Qué es Power Query: una guía paso a paso para el análisis de datos

¿Te agota la idea de realizar tareas repetitivas en Excel o LuckyTemplates? ¡Power Query es una solución! Es una herramienta disponible en Excel , LuckyTemplates y otras aplicaciones que le permite recopilar, combinar y transformar datos.

Power Query es una herramienta de extracción y transformación de datos creada por Microsoft para ayudar a los usuarios a conectarse, limpiar y preparar datos de varias fuentes. Está disponible en varios productos y servicios de Microsoft, lo que permite la recuperación y manipulación de datos sin problemas en un entorno fácil de usar y sin código.

Este completo artículo tiene como objetivo proporcionar una comprensión profunda de Power Query, su historia, características y casos de uso, así como guiar a los lectores a través del proceso de configuración y uso de la herramienta para transformar datos.

Al final, estará bien equipado con el conocimiento y las habilidades necesarias para aprovechar todo el potencial de Power Query en su trabajo.

¡Empecemos!

Tabla de contenido

• ¿Qué es PowerQuery?
• ¿Para qué se utiliza Power Query?
• ¿Cómo se configura Power Query?
  • Requisitos del sistema
  • Proceso de instalación de Power Query para Excel y LuckyTemplates
    • 1. Instalación de Power Query en Excel
    • 2. Instalación de Power Query en LuckyTemplates
• Cómo utilizar la interfaz de usuario de Power Query
  • 1. Navegación y componentes principales
  • 2. Editor de consultas
  • 3. Panel de pasos aplicados
  • 4. Barra de fórmulas y editor avanzado
• ¿Cómo se conecta a las fuentes de datos mediante Power Query?
  • 1. Conexión a fuentes de datos basadas en archivos
  • 2. Conexión a las fuentes de datos de la base de datos
  • 3. Conexión a servicios en línea y API
  • 4. Creación de conectores personalizados
• ¿Cómo se integra Power Query con otras herramientas?
  • 1. Integración con Excel
  • 2. Integración con LuckyTemplates Desktop
  • 3. Integración con Power Automate
  • 4. Integración con Azure Data Factory
  • 5. Integración con aplicaciones y servicios personalizados
• ¿Power Query es lo mismo que SQL?
  • ¿Qué es SQL?
  • Comparando Power Query y SQL
    • 1. Propósito y casos de uso
    • 2. Facilidad de uso
    • 3. Fuentes de datos y formatos
    • 4. Integración con otras herramientas
    • 5. Lenguaje y Sintaxis
• ¿Qué es el lenguaje Power Query M?
• 5 casos de uso reales de Power Query
  • 1. Limpieza y preprocesamiento de datos
  • 2. Consolidación y transformación de datos
  • 3. Validación de datos y control de calidad
  • 4. Automatización y programación de procesos de actualización de datos
  • 5. Informes y análisis de datos ad-hoc
• 3 útiles recursos de aprendizaje de Power Query
  • 1. Tutoriales
  • 2. Documentación
  • 3. Apoyo a la comunidad
• Pensamientos finales

¿Qué es PowerQuery?

Power Query es una herramienta de preparación y transformación de datos que Microsoft desarrolló inicialmente como un complemento independiente para Excel en 2010 para simplificar la importación, transformación y limpieza de datos para el análisis.

En 2013, Power Query se lanzó oficialmente como complemento para Excel 2010 y Excel 2013, y rápidamente ganó popularidad entre los usuarios por su capacidad para conectarse a una amplia gama de fuentes de datos y su interfaz de usuario intuitiva.

El éxito de Power Query llevó a Microsoft a incorporarlo como una característica integrada en Excel 2016 y versiones posteriores, haciéndolo accesible a un público aún mayor.

A lo largo de los años, Microsoft continuó invirtiendo en Power Query, agregando nuevas funciones y mejorando su rendimiento para satisfacer las crecientes necesidades de los profesionales de datos.

Power Query es hoy un motor de transformación y preparación de datos que le permite acceder e importar datos sin problemas desde una amplia gama de fuentes, y luego remodelarlos y manipularlos para que se ajusten a sus necesidades.

Su función principal es conectarse a cientos de fuentes de datos, importar los datos y luego aplicar transformaciones, como eliminar columnas, cambiar tipos de datos o fusionar tablas.

Luego, los datos transformados se pueden cargar en varios productos de Microsoft como Excel, LuckyTemplates , Analysis Services y Dataverse para fines de análisis, generación de informes y visualización adicionales.

Pero eso es suficiente con la introducción. ¡Vamos a sumergirnos en lo que Power Query puede hacer por usted en la siguiente sección!

¿Para qué se utiliza Power Query?

Power Query ofrece una amplia gama de características y capacidades que simplifican el proceso de trabajo con datos, que incluyen:

1. Conectividad : Power Query admite una amplia gama de fuentes de datos, incluidos archivos, bases de datos, servicios en línea y conectores personalizados, lo que facilita a los usuarios el acceso y el análisis de datos de varias fuentes.

2. Transformación de datos : con una amplia biblioteca de funciones de transformación de datos integradas, Power Query permite a los usuarios realizar tareas complejas de manipulación de datos, como filtrar, ordenar, fusionar, pivotar y agregar datos.

3. Lenguaje M : Power Query utiliza el lenguaje M , un lenguaje de secuencias de comandos potente y flexible, que permite a los usuarios escribir funciones y consultas personalizadas para mejorar aún más las capacidades de transformación de datos.

4. Interfaz fácil de usar : la interfaz intuitiva de Power Query permite a los usuarios realizar tareas de transformación de datos con facilidad, sin necesidad de un amplio conocimiento de programación o lenguajes de secuencias de comandos.

Ahora que hemos repasado lo que puede hacer Power Query, echemos un vistazo a cómo puede configurarlo en la siguiente sección.

¿Cómo se configura Power Query?

Muy bien, pasemos a lo divertido: ¡configurar Power Query! Tanto si es un profesional de los datos como si acaba de empezar a sumergirse en el mundo de la disputa de datos, aquí es donde comienza la magia.

Esta sección es su guía paso a paso para poner en marcha Power Query en Excel y LuckyTemplates. Cubriremos cómo abrir Power Query y configurar su espacio de trabajo para que esté listo para comenzar a limpiar, dar forma y jugar con sus datos.

Así que abróchese el cinturón y, al final de esto, estará listo para comenzar a hacer que Power Query haga maravillas con sus datos. ¡Vamos a sumergirnos!

Requisitos del sistema

Para usar Power Query de manera efectiva, asegúrese de que su sistema cumpla con los siguientes requisitos:

1. Microsoft Excel : Excel 2010 o posterior con el complemento Power Query instalado (para Excel 2010 y 2013), o Excel 2016 y posterior con la funcionalidad integrada de Power Query.

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop o servicio LuckyTemplates con Power Query integrado.

Proceso de instalación de Power Query para Excel y LuckyTemplates

Antes de que pueda comenzar a usar Power Query, debemos asegurarnos de que esté configurado y listo para funcionar en Excel y LuckyTemplates. Sin embargo, no te preocupes, ¡es un proceso bastante sencillo!

En esta sección, lo guiaremos a través de cada paso para poner en funcionamiento Power Query tanto en Excel como en LuckyTemplates.

1. Instalación de Power Query en Excel

Para usuarios con Excel 2016 o posterior, Power Query está integrado y se puede acceder a través de la pestaña "Datos" en la cinta de opciones de Excel. Power Query se conoce como "Obtener y transformar" en Excel.

Para usuarios con Excel 2010 o Excel 2013, Power Query debe instalarse como un complemento:

1. Si está usando Excel 2010, averigüe qué versión está usando y si es de 32 o 64 bits

2. Visite el Centro de descarga de Microsoft y descargue el complemento Power Query para su versión específica de Excel.

3. Elija la versión correcta del complemento de la lista

4. Ejecute el instalador descargado para instalar el complemento Power Query

5. Siga las instrucciones en pantalla para completar la instalación

6. Abra Excel, vaya a la pestaña "Archivo", luego haga clic en "Opciones".

4. En el cuadro de diálogo "Opciones de Excel", haga clic en "Complementos" en el panel izquierdo. En la lista desplegable "Administrar" en la parte inferior del cuadro de diálogo, seleccione "Complementos COM" y haga clic en "Ir".

En el cuadro de diálogo "Complementos COM", marque la casilla junto a "Microsoft Power Query para Excel" y haga clic en "Aceptar", ¡y eso es todo! Power Query ahora debería estar disponible en Excel.

2. Instalación de Power Query en LuckyTemplates

Para los usuarios de LuckyTemplates, Power Query ya está integrado en la aplicación LuckyTemplates Desktop y se puede acceder a través de la pestaña "Inicio" en la cinta de LuckyTemplates.

Así es como puede acceder a Power Query en LuckyTemplates:

1. Abra LuckyTemplates Desktop : inicie LuckyTemplates Desktop en su computadora. Si no lo tiene instalado, puede descargarlo desde el sitio web oficial de Microsoft.

2. Obtener datos : en la cinta Inicio, haga clic en "Transformar datos" y esto abrirá el Editor de Power Query.

3. Elija una fuente de datos : desde el editor de Power Query, seleccione el tipo de fuente de datos a la que desea conectarse. Puede elegir entre una amplia gama de opciones, como bases de datos, archivos de Excel, páginas web, API y más.

4. Conéctese a la fuente de datos : siga las indicaciones para conectarse a la fuente de datos seleccionada. Esto puede implicar navegar a un archivo o ingresar una URL, un nombre de servidor u otros detalles de conexión, según el tipo de fuente de datos.

5. Cargar datos : después de conectarse a la fuente de datos, se le presentará una ventana del Navegador donde puede seleccionar las tablas o elementos específicos que desea importar. Haga clic en "Cargar" para importar los datos directamente a LuckyTemplates, o haga clic en "Editar" para abrir el Editor de Power Query y transformar los datos antes de cargarlos.

6. Editor de Power Query : en el Editor de Power Query, puede realizar una amplia gama de tareas de transformación de datos, como filtrar y ordenar datos, fusionar y agregar consultas, crear columnas calculadas y mucho más. Una vez que haya realizado sus transformaciones, haga clic en "Cerrar y aplicar" para aplicar los cambios y cargar los datos en LuckyTemplates.

Recuerde, cada paso que realiza en Power Query se registra y siempre puede volver atrás y modificar estos pasos según sea necesario.

Cómo utilizar la interfaz de usuario de Power Query

Entonces, tiene Power Query instalado y listo para funcionar, ¡increíble! Ahora, asegurémonos de que conoces el camino.

En esta sección, vamos a explorar la interfaz de usuario de Power Query, su centro de comando para todo lo relacionado con la transformación de datos. Desglosaremos las diferentes partes de la interfaz y le mostraremos cómo navegar como un profesional.

1. Navegación y componentes principales

La interfaz de usuario de Power Query está diseñada para ser intuitiva y fácil de usar, lo que facilita a los usuarios navegar y realizar tareas dentro de la herramienta. Los componentes principales de la interfaz de Power Query incluyen:

1. Cinta : ubicada en la parte superior de la pantalla, la cinta contiene varias pestañas y comandos para realizar tareas comunes de transformación de datos, como conectarse a fuentes de datos, aplicar filtros y fusionar consultas.

2. Panel de consultas : ubicado en el lado izquierdo de la pantalla, el panel de consultas muestra una lista de todas las consultas en su libro de trabajo o informe de LuckyTemplates. Puede usar este panel para administrar, organizar y navegar por sus consultas.

3. Vista previa de datos : en el centro de la pantalla, la vista previa de datos muestra una muestra de los datos de la consulta seleccionada, lo que le permite revisar e interactuar con los datos a medida que aplica transformaciones.

2. Editor de consultas

El Editor de consultas es el espacio de trabajo principal para crear y editar consultas en Power Query. Proporciona una interfaz visual para aplicar transformaciones de datos y dar forma a sus datos para satisfacer sus necesidades de análisis.

Las características clave del Editor de consultas incluyen:

1. Operaciones de columnas y filas : puede agregar, eliminar, cambiar el nombre, reordenar y dividir columnas fácilmente o filtrar, ordenar y eliminar filas con el Editor de consultas.

2. Panel Pasos aplicados : ubicado en el lado derecho de la pantalla, el panel Pasos aplicados muestra una lista de todas las transformaciones aplicadas a la consulta seleccionada. Puede usar este panel para revisar, modificar, reordenar o eliminar pasos individuales.

3. Menús contextuales : al hacer clic con el botón derecho en columnas, filas o celdas en la vista previa de datos, se mostrarán menús contextuales con opciones de transformación relevantes, lo que le permitirá aplicar transformaciones rápidamente sin navegar por la cinta.

3. Panel de pasos aplicados

El panel Pasos aplicados es un componente útil de la interfaz de Power Query, ya que proporciona una vista clara y paso a paso de las transformaciones aplicadas a sus datos.

Este panel le permite:

1. Revise el historial de transformaciones : el panel Pasos aplicados muestra una lista cronológica de todas las transformaciones aplicadas a la consulta seleccionada, lo que facilita la revisión y comprensión del proceso de transformación de datos.

2. Modificar pasos existentes : al hacer clic en un paso en el panel Pasos aplicados, puede modificar la transformación asociada o cambiar su configuración, actualizando la vista previa de datos en consecuencia.

3. Reordenar o eliminar pasos : puede arrastrar y soltar pasos dentro del panel Pasos aplicados para cambiar su orden o usar el botón "X" junto a un paso para eliminarlo de la consulta.

4. Barra de fórmulas y editor avanzado

Power Query proporciona dos funciones adicionales para los usuarios que prefieren trabajar directamente con el lenguaje M:

1. Barra de fórmulas : ubicada arriba de la vista previa de datos, la barra de fórmulas muestra la fórmula en lenguaje M para el paso de transformación seleccionado. Puede editar la fórmula directamente en la barra de fórmulas para modificar la transformación y los cambios se reflejarán en la vista previa de datos.

2. Editor avanzado : Accesible desde la pestaña "Ver" en la cinta, el Editor avanzado le permite ver y editar todo el script en lenguaje M para la consulta seleccionada. Esta característica es particularmente útil para usuarios avanzados que desean escribir funciones personalizadas, crear consultas complejas u optimizar su código de lenguaje M.

Al comprender y utilizar la interfaz de usuario de Power Query y sus diversos componentes, puede realizar tareas de transformación de datos de manera eficiente y dar forma a sus datos para satisfacer sus necesidades de análisis.

A continuación, veremos cómo puede conectarse a diferentes fuentes de datos mediante Power Query. ¡Vamos!

¿Cómo se conecta a las fuentes de datos mediante Power Query?

La fortaleza de Power Query radica en su capacidad para conectarse a fuentes de datos, lo que facilita el acceso y el análisis de datos de múltiples plataformas y formatos.

En esta sección, analizaremos el proceso de conexión a diferentes fuentes de datos mediante Power Query y exploraremos algunas opciones de conexión comunes.

1. Conexión a fuentes de datos basadas en archivos

Power Query admite varios formatos de archivo, incluidos Excel, CSV, XML, JSON y archivos de texto. Para conectarse a una fuente de datos basada en archivos:

1. En Excel o LuckyTemplates, haga clic en la pestaña "Datos" en la cinta (para Excel) o en la pestaña "Inicio" (para LuckyTemplates).

2. Elija "Obtener datos" y luego seleccione el tipo de archivo apropiado de la categoría "Archivo".

3. Busque la ubicación del archivo en su computadora o red y haga clic en "Abrir" para establecer una conexión.

2. Conexión a las fuentes de datos de la base de datos

Power Query puede conectarse a bases de datos como SQL Server, Access, Oracle, MySQL y PostgreSQL. Para conectarse a una base de datos:

1. En Excel o LuckyTemplates, haga clic en la pestaña "Datos" en la cinta (para Excel) o en la pestaña "Inicio" (para LuckyTemplates).

2. Elija "Obtener datos" y luego seleccione el tipo de base de datos apropiado de la categoría "Base de datos".

3. Ingrese la información de conexión requerida, como el nombre del servidor, el nombre de la base de datos y las credenciales de autenticación, y haga clic en "Conectar" para establecer una conexión.

3. Conexión a servicios en línea y API

Power Query también puede conectarse a servicios en línea, como SharePoint, Salesforce, fuentes de OData, API REST o incluso un sitio web. Para conectarse a un servicio en línea o API:

1. En Excel o LuckyTemplates, haga clic en la pestaña "Datos" en la cinta (para Excel) o en la pestaña "Inicio" (para LuckyTemplates).

2. Elija "Obtener datos" y luego seleccione el servicio o API apropiado de la categoría "Servicios en línea" u "Otros".

3. Proporcione la información de conexión requerida, como la URL, la clave API o las credenciales de autenticación, y haga clic en "Conectar" para establecer una conexión.

4. Creación de conectores personalizados

Si Power Query no admite de forma nativa una fuente de datos específica, puede crear un conector personalizado para ampliar su funcionalidad. Los conectores personalizados se desarrollan utilizando Power Query SDK y el lenguaje M y se pueden compartir con otros usuarios.

Para crear un conector personalizado:

1. Descargue e instale el SDK de Power Query desde Visual Studio Marketplace.

2. Abra Visual Studio, cree un nuevo proyecto de Power Query Connector y siga la plantilla del proyecto para desarrollar su conector personalizado.

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 es una poderosa herramienta diseñada para la transformación y preparación de datos. En esencia, el motor de manipulación de datos de Power Query se ejecuta en el lenguaje M.

M es un lenguaje funcional, diseñado específicamente para transformar y dar forma a datos de varias fuentes en el resultado deseado.

El lenguaje M se utiliza para expresar mashups de datos y operaciones realizadas dentro de Power Query. Aunque Power Query viene con una interfaz gráfica fácil de usar, comprender el lenguaje M brinda flexibilidad adicional cuando se trabaja con tareas complejas de transformación de datos.

Para aquellos que buscan profundizar en la funcionalidad y la sintaxis de M, hay una gran cantidad de funciones disponibles, cada una con un propósito específico. Algunas funciones comunes en el lenguaje Power Query M incluyen:

• Table.AddColumn : agrega una nueva columna con nombres y valores específicos a una tabla.

• Table.SelectRows : filtra filas en una tabla en función de una determinada condición.

• Table.Join : combina filas de dos tablas usando una condición de unión especificada.

• List.Sum : devuelve la suma de todos los números de una lista.

Además de estas funciones, Power Query proporciona un Editor avanzado donde los usuarios pueden acceder y modificar el script M subyacente para su consulta. Este editor permite al usuario ajustar las transformaciones y aplicar funciones personalizadas según sea necesario.

A medida que Power Query y el lenguaje M continúan evolucionando, sus capacidades se expanden y su rango de fuentes de datos compatibles crece.

La capacidad de aprovechar el lenguaje M en combinación con la interfaz fácil de usar de Power Query abre las puertas a transformaciones de datos más avanzadas, eficientes y personalizables.

Para obtener más información sobre cómo usar Power Query y el lenguaje M, vea el video a continuación:

5 casos de uso reales de Power Query

Power Query se puede aplicar a una amplia gama de escenarios del mundo real.

En esta sección, discutiremos algunos casos de uso comunes del mundo real para Power Query y le mostraremos sus aplicaciones prácticas y beneficios.

1. Limpieza y preprocesamiento de datos

Uno de los casos de uso más comunes de Power Query es la limpieza y el preprocesamiento de datos. Puede aprovechar Power Query para:

1. Elimine las columnas o filas no deseadas de los conjuntos de datos, asegurándose de que solo se utilicen los datos relevantes en el análisis.

2. Divida o combine columnas para crear nuevos campos de datos o consolidar información.

3. Estandarice los formatos de datos, como la fecha y la hora, la moneda o las mayúsculas del texto, para garantizar la coherencia en todo el conjunto de datos.

4. Identifique y maneje los valores de datos faltantes o erróneos, ya sea reemplazándolos con valores predeterminados o eliminando los registros afectados.

2. Consolidación y transformación de datos

Si desea consolidar y transformar datos de múltiples fuentes, no busque más. Algunas aplicaciones del mundo real de Power Query en esta área incluyen:

1. Combinar datos de varios archivos, como libros de Excel o archivos CSV, en un único conjunto de datos para su análisis.

2. Integrar datos de varias bases de datos, API o servicios en línea, como Salesforce, SharePoint o Google Analytics, para crear una vista unificada de los datos de su organización.

3. Realizar transformaciones de datos complejas, como pivotar, no pivotar, agregar o agrupar, para remodelar los datos para requisitos analíticos específicos.

4. Combinar o agregar conjuntos de datos para crear relaciones entre diferentes fuentes de datos o ampliar el alcance de su análisis.

3. Validación de datos y control de calidad

Power Query se puede usar para realizar tareas de validación de datos y control de calidad para garantizar que sus datos sean precisos, completos y confiables. Algunos ejemplos incluyen:

1. Implementar reglas de validación de datos, como controles de rango, coincidencia de patrones o lógica personalizada, para identificar y corregir errores de entrada de datos.

2. Comparar y conciliar datos de diferentes fuentes, como verificar datos de transacciones con extractos bancarios o comparar datos de ventas en diferentes sistemas.

3. Detectar e investigar anomalías de datos, valores atípicos o inconsistencias para identificar posibles problemas en sus datos o procesos comerciales.

4. Automatizar los controles de calidad de los datos y generar informes de validación para monitorear y mantener la calidad de los datos a lo largo del tiempo.

4. Automatización y programación de procesos de actualización de datos

Si busca automatizar y programar procesos de actualización de datos para garantizar que sus análisis e informes se basen en la información más actualizada, entonces Power Query puede ser una solución. Algunas aplicaciones prácticas en esta área incluyen:

1. Automatizar la recuperación y transformación de datos de API o servicios en línea, como actualizaciones diarias de tipos de cambio o datos de ventas mensuales.

2. Programar actualizaciones de datos periódicas en LuckyTemplates o Excel para mantener los informes y paneles actualizados y relevantes.

3. Integración de Power Query con herramientas como Power Automate o Azure Data Factory para crear flujos de trabajo de datos sofisticados que actualicen y preprocesen automáticamente los datos según sea necesario.

5. Informes y análisis de datos ad-hoc

Power Query se puede utilizar para tareas de informes y análisis de datos ad-hoc, lo que le permite explorar y analizar datos rápidamente sin la necesidad de una programación o un modelo de datos complejos. Algunos ejemplos de análisis ad-hoc y casos de uso de informes incluyen:

1. Extraer y resumir datos de archivos de registro, respuestas de encuestas o contenido generado por el usuario para obtener información y tomar decisiones rápidamente.

2. Creación de informes o visualizaciones personalizados basados ​​en preguntas o requisitos comerciales específicos, sin depender de plantillas o paneles prediseñados.

3. Realizar análisis exploratorios de datos para identificar tendencias, patrones o relaciones en sus datos que puedan informar futuras investigaciones o investigaciones.

Estos casos de uso del mundo real demuestran la versatilidad y el poder de Power Query como herramienta de análisis y preparación de datos, capaz de abordar una amplia gama de escenarios y requisitos en diversas industrias y aplicaciones.

Por supuesto, como con cualquier tecnología, hay una curva de aprendizaje. Para ayudarlo en su viaje hacia el dominio de Power Query, hemos recopilado algunos recursos útiles en la siguiente sección.

3 útiles recursos de aprendizaje de Power Query

En esta sección, analizaremos algunos recursos útiles para aprender y utilizar Power Query de manera efectiva. Estos recursos se clasificarán en tutoriales , documentación y apoyo comunitario .

1. Tutoriales

Para aquellos que son nuevos en Power Query o desean mejorar sus habilidades, existen numerosos tutoriales disponibles en línea. Estos tutoriales pueden ayudar a los usuarios a comprender cómo importar, transformar y combinar datos de varias fuentes. Algunos sitios web populares para los tutoriales de Power Query incluyen:

• Plantillas de suerte

• aprender

Estos tutoriales van desde niveles principiantes hasta avanzados y brindan información valiosa y ejemplos prácticos para ayudar a los usuarios a dominar Power Query.

2. Documentación

La documentación oficial es un gran recurso para comprender en profundidad las características y la funcionalidad de Power Query. Los siguientes enlaces se pueden utilizar para acceder a documentación detallada sobre varios temas relacionados con Power Query:

• Documentación de consulta de energía

• Referencia del lenguaje M

Estos recursos son mantenidos por Microsoft y brindan información completa sobre todo, desde cómo comenzar con Power Query hasta técnicas avanzadas para la transformación y preparación de datos.

3. Apoyo a la comunidad

Al trabajar con Power Query, los usuarios pueden tener preguntas o enfrentarse a desafíos que no se abordan directamente en la documentación o los tutoriales oficiales. En tales casos, el apoyo de la comunidad puede ser invaluable.

Hay varios foros y comunidades en línea donde los usuarios de Power Query pueden hacer preguntas, compartir conocimientos y colaborar con otros. Algunas plataformas populares de la comunidad de Power Query son:

• Comunidad de LuckyTemplates

• comunidad de microsoft excel

• Comunidad de Power Query en Reddit

Estas plataformas comunitarias permiten a los usuarios buscar ayuda de profesionales experimentados, compartir soluciones y mantenerse actualizados con los últimos desarrollos en el mundo de Power Query.

Pensamientos finales

¡Y ahí lo tienes! Power Query, en todo su esplendor, es como su asistente de datos personales. Se trata de limpiar, dar forma y transformar datos sin procesar en algo significativo, directamente desde Excel o LuckyTemplates.

Power Query se ha convertido en una herramienta indispensable tanto para los profesionales como para los entusiastas de los datos, proporcionando una solución potente y fácil de usar para las tareas de transformación y preparación de datos.

Su versatilidad e integración con el ecosistema de Microsoft, incluidos Excel, LuckyTemplates y la Power Platform más amplia, lo convierten en una opción ideal para manejar datos de varias fuentes, formatos y complejidades.

Entonces, no seas un extraño en Power Query. Es un amigo que querrás tener cerca en tu viaje de datos. Siga explorando, mantenga la curiosidad y recuerde que los datos son tan buenos como lo que puede hacer con ellos. ¡Feliz consulta!