Power Query とは: データ分析のステップバイステップ ガイド

Excel や LuckyTemplates で反復的なタスクを実行することを考えるだけで疲れてしまいませんか? Power Query が解決策です。これは、 Excel、LuckyTemplates、およびその他のアプリで利用できるツールであり、データを収集、結合、変換することができます。

Power Query は、ユーザーがさまざまなソースからデータを接続、クリーニング、準備できるようにするために Microsoft が作成したデータ抽出および変換ツールです。これはさまざまな Microsoft 製品およびサービスで利用できるため、コードなしのユーザー フレンドリーな環境でシームレスなデータの取得と操作が可能になります。

この包括的な記事は、Power Query、その歴史、機能、使用例についての深い理解を提供するとともに、データを変換するためのツールの設定と利用のプロセスを読者にガイドすることを目的としています。

最終的には、仕事で Power Query の可能性を最大限に活用するために必要な知識とスキルを十分に身につけることができます。

始めましょう！

目次

• パワークエリとは何ですか?
• Power Query は何に使用されますか?
• Power Query はどのように設定しますか?
  • システム要求
  • Excel および LuckyTemplates の Power Query インストール プロセス
    • 1. Excel での Power Query のインストール
    • 2. LuckyTemplates での Power Query のインストール
• Power Query ユーザー インターフェイスの使用方法
  • 1. ナビゲーションと主要コンポーネント
  • 2. クエリエディタ
  • 3. 適用されたステップペイン
  • 4. 数式バーと高度なエディター
• Power Query を使用してデータ ソースに接続するにはどうすればよいですか?
  • 1. ファイルベースのデータソースへの接続
  • 2. データベース データ ソースへの接続
  • 3. オンラインサービスとAPIへの接続
  • 4. カスタムコネクタの作成
• Power Query を他のツールと統合するにはどうすればよいですか?
  • 1. Excelとの統合
  • 2. LuckyTemplates Desktop との統合
  • 3. Power Automate との統合
  • 4. Azure Data Factory との統合
  • 5. カスタム アプリケーションおよびサービスとの統合
• Power Query は SQL と同じですか?
  • SQLとは何ですか?
  • Power Query と SQL の比較
    • 1. 目的と使用例
    • 2. 使いやすさ
    • 3. データソースとフォーマット
    • 4. 他のツールとの統合
    • 5. 言語と構文
• Power Query M 言語とは何ですか?
• 5 つの実際のパワークエリの使用例
  • 1. データのクリーニングと前処理
  • 2. データの統合と変換
  • 3. データの検証と品質保証
  • 4. データ更新プロセスの自動化とスケジュール設定
  • 5. アドホックなデータ分析とレポート作成
• 3 つの役立つ Power Query 学習リソース
  • 1. チュートリアル
  • 2. 文書化
  • 3. コミュニティサポート
• 最終的な考え

パワークエリとは何ですか?

Power Query は、分析用のデータのインポート、変換、クリーニングを簡素化するために、2010 年に Excel のスタンドアロン アドインとして Microsoft によって最初に開発されたデータ変換および準備ツールです。

2013 年に、Power Query は Excel 2010 および Excel 2013 のアドインとして正式にリリースされ、幅広いデータ ソースに接続できる機能と直感的なユーザー インターフェイスですぐにユーザーの間で人気を博しました。

Power Query の成功を受けて、Microsoft は Excel 2016 以降のバージョンに Power Query を組み込み機能として組み込み、さらに多くのユーザーが Power Query にアクセスできるようにしました。

Microsoft は長年にわたって Power Query への投資を続け、データ プロフェッショナルの増大するニーズに応えるために新機能を追加し、パフォーマンスを向上させてきました。

現在の Power Query は、幅広いソースからデータにシームレスにアクセスしてインポートし、ニーズに合わせてデータを再形成および操作できるようにするデータ変換およびデータ準備エンジンです。

その主な機能は、数百のデータ ソースに接続し、データをインポートし、列の削除、データ型の変更、テーブルの結合などの変換を適用することです。

変換されたデータは、さらなる分析、レポート作成、視覚化を目的として、 Excel、LuckyTemplates、Analysis Services、Dataverse などのさまざまな Microsoft 製品に読み込むことができます。

しかし、導入部分はこれで十分です。次のセクションでは、Power Query で何ができるのかを詳しく見ていきましょう。

Power Query は何に使用されますか?

Power Query は、データの操作プロセスを簡素化する次のような幅広い機能を提供します。

1. 接続: Power Query は、ファイル、データベース、オンライン サービス、カスタム コネクタなどの幅広いデータ ソースをサポートしているため、ユーザーはさまざまなソースからのデータに簡単にアクセスして分析できます。

2. データ変換: Power Query では、組み込みデータ変換関数の広範なライブラリを使用して、データのフィルター処理、並べ替え、結合、ピボット、集計などの複雑なデータ操作タスクを実行できます。

3. M 言語: Power Query は、強力で柔軟なスクリプト言語であるM 言語を使用しており、ユーザーはカスタム関数やクエリを記述してデータ変換機能をさらに強化できます。

4. ユーザー フレンドリーなインターフェイス: Power Query の直感的なインターフェイスにより、ユーザーはプログラミングやスクリプト言語の広範な知識を必要とせずに、データ変換タスクを簡単に実行できます。

Power Query でできることを説明したので、次のセクションでその設定方法を見てみましょう。

Power Query はどのように設定しますか?

さて、楽しいことに移りましょう。Power Query の設定です。あなたがデータの専門家であっても、データ ラングリングの世界に足を踏み入れ始めたばかりであっても、ここからが魔法の始まりです。

このセクションは、Excel および LuckyTemplates で Power Query を起動して実行するためのステップバイステップ ガイドです。データのクリーニング、整形、操作を開始できるように、Power Query を開いてワークスペースを設定する方法について説明します。

準備を整えてください。これが終わるまでに、Power Query でデータを驚異的に扱う準備が整います。飛び込んでみましょう！

システム要求

Power Query を効果的に使用するには、システムが次の要件を満たしていることを確認してください。

1. Microsoft Excel : Power Query アドインがインストールされている Excel 2010 以降 (Excel 2010 および 2013 の場合)、または Power Query 機能が組み込まれている Excel 2016 以降。

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop または Power Query が統合された LuckyTemplates サービス。

Excel および LuckyTemplates の Power Query インストール プロセス

Power Query の使用を開始する前に、Power Query がセットアップされ、Excel と LuckyTemplates に導入できる準備ができていることを確認する必要があります。ただし、心配しないでください。これは非常に簡単なプロセスです。

このセクションでは、Excel と LuckyTemplates の両方で Power Query を起動して実行するための各手順を説明します。

1. Excel での Power Query のインストール

Excel 2016 以降を使用しているユーザーの場合、Power Query が組み込まれており、Excel リボンの [データ] タブからアクセスできます。Power Query は、Excel では「Get & Transform」として知られています。

Excel 2010 または Excel 2013 を使用しているユーザーの場合、Power Query をアドインとしてインストールする必要があります。

1. Excel 2010 を使用している場合は、使用しているバージョンと、32 ビットか 64 ビットかを確認します。

2. Microsoft ダウンロード センターにアクセスし、特定のバージョンの Excel 用の Power Query アドインをダウンロードします。

3. リストからアドインの正しいバージョンを選択します

4. ダウンロードしたインストーラーを実行して、Power Query アドインをインストールします。

5. 画面上の指示に従ってインストールを完了します

6. Excel を開き、「ファイル」タブに移動して、「オプション」をクリックします。

4. [Excel のオプション] ダイアログ ボックスの左ペインで [アドイン] をクリックします。ダイアログ ボックスの下部にある [管理] ドロップダウン リストで、[COM アドイン] を選択し、[実行] をクリックします。

[COM アドイン] ダイアログ ボックスで、[Microsoft Power Query for Excel] の横のボックスをオンにして、[OK] をクリックするだけです。Power Query が Excel で利用できるようになりました。

2. LuckyTemplates での Power Query のインストール

LuckyTemplates ユーザーの場合、Power Query はすでに LuckyTemplates Desktop アプリケーションに統合されており、LuckyTemplates リボンの [ホーム] タブからアクセスできます。

LuckyTemplates で Power Query にアクセスする方法は次のとおりです。

1. LuckyTemplates Desktop を開く: コンピューターで LuckyTemplates Desktop を起動します。インストールしていない場合は、Microsoft の公式 Web サイトからダウンロードできます。

2.データの取得: ホーム リボンで [データの変換] をクリックすると、Power Query エディターが開きます。

3.データ ソースの選択: Power Query エディターから、接続するデータ ソースの種類を選択します。データベース、Excel ファイル、Web ページ、API など、幅広いオプションから選択できます。

4.データ ソースに接続: プロンプトに従って、選択したデータ ソースに接続します。これには、データ ソースの種類に応じて、ファイルへの移動や、URL、サーバー名、その他の接続詳細の入力が含まれる場合があります。

5.データのロード: データ ソースに接続すると、インポートする特定のテーブルまたは要素を選択できるナビゲーター ウィンドウが表示されます。[読み込み] をクリックしてデータを LuckyTemplates に直接インポートするか、[編集] をクリックして Power Query エディターを開き、読み込み前にデータを変換します。

6. Power Query エディター: Power Query エディターでは、データのフィルター処理と並べ替え、クエリの結合と追加、計算列の作成など、幅広いデータ変換タスクを実行できます。変換を行った後、[閉じて適用] をクリックして変更を適用し、データを LuckyTemplates に読み込みます。

Power Query で実行したすべてのステップは記録され、必要に応じていつでも戻ってこれらのステップを変更できることに注意してください。

Power Query ユーザー インターフェイスの使用方法

これで、Power Query がインストールされ、すぐに使用できるようになりました。素晴らしいです。さて、道順を確認しましょう。

このセクションでは、あらゆるデータ変換のコマンド センターである Power Query ユーザー インターフェイスについて説明します。インターフェイスのさまざまな部分を詳しく説明し、プロのように操作する方法を説明します。

1. ナビゲーションと主要コンポーネント

Power Query のユーザー インターフェイスは直感的でユーザー フレンドリーになるように設計されており、ユーザーがツール内で簡単に移動してタスクを実行できるようになります。Power Query インターフェイスの主なコンポーネントには次のものがあります。

1. リボン: 画面の上部にあるリボンには、データ ソースへの接続、フィルターの適用、クエリの結合などの一般的なデータ変換タスクを実行するためのさまざまなタブとコマンドが含まれています。

2. クエリ ウィンドウ:画面の左側にあるクエリ ウィンドウには、ブックまたは LuckyTemplates レポート内のすべてのクエリのリストが表示されます。このペインを使用して、クエリを管理、整理、および移動できます。

3. データ プレビュー: 画面の中央にあるデータ プレビューには、選択したクエリからのデータのサンプルが表示され、変換を適用するときにデータを確認して操作できるようになります。

2. クエリエディタ

クエリ エディターは、Power Query でクエリを作成および編集するための主要なワークスペースです。データ変換を適用し、分析ニーズに合わせてデータを整形するための視覚的なインターフェイスを提供します。

クエリ エディターの主な機能は次のとおりです。

1. 列と行の操作: クエリ エディターを使用して、列の追加、削除、名前変更、並べ替え、分割、または行のフィルター、並べ替え、削除を簡単に行うことができます。

2. [適用されたステップ] ペイン: 画面の右側にある [適用されたステップ] ペインには、選択したクエリに適用されたすべての変換のリストが表示されます。このペインを使用して、個々のステップを確認、変更、並べ替え、または削除できます。

3. コンテキスト メニュー: データ プレビューで列、行、またはセルを右クリックすると、関連する変換オプションを含むコンテキスト メニューが表示され、リボンを移動せずに変換をすばやく適用できます。

3. 適用されたステップペイン

[適用されたステップ] ウィンドウは、データに適用された変換を段階的に明確に表示するため、Power Query インターフェイスの便利なコンポーネントです。

このペインでは次のことができます。

1. 変換履歴を確認する: [適用されたステップ] ペインには、選択したクエリに適用されたすべての変換の時系列リストが表示されるため、データ変換プロセスを簡単に確認して理解できます。

2. 既存のステップを変更する: [適用されたステップ] ペインでステップをクリックすると、関連する変換を変更したり、その設定を変更したりして、それに応じてデータ プレビューを更新できます。

3. ステップの並べ替えまたは削除: [適用されたステップ] ペイン内でステップをドラッグ アンド ドロップして順序を変更したり、ステップの横にある [X] ボタンを使用してクエリからステップを削除したりできます。

4. 数式バーと高度なエディター

Power Query は、M 言語を直接操作したいユーザー向けに、次の 2 つの追加機能を提供します。

1. 数式バー: データ プレビューの上にある数式バーには、選択した変換ステップの M 言語数式が表示されます。数式バーで数式を直接編集して変換を変更でき、変更はデータ プレビューに反映されます。

2. 高度なエディター: リボンの [表示] タブからアクセスできる高度なエディターでは、選択したクエリの M 言語スクリプト全体を表示および編集できます。この機能は、カスタム関数を作成したり、複雑なクエリを作成したり、M 言語コードを最適化したい上級ユーザーにとって特に役立ちます。

Power Query のユーザー インターフェイスとそのさまざまなコンポーネントを理解して利用することで、データ変換タスクを効率的に実行し、分析ニーズを満たすようにデータを整形できます。

次に、Power Query を使用してさまざまなデータ ソースに接続する方法を見ていきます。さあ行こう！

Power Query を使用してデータ ソースに接続するにはどうすればよいですか?

Power Query の強みは、データ ソースに接続できることにあり、複数のプラットフォームや形式のデータに簡単にアクセスして分析できるようになります。

このセクションでは、Power Query を使用してさまざまなデータ ソースに接続するプロセスについて説明し、いくつかの一般的な接続オプションについて説明します。

1. ファイルベースのデータソースへの接続

Power Query は、Excel、CSV、XML、JSON、テキスト ファイルなど、いくつかのファイル形式をサポートしています。ファイルベースのデータ ソースに接続するには:

1. Excel または LuckyTemplates では、リボンの [データ] タブ (Excel の場合) または [ホーム] タブ (LuckyTemplates の場合) をクリックします。

2. 「データの取得」を選択し、「ファイル」カテゴリから適切なファイルの種類を選択します。

3. コンピュータまたはネットワーク上のファイルの場所を参照し、「開く」をクリックして接続を確立します。

2. データベース データ ソースへの接続

Power Query は、SQL Server、Access、Oracle、MySQL、PostgreSQL などのデータベースに接続できます。データベースに接続するには:

1. Excel または LuckyTemplates では、リボンの [データ] タブ (Excel の場合) または [ホーム] タブ (LuckyTemplates の場合) をクリックします。

2. 「データの取得」を選択し、「データベース」カテゴリから適切なデータベースの種類を選択します。

3. サーバー名、データベース名、認証資格情報などの必要な接続情報を入力し、「接続」をクリックして接続を確立します。

3. オンラインサービスとAPIへの接続

Power Query は、SharePoint、Salesforce、OData フィード、REST API、さらには Web サイトなどのオンライン サービスに接続することもできます。オンライン サービスまたは API に接続するには:

1. Excel または LuckyTemplates では、リボンの [データ] タブ (Excel の場合) または [ホーム] タブ (LuckyTemplates の場合) をクリックします。

2. [データの取得] を選択し、[オンライン サービス] または [その他] カテゴリから適切なサービスまたは API を選択します。

3. URL、API キー、認証資格情報などの必要な接続情報を入力し、「接続」をクリックして接続を確立します。

4. カスタムコネクタの作成

Power Query が特定のデータ ソースをネイティブにサポートしていない場合は、カスタム コネクタを作成してその機能を拡張できます。カスタム コネクタは Power Query SDK と M 言語を使用して開発され、他のユーザーと共有できます。

カスタム コネクタを作成するには:

1. Visual Studio Marketplace からPower Query SDKをダウンロードしてインストールします。

2. Visual Studio を開き、新しい Power Query コネクタ プロジェクトを作成し、プロジェクト テンプレートに従ってカスタム コネクタを開発します。

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 は、データの変換と準備のために設計された強力なツールです。Power Query のデータ操作エンジンの中核は、M 言語で実行されます。

M は関数型言語であり、さまざまなソースからのデータを目的の出力に変換および整形するために特別に調整されています。

M 言語は、Power Query 内で実行されるデータ マッシュアップと操作を表現するために使用されます。Power Query にはユーザーフレンドリーなグラフィカル インターフェイスが付属していますが、M 言語を理解すると、複雑なデータ変換タスクを処理する際の柔軟性がさらに高まります。

M の機能と構文をさらに詳しく知りたい人のために、それぞれが特定の目的を持つ多数の関数が利用可能です。Power Query M 言語の一般的な関数には次のものがあります。

• Table.AddColumn – 指定された名前と値を持つ新しい列をテーブルに追加します。

• Table.SelectRows – 特定の条件に基づいてテーブル内の行をフィルターします。

• Table.Join – 指定された結合条件を使用して 2 つのテーブルの行を結合します。

• List.Sum – リスト内のすべての数値の合計を返します。

これらの機能に加えて、Power Query には、ユーザーがクエリの基礎となる M スクリプトにアクセスして変更できる高度なエディターが用意されています。このエディターを使用すると、ユーザーは変換を微調整し、必要に応じてカスタム関数を適用できます。

Power Query と M 言語が進化し続けるにつれて、その機能は拡張され、サポートされるデータ ソースの範囲も拡大しています。

M 言語を Power Query のユーザー フレンドリーなインターフェイスと組み合わせて利用する機能により、より高度で効率的でカスタマイズ可能なデータ変換への扉が開かれます。

Power Query と M 言語の使用方法の詳細については、以下のビデオをご覧ください。

5 つの実際のパワークエリの使用例

Power Query は、現実世界のさまざまなシナリオに適用できます。

このセクションでは、Power Query の一般的な実際の使用例について説明し、その実際のアプリケーションと利点を示します。

1. データのクリーニングと前処理

Power Query の最も一般的な使用例の 1 つは、データのクリーニングと前処理です。Power Query を活用すると、次のことが可能になります。

1. データセットから不要な列または行を削除し、関連するデータのみが分析で使用されるようにします。

2. 列を分割または結合して、新しいデータ フィールドを作成したり、情報を統合したりできます。

3. 日付と時刻、通貨、テキストの大文字化などのデータ形式を標準化して、データセット全体の一貫性を確保します。

4. 欠落しているデータ値または誤ったデータ値を特定し、デフォルト値に置き換えるか、影響を受けるレコードを削除して処理します。

2. データの統合と変換

複数のソースからのデータを統合して変換したい場合は、もう探す必要はありません。この分野における Power Query の実際のアプリケーションには次のものがあります。

1. Excel ワークブックや CSV ファイルなどの複数のファイルのデータを分析用に 1 つのデータセットに結合します。

2. さまざまなデータベース、API、または Salesforce、SharePoint、Google Analytics などのオンライン サービスからのデータを統合して、組織のデータの統合ビューを作成します。

3. ピボット、アンピボット、集計、グループ化などの複雑なデータ変換を実行して、特定の分析要件に合わせてデータを再形成します。

4. データセットを結合または追加して、異なるデータ ソース間の関係を作成したり、分析の範囲を拡大したりできます。

3. データの検証と品質保証

Power Query を使用すると、データ検証および品質保証タスクを実行して、データが正確、完全、信頼できるものであることを確認できます。例としては次のようなものがあります。

1. 範囲チェック、パターン マッチング、カスタム ロジックなどのデータ検証ルールを実装して、データ入力エラーを特定して修正します。

2. 取引データを銀行取引明細書と照合したり、異なるシステム間で販売データを比較したりするなど、さまざまなソースからのデータを比較および調整します。

3. データの異常、異常値、不一致を検出および調査して、データまたはビジネス プロセスの潜在的な問題を特定します。

4. データ品質チェックを自動化し、検証レポートを生成して、長期にわたってデータ品質を監視および維持します。

4. データ更新プロセスの自動化とスケジュール設定

データ更新プロセスを自動化およびスケジュールして、分析とレポートが最新の情報に基づいていることを確認したい場合は、Power Query が解決策になる可能性があります。この分野での実際の応用例には次のようなものがあります。

1. 毎日の為替レートの更新や月次の売上データなど、API またはオンライン サービスからのデータの取得と変換を自動化します。

2. LuckyTemplates または Excel で定期的なデータ更新をスケジュールして、レポートとダッシュボードを最新かつ関連性の高い状態に保ちます。

3. Power Query を Power Automate や Azure Data Factory などのツールと統合して、必要に応じてデータを自動的に更新および前処理する高度なデータ ワークフローを作成します。

5. アドホックなデータ分析とレポート作成

Power Query は、アドホックなデータ分析とレポート タスクに使用できるため、複雑なデータ モデリングやプログラミングを必要とせずに、データを迅速に探索して分析できます。アドホック分析とレポートの使用例には次のようなものがあります。

1. ログ ファイル、アンケート回答、ユーザー生成コンテンツからデータを抽出して要約し、迅速な洞察と意思決定を実現します。

2. 事前に構築されたテンプレートやダッシュボードに依存せずに、特定のビジネス上の質問や要件に基づいてカスタム レポートやビジュアライゼーションを作成します。

3. 探索的データ分析を実行して、さらなる調査や調査に役立つデータの傾向、パターン、または関係を特定します。

これらの実世界のユース ケースは、さまざまな業界やアプリケーションにわたる幅広いシナリオや要件に対応できる、データ準備および分析ツールとしての Power Query の多用途性と能力を示しています。

もちろん、他のテクノロジーと同様に、学習曲線があります。Power Query をマスターするまでの道のりを支援するために、次のセクションに役立つリソースをいくつかまとめました。

3 つの役立つ Power Query 学習リソース

このセクションでは、Power Query を効果的に学習して活用するために役立ついくつかのリソースについて説明します。これらのリソースは、チュートリアル、ドキュメント、コミュニティ サポートに分類されます。

1. チュートリアル

Power Query を初めて使用する人、またはスキルを向上させたい人のために、オンラインで利用できるチュートリアルが数多くあります。これらのチュートリアルは、ユーザーがさまざまなソースからデータをインポート、変換、結合する方法を理解するのに役立ちます。Power Query チュートリアルの人気のある Web サイトには次のようなものがあります。

• ラッキーテンプレート

• Microsoft Learn

これらのチュートリアルは初心者から上級レベルまであり、ユーザーが Power Query に習熟するのに役立つ貴重な洞察と実践的な例を提供します。

2. 文書化

公式ドキュメントは、Power Query の特徴と機能を深く理解するための優れたリソースです。次のリンクを使用すると、Power Query に関連するさまざまなトピックに関する詳細なドキュメントにアクセスできます。

• パワークエリのドキュメント

• M 言語リファレンス

これらのリソースは Microsoft によって管理されており、Power Query の使用開始からデータの変換と準備のための高度なテクニックに至るまで、あらゆるものに関する包括的な情報を提供します。

3. コミュニティサポート

Power Query を使用する場合、ユーザーは、公式ドキュメントやチュートリアルでは直接対処されていない質問や課題に遭遇する可能性があります。このような場合、コミュニティのサポートは非​​常に貴重です。

Power Query ユーザーが質問したり、知識を共有したり、他のユーザーと共同作業したりできるさまざまなフォーラムやオンライン コミュニティがあります。人気のある Power Query コミュニティ プラットフォームには次のようなものがあります。

• LuckyTemplates コミュニティ

• Microsoft Excel コミュニティ

• Redditの Power Query コミュニティ

これらのコミュニティ プラットフォームを使用すると、ユーザーは経験豊富な専門家から支援を求めたり、ソリューションを共有したり、Power Query の世界の最新の開発情報を入手したりすることができます。

最終的な考え

そして、それができました！Power Query は、その栄光のすべてにおいて、個人データ ウィザードのようなものです。Excel や LuckyTemplates から直接、生データをクリーニング、整形、意味のあるものに変換することがすべてです。

Power Query は、データの準備と変換のタスクに強力でユーザー フレンドリーなソリューションを提供する、データの専門家や愛好家にとって不可欠なツールとなっています。

その汎用性と、Excel、LuckyTemplates、より広範な Power Platform を含む Microsoft エコシステムとの統合により、さまざまなソース、形式、複雑さからのデータを処理するための有力な選択肢となっています。

したがって、Power Query について詳しくないわけではありません。これは、データの活用において常に近くに置いておきたい友人です。探索を続け、好奇心を持ち続けてください。データは、それを使って何ができるかによって決まるということを忘れないでください。ぜひご質問ください。