Was ist Power Query: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Datenanalyse

Erschöpft Sie der Gedanke, wiederkehrende Aufgaben in Excel oder LuckyTemplates zu erledigen? Power Query ist eine Lösung! Es handelt sich um ein in Excel , LuckyTemplates und anderen Apps verfügbares Tool , mit dem Sie Daten sammeln, kombinieren und transformieren können.

Power Query ist ein Datenextraktions- und Transformationstool von Microsoft, das Benutzern dabei hilft, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden, zu bereinigen und aufzubereiten. Es ist für verschiedene Microsoft-Produkte und -Dienste verfügbar und ermöglicht den nahtlosen Datenabruf und die Bearbeitung in einer benutzerfreundlichen Umgebung ohne Code.

Dieser umfassende Artikel soll ein tiefgreifendes Verständnis von Power Query, seinem Verlauf, seinen Funktionen und Anwendungsfällen vermitteln und den Leser durch den Prozess der Einrichtung und Verwendung des Tools zur Datentransformation führen.

Am Ende verfügen Sie über die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten, um das volle Potenzial von Power Query in Ihrer Arbeit auszuschöpfen.

Lass uns anfangen!

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Power Query?
• Wofür wird Power Query verwendet?
• Wie richten Sie Power Query ein?
  • System Anforderungen
  • Power Query-Installationsprozess für Excel und LuckyTemplates
    • 1. Power Query-Installation in Excel
    • 2. Power Query-Installation in LuckyTemplates
• So verwenden Sie die Power Query-Benutzeroberfläche
  • 1. Navigation und Hauptkomponenten
  • 2. Abfrageeditor
  • 3. Bereich „Angewandte Schritte“.
  • 4. Formelleiste und erweiterter Editor
• Wie stellen Sie mithilfe von Power Query eine Verbindung zu Datenquellen her?
  • 1. Verbindung zu dateibasierten Datenquellen herstellen
  • 2. Verbindung zu Datenbankdatenquellen herstellen
  • 3. Verbindung zu Onlinediensten und APIs herstellen
  • 4. Erstellen benutzerdefinierter Connectors
• Wie integrieren Sie Power Query mit anderen Tools?
  • 1. Integration mit Excel
  • 2. Integration mit LuckyTemplates Desktop
  • 3. Integration mit Power Automate
  • 4. Integration mit Azure Data Factory
  • 5. Integration mit benutzerdefinierten Anwendungen und Diensten
• Ist Power Query dasselbe wie SQL?
  • Was ist SQL?
  • Vergleich von Power Query und SQL
    • 1. Zweck und Anwendungsfälle
    • 2. Benutzerfreundlichkeit
    • 3. Datenquellen und Formate
    • 4. Integration mit anderen Tools
    • 5. Sprache und Syntax
• Was ist die Power Query M-Sprache?
• 5 reale Power-Query-Anwendungsfälle
  • 1. Datenbereinigung und Vorverarbeitung
  • 2. Datenkonsolidierung und -transformation
  • 3. Datenvalidierung und Qualitätssicherung
  • 4. Automatisierung und Planung von Datenaktualisierungsprozessen
  • 5. Ad-hoc-Datenanalyse und Berichterstattung
• 3 hilfreiche Power Query-Lernressourcen
  • 1. Tutorials
  • 2. Dokumentation
  • 3. Community-Unterstützung
• Abschließende Gedanken

Was ist Power Query?

Power Query ist ein Tool zur Datentransformation und -aufbereitung, das ursprünglich 2010 von Microsoft als eigenständiges Add-in für Excel entwickelt wurde, um das Importieren, Transformieren und Bereinigen von Daten für die Analyse zu vereinfachen.

Im Jahr 2013 wurde Power Query offiziell als Add-In für Excel 2010 und Excel 2013 eingeführt und erfreute sich aufgrund seiner Fähigkeit, eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herzustellen, und seiner intuitiven Benutzeroberfläche schnell großer Beliebtheit bei den Benutzern.

Der Erfolg von Power Query veranlasste Microsoft, es als integrierte Funktion in Excel 2016 und Folgeversionen zu integrieren und es so einem noch größeren Publikum zugänglich zu machen.

Im Laufe der Jahre investierte Microsoft kontinuierlich in Power Query, fügte neue Funktionen hinzu und verbesserte die Leistung, um den wachsenden Anforderungen von Datenexperten gerecht zu werden.

Power Query ist heute eine Datentransformations- und Datenaufbereitungs-Engine, mit der Sie nahtlos auf Daten aus einer Vielzahl von Quellen zugreifen und diese importieren und sie dann entsprechend Ihren Anforderungen umformen und bearbeiten können.

Seine Hauptfunktion besteht darin, eine Verbindung zu Hunderten von Datenquellen herzustellen, die Daten zu importieren und dann Transformationen anzuwenden, z. B. das Entfernen von Spalten, das Ändern von Datentypen oder das Zusammenführen von Tabellen.

Die transformierten Daten können dann für weitere Analyse-, Berichts- und Visualisierungszwecke in verschiedene Microsoft-Produkte wie Excel, LuckyTemplates , Analysis Services und Dataverse geladen werden.

Aber das reicht mit der Einleitung. Lassen Sie uns im nächsten Abschnitt näher darauf eingehen, was Power Query für Sie tun kann!

Wofür wird Power Query verwendet?

Power Query bietet eine breite Palette an Features und Möglichkeiten, die die Arbeit mit Daten vereinfachen, darunter:

1. Konnektivität : Power Query unterstützt eine breite Palette von Datenquellen, darunter Dateien, Datenbanken, Onlinedienste und benutzerdefinierte Konnektoren, sodass Benutzer problemlos auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese analysieren können.

2. Datentransformation : Mit einer umfangreichen Bibliothek integrierter Datentransformationsfunktionen ermöglicht Power Query Benutzern die Durchführung komplexer Datenbearbeitungsaufgaben wie Filtern, Sortieren, Zusammenführen, Pivotieren und Aggregieren von Daten.

3. M-Sprache : Power Query verwendet die M-Sprache , eine leistungsstarke und flexible Skriptsprache, die es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Funktionen und Abfragen zu schreiben, um die Datentransformationsmöglichkeiten weiter zu verbessern.

4. Benutzerfreundliche Oberfläche : Die intuitive Benutzeroberfläche von Power Query ermöglicht Benutzern die einfache Durchführung von Datentransformationsaufgaben, ohne dass umfangreiche Kenntnisse in Programmierung oder Skriptsprachen erforderlich sind.

Nachdem wir nun besprochen haben, was Power Query leisten kann, schauen wir uns im nächsten Abschnitt an, wie Sie es einrichten können.

Wie richten Sie Power Query ein?

Okay, kommen wir zu den lustigen Dingen – dem Einrichten von Power Query! Egal, ob Sie ein Datenprofi sind oder gerade erst anfangen, in die Welt der Datenverarbeitung einzutauchen, hier beginnt die Magie.

Dieser Abschnitt ist Ihre Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Power Query in Excel und LuckyTemplates zum Laufen zu bringen. Wir erklären Ihnen, wie Sie Power Query öffnen und Ihren Arbeitsbereich einrichten, damit Sie mit dem Bereinigen, Formen und Spielen Ihrer Daten beginnen können.

Also schnallen Sie sich an, und am Ende sind Sie bereit, Power Query mit Ihren Daten zu Wundern zu machen. Lass uns eintauchen!

System Anforderungen

Um Power Query effektiv nutzen zu können, stellen Sie sicher, dass Ihr System die folgenden Anforderungen erfüllt:

1. Microsoft Excel : Excel 2010 oder höher mit installiertem Power Query-Add-In (für Excel 2010 und 2013) oder Excel 2016 und höher mit integrierter Power Query-Funktionalität.

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop oder LuckyTemplates-Dienst mit integrierter Power Query.

Power Query-Installationsprozess für Excel und LuckyTemplates

Bevor Sie Power Query verwenden können, müssen wir sicherstellen, dass Sie es eingerichtet und bereit für die Einführung in Excel und LuckyTemplates haben. Machen Sie sich aber keine Sorgen – es ist ein ziemlich unkomplizierter Prozess!

In diesem Abschnitt führen wir Sie durch die einzelnen Schritte, um Power Query sowohl in Excel als auch in LuckyTemplates zum Laufen zu bringen.

1. Power Query-Installation in Excel

Für Benutzer mit Excel 2016 oder höher ist Power Query integriert und kann über die Registerkarte „Daten“ im Excel-Menüband aufgerufen werden. Power Query wird in Excel als „Get & Transform“ bezeichnet.

Für Benutzer mit Excel 2010 oder Excel 2013 muss Power Query als Add-In installiert werden:

1. Wenn Sie Excel 2010 verwenden, finden Sie heraus, welche Version Sie verwenden und ob es 32 oder 64 Bit ist

2. Besuchen Sie das Microsoft Download Center und laden Sie das Power Query-Add-In für Ihre spezifische Excel-Version herunter.

3. Wählen Sie die richtige Version des Add-Ins aus der Liste aus

4. Führen Sie das heruntergeladene Installationsprogramm aus, um das Power Query-Add-In zu installieren

5. Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Installation abzuschließen

6. Open Excel, navigate to the “File” tab, then click on “Options.”

4. In the “Excel Options” dialog box, click on “Add-Ins” in the left pane. In the “Manage” drop-down list at the bottom of the dialog box, select “COM Add-ins” and click “Go.”

In the “COM Add-Ins” dialog box, check the box next to “Microsoft Power Query for Excel” and click “OK,” and that’s it! Power Query should now be available in Excel.

2. Power Query Installation in LuckyTemplates

For LuckyTemplates users, Power Query is already integrated into the LuckyTemplates Desktop application and can be accessed through the “Home” tab in the LuckyTemplates ribbon.

Here’s how you can access Power Query in LuckyTemplates:

1. Open LuckyTemplates Desktop: Launch LuckyTemplates Desktop on your computer. If you do not have it installed, you can download it from the official Microsoft website.

2. Get Data: On the Home ribbon, click on “Transform data” and this will open the Power Query Editor.

3. Choose a Data Source: From the Power Query Editor, select the type of data source you wish to connect to. You can choose from a wide range of options, such as databases, Excel files, Web pages, APIs, and more.

4. Connect to Data Source: Follow the prompts to connect to your selected data source. This may involve navigating to a file or inputting a URL, server name, or other connection details, depending on the type of data source.

5. Load Data: After connecting to the data source, you will be presented with a Navigator window where you can select the specific tables or elements you wish to import. Click “Load” to import the data directly into LuckyTemplates, or click “Edit” to open Power Query Editor and transform the data before loading.

6. Power Query Editor: In the Power Query Editor, you can perform a wide range of data transformation tasks, such as filtering and sorting data, merging and appending queries, creating calculated columns, and much more. After you’ve made your transformations, click “Close & Apply” to apply the changes and load the data into LuckyTemplates.

Remember, every step you take in Power Query is recorded, and you can always go back and modify these steps as needed!

How to Use the Power Query User Interface

So, you’ve got Power Query installed and ready to go — awesome! Now, let’s make sure you know your way around.

In this section, we’re going to explore the Power Query user interface, your command center for all things data transformation. We’ll break down the different parts of the interface and show you how to navigate it like a pro.

1. Navigation and Main Components

Power Query’s user interface is designed to be intuitive and user-friendly, making it easy for users to navigate and perform tasks within the tool. The main components of the Power Query interface include:

1. Ribbon: Located at the top of the screen, the ribbon contains various tabs and commands for performing common data transformation tasks, such as connecting to data sources, applying filters, and merging queries.

2. Queries pane: Located on the left side of the screen, the Queries pane displays a list of all the queries in your workbook or LuckyTemplates report. You can use this pane to manage, organize, and navigate your queries.

3. Data preview: In the center of the screen, the data preview displays a sample of the data from the selected query, allowing you to review and interact with the data as you apply transformations.

2. Query Editor

The Query Editor is the primary workspace for creating and editing queries in Power Query. It provides a visual interface for applying data transformations and shaping your data to meet your analysis needs.

Key features of the Query Editor include:

1. Column and row operations: You can easily add, remove, rename, reorder, and split columns or filter, sort, and remove rows using the Query Editor.

2. Applied Steps pane: Located on the right side of the screen, the Applied Steps pane displays a list of all the transformations applied to the selected query. You can use this pane to review, modify, reorder, or delete individual steps.

3. Context menus: Right-clicking on columns, rows, or cells in the data preview will display context menus with relevant transformation options, allowing you to quickly apply transformations without navigating through the ribbon.

3. Applied Steps Pane

The Applied Steps pane is a handy component of the Power Query interface, as it provides a clear, step-by-step view of the transformations applied to your data.

This pane allows you to:

1. Review the transformation history: The Applied Steps pane displays a chronological list of all transformations applied to the selected query, making it easy to review and understand the data transformation process.

2. Modify existing steps: By clicking on a step in the Applied Steps pane, you can modify the associated transformation or change its settings, updating the data preview accordingly.

3. Reorder or delete steps: You can drag and drop steps within the Applied Steps pane to change their order or use the “X” button next to a step to delete it from the query.

4. Formula Bar and Advanced Editor

Power Query provides two additional features for users who prefer working with the M language directly:

1. Formula Bar: Located above the data preview, the Formula Bar displays the M language formula for the selected transformation step. You can edit the formula directly in the Formula Bar to modify the transformation, and the changes will be reflected in the data preview.

2. Advanced Editor: Accessible from the “View” tab in the ribbon, the Advanced Editor allows you to view and edit the entire M language script for the selected query. This feature is particularly useful for advanced users who want to write custom functions, create complex queries, or optimize their M language code.

By understanding and utilizing Power Query’s user interface and its various components, you can efficiently perform data transformation tasks and shape your data to meet your analysis needs.

Next, we take a look at how you can connect to different data sources using Power Query. Let’s go!

How Do You Connect to Data Sources Using Power Query?

Power Query’s strength lies in its ability to connect to data sources, making it easy for you to access and analyze data from multiple platforms and formats.

In this section, we’ll discuss the process of connecting to different data sources using Power Query and explore some common connection options.

1. Connecting to File-Based Data Sources

Power Query supports several file formats, including Excel, CSV, XML, JSON, and text files. To connect to a file-based data source:

1. In Excel or LuckyTemplates, click on the “Data” tab in the ribbon (for Excel) or the “Home” tab (for LuckyTemplates).

2. Choose “Get Data” and then select the appropriate file type from the “File” category.

3. Browse to the location of the file on your computer or network, and click “Open” to establish a connection.

2. Connecting to Database Data Sources

Power Query can connect to databases like SQL Server, Access, Oracle, MySQL, and PostgreSQL. To connect to a database:

1. In Excel or LuckyTemplates, click on the “Data” tab in the ribbon (for Excel) or the “Home” tab (for LuckyTemplates).

2. Choose “Get Data” and then select the appropriate database type from the “Database” category.

3. Enter the required connection information, such as server name, database name, and authentication credentials, and click “Connect” to establish a connection.

3. Connecting to Online Services and APIs

Power Query can also connect to online services, such as SharePoint, Salesforce, OData feeds, REST APIs, or even a website. To connect to an online service or API:

1. In Excel or LuckyTemplates, click on the “Data” tab in the ribbon (for Excel) or the “Home” tab (for LuckyTemplates).

2. Choose “Get Data” and then select the appropriate service or API from the “Online Services” or “Other” category.

3. Provide the required connection information, such as the URL, API key, or authentication credentials, and click “Connect” to establish a connection.

4. Creating Custom Connectors

If Power Query does not natively support a specific data source, you can create a custom connector to extend its functionality. Custom connectors are developed using the Power Query SDK and the M language and can be shared with other users.

To create a custom connector:

1. Download and install the Power Query SDK from the Visual Studio Marketplace.

2. Open Visual Studio, create a new Power Query Connector project, and follow the project template to develop your custom connector.

3. Compile the connector and distribute it to other users as a .mez file.

4. In Excel or LuckyTemplates, enable custom connectors by navigating to “File” > “Options and settings” > “Options” > “Security” (for LuckyTemplates) or “File” > “Options” > “Trust Center” > “Trust Center Settings” > “Trusted Add-ins Catalog” (for Excel).

5. Add the .mez file to the appropriate folder, and restart Excel or LuckyTemplates to make the custom connector available in the “Get Data” dialog.

How Do You Integrate Power Query with Other Tools?

Power Query is a versatile tool that can be integrated with various other tools and platforms to streamline your data analysis workflow.

In this section, we will explore some common integrations and explain how to combine Power Query with other tools for enhanced functionality and efficiency.

1. Integration with Excel

As a native feature in Excel 2016 and later versions, Power Query is tightly integrated with Excel’s data analysis capabilities.

By using Power Query in conjunction with Excel, you can:

1. Load transformed data into Excel tables or the Excel Data Model for further analysis, visualization, or reporting.

2. Leverage Excel formulas and functions to perform additional calculations or transformations on your data.

3. Create PivotTables and PivotCharts based on the data imported and transformed using Power Query.

4. Utilize Excel’s conditional formatting and data validation features to enhance data visualization and maintain data integrity.

2. Integration with LuckyTemplates Desktop

Power Query is an integral part of the LuckyTemplates ecosystem and plays a crucial role in the data preparation process.

By integrating Power Query with LuckyTemplates, you can:

1. Load transformed data into the LuckyTemplates data model for further analysis and visualization.

2. Combine Power Query with LuckyTemplates’s advanced data modeling and DAX (Data Analysis Expressions) language for more sophisticated calculations and measures.

3. Use LuckyTemplates’s rich visualization capabilities to create interactive reports and dashboards based on the data imported and transformed using Power Query.

4. Leverage LuckyTemplates’s sharing and collaboration features to distribute your reports and dashboards to stakeholders.

3. Integration with Power Automate

Power Automate (formerly known as Microsoft Flow) is a cloud-based service that enables users to create automated workflows between various applications and services.

By integrating Power Query with Power Automate, you can:

1. Automate data refresh processes in Power Query by triggering them through events or schedules in Power Automate.

2. Export transformed data from Power Query to other applications, such as SharePoint, OneDrive, or SQL Server, using Power Automate connectors.

3. Create multi-step workflows that include Power Query data transformations, along with actions from other applications and services.

4. Integration with Azure Data Factory

Azure Data Factory is a cloud-based data integration service that allows you to create, schedule, and manage data pipelines.

By integrating Power Query with Azure Data Factory, you can:

1. Incorporate Power Query data transformations as part of your Azure Data Factory pipelines, allowing you to preprocess and clean your data before loading it into data stores or analytical services.

2. Schedule and automate Power Query data transformations alongside other data movement and transformation activities in Azure Data Factory.

3. Leverage Azure Data Factory’s monitoring and alerting capabilities to track the progress and performance of your Power Query data transformations.

5. Integration with Custom Applications and Services

Power Query can also be integrated with custom applications and services using the Power Query SDK and M language.

By developing custom connectors or embedding Power Query functionality within your applications, you can:

1. Enable users to connect to proprietary data sources or APIs not natively supported by Power Query.

2. Embed Power Query data transformation capabilities directly within your application’s user interface, providing a seamless experience for your users.

3. Leverage the M language and Power Query SDK to create custom functions or transformations specific to your application’s requirements.

By integrating Power Query with other tools and platforms, you can create a streamlined and efficient data analysis workflow that leverages the strengths of each tool and enhances overall functionality.

Is Power Query the Same as SQL?

Power Query and SQL (Structured Query Language) are both used for data manipulation and retrieval, but they serve different purposes and operate in distinct ways.

In this section, we will explore the similarities and differences between Power Query and SQL, and help you understand when to use each tool in your data analysis workflows.

What is SQL?

SQL is a domain-specific language designed for managing and querying relational databases. It allows users to create, read, update, and delete data in a structured and efficient manner.

SQL has been the standard language for working with relational databases since the 1970s and is widely adopted across various database management systems (DBMS) such as MySQL, SQL Server, Oracle, and PostgreSQL.

Comparing Power Query and SQL

Let’s do some comparing and contrasting! How does Power Query stack up against SQL?

In this section, we’re going to put Power Query and SQL side by side to see how they differ and where each shines. Let’s dive in!

1. Purpose and Use Cases

While both Power Query and SQL are used for data manipulation and retrieval, they cater to different use cases.

Power Query is a data transformation and integration tool that primarily focuses on cleaning, reshaping, and combining data from various sources.

SQL, on the other hand, is a language specifically designed for querying and managing relational databases.

2. User-friendliness

Power Query is known for its user-friendly interface and intuitive features, making it accessible to users with varying levels of technical expertise.

SQL, while powerful, requires users to have a deeper understanding of relational databases and the SQL language itself.

3. Data Sources and Formats

Power Query supports a wide range of data sources and formats, including relational databases, flat files (e.g., CSV, Excel), and web-based sources (e.g., APIs, web pages).

SQL, by contrast, is limited to querying data stored within relational databases.

4. Integration with Other Tools

Power Query is tightly integrated with the Microsoft ecosystem, including Excel, LuckyTemplates, and the Power Platform.

SQL, while widely adopted across various DBMS, does not offer the same level of seamless integration with data analysis and visualization tools.

5. Language and Syntax

Power Query uses the M language, a functional and case-sensitive language, for expressing data transformations.

SQL has its own distinct syntax, based on a combination of keywords, clauses, and expressions.

Speaking of the M language, let’s take a quick look at what it can do for you in the next section!

What is the Power Query M Language?

Power Query ist ein leistungsstarkes Tool zur Datentransformation und -aufbereitung. Im Kern läuft die Datenmanipulations-Engine von Power Query auf der M-Sprache .

M ist eine funktionale Sprache, die speziell auf die Umwandlung und Formung von Daten aus verschiedenen Quellen in die gewünschte Ausgabe zugeschnitten ist.

Die M-Sprache wird verwendet, um Daten-Mashups und Vorgänge auszudrücken, die in Power Query ausgeführt werden. Obwohl Power Query über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche verfügt, bietet das Verständnis der M-Sprache zusätzliche Flexibilität bei der Arbeit mit komplexen Datentransformationsaufgaben.

Für diejenigen, die tiefer in die Funktionalität und Syntax von M eintauchen möchten, steht eine Vielzahl von Funktionen zur Verfügung, von denen jede einen bestimmten Zweck hat. Zu den allgemeinen Funktionen in der Power Query M-Sprache gehören:

• Table.AddColumn – Fügt einer Tabelle eine neue Spalte mit angegebenen Namen und Werten hinzu.

• Table.SelectRows – Filtert Zeilen in einer Tabelle basierend auf einer bestimmten Bedingung.

• Table.Join – Kombiniert Zeilen von zwei Tabellen mithilfe einer angegebenen Join-Bedingung.

• List.Sum – Gibt die Summe aller Zahlen in einer Liste zurück.

Zusätzlich zu diesen Funktionen bietet Power Query einen erweiterten Editor, mit dem Benutzer auf das zugrunde liegende M-Skript für ihre Abfrage zugreifen und es ändern können. Dieser Editor ermöglicht dem Benutzer die Feinabstimmung von Transformationen und die Anwendung benutzerdefinierter Funktionen nach Bedarf.

Mit der Weiterentwicklung von Power Query und der M-Sprache erweitern sich auch deren Funktionen und das Spektrum der unterstützten Datenquellen.

Die Möglichkeit, die M-Sprache in Kombination mit der benutzerfreundlichen Oberfläche von Power Query zu nutzen, öffnet Türen für fortschrittlichere, effizientere und anpassbare Datentransformationen.

Um mehr über die Verwendung von Power Query und der M-Sprache zu erfahren, sehen Sie sich das folgende Video an:

5 reale Power-Query-Anwendungsfälle

Power Query kann auf eine Vielzahl realer Szenarien angewendet werden.

In diesem Abschnitt besprechen wir einige gängige reale Anwendungsfälle für Power Query und zeigen Ihnen seine praktischen Anwendungen und Vorteile.

1. Datenbereinigung und Vorverarbeitung

Einer der häufigsten Anwendungsfälle für Power Query ist die Datenbereinigung und -vorverarbeitung. Sie können Power Query nutzen, um:

1. Entfernen Sie unerwünschte Spalten oder Zeilen aus Datensätzen und stellen Sie so sicher, dass nur relevante Daten in der Analyse verwendet werden.

2. Spalten aufteilen oder zusammenführen, um neue Datenfelder zu erstellen oder Informationen zu konsolidieren.

3. Standardisieren Sie Datenformate wie Datum und Uhrzeit, Währung oder Groß-/Kleinschreibung von Texten, um die Konsistenz im gesamten Datensatz sicherzustellen.

4. Identifizieren und behandeln Sie fehlende oder fehlerhafte Datenwerte, indem Sie sie entweder durch Standardwerte ersetzen oder die betroffenen Datensätze entfernen.

2. Datenkonsolidierung und -transformation

Wenn Sie Daten aus mehreren Quellen konsolidieren und transformieren möchten, sind Sie hier genau richtig. Zu den realen Anwendungen von Power Query in diesem Bereich gehören:

1. Kombinieren von Daten aus mehreren Dateien, z. B. Excel-Arbeitsmappen oder CSV-Dateien, in einem einzigen Datensatz zur Analyse.

2. Integrieren Sie Daten aus verschiedenen Datenbanken, APIs oder Onlinediensten wie Salesforce, SharePoint oder Google Analytics, um eine einheitliche Ansicht der Daten Ihres Unternehmens zu erstellen.

3. Durchführen komplexer Datentransformationen wie Pivotieren, Aufheben der Pivotierung, Aggregieren oder Gruppieren, um die Daten für bestimmte analytische Anforderungen umzuformen.

4. Zusammenführen oder Anhängen von Datensätzen, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datenquellen herzustellen oder den Umfang Ihrer Analyse zu erweitern.

3. Datenvalidierung und Qualitätssicherung

Mit Power Query können Datenvalidierungs- und Qualitätssicherungsaufgaben durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind. Einige Beispiele sind:

1. Implementierung von Datenvalidierungsregeln wie Bereichsprüfungen, Mustervergleich oder benutzerdefinierter Logik, um Dateneingabefehler zu identifizieren und zu korrigieren.

2. Vergleichen und Abgleichen von Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. Überprüfen von Transaktionsdaten anhand von Kontoauszügen oder Vergleichen von Verkaufsdaten aus verschiedenen Systemen.

3. Erkennen und Untersuchen von Datenanomalien, Ausreißern oder Inkonsistenzen, um potenzielle Probleme in Ihren Daten oder Geschäftsprozessen zu identifizieren.

4. Automatisieren Sie Datenqualitätsprüfungen und erstellen Sie Validierungsberichte, um die Datenqualität im Laufe der Zeit zu überwachen und aufrechtzuerhalten.

4. Automatisierung und Planung von Datenaktualisierungsprozessen

Wenn Sie Datenaktualisierungsprozesse automatisieren und planen möchten, um sicherzustellen, dass Ihre Analysen und Berichte auf den aktuellsten Informationen basieren, dann ist Power Query möglicherweise eine Lösung. Einige praktische Anwendungen in diesem Bereich sind:

1. Automatisierung des Abrufs und der Transformation von Daten aus APIs oder Online-Diensten, beispielsweise täglichen Wechselkursaktualisierungen oder monatlichen Verkaufsdaten.

2. Planen Sie regelmäßige Datenaktualisierungen in LuckyTemplates oder Excel, um Berichte und Dashboards aktuell und relevant zu halten.

3. Integrieren Sie Power Query in Tools wie Power Automate oder Azure Data Factory, um anspruchsvolle Datenworkflows zu erstellen, die Daten nach Bedarf automatisch aktualisieren und vorverarbeiten.

5. Ad-hoc-Datenanalyse und Berichterstattung

Power Query kann für Ad-hoc-Datenanalyse- und Berichtsaufgaben verwendet werden, sodass Sie Daten schnell untersuchen und analysieren können, ohne dass eine komplexe Datenmodellierung oder -programmierung erforderlich ist. Einige Beispiele für Ad-hoc-Analyse- und Reporting-Anwendungsfälle sind:

1. Extrahieren und Zusammenfassen von Daten aus Protokolldateien, Umfrageantworten oder benutzergenerierten Inhalten für schnelle Einblicke und Entscheidungsfindung.

2. Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte oder Visualisierungen basierend auf spezifischen Geschäftsfragen oder -anforderungen, ohne auf vorgefertigte Vorlagen oder Dashboards angewiesen zu sein.

3. Führen Sie eine explorative Datenanalyse durch, um Trends, Muster oder Beziehungen in Ihren Daten zu identifizieren, die als Grundlage für weitere Forschungen oder Untersuchungen dienen können.

Diese realen Anwendungsfälle demonstrieren die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit von Power Query als Datenvorbereitungs- und Analysetool, das eine Vielzahl von Szenarien und Anforderungen in verschiedenen Branchen und Anwendungen abdecken kann.

Natürlich gibt es wie bei jeder Technologie eine Lernkurve. Um Sie auf Ihrem Weg zur Beherrschung von Power Query zu unterstützen, haben wir im nächsten Abschnitt einige hilfreiche Ressourcen zusammengestellt!

3 hilfreiche Power Query-Lernressourcen

In diesem Abschnitt besprechen wir einige hilfreiche Ressourcen zum Erlernen und effektiven Einsatz von Power Query. Diese Ressourcen werden in Tutorials , Dokumentation und Community-Support kategorisiert .

1. Tutorials

Für diejenigen, die neu bei Power Query sind oder ihre Fähigkeiten verbessern möchten, stehen online zahlreiche Tutorials zur Verfügung. Mithilfe dieser Tutorials können Benutzer verstehen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen importieren, umwandeln und kombinieren. Zu den beliebten Websites für Power Query-Tutorials gehören:

• LuckyTemplates

• Microsoft Learn

Diese Tutorials reichen vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau und bieten wertvolle Einblicke und praktische Beispiele, um Benutzern dabei zu helfen, sich mit Power Query vertraut zu machen.

2. Dokumentation

Die offizielle Dokumentation ist eine großartige Ressource, um die Features und Funktionen von Power Query eingehend zu verstehen. Über die folgenden Links können Sie auf eine ausführliche Dokumentation zu verschiedenen Themen rund um Power Query zugreifen:

• Power Query-Dokumentation

• M-Sprachreferenz

Diese Ressourcen werden von Microsoft verwaltet und bieten umfassende Informationen zu allem, von den ersten Schritten mit Power Query bis hin zu fortgeschrittenen Techniken zur Datentransformation und -vorbereitung.

3. Community-Unterstützung

Bei der Arbeit mit Power Query können Benutzer Fragen haben oder auf Herausforderungen stoßen, die in der offiziellen Dokumentation oder in den Tutorials nicht direkt behandelt werden. In solchen Fällen kann die Unterstützung der Gemeinschaft von unschätzbarem Wert sein.

Es gibt verschiedene Foren und Online-Communitys, in denen Power Query-Benutzer Fragen stellen, Wissen austauschen und mit anderen zusammenarbeiten können. Einige beliebte Power Query-Community-Plattformen sind:

• LuckyTemplates-Community

• Microsoft Excel-Community

• Power Query-Community auf Reddit

Auf diesen Community-Plattformen können Benutzer Hilfe von erfahrenen Fachleuten suchen, Lösungen austauschen und über die neuesten Entwicklungen in der Welt von Power Query auf dem Laufenden bleiben.

Abschließende Gedanken

Und da haben Sie es! Power Query ist in seiner ganzen Pracht wie Ihr Assistent für persönliche Daten. Es geht darum, Rohdaten zu bereinigen, zu formen und in etwas Sinnvolles umzuwandeln, direkt aus Excel oder LuckyTemplates.

Power Query ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Datenprofis und -begeisterte geworden und bietet eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Lösung für Datenvorbereitungs- und -transformationsaufgaben.

Seine Vielseitigkeit und Integration mit dem Microsoft-Ökosystem, einschließlich Excel, LuckyTemplates und der breiteren Power-Plattform, machen es zur ersten Wahl für den Umgang mit Daten aus verschiedenen Quellen, Formaten und Komplexitäten.

Seien Sie also kein Unbekannter bei Power Query. Es ist ein Freund, den Sie auf Ihrer Datenreise immer bei sich haben möchten. Erforschen Sie weiter, bleiben Sie neugierig und denken Sie daran: Daten sind nur so gut wie das, was Sie damit machen können. Viel Spaß beim Abfragen!