Quest-ce que le self en Python ? Exemples concrets
Qu'est-ce que le self en Python ? Exemples concrets
Dans ce didacticiel, vous découvrirez Power Query et le langage M dans le bureau LuckyTemplates.
Bien qu'il puisse y avoir de légères différences, vous pouvez appliquer les mêmes techniques générales à d'autres produits Microsoft comme Excel, Analysis Services et d'autres outils Microsoft avec un moteur Power Query intégré.
Table des matières
Qu'est-ce que PowerQuery ?
Power Query est conçu pour la transformation et la préparation des données . Il est livré avec une interface graphique pour se connecter à un large éventail de sources de données.
Il dispose également d'un éditeur, plus communément appelé Power Query Editor dans le bureau LuckyTemplates, qui est utilisé pour transformer les données brutes.
Le processus de transformation des données brutes est également appelé ETL, qui signifie Extract, Transform and Load .
Power Query extrait les données en se connectant à une grande variété de sources de données. Il remodèle, nettoie et transforme ensuite vos données. Et enfin, il charge les données dans le modèle de données.
Les données ne sont jamais parfaites. Ainsi, l'objectif de l'éditeur de requête est d'aider l'utilisateur à appliquer la plupart des transformations courantes en interagissant avec un ensemble simple de rubans, de menus et d'autres composants.
Cette capacité de transformation est commune à toutes les sources. Ainsi, quelle que soit la source sous-jacente, l'expérience utilisateur dans l'éditeur de requête reste la même.
Une fois connecté à une source de données, vous aurez un aperçu des données.
L'aperçu est basé sur un sous-ensemble qui vous permet de concevoir votre requête. Vous ne verrez les données complètes que lorsque vous cliquerez sur Fermer et appliquer . Cela signifie que vous pouvez travailler avec de très grands ensembles de données.
Le moteur Power Query est disponible dans de nombreux produits et services. La destination où les données seront stockées dépend de la requête utilisée.
Qu'est-ce que le langage M ?
M est un langage mashup fonctionnel, sensible à la casse, conçu pour la transformation de données.
Lorsque vous effectuez une transformation, le code de cette étape est automatiquement généré pour vous. Vous n'avez donc pas besoin d'écrire vous-même un code M.
Cependant, il existe des cas où vous devez apprendre à écrire des codes M. Celles-ci incluent la création de fonctions personnalisées, l'exécution de transformations plus complexes, l'optimisation et la création de connecteurs personnalisés.
Et avec l'introduction d'IntelliSense en septembre 2018, la sensibilité à la casse a désormais un impact moindre sur les codes M.
IntelliSense vous permet d'appeler des membres de l'intrinsèque #shared , tels que toutes les fonctions M natives, les fonctions personnalisées, les noms de variables ou d'étapes et les paramètres.
M est un langage fonctionnel. Lorsque vous comprenez son déroulement, il devient plus facile de lire et d'écrire des codes M.
En règle générale, assurez-vous que la barre de formule est visible dans l'interface utilisateur à tout moment. De cette façon, vous pouvez voir le code M généré et suivre son flux et sa syntaxe.
Une variété de ressources en ligne sont disponibles où vous pouvez en apprendre davantage sur M .
Une ressource est la spécification du langage de formule qui décrit la structure du langage lui-même et la référence de la fonction M qui répertorie toutes les fonctions et leur documentation. Power Query contient également une bibliothèque standard accessible via le mot-clé #shared .
Mais dans l'ensemble, la chose la plus importante lors de l'apprentissage de quelque chose de nouveau est la pratique, la pratique et la pratique .
Conclusion
L'éditeur Power Query est un outil puissant lors de l'exécution de transformations de données. Une fois que vous aurez compris ses concepts de base, il vous sera plus facile de convertir vos données brutes en informations plus significatives.
Et bien que le langage M soit souvent généré automatiquement pour vous, il est toujours préférable d'apprendre. Ce sera un grand avantage lorsque vous traiterez des scénarios plus complexes à l'avenir.
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