파워 쿼리란 무엇인가: 데이터 분석을 위한 단계별 가이드

Excel 또는 LuckyTemplates에서 반복적인 작업을 수행한다는 생각만으로 지치십니까? 파워 쿼리는 솔루션입니다! 데이터를 수집, 결합 및 변환할 수 있는 Excel , LuckyTemplates 및 기타 앱 에서 사용할 수 있는 도구입니다 .

파워 쿼리는 사용자가 다양한 소스의 데이터를 연결, 정리 및 준비할 수 있도록 Microsoft에서 만든 데이터 추출 및 변환 도구입니다. 다양한 Microsoft 제품 및 서비스에서 사용할 수 있으므로 코드가 없는 사용자 친화적인 환경에서 원활한 데이터 검색 및 조작이 가능합니다.

이 포괄적인 문서는 파워 쿼리, 그 기록, 기능 및 사용 사례에 대한 심층적인 이해를 제공하고 데이터 변환을 위한 도구를 설정하고 활용하는 프로세스를 통해 독자를 안내하는 것을 목표로 합니다.

결국 작업에서 파워 쿼리의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추게 될 것입니다.

시작하자!

목차

• 파워 쿼리란?
• 파워 쿼리는 무엇에 사용됩니까?
• 파워 쿼리를 어떻게 설정합니까?
  • 시스템 요구 사항
  • Excel 및 LuckyTemplates용 파워 쿼리 설치 프로세스
    • 1. 엑셀 파워쿼리 설치
    • 2. LuckyTemplates에서 파워 쿼리 설치
• 파워 쿼리 사용자 인터페이스를 사용하는 방법
  • 1. 탐색 및 주요 구성 요소
  • 2. 쿼리 편집기
  • 3. 적용된 단계 창
  • 4. 수식 입력줄 및 고급 편집기
• 파워 쿼리를 사용하여 데이터 원본에 어떻게 연결합니까?
  • 1. 파일 기반 데이터 소스에 연결
  • 2. 데이터베이스 데이터 소스에 연결
  • 3. 온라인 서비스 및 API에 연결
  • 4. 사용자 지정 커넥터 만들기
• 파워 쿼리를 다른 도구와 어떻게 통합합니까?
  • 1. 엑셀과의 통합
  • 2. LuckyTemplates Desktop과의 통합
  • 3. 파워 오토메이트와의 통합
  • 4. Azure Data Factory와 통합
  • 5. 맞춤형 애플리케이션 및 서비스와의 통합
• 파워 쿼리는 SQL과 동일합니까?
  • SQL이란 무엇입니까?
  • 파워 쿼리와 SQL 비교
    • 1. 목적 및 사용 사례
    • 2. 사용자 편의성
    • 3. 데이터 소스 및 형식
    • 4. 다른 도구와의 통합
    • 5. 언어 및 구문
• 파워 쿼리 M 언어란?
• 5가지 실제 파워 쿼리 사용 사례
  • 1. 데이터 정리 및 전처리
  • 2. 데이터 통합 ​​및 변환
  • 3. 데이터 검증 및 품질 보증
  • 4. 데이터 새로 고침 프로세스 자동화 및 예약
  • 5. 임시 데이터 분석 및 보고
• 3가지 유용한 파워 쿼리 학습 리소스
  • 1. 튜토리얼
  • 2. 문서화
  • 3. 커뮤니티 지원
• 마지막 생각들

파워 쿼리란?

파워 쿼리는 분석을 위해 데이터 가져오기, 변환 및 정리를 단순화하기 위해 2010년에 Microsoft에서 Excel용 독립 실행형 추가 기능으로 처음 개발한 데이터 변환 및 준비 도구입니다.

2013년 파워 쿼리는 Excel 2010 및 Excel 2013의 추가 기능으로 공식 출시되었으며 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있는 기능과 직관적인 사용자 인터페이스로 사용자들 사이에서 빠르게 인기를 얻었습니다.

파워 쿼리의 성공으로 Microsoft는 이를 Excel 2016 및 후속 버전의 기본 제공 기능으로 통합하여 더 많은 사용자가 액세스할 수 있도록 했습니다.

수년 동안 Microsoft는 파워 쿼리에 지속적으로 투자하여 새로운 기능을 추가하고 성능을 개선하여 데이터 전문가의 증가하는 요구 사항을 충족했습니다.

오늘날의 파워 쿼리는 다양한 원본에서 데이터에 원활하게 액세스하고 가져온 다음 필요에 맞게 재구성하고 조작할 수 있는 데이터 변환 및 데이터 준비 엔진입니다.

기본 기능은 수백 개의 데이터 소스에 연결하고 데이터를 가져온 다음 열 제거, 데이터 유형 변경 또는 테이블 병합과 같은 변환을 적용하는 것입니다.

그런 다음 변환된 데이터를 Excel, LuckyTemplates , Analysis Services 및 Dataverse와 같은 다양한 Microsoft 제품에 로드하여 추가 분석, 보고 및 시각화 목적으로 사용할 수 있습니다 .

그러나 그것은 소개로 충분합니다. 다음 섹션에서 파워 쿼리가 수행할 수 있는 작업에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

파워 쿼리는 무엇에 사용됩니까?

파워 쿼리는 다음을 포함하여 데이터 작업 프로세스를 단순화하는 다양한 기능을 제공합니다.

1. 연결성 : 파워 쿼리는 파일, 데이터베이스, 온라인 서비스, 사용자 지정 커넥터를 비롯한 광범위한 데이터 원본을 지원하므로 사용자가 다양한 원본의 데이터에 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다.

2. 데이터 변환 : 내장된 데이터 변환 기능의 광범위한 라이브러리를 통해 파워 쿼리를 통해 사용자는 데이터 필터링, 정렬, 병합, 피벗 및 집계와 같은 복잡한 데이터 조작 작업을 수행할 수 있습니다.

3. M 언어 : 파워 쿼리는 강력하고 유연한 스크립팅 언어인 M 언어를 사용하여 사용자가 사용자 지정 함수 및 쿼리를 작성하여 데이터 변환 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

4. 사용자 친화적인 인터페이스 : Power Query의 직관적인 인터페이스를 통해 사용자는 프로그래밍 또는 스크립팅 언어에 대한 광범위한 지식 없이도 쉽게 데이터 변환 작업을 수행할 수 있습니다.

이제 파워 쿼리로 수행할 수 있는 작업을 살펴보았으므로 다음 섹션에서 설정 방법을 살펴보겠습니다.

파워 쿼리를 어떻게 설정합니까?

자, 파워 쿼리를 설정하는 재미있는 작업을 시작하겠습니다! 데이터 전문가이든 이제 막 데이터 논쟁의 세계에 발을 담그기 시작했든 여기에서 마법이 시작됩니다.

이 섹션은 Excel 및 LuckyTemplates에서 파워 쿼리를 시작하고 실행하기 위한 단계별 가이드입니다. 파워 쿼리를 열고 작업 영역을 설정하여 데이터 정리, 변형 및 재생을 시작할 준비가 되는 방법을 다룹니다.

그러니 버클을 채우고 이 작업이 끝날 때쯤이면 파워 쿼리가 데이터로 놀라운 작업을 수행할 수 있도록 모든 준비가 완료될 것입니다. 다이빙하자!

시스템 요구 사항

파워 쿼리를 효과적으로 사용하려면 시스템이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

1. Microsoft Excel : 파워 쿼리 추가 기능이 설치된 Excel 2010 이상(Excel 2010 및 2013용) 또는 기본 제공 파워 쿼리 기능이 있는 Excel 2016 이상.

2. LuckyTemplates : 파워 쿼리가 통합된 LuckyTemplates Desktop 또는 LuckyTemplates 서비스.

Excel 및 LuckyTemplates용 파워 쿼리 설치 프로세스

파워 쿼리를 사용하기 전에 설정하고 Excel 및 LuckyTemplates에서 사용할 준비가 되었는지 확인해야 합니다. 걱정하지 마세요. 매우 간단한 과정입니다!

이 섹션에서는 Excel과 LuckyTemplates 모두에서 파워 쿼리를 시작하고 실행하기 위한 각 단계를 안내합니다.

1. 엑셀 파워쿼리 설치

Excel 2016 이상 사용자의 경우 파워 쿼리가 기본 제공되며 Excel 리본의 "데이터" 탭을 통해 액세스할 수 있습니다. 파워 쿼리는 Excel에서 "가져오기 및 변환"으로 알려져 있습니다.

Excel 2010 또는 Excel 2013 사용자의 경우 파워 쿼리를 추가 기능으로 설치해야 합니다.

1. Excel 2010을 사용하는 경우 사용 중인 버전과 32비트인지 64비트인지 확인합니다.

2. Microsoft 다운로드 센터를 방문하여 특정 버전의 Excel에 대한 파워 쿼리 추가 기능을 다운로드합니다.

3. 목록에서 올바른 추가 기능 버전을 선택합니다.

4. 다운로드한 설치 프로그램을 실행하여 파워 쿼리 추가 기능을 설치합니다.

5. 화면의 지시에 따라 설치를 완료합니다.

6. Excel을 열고 "파일" 탭으로 이동한 다음 "옵션"을 클릭합니다.

4. "Excel 옵션" 대화 상자의 왼쪽 창에서 "추가 기능"을 클릭합니다. 대화 상자 하단의 "관리" 드롭다운 목록에서 "COM 추가 기능"을 선택하고 "이동"을 클릭합니다.

"COM 추가 기능" 대화 상자에서 "Microsoft Power Query for Excel" 옆의 확인란을 선택하고 "확인"을 클릭하면 됩니다. 이제 Excel에서 파워 쿼리를 사용할 수 있습니다.

2. LuckyTemplates에서 파워 쿼리 설치

LuckyTemplates 사용자의 경우 파워 쿼리는 이미 LuckyTemplates Desktop 애플리케이션에 통합되어 있으며 LuckyTemplates 리본의 "홈" 탭을 통해 액세스할 수 있습니다.

LuckyTemplates에서 파워 쿼리에 액세스하는 방법은 다음과 같습니다.

1. LuckyTemplates Desktop 열기 : 컴퓨터에서 LuckyTemplates Desktop을 시작합니다. 설치되어 있지 않은 경우 Microsoft 공식 웹 사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

2. 데이터 가져오기 : 홈 리본에서 "데이터 변환"을 클릭하면 파워 쿼리 편집기가 열립니다.

3. 데이터 원본 선택 : Power Query 편집기에서 연결하려는 데이터 원본 유형을 선택합니다. 데이터베이스, Excel 파일, 웹 페이지, API 등과 같은 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

4. 데이터 소스에 연결 : 프롬프트에 따라 선택한 데이터 소스에 연결합니다. 여기에는 데이터 소스 유형에 따라 파일 탐색 또는 URL, 서버 이름 또는 기타 연결 세부 정보 입력이 포함될 수 있습니다.

5. 데이터 로드 : 데이터 소스에 연결하면 가져올 특정 테이블이나 요소를 선택할 수 있는 네비게이터 창이 나타납니다. "로드"를 클릭하여 데이터를 LuckyTemplates로 직접 가져오거나 "편집"을 클릭하여 파워 쿼리 편집기를 열고 로드하기 전에 데이터를 변환합니다.

6. 파워 쿼리 편집기 : 파워 쿼리 편집기에서 데이터 필터링 및 정렬, 쿼리 병합 및 추가, 계산된 열 생성 등과 같은 광범위한 데이터 변환 작업을 수행할 수 있습니다. 변환을 완료한 후 "닫기 및 적용"을 클릭하여 변경 사항을 적용하고 데이터를 LuckyTemplates에 로드합니다.

파워 쿼리에서 수행하는 모든 단계는 기록되며 필요에 따라 언제든지 돌아가서 이러한 단계를 수정할 수 있습니다.

파워 쿼리 사용자 인터페이스를 사용하는 방법

이제 파워 쿼리가 설치되었고 사용할 준비가 되었습니다. 훌륭합니다! 이제, 당신이 당신의 길을 알고 있는지 확인합시다.

이 섹션에서는 모든 데이터 변환을 위한 명령 센터인 파워 쿼리 사용자 인터페이스를 살펴보겠습니다. 인터페이스의 여러 부분을 분석하고 전문가처럼 탐색하는 방법을 보여드리겠습니다.

1. 탐색 및 주요 구성 요소

파워 쿼리의 사용자 인터페이스는 직관적이고 사용자 친화적으로 설계되어 사용자가 도구 내에서 작업을 쉽게 탐색하고 수행할 수 있습니다. 파워 쿼리 인터페이스의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 리본 : 화면 상단에 있는 리본에는 데이터 원본에 연결, 필터 적용, 쿼리 병합과 같은 일반적인 데이터 변환 작업을 수행하기 위한 다양한 탭과 명령이 포함되어 있습니다.

2. 쿼리 창 : 화면 왼쪽에 있는 쿼리 창에는 통합 문서 또는 LuckyTemplates 보고서의 모든 쿼리 목록이 표시됩니다. 이 창을 사용하여 쿼리를 관리, 구성 및 탐색할 수 있습니다.

3. 데이터 미리보기 : 화면 중앙의 데이터 미리보기에는 선택한 쿼리의 데이터 샘플이 표시되어 변환을 적용할 때 데이터를 검토하고 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.

2. 쿼리 편집기

쿼리 편집기는 파워 쿼리에서 쿼리를 만들고 편집하기 위한 기본 작업 영역입니다. 데이터 변환을 적용하고 분석 요구 사항에 맞게 데이터를 형성하기 위한 시각적 인터페이스를 제공합니다.

쿼리 편집기의 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. 열 및 행 작업 : 쿼리 편집기를 사용하여 열을 쉽게 추가, 제거, 이름 바꾸기, 재정렬 및 ​​분할하거나 행을 필터링, 정렬 및 제거할 수 있습니다.

2. 적용된 단계 창 : 화면 오른쪽에 있는 적용된 단계 창에는 선택한 쿼리에 적용된 모든 변환 목록이 표시됩니다. 이 창을 사용하여 개별 단계를 검토, 수정, 재정렬 또는 삭제할 수 있습니다.

3. 상황에 맞는 메뉴 : 데이터 미리보기에서 열, 행 또는 셀을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 관련 변환 옵션이 있는 상황에 맞는 메뉴가 표시되어 리본을 탐색하지 않고도 변환을 빠르게 적용할 수 있습니다.

3. 적용된 단계 창

적용된 단계 창은 데이터에 적용된 변환에 대한 명확한 단계별 보기를 제공하므로 파워 쿼리 인터페이스의 편리한 구성 요소입니다.

이 창에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 변환 기록 검토 : 적용된 단계 창에는 선택한 쿼리에 적용된 모든 변환의 시간순 목록이 표시되어 데이터 변환 프로세스를 쉽게 검토하고 이해할 수 있습니다.

2. 기존 단계 수정 : 적용된 단계 창에서 단계를 클릭하면 연결된 변환을 수정하거나 해당 설정을 변경하여 그에 따라 데이터 미리 보기를 업데이트할 수 있습니다.

3. 단계 재정렬 또는 삭제 : 적용된 단계 창 내에서 단계를 끌어다 놓아 순서를 변경하거나 단계 옆에 있는 "X" 버튼을 사용하여 쿼리에서 삭제할 수 있습니다.

4. 수식 입력줄 및 고급 편집기

파워 쿼리는 M 언어로 직접 작업하는 것을 선호하는 사용자를 위해 두 가지 추가 기능을 제공합니다.

1. 수식 입력줄 : 데이터 미리보기 위에 있는 수식 입력줄은 선택한 변환 단계에 대한 M 언어 수식을 표시합니다. 수식 입력줄에서 직접 수식을 편집하여 변환을 수정할 수 있으며 변경 사항은 데이터 미리 보기에 반영됩니다.

2. 고급 편집기 : 리본의 "보기" 탭에서 액세스할 수 있는 고급 편집기를 사용하면 선택한 쿼리에 대한 전체 M 언어 스크립트를 보고 편집할 수 있습니다. 이 기능은 사용자 지정 함수를 작성하거나 복잡한 쿼리를 생성하거나 M 언어 코드를 최적화하려는 고급 사용자에게 특히 유용합니다.

파워 쿼리의 사용자 인터페이스와 다양한 구성 요소를 이해하고 활용하면 데이터 변환 작업을 효율적으로 수행하고 분석 요구 사항에 맞게 데이터를 형성할 수 있습니다.

다음으로 파워 쿼리를 사용하여 다양한 데이터 원본에 연결하는 방법을 살펴봅니다. 갑시다!

파워 쿼리를 사용하여 데이터 원본에 어떻게 연결합니까?

파워 쿼리의 강점은 데이터 원본에 연결하여 여러 플랫폼 및 형식의 데이터에 쉽게 액세스하고 분석할 수 있다는 것입니다.

이 섹션에서는 파워 쿼리를 사용하여 여러 데이터 원본에 연결하는 프로세스에 대해 설명하고 몇 가지 일반적인 연결 옵션을 탐색합니다.

1. 파일 기반 데이터 소스에 연결

파워 쿼리는 Excel, CSV, XML, JSON 및 텍스트 파일을 비롯한 여러 파일 형식을 지원합니다. 파일 기반 데이터 소스에 연결하려면:

1. Excel 또는 LuckyTemplates에서 리본의 "데이터" 탭(Excel의 경우) 또는 "홈" 탭(LuckyTemplates의 경우)을 클릭합니다.

2. "데이터 가져오기"를 선택한 다음 "파일" 범주에서 적절한 파일 형식을 선택합니다.

3. 컴퓨터 또는 네트워크에서 파일 위치를 찾아보고 "열기"를 클릭하여 연결을 설정합니다.

2. 데이터베이스 데이터 소스에 연결

파워 쿼리는 SQL Server, Access, Oracle, MySQL 및 PostgreSQL과 같은 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 데이터베이스에 연결하려면:

1. Excel 또는 LuckyTemplates에서 리본의 "데이터" 탭(Excel의 경우) 또는 "홈" 탭(LuckyTemplates의 경우)을 클릭합니다.

2. "데이터 가져오기"를 선택한 다음 "데이터베이스" 범주에서 적절한 데이터베이스 유형을 선택합니다.

3. 서버 이름, 데이터베이스 이름 및 인증 자격 증명과 같은 필수 연결 정보를 입력하고 "연결"을 클릭하여 연결을 설정합니다.

3. 온라인 서비스 및 API에 연결

파워 쿼리는 SharePoint, Salesforce, OData 피드, REST API 또는 웹 사이트와 같은 온라인 서비스에도 연결할 수 있습니다. 온라인 서비스 또는 API에 연결하려면:

1. Excel 또는 LuckyTemplates에서 리본의 "데이터" 탭(Excel의 경우) 또는 "홈" 탭(LuckyTemplates의 경우)을 클릭합니다.

2. "데이터 가져오기"를 선택한 다음 "온라인 서비스" 또는 "기타" 범주에서 적절한 서비스 또는 API를 선택합니다.

3. URL, API 키 또는 인증 자격 증명과 같은 필수 연결 정보를 제공하고 "연결"을 클릭하여 연결을 설정합니다.

4. 사용자 지정 커넥터 만들기

파워 쿼리가 기본적으로 특정 데이터 원본을 지원하지 않는 경우 사용자 지정 커넥터를 만들어 해당 기능을 확장할 수 있습니다. 사용자 지정 커넥터는 Power Query SDK 및 M 언어를 사용하여 개발되며 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.

사용자 지정 커넥터를 만들려면:

1. Visual Studio Marketplace에서 파워 쿼리 SDK를 다운로드하고 설치합니다 .

2. Visual Studio를 열고 새 파워 쿼리 커넥터 프로젝트를 만들고 프로젝트 템플릿에 따라 사용자 지정 커넥터를 개발합니다.

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?

파워 쿼리는 데이터 변환 및 준비를 위해 설계된 강력한 도구입니다. 핵심적으로 파워 쿼리의 데이터 조작 엔진은 M 언어 에서 실행됩니다 .

M은 기능적 언어로, 다양한 소스의 데이터를 원하는 출력으로 변환 및 형성하기 위해 특별히 맞춤화되었습니다.

M 언어는 파워 쿼리 내에서 수행되는 데이터 매시업 및 작업을 표현하는 데 사용됩니다. 파워 쿼리는 사용자에게 친숙한 그래픽 인터페이스와 함께 제공되지만 M 언어를 이해하면 복잡한 데이터 변환 작업을 수행할 때 추가적인 유연성을 얻을 수 있습니다.

M의 기능과 구문에 대해 더 깊이 파고들고자 하는 사람들을 위해 각각 특정한 목적을 가진 사용 가능한 함수가 많이 있습니다. 파워 쿼리 M 언어의 몇 가지 일반적인 기능은 다음과 같습니다.

• Table.AddColumn – 지정된 이름과 값이 있는 새 열을 테이블에 추가합니다.

• Table.SelectRows – 특정 조건에 따라 테이블의 행을 필터링합니다.

• Table.Join – 지정된 조인 조건을 사용하여 두 테이블의 행을 결합합니다.

• List.Sum – 목록에 있는 모든 숫자의 합계를 반환합니다.

이러한 기능 외에도 파워 쿼리는 사용자가 쿼리에 대한 기본 M 스크립트에 액세스하고 수정할 수 있는 고급 편집기를 제공합니다. 이 편집기를 사용하면 사용자가 변환을 미세 조정하고 필요에 따라 사용자 지정 기능을 적용할 수 있습니다.

파워 쿼리와 M 언어가 계속 발전함에 따라 기능이 확장되고 지원되는 데이터 원본의 범위가 확장됩니다.

파워 쿼리의 사용자 친화적인 인터페이스와 함께 M 언어를 활용하는 기능은 보다 발전되고 효율적이며 사용자 지정 가능한 데이터 변환의 문을 엽니다.

파워 쿼리 및 M 언어를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 아래 비디오를 확인하세요.

5가지 실제 파워 쿼리 사용 사례

파워 쿼리는 다양한 실제 시나리오에 적용할 수 있습니다.

이 섹션에서는 파워 쿼리에 대한 몇 가지 일반적인 실제 사용 사례에 대해 논의하고 실제 응용 프로그램과 이점을 보여줍니다.

1. 데이터 정리 및 전처리

파워 쿼리의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 데이터 정리 및 전처리입니다. 파워 쿼리를 활용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 세트에서 불필요한 열이나 행을 제거하여 관련 데이터만 분석에 사용되도록 합니다.

2. 열을 분할하거나 병합하여 새 데이터 필드를 만들거나 정보를 통합합니다.

3. 날짜 및 시간, 통화 또는 텍스트 대문자와 같은 데이터 형식을 표준화하여 데이터 세트 전체에서 일관성을 유지합니다.

4. 누락되거나 잘못된 데이터 값을 기본값으로 바꾸거나 영향을 받는 레코드를 제거하여 식별하고 처리합니다.

2. 데이터 통합 ​​및 변환

여러 소스의 데이터를 통합하고 변환하려면 더 이상 찾을 필요가 없습니다. 이 영역에서 파워 쿼리의 일부 실제 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

1. Excel 통합 문서 또는 CSV 파일과 같은 여러 파일의 데이터를 분석을 위한 단일 데이터 세트로 결합합니다.

2. Salesforce, SharePoint 또는 Google Analytics와 같은 다양한 데이터베이스, API 또는 온라인 서비스의 데이터를 통합하여 조직 데이터의 통합 보기를 만듭니다.

3. 피벗, 피벗 해제, 집계 또는 그룹화와 같은 복잡한 데이터 변환을 수행하여 특정 분석 요구 사항에 맞게 데이터를 재구성합니다.

4. 데이터 세트를 병합 또는 추가하여 서로 다른 데이터 소스 간의 관계를 생성하거나 분석 범위를 확장합니다.

3. 데이터 검증 및 품질 보증

파워 쿼리를 사용하여 데이터 유효성 검사 및 품질 보증 작업을 수행하여 데이터가 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

1. 데이터 입력 오류를 식별하고 수정하기 위해 범위 검사, 패턴 일치 또는 사용자 지정 논리와 같은 데이터 유효성 검사 규칙을 구현합니다.

2. 거래 데이터를 은행 명세서와 비교하거나 다른 시스템에서 판매 데이터를 비교하는 것과 같이 다른 소스의 데이터를 비교하고 조정합니다.

3. 데이터 또는 비즈니스 프로세스에서 잠재적인 문제를 식별하기 위해 데이터 이상, 이상값 또는 불일치를 감지하고 조사합니다.

4. 데이터 품질 검사를 자동화하고 유효성 검사 보고서를 생성하여 시간이 지남에 따라 데이터 품질을 모니터링하고 유지합니다.

4. 데이터 새로 고침 프로세스 자동화 및 예약

분석 및 보고서가 최신 정보를 기반으로 하도록 데이터 새로 고침 프로세스를 자동화하고 예약하려는 경우 파워 쿼리가 솔루션이 될 수 있습니다. 이 분야의 몇 가지 실용적인 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

1. 일일 환율 업데이트 또는 월간 판매 데이터와 같은 API 또는 온라인 서비스에서 데이터 검색 및 변환을 자동화합니다.

2. LuckyTemplates 또는 Excel에서 주기적인 데이터 새로 고침을 예약하여 보고서와 대시보드를 관련성 있는 최신 상태로 유지합니다.

3. 파워 쿼리를 Power Automate 또는 Azure Data Factory와 같은 도구와 통합하여 필요에 따라 데이터를 자동으로 새로 고치고 전처리하는 정교한 데이터 워크플로를 만듭니다.

5. 임시 데이터 분석 및 보고

파워 쿼리는 임시 데이터 분석 및 보고 작업에 사용할 수 있으므로 복잡한 데이터 모델링이나 프로그래밍 없이 데이터를 빠르게 탐색하고 분석할 수 있습니다. 임시 분석 및 보고 사용 사례의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

1. 빠른 통찰력과 의사 결정을 위해 로그 파일, 설문 조사 응답 또는 사용자 생성 콘텐츠에서 데이터를 추출하고 요약합니다.

2. 사전 구축된 템플릿이나 대시보드에 의존하지 않고 특정 비즈니스 질문이나 요구 사항을 기반으로 맞춤형 보고서 또는 시각화를 생성합니다.

3. 탐색적 데이터 분석을 수행하여 추가 연구 또는 조사를 알릴 수 있는 데이터의 추세, 패턴 또는 관계를 식별합니다.

이러한 실제 사용 사례는 다양한 산업 및 애플리케이션에서 광범위한 시나리오 및 요구 사항을 해결할 수 있는 데이터 준비 및 분석 도구로서 파워 쿼리의 다목적성과 강력함을 보여줍니다.

물론 모든 기술과 마찬가지로 학습 곡선이 있습니다. 파워 쿼리 숙달을 위한 여정을 돕기 위해 다음 섹션에서 몇 가지 유용한 리소스를 수집했습니다!

3가지 유용한 파워 쿼리 학습 리소스

이 섹션에서는 파워 쿼리를 효과적으로 배우고 활용하는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스에 대해 설명합니다. 이러한 리소스는 자습서 , 설명서 및 커뮤니티 지원 으로 분류됩니다 .

1. 튜토리얼

파워 쿼리를 처음 사용하거나 기술을 향상시키려는 사용자를 위해 온라인에서 사용할 수 있는 수많은 자습서가 있습니다. 이 자습서는 사용자가 다양한 소스에서 데이터를 가져오고 변환하고 결합하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 파워 쿼리 자습서에 대한 일부 인기 있는 웹 사이트는 다음과 같습니다.

• LuckyTemplates

• 마이크로소프트 런

이 자습서는 초급부터 고급 수준까지 다양하며 사용자가 파워 쿼리에 능숙해질 수 있도록 유용한 통찰력과 실용적인 예제를 제공합니다.

2. 문서화

공식 설명서는 파워 쿼리의 특징과 기능을 심층적으로 이해하는 데 유용한 리소스입니다. 다음 링크를 사용하여 파워 쿼리와 관련된 다양한 항목에 대한 자세한 설명서에 액세스할 수 있습니다.

• 파워 쿼리 설명서

• M 언어 레퍼런스

이러한 리소스는 Microsoft에서 유지 관리하며 파워 쿼리 시작부터 데이터 변환 및 준비를 위한 고급 기술에 이르기까지 모든 것에 대한 포괄적인 정보를 제공합니다.

3. 커뮤니티 지원

파워 쿼리로 작업할 때 사용자는 공식 문서나 자습서에서 직접 다루지 않는 질문이 있거나 문제에 직면할 수 있습니다. 이러한 경우 커뮤니티 지원은 매우 중요할 수 있습니다.

파워 쿼리 사용자가 질문하고, 지식을 공유하고, 다른 사람과 공동 작업할 수 있는 다양한 포럼과 온라인 커뮤니티가 있습니다. 몇 가지 인기 있는 파워 쿼리 커뮤니티 플랫폼은 다음과 같습니다.

• 파워 BI 커뮤니티

• 마이크로소프트 엑셀 커뮤니티

• Reddit 의 파워 쿼리 커뮤니티

이러한 커뮤니티 플랫폼을 통해 사용자는 숙련된 전문가의 도움을 구하고, 솔루션을 공유하고, 파워 쿼리 세계의 최신 개발 정보를 확인할 수 있습니다.

마지막 생각들

그리고 당신은 그것을 가지고 있습니다! 파워 쿼리는 모든 면에서 개인 데이터 마법사와 같습니다. Excel 또는 LuckyTemplates에서 바로 원시 데이터를 의미 있는 데이터로 정리, 변형 및 변환하는 것이 전부입니다.

파워 쿼리는 데이터 준비 및 변환 작업을 위한 강력하고 사용자 친화적인 솔루션을 제공하는 데이터 전문가와 매니아 모두에게 없어서는 안 될 도구가 되었습니다.

Excel, LuckyTemplates 및 더 광범위한 Power Platform을 포함한 Microsoft 에코시스템과의 통합 및 다용성으로 인해 다양한 소스, 형식 및 복잡성의 데이터를 처리하기 위한 선택입니다.

따라서 파워 쿼리를 모르는 사람이 되지 마십시오. 데이터 여행에서 가까이 두고 싶은 친구입니다. 계속 탐색하고, 호기심을 갖고, 기억하세요. 데이터는 데이터로 할 수 있는 만큼만 가치가 있습니다. 행복한 쿼리!