！】
【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】
本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。
Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。
最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。
▍你將學會
◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧
◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併
◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念
◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料
◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料
◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令
▍本書應用範例
◆ 自動統計各個通路的業績總和
◆ 顯示業績達標狀況通知
◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式
◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料
◆ 批次命名和移動檔案
◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表
◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表
◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令
▍適合讀者
◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族
◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手
◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人
產品目錄
1-1 認識 Power Automate與 RPA
1-2 下載與安裝 Power Automate 桌面版
1-3 建立第一個 Power Automate 桌面流程
1-4 Power Automate 介面說明與匯出/匯入流程
1-5 Power Automate 的變數與資料型態
1-6 Power Automate 的條件、清單與迴圈
第2章 Power Automate × Excel 自動化應用
2-1 自動化建立與儲存 Excel 檔案
2-2 自動化在 Excel 工作表新增整列和整欄資料
2-3 自動化讀取和編輯 Excel 儲存格資料
2-4 自動化 Excel 工作表的處理
2-5 實作案例：自動化統計和篩選 Excel 工作表的資料
2-6 實作案例：自動化在 Excel 執行 VBA 程式
第3章 Power Automate 自動化下載 CSV 檔案與檔案處理
3-1 自動化檔案與資料夾處理
3-2 自動化日期 / 時間處理
3-3 實作案例：自動化依據副檔名來分類檔案
3-4 實作案例：自動化下載 CSV 檔案來匯入儲存至 Excel
第4章 使用 ChatGPT 學習 Python 程式設計
4-1 Python 變數、資料型別與運算子
4-2 流程控制
4-3 函數、模組與套件
4-4 容器型別
4-5 檔案與例外處理
4-6 實作案例：使用 ChatGPT 學習 Python 程式設計
第5章 Python 程式版 Excel：Pandas 套件
5-1 Pandas 基本使用
5-2 Pandas 資料讀取與儲存
5-3 Pandas 常用的資料處理
5-4 實作案例：使用 Pandas 匯入 / 匯出 Excel 資料
5-5 實作案例：使用 Pandas 爬取 HTML 表格資料
第6章 認識 Excel 工作表、資料庫和 SQL 語言
6-1 Excel 工作表與關聯式資料庫
6-2 認識 SQL 語言
6-3 實作案例：使用 ChatGPT 學習資料庫觀念
6-4 實作案例：使用 ChatGPT 寫出 SQL 指令敘述
第7章 在 Excel 工作表執行 SQL 指令
7-1 使用 Power Automate 在 Excel 執行 SQL 指令
7-2 使用 Excel VBA 在 Excel 執行 SQL 指令
7-3 使用 Python 在 Excel 和 DataFrame 執行 SQL 指令
7-4 建立適用 SQL 指令的 Excel 工作表
7-5 實作案例：處理 SQL 查詢結果的日期 / 時間資料
7-6 實作案例：將 Python 的 SQL 查詢結果匯出成 CSV 和 Excel 檔案
第8章 使用 SQL 顯示、篩選與排序 Excel 工作表
8-1 SQL 語言的 SELECT 指令
8-2 使用 SQL 指令顯示資料
8-3 使用 SQL 指令排序資料
8-4 使用 SQL 指令篩選資料
8-5 實作案例：使用 SQL 指令描述你的資料
8-6 實作案例：使用 SQL 指令找出你的排名
第9章 使用 SQL 編輯 Excel 工作表與彙整資料
9-1 使用 SQL 指令新增運算式和SQL函數欄位
9-2 使用 SQL 指令新增記錄
9-3 使用 SQL 指令更新資料
9-4 實作案例：使用 Power Automate + SQL 指令刪除記錄
9-5 實作案例：使用 Power Automate + SQL 指令彙整資料
第10章 使用 SQL 執行 Excel 多工作表查詢
10-1 Excel 多工作表查詢：子查詢
10-2 Excel 多工作表查詢：聯集查詢
10-3 Excel 多工作表查詢：合併查詢
10-4 實作案例：使用 Power Automate + SQL 合併工作表
第11章 使用 SQL 執行 Excel 工作表的資料清理
11-1 SQL 指令的 Null 空值處理
11-2 使用 SQL 指令處理遺漏值
11-3 使用 SQL 指令處理重複資料
11-4 使用 SQL 指令轉換資料類型和欄位值
11-5 實作案例：使用 Power Automate + SQL 執行 Excel 資料清理
第12章 使用 SQL 執行 Excel 工作表的資料分析與樞紐分析表
12-1 使用 Excel 建立樞紐分析表
12-2 使用 SQL 指令執行群組查詢
12-3 使用 SQL 指令建立樞紐分析表
12-4 實作案例：Power Automate + SQL 群組查詢建立樞紐分析表
附錄A Python 開發環境與註冊使用 ChatGPT
A-1 Python 開發環境：Thonny
A-2 註冊使用 ChatGPT
作者介紹
現職
專職資訊圖書作者、大專資訊課程老師
經歷
企業講師、松崗電腦產品經理、美商 PH 出版經理、專業電腦書作者。
資訊技術作家，出版超過 100 本電腦著作，包括：程式設計（C / C++、Java、C#、HTML5、PHP、ASP.NET、JSP等）、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。
近年研究人工智慧、機器學習 / 深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作，也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino、ESP8266 / ESP32 和 Micro:bit 等開發板製作創客作品，投入創客領域的教學與寫作。
fChart 程式設計教學工具官方網址：https://fchart.github.io/
規格
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 退貨程序請參閱【客服專區→常見問題→誠品線上退貨退款】之說明。
