人工精选【曾贤志】Power Pivot For Excel商业智能数据分析（第1季 基础篇）
先看清楚：这门课不是教你做表格，是换一套算数的方式 多数人用 Excel 做数据统计，习惯是写公式、拉透视表。数据量一上来，几十万行、跨好几张表，VLOOKUP 拖到卡死，透视表刷新一次等半天，改个口径还得重来。这门课讲的是另一条路：用 Power Pivot 把数据先装进数据模型，建好表间关系，再
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先看清楚：这门课不是教你做表格，是换一套算数的方式
多数人用 Excel 做数据统计，习惯是写公式、拉透视表。数据量一上来，几十万行、跨好几张表，VLOOKUP 拖到卡死，透视表刷新一次等半天，改个口径还得重来。这门课讲的是另一条路：用 Power Pivot 把数据先装进数据模型，建好表间关系，再用 DAX 写度量值。算数这一步从「一张表一个公式」变成「一套模型反复复用」。
所以它解决的不是某个具体函数的用法，而是你在做月度经营分析、销售汇总、多表对账时反复返工的问题。
学完能独立做什么
这是判断值不值得投入的关键。按基础篇的定位，学完你应该能做到这几件事：
- 把来自不同工作表、甚至不同文件的明细数据导入数据模型，而不是先手工合并成一张大表；
- 在几张小表之间建立关系，让透视表能同时按地区、按产品、按时间切数据，不用提前把维度和事实拼在一起；
- 写出可复用的度量值，比如同比、占比、累计，而不是每次换个月份就改一遍公式；
- 面对一份新的业务数据，自己判断该建几张表、哪张当事实表、字段怎么对应。
换句话说，学完的产出不是「会用了几个功能」，而是你手上多了一套能反复套用的建模流程。如果只是偶尔做个几百行的简单统计，这套东西反而比直接拖透视表麻烦；如果你的工作里每个月都要重做同一份报表，收益就很明显。
资料适合什么基础
基础篇的定位决定了它不需要你会 DAX，也不需要你懂数据库。但有两类基础会直接影响上手速度：一是对 Excel 普通透视表要熟，知道行、列、值、筛选是怎么回事；二是要能看懂表与表之间靠什么字段对应，也就是主键和外键的直觉。
如果你完全是 Excel 新手，连普通透视表都没怎么用过，建议先补这一块再来，否则容易卡在「为什么要建关系」上。如果你已经在用 Power Query 做数据清洗，这门课正好接上后半段——清洗完的数据往哪儿放、怎么算。
资料怎么用效率更高
这类课程最容易犯的错是「看完了但没动过手」。建议边看边在自己电脑上跟着建模型，用你手头真实的工作数据，而不是课程自带的示例。示例数据太干净，真实数据里的空值、重复、字段对不上，才是你真正要练的部分。
配套的章节笔记适合放在两个时间点用：一是每看完两三个小节，合上视频，照笔记复述一遍刚讲的建模思路，说不清楚就说明没懂；二是隔一两周要上手做新报表前，快速翻一遍当查手册，比重新看视频快得多。基础篇的重点在概念和操作顺序，笔记的作用是帮你把顺序固化下来。
最后提醒一句：基础篇讲的是「怎么搭起来」，真正的复杂计算和性能处理不在这一季。如果你的需求已经走到需要优化刷新速度、写嵌套逻辑，那要往后看，别指望这一季全包。
这门课程由曾贤志老师主讲，专注于Power Pivot在Excel中的应用。通过学习基础篇，你将掌握商业智能数据分析的技巧。
课程推荐
《【曾贤志】Power Pivot For Excel商业智能数据分析（第1季 基础篇）》这门课程由曾贤志老师主讲，专注于Power Pivot在Excel中的应用。通过学习基础篇，你将掌握商业智能数据分析的技巧。【技能收获】学完可掌握：Power、Pivot、Excel。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（53 节）
课程目录
* 1-1 1.1 什么是Power Pivot.mp4
* 1-2 1.2 简单示例演示.mp4
* 1-3 1.3 Power Pivot在Power BI系列的重要性.mp4
* 1-4 1.4 Power Pivot数据源导入之从表格区域.mp4
* 1-5 1.5 Power Pivot数据源导入之从剪贴板.mp4
* 1-6 1.6 Power Pivot数据源导入之从工作簿.mp4
* 1-7 1.7 Power Pivot数据源导入之从文本文档.mp4
* 1-8 1.8 Power Pivot数据源导入之从数据库.mp4
* 1-9 1.9 Power Pivot计算列的应用.mp4
* 1-10 1.10 重新理解数据透视表.mp4
* 1-11 1.11 仿写、扩写数据透视表的汇总方式.mp4
* 1-12 1.12 初识度量值.mp4
* 1-13 1.13 度量值实例应用.mp4
* 1-14 1.14 DAX公式中的运算符.mp4
* 1-15 1.15 重温表关系.mp4
* 1-16 1.16 初识数据模型.mp4
* 1-17 1.17 数据模型进阶.mp4
* 1-18 1.18 DAX公式编写规范.mp4
* 1-19 1.19 变量的使用.mp4
* 2-1 2.1 什么是上下文？.mp4
* 2-2 2.2 什么是迭代器？.mp4
* 2-3 2.3 筛选函数FILTER.mp4
* 2-4 2.4 行上下文应用.mp4
* 2-5 2.5 筛选上下文应用.mp4
* 2-6 2.6 重构计值环境CALCULATE.mp4
* 2-7 2.7 CALCULATE叠加筛选应用.mp4
* 2-8 2.8 初识ALL函数的特性.mp4
* 2-9 2.9 ALL函数应用1（清除单列筛选器）.mp4
* 2-10 2.10 ALL函数应用2（清除多列筛选器）.mp4
* 2-11 2.11 ALL函数应用3（清除所有筛选器）.mp4
* 2-12 2.12 ALL函数应用4（隐式ALL应用）.mp4
* 2-13 2.13 ALL函数应用5（模拟差异百分比 ）.mp4
* 2-14 2.14 ALLEXCEPT函数应用(排除法清除筛选器).mp4
* 2-15 2.15 ALLSELECTED函数应用（将筛选条件参数化）.mp4
* 2-16 2.16 CALCULATETABLE函数应用（独立修改筛选.mp4
* 2-17 2.17 行上下文转换为筛选上下文应用1.mp4
* 2-18 2.18 行上下文转换为筛选上下文应用2.mp4
* 3-1 3.1 聚合类迭代函数之SUMX.mp4
* 3-2 3.2 聚合类迭代函数之ERAGEX.mp4
* 3-3 3.3 聚合类迭代函数之MAXX和MINX.mp4
* 3-4 3.4 聚合类迭代函数之COUNTX.mp4
* 3-5 3.5 聚合类迭代函数之CONCATENATEX.mp4
* 3-6 3.6 RELATED关联函数.mp4
* 3-7 3.7 RELATEDTABLE关联表.mp4
* 3-8 3.8 EARLIER与EARLIEST返回指定层级列的值.mp4
* 3-9 3.9 DISTINCT与VALUES去重应用.mp4
* 4-1 4.1 移动平均.mp4
* 4-2 4.2 毛利润计算.mp4
* 4-3 4.3 累计毛利润.mp4
* 4-4 4.4 同比增长率.mp4
* 4-5 4.5 环比增涨率.mp4
* 4-6 4.6 Power Query与Power Pivot结合应.mp4
* 4-7 4.7 Power Pivot与Power View结合应用.mp4
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