我用這個強大的工具替換了我的 Excel 資料透視表，並且沒有再回去過。

當我淹沒在大量數據中時，數據透視表一直是我的安全網，但它總是讓我疲憊地盯著一排排的數字。問題在於如何將所有數據連接在一起。傳統的數據透視表迫使我處理單獨的數據，需要對同一數據集的不同方面進行單獨的分析。後來我發現了 Power Pivot，一切都改變了。

這項內建的 Excel 功能可將您的電子表格轉換為關聯式資料模型，自動處理多個關聯資料來源。現在，我無需花費數小時手動準備數據，只需幾分鐘即可分析複雜的關係！

Power Pivot 可以完成資料透視表的所有功能。

和你一起去吧

儘管 資料透視表適用於單一資料來源。Power Pivot 將整個工作簿視為一個連結的資料庫。而不是強制 我最喜歡的 Excel 函數和公式 為了建立偽連接，我可以匯入多個相關表格並讓 Power Pivot 自動處理模型關係。

這種方法消除了困擾我舊工作流程的無休止的更新公式和修復無效引用的循環。使用 Power Pivot，新增資料變成了一個簡單的刷新過程，可以一次更新我的所有分析。

若要啟動 Power Pivot，請前往 一份文件 > 選項，然後單擊 額外的工作，並選擇 COM 附加元件 從下拉式選單中，選擇 Excel 的 Microsoft Power Pivot一旦啟用，Excel 功能區中就會出現一個新的 Power Pivot 選項卡，讓您可以存取可改變資料處理方式的工具。

關係建模使得總結和分析比以往更容易。

Power Pivot 將您的資料視為一個真正的資料庫，而不僅僅是單獨的電子表格。只需匯入每個資料集，然後定義公共欄位之間的關係，Excel 即可自動合併您的表格並提供合併報表，無需手動搜尋。在使用 Power Pivot（或 Excel 中的任何其他功能）之前，請務必先清理和準備您的工作簿，以確保獲得可靠的結果。 我個人使用 Power Query。 取代傳統的清潔工作，因為它擴展性更好，為我節省了大量清潔桌子的時間。

為了說明關係建模的強大功能，我將使用一組在開發過程中用於填充後端資料庫的工作簿。這是一個電子商務資料庫，其中包含用於客戶、產品、訂單和訂單詳細資訊的單獨資料表，所有資料表都包含 Customer_ID、Order_ID 和 Product_ID 等公共欄位。

首先，我將透過啟動電子表格來開啟 Power Pivot。 客戶 我自己的，點擊 動力樞軸 從功能區中選擇 添加到數據模型 在節 檯這將開啟 Power Pivot 選單。然後，我可以透過點擊 從其他來源 > Excel文件然後我瀏覽並打開我的文件，並點擊 下一則， 然後 完我在所有電子表格上都這樣做。

添加完所有內容後，繼續 圖表視圖，位於 查看 在 Power Pivot 中。這將顯示我的所有四個工作簿： 客戶 و 訂單詳情 و 訂單 و 產品Power Pivot 通常可以自動偵測並建議關係，但您也可以透過在圖表檢視中的表格之間拖曳欄位來手動定義它們。

在此範例中，每個工作簿共用將表格連結在一起的關鍵欄位。兩張工作簿均包含： 客戶 و 訂單 場地 客戶 ID兩位作者分享 訂單 و 訂單詳情 在一個領域 訂單ID使用這兩個分類器。 訂單詳情 و 產品 同一領域 產品ID這些共享字段構成一對多關係。一個客戶可以有多個訂單，每個訂單可以包含多個產品，每個產品可以出現在多​​個訂單詳情中。 Power Pivot 使用這些唯一識別碼自動連接我的所有資料。

一旦關係設定到位，報表就變得像拖放欄位一樣簡單。我不再需要處理 VLOOKUP 函數或輔助列，並且可以立即在四個表中對資料進行分段和分析。

例如，若要查看每位客戶的總銷售額，請點選 數據透視表 在 Power Pivot 視窗中，選擇 新工作文件，然後在欄位清單中展開「客戶」表。接下來，將 顧客姓名 إ 課程 و 行總計 從表 訂單詳情 إ 價值我可以立即看到每個客戶的總銷售額，無需任何手動連結。

如果您想按產品類別細分這些銷售額，請新增： 項目類別 從表 產品 إ 列Excel 會自動按訂單和訂單詳細資訊處理通信，並將正確的值匯總到每個類別中。

若要比較不同運輸方式的效能，請拖曳 運輸方式 從表 訂單 إ 過濾器 並選擇 特快 أو 標準版軸立即更新並僅顯示這些交易。

由於 Power Pivot 知道我的表格是如何連接的，因此我可以自由地進行實驗。我可以添加 城市 من 客戶 要查看地理趨勢或添加 訂購日期 إ 篩選 按時間段。所有變更都是即時發生的，讓我無需重建資料模型或重寫公式即可探索問題並發現真知灼見。

DAX 帳戶可提供更大的靈活性和更好的洞察力。

既然我們已經建立了關係，並示範了建立報表是多麼簡單，現在是時候釋放 DAX 的威力了。 DAX（資料分析表達式）是 Power Pivot 背後的公式語言，專為資料建模和高階計算而設計。 Power Pivot 中的 DAX 公式能夠解鎖資料透視表幾乎無法實現的分析功能。

這些公式可讓您建立自訂計算，自動追蹤表關係，並以極其簡單的語法執行複雜的分析。如果您是 DAX 新手， 微軟官方文檔 這是一個很好的起點。

只需三個步驟，您就可以執行使用傳統資料透視表幾乎不可能完成的計算。

首先，我們來計算一下客戶的終身價值。在 動力樞軸 在 Excel 中，按一下 措施那我選擇 新措施並製定時間表 客戶我將該指標命名為“客戶 LTV”，並輸入公式：

=SUM(order_details[Line_Total])

然後點擊 OKPower Pivot 追蹤從客戶到訂單再到訂單詳細資訊的鏈條，並自動匯總每位客戶的購買情況。

接下來，我想了解每位顧客的平均訂單金額。我再次打開 新措施 在時間表中 客戶，我稱之為“平均訂單價值”，我使用以下公式：

= DIVIDE([Customer LTV], DISTINCTCOUNT(orders[Order_ID]))

點擊 OK 它為我提供了一個指標，即用總支出除以每個客戶的訂單數量，而無需任何輔助列。

最後，依類別探索運輸偏好。表格如下： 產品我使用以下公式建立了一個名為“Audio Express %”的儀表：

= DIVIDE( CALCULATE( SUM(order_details[Line_Total]), products[Category] ​​= "Audio", orders[Shipping_Method] = "Express"), CALCULATE( SUM(order_details[Line_Total]), products[Cate)

然後我選中每個指標的複選框以將其顯示在表中。

透過這些 DAX 指標，我可以在資料透視表中即時查看每位客戶按類別劃分的總支出，以及透過 Express 配送的音訊訂單的確切佔比。在螢幕截圖中，您可以看到音訊、線纜、電腦等產品的總銷售額，而「音訊 Express %」欄位則顯示，例如，Alexis Parker 75% 的音訊訂單是透過 Express 配送的。

使用傳統方法收集這些見解意味著建立多個幫助表並編寫數十個 VLOOKUP 或手動計算。 用於處理工作簿的現代 Excel 這就是使用 DAX 公式跨表進行過濾和聚合。

我認為沒有理由再回到資料透視表。

Power Pivot 徹底改變了我在 Excel 中進行資料分析的方式。過去需要花費數小時手動設定和公式建立的工作，現在透過自動化關係管理和 DAX 計算，只需幾分鐘即可完成。相較之下，它能夠連接多個資料來源、建立複雜的度量值並產生合併報表，這使得資料透視表顯得有些簡陋。

至少，我仍然可以像使用常規資料透視表一樣使用 Power Pivot，同時在處理大型工作簿時享受更快的效能。 Power Pivot 兼具速度、自動化和分析深度，對於任何想要充分利用 Excel 資料的人來說，它都是一個必不可少的升級工具。