《Excel Power Pivot数据建模分析（进阶篇）》是一份深入探讨Excel数据分析技术的资料集，主要聚焦在Power Pivot工具的应用，旨在帮助用户提升在数据处理和分析方面的专业技能。该资料集涵盖了一系列关键知识点，包括但不限于：
1. **TOPN分析**：在大量数据中，我们常常需要找出排名前N的项目。TOPN分析是Power Pivot中的一个强大功能，允许用户根据特定条件（如销售额、利润等）选取最重要的N个条目，这对于决策支持和业务洞察至关重要。
2. **移动平均**：移动平均是统计分析中常用的一种平滑数据的方法，它通过计算连续时间段的平均值来消除短期波动，揭示长期趋势。在Power Pivot中，可以利用DAX公式实现不同周期的移动平均计算，有助于预测和规划。
3. **预测分析**：预测分析是预测未来趋势或结果的过程，它在商业决策中起着关键作用。Power Pivot结合Excel的预测函数，可以建立模型预测销售、库存等关键指标，为战略规划提供依据。
4. **RFY分析（剩余财年分析）**：RFY分析是评估当前财年剩余时间内的预期业绩。通过分析剩余财年的销售额、订单等数据，企业可以调整策略，确保达成年度目标。在Power Pivot中，可以构建RFY模型，实时跟踪和预测未来表现。
5. **Power Pivot的高级聚合函数SUMX**：SUMX函数是Power Pivot中的一个核心聚合函数，它可以对每个行进行迭代并累加计算，特别适用于需要结合行级条件进行求和的场景。
6. **筛选器函数**：Power Pivot提供了多种筛选器函数，如FILTER、ALL、ALLEXCEPT等，它们可以帮助用户从大量数据中快速提取所需信息，进行复杂的数据过滤和交互式分析。
7. **Generate函数创建辅助表**：Generate函数允许用户在DAX表达式中动态生成新的表格结构，这对于构建复杂的关联和计算非常有用。
8. **使用父子层级**：在Power Pivot中，可以构建层级关系，例如地区-城市-门店，这有助于进行多级别的分析和汇总，提升数据可视化效果。
9. **ABC分析**：这是一种商品分类方法，通过将商品分为A、B、C三类（高价值、中价值、低价值），以便优化库存管理，重点关注A类商品。
10. **使用Username实现权限控制**：通过VBA和Excel的内置函数Username，可以在Power Pivot模型中实现基于用户的权限控制，确保敏感数据的安全。
这份资料集通过一系列的PPT课件和示例工作簿，详细讲解了这些高级技巧的实践应用，无论是对于数据分析新手还是经验丰富的用户，都是极好的学习资源，能有效提升Excel Power Pivot的数据建模和分析能力。
