LuckyTemplates-filtertechnieken voor tabellen

In deze blog gaan we meer te weten komen over enkele essentiële LuckyTemplates-filtertechnieken voor tabellen. We bespreken enkele eenvoudige technieken die we kunnen gebruiken als we enorme tabellen op onze query hebben. 

Als we bijvoorbeeld informatie uit een database of een ERP- systeem moeten halen, kan het 10 miljoen rijen binnen die dataset hebben. Er kunnen ook veel rijen zijn die we niet nodig hebben voor onze analyse. Dat is waar de tabelfiltertechniek nuttig kan zijn.

Door LuckyTemplates-filtertechnieken te leren, kunnen we de tabel of de onbewerkte gegevensbron die we opvragen, filteren tot een subset van informatie.

We hebben eenvoudig toegang tot onze filteropties door op de vervolgkeuzepijl naast onze kolommen te klikken. 

Inhoudsopgave

• LuckyTemplates-filtering met behulp van tekstfilters
• LuckyTemplates-filtering met behulp van datumfilters
• Conclusie

LuckyTemplates-filtering met behulp van tekstfilters

Voor dit voorbeeld filteren we de kolom Kanaal naar beneden door op de overeenkomstige vervolgkeuzepijl te klikken.

Zoals u kunt zien, hebben we veel gegevens in deze kolom. We willen echter alleen de internationale verkopen zien of laten zien . Om dat te doen, hoeven we alleen maar de opties Distributeur en Groothandel onder de tekstfilters uit te schakelen . Klik vervolgens op de knop OK .

Door dat te doen, worden alleen de gegevens weergegeven die op het internationale kanaal staan.

Deze tabel heeft oorspronkelijk 8000 rijen. We kunnen het aantal rijen na het filteren controleren door op de optie Rijen tellen onder het tabblad Transformatie te klikken . 

Als gevolg hiervan werden onze rijen teruggebracht van 8000 naar slechts 1196 rijen. 

LuckyTemplates-filtering met behulp van datumfilters

Een andere goede filtertechniek die we zouden kunnen gebruiken, is het filteren van datums. Onze databases zijn meestal gestructureerd om elk stukje informatie vast te leggen. In dit geval bevatten onze databases meestal enorme hoeveelheden informatie. De meeste zijn echter niet relevant voor onze analyse.  

Wat we wel kunnen doen, is een datumkolom filteren op Datumfilters . Voor dit voorbeeld filteren we onze kolom Bestelgegevens . Klik eerst op het overeenkomstige dropdown-pictogram, klik op Datumfilters en selecteer vervolgens de optie Na… .

Daarna filteren we deze kolom door alleen informatie weer te geven na 1/1/2015 . Laten we dus 1/1/2015 selecteren binnen de datuminvoer. Klik vervolgens op de knop OK .

Nu kunnen we zien dat deze tabel pas onze gegevens toont vanaf  2/01/2015 . 

Als we nogmaals kijken naar het huidige aantal rijen door op de optie Rijen tellen te klikken , zien we dat we een kleiner aantal rijen of datasets hebben in vergelijking met eerdere tellingen. 

Conclusie

Samenvattend konden we deze tabelfiltertechnieken gebruiken die we konden gebruiken in onze Power Query-tabellen . Door deze functie uit te proberen, kunnen we een beeld krijgen van hoe ons model gebouwd gaat worden. Dit komt omdat we eerst onze tabel kunnen optimaliseren en alle informatie eruit kunnen filteren die we niet nodig hebben. Het helpt ons dan om ons model efficiënter en meer geoptimaliseerd te maken.

Dit is een ander belangrijk onderdeel van wat we leren in onze cursus Gegevenstransformatie en -modellering, die u kunt bekijken in de lijst met relevante links hieronder. 

Al het beste,