Что такое Power Query: пошаговое руководство по анализу данных

Вас утомляет мысль о выполнении повторяющихся задач в Excel или LuckyTemplates? Power Query — это решение! Это инструмент, доступный в Excel , LuckyTemplates и других приложениях, который позволяет собирать, объединять и преобразовывать данные.

Power Query — это инструмент извлечения и преобразования данных, созданный Microsoft, чтобы помочь пользователям подключать, очищать и подготавливать данные из различных источников. Он доступен в различных продуктах и ​​службах Майкрософт и позволяет легко извлекать данные и обрабатывать их в удобной для пользователя среде без кода.

Эта всеобъемлющая статья призвана дать глубокое понимание Power Query, его истории, функций и вариантов использования, а также помочь читателям в процессе настройки и использования инструмента для преобразования данных.

К концу вы будете хорошо оснащены знаниями и навыками, необходимыми для использования всего потенциала Power Query в вашей работе.

Давайте начнем!

Оглавление

• Что такое Power Query?
• Для чего используется Power Query?
• Как настроить Power Query?
  • Системные Требования
  • Процесс установки Power Query для Excel и LuckyTemplates
    • 1. Установка Power Query в Excel
    • 2. Установка Power Query в LuckyTemplates
• Как использовать пользовательский интерфейс Power Query
  • 1. Навигация и основные компоненты
  • 2. Редактор запросов
  • 3. Панель прикладных шагов
  • 4. Панель формул и расширенный редактор
• Как вы подключаетесь к источникам данных с помощью Power Query?
  • 1. Подключение к файловым источникам данных
  • 2. Подключение к источникам данных базы данных
  • 3. Подключение к онлайн-сервисам и API
  • 4. Создание пользовательских коннекторов
• Как вы интегрируете Power Query с другими инструментами?
  • 1. Интеграция с Excel
  • 2. Интеграция с LuckyTemplates Desktop
  • 3. Интеграция с Power Automate
  • 4. Интеграция с фабрикой данных Azure
  • 5. Интеграция с пользовательскими приложениями и сервисами
• Является ли Power Query таким же, как SQL?
  • Что такое SQL?
  • Сравнение Power Query и SQL
    • 1. Цель и варианты использования
    • 2. Удобство использования
    • 3. Источники данных и форматы
    • 4. Интеграция с другими инструментами
    • 5. Язык и синтаксис
• Что такое язык Power Query M?
• 5 реальных случаев использования Power Query
  • 1. Очистка данных и предварительная обработка
  • 2. Консолидация и преобразование данных
  • 3. Проверка данных и обеспечение качества
  • 4. Автоматизация и планирование процессов обновления данных
  • 5. Специальный анализ данных и отчетность
• 3 полезных учебных ресурса по Power Query
  • 1. Учебники
  • 2. Документация
  • 3. Поддержка сообщества
• Последние мысли

Что такое Power Query?

Power Query — это инструмент преобразования и подготовки данных, изначально разработанный Microsoft как отдельная надстройка для Excel в 2010 году для упрощения импорта, преобразования и очистки данных для анализа.

В 2013 году Power Query был официально запущен в качестве надстройки для Excel 2010 и Excel 2013 и быстро завоевал популярность среди пользователей благодаря своей способности подключаться к широкому спектру источников данных и интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу.

Успех Power Query побудил Microsoft включить его в качестве встроенной функции в Excel 2016 и последующие версии, сделав его доступным для еще более широкой аудитории.

На протяжении многих лет Microsoft продолжала инвестировать в Power Query, добавляя новые функции и улучшая его производительность, чтобы удовлетворить растущие потребности специалистов по работе с данными.

Сегодня Power Query — это механизм преобразования и подготовки данных, который позволяет беспрепятственно получать доступ к данным и импортировать их из самых разных источников, а затем изменять их форму и управлять ими в соответствии с вашими потребностями.

Его основная функция заключается в подключении к сотням источников данных, импорте данных и последующем применении преобразований, таких как удаление столбцов, изменение типов данных или объединение таблиц.

Затем преобразованные данные можно загрузить в различные продукты Microsoft, такие как Excel, LuckyTemplates , Analysis Services и Dataverse, для дальнейшего анализа, создания отчетов и визуализации.

Но хватит вступительной части. Давайте углубимся в то, что Power Query может сделать для вас в следующем разделе!

Для чего используется Power Query?

Power Query предлагает широкий спектр функций и возможностей, упрощающих процесс работы с данными, в том числе:

1. Возможности подключения : Power Query поддерживает широкий спектр источников данных, включая файлы, базы данных, онлайн-сервисы и настраиваемые соединители, что упрощает пользователям доступ к данным из различных источников и их анализ.

2. Преобразование данных . Благодаря обширной библиотеке встроенных функций преобразования данных Power Query позволяет пользователям выполнять сложные задачи по обработке данных, такие как фильтрация, сортировка, слияние, сводная обработка и агрегирование данных.

3. Язык M : Power Query использует язык M , мощный и гибкий язык сценариев, позволяющий пользователям писать собственные функции и запросы для дальнейшего расширения возможностей преобразования данных.

4. Удобный интерфейс : интуитивно понятный интерфейс Power Query позволяет пользователям с легкостью выполнять задачи по преобразованию данных, не требуя глубоких знаний языков программирования или сценариев.

Теперь, когда мы рассмотрели возможности Power Query, давайте посмотрим, как его настроить в следующем разделе.

Как настроить Power Query?

Хорошо, давайте приступим к самому интересному — настройке Power Query! Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом в области данных или только начинаете погружаться в мир обработки данных, здесь начинается волшебство.

Этот раздел представляет собой пошаговое руководство по настройке и запуску Power Query в Excel и LuckyTemplates. Мы расскажем, как открыть Power Query и настроить рабочее пространство, чтобы вы были готовы приступить к очистке, формированию и работе со своими данными.

Так что пристегнитесь, и к концу этого у вас будет все готово, чтобы заставить Power Query творить чудеса с вашими данными. Давайте погрузимся!

Системные Требования

Чтобы эффективно использовать Power Query, убедитесь, что ваша система соответствует следующим требованиям:

1. Microsoft Excel : Excel 2010 или более поздней версии с установленной надстройкой Power Query (для Excel 2010 и 2013) или Excel 2016 и более поздней версии со встроенными функциями Power Query.

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop или служба LuckyTemplates с интегрированным Power Query.

Процесс установки Power Query для Excel и LuckyTemplates

Прежде чем вы сможете начать использовать Power Query, мы должны убедиться, что вы настроили его и готовы к внедрению в Excel и LuckyTemplates. Но не переживайте — это довольно простой процесс!

В этом разделе мы расскажем вам о каждом шаге, чтобы настроить и запустить Power Query как в Excel, так и в LuckyTemplates.

1. Установка Power Query в Excel

Для пользователей с Excel 2016 или более поздней версии Power Query встроен и доступен через вкладку «Данные» на ленте Excel. Power Query известен как «Получить и преобразовать» в Excel.

Для пользователей Excel 2010 или Excel 2013 необходимо установить Power Query как надстройку:

1. Если вы используете Excel 2010, узнайте, какую версию вы используете и является ли она 32- или 64-разрядной.

2. Посетите центр загрузки Microsoft и загрузите надстройку Power Query для вашей конкретной версии Excel.

3. Выберите нужную версию надстройки из списка.

4. Запустите загруженный установщик, чтобы установить надстройку Power Query.

5. Следуйте инструкциям на экране, чтобы завершить установку.

6. Open Excel, navigate to the “File” tab, then click on “Options.”

4. In the “Excel Options” dialog box, click on “Add-Ins” in the left pane. In the “Manage” drop-down list at the bottom of the dialog box, select “COM Add-ins” and click “Go.”

In the “COM Add-Ins” dialog box, check the box next to “Microsoft Power Query for Excel” and click “OK,” and that’s it! Power Query should now be available in Excel.

2. Power Query Installation in LuckyTemplates

For LuckyTemplates users, Power Query is already integrated into the LuckyTemplates Desktop application and can be accessed through the “Home” tab in the LuckyTemplates ribbon.

Here’s how you can access Power Query in LuckyTemplates:

1. Open LuckyTemplates Desktop: Launch LuckyTemplates Desktop on your computer. If you do not have it installed, you can download it from the official Microsoft website.

2. Get Data: On the Home ribbon, click on “Transform data” and this will open the Power Query Editor.

3. Choose a Data Source: From the Power Query Editor, select the type of data source you wish to connect to. You can choose from a wide range of options, such as databases, Excel files, Web pages, APIs, and more.

4. Connect to Data Source: Follow the prompts to connect to your selected data source. This may involve navigating to a file or inputting a URL, server name, or other connection details, depending on the type of data source.

5. Load Data: After connecting to the data source, you will be presented with a Navigator window where you can select the specific tables or elements you wish to import. Click “Load” to import the data directly into LuckyTemplates, or click “Edit” to open Power Query Editor and transform the data before loading.

6. Power Query Editor: In the Power Query Editor, you can perform a wide range of data transformation tasks, such as filtering and sorting data, merging and appending queries, creating calculated columns, and much more. After you’ve made your transformations, click “Close & Apply” to apply the changes and load the data into LuckyTemplates.

Remember, every step you take in Power Query is recorded, and you can always go back and modify these steps as needed!

How to Use the Power Query User Interface

So, you’ve got Power Query installed and ready to go — awesome! Now, let’s make sure you know your way around.

In this section, we’re going to explore the Power Query user interface, your command center for all things data transformation. We’ll break down the different parts of the interface and show you how to navigate it like a pro.

1. Navigation and Main Components

Power Query’s user interface is designed to be intuitive and user-friendly, making it easy for users to navigate and perform tasks within the tool. The main components of the Power Query interface include:

1. Ribbon: Located at the top of the screen, the ribbon contains various tabs and commands for performing common data transformation tasks, such as connecting to data sources, applying filters, and merging queries.

2. Queries pane: Located on the left side of the screen, the Queries pane displays a list of all the queries in your workbook or LuckyTemplates report. You can use this pane to manage, organize, and navigate your queries.

3. Data preview: In the center of the screen, the data preview displays a sample of the data from the selected query, allowing you to review and interact with the data as you apply transformations.

2. Query Editor

The Query Editor is the primary workspace for creating and editing queries in Power Query. It provides a visual interface for applying data transformations and shaping your data to meet your analysis needs.

Key features of the Query Editor include:

1. Column and row operations: You can easily add, remove, rename, reorder, and split columns or filter, sort, and remove rows using the Query Editor.

2. Applied Steps pane: Located on the right side of the screen, the Applied Steps pane displays a list of all the transformations applied to the selected query. You can use this pane to review, modify, reorder, or delete individual steps.

3. Context menus: Right-clicking on columns, rows, or cells in the data preview will display context menus with relevant transformation options, allowing you to quickly apply transformations without navigating through the ribbon.

3. Applied Steps Pane

The Applied Steps pane is a handy component of the Power Query interface, as it provides a clear, step-by-step view of the transformations applied to your data.

This pane allows you to:

1. Review the transformation history: The Applied Steps pane displays a chronological list of all transformations applied to the selected query, making it easy to review and understand the data transformation process.

2. Modify existing steps: By clicking on a step in the Applied Steps pane, you can modify the associated transformation or change its settings, updating the data preview accordingly.

3. Reorder or delete steps: You can drag and drop steps within the Applied Steps pane to change their order or use the “X” button next to a step to delete it from the query.

4. Formula Bar and Advanced Editor

Power Query provides two additional features for users who prefer working with the M language directly:

1. Formula Bar: Located above the data preview, the Formula Bar displays the M language formula for the selected transformation step. You can edit the formula directly in the Formula Bar to modify the transformation, and the changes will be reflected in the data preview.

2. Advanced Editor: Accessible from the “View” tab in the ribbon, the Advanced Editor allows you to view and edit the entire M language script for the selected query. This feature is particularly useful for advanced users who want to write custom functions, create complex queries, or optimize their M language code.

By understanding and utilizing Power Query’s user interface and its various components, you can efficiently perform data transformation tasks and shape your data to meet your analysis needs.

Next, we take a look at how you can connect to different data sources using Power Query. Let’s go!

How Do You Connect to Data Sources Using Power Query?

Power Query’s strength lies in its ability to connect to data sources, making it easy for you to access and analyze data from multiple platforms and formats.

In this section, we’ll discuss the process of connecting to different data sources using Power Query and explore some common connection options.

1. Connecting to File-Based Data Sources

Power Query supports several file formats, including Excel, CSV, XML, JSON, and text files. To connect to a file-based data source:

1. In Excel or LuckyTemplates, click on the “Data” tab in the ribbon (for Excel) or the “Home” tab (for LuckyTemplates).

2. Choose “Get Data” and then select the appropriate file type from the “File” category.

3. Browse to the location of the file on your computer or network, and click “Open” to establish a connection.

2. Connecting to Database Data Sources

Power Query can connect to databases like SQL Server, Access, Oracle, MySQL, and PostgreSQL. To connect to a database:

1. In Excel or LuckyTemplates, click on the “Data” tab in the ribbon (for Excel) or the “Home” tab (for LuckyTemplates).

2. Choose “Get Data” and then select the appropriate database type from the “Database” category.

3. Enter the required connection information, such as server name, database name, and authentication credentials, and click “Connect” to establish a connection.

3. Connecting to Online Services and APIs

Power Query can also connect to online services, such as SharePoint, Salesforce, OData feeds, REST APIs, or even a website. To connect to an online service or API:

1. In Excel or LuckyTemplates, click on the “Data” tab in the ribbon (for Excel) or the “Home” tab (for LuckyTemplates).

2. Choose “Get Data” and then select the appropriate service or API from the “Online Services” or “Other” category.

3. Provide the required connection information, such as the URL, API key, or authentication credentials, and click “Connect” to establish a connection.

4. Creating Custom Connectors

If Power Query does not natively support a specific data source, you can create a custom connector to extend its functionality. Custom connectors are developed using the Power Query SDK and the M language and can be shared with other users.

To create a custom connector:

1. Download and install the Power Query SDK from the Visual Studio Marketplace.

2. Open Visual Studio, create a new Power Query Connector project, and follow the project template to develop your custom connector.

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 — это мощный инструмент, предназначенный для преобразования и подготовки данных. По своей сути механизм обработки данных Power Query работает на языке M.

M — это функциональный язык, специально предназначенный для преобразования и формирования данных из различных источников в желаемый результат.

Язык M используется для выражения коллажей данных и операций, выполняемых в Power Query. Хотя Power Query поставляется с удобным графическим интерфейсом, понимание языка M обеспечивает дополнительную гибкость при работе со сложными задачами преобразования данных.

Для тех, кто хочет глубже погрузиться в функциональность и синтаксис M, доступно множество функций, каждая из которых предназначена для определенной цели. Некоторые общие функции языка Power Query M включают в себя:

• Table.AddColumn — добавляет в таблицу новый столбец с указанными именами и значениями.

• Table.SelectRows — фильтрует строки в таблице на основе определенного условия.

• Table.Join — объединяет строки двух таблиц с использованием указанного условия соединения.

• List.Sum — возвращает сумму всех чисел в списке.

В дополнение к этим функциям Power Query предоставляет расширенный редактор, в котором пользователи могут получить доступ и изменить базовый M-скрипт для своего запроса. Этот редактор позволяет пользователю точно настраивать преобразования и применять пользовательские функции по мере необходимости.

По мере того, как Power Query и язык M продолжают развиваться, расширяются его возможности и расширяется диапазон поддерживаемых источников данных.

Возможность использовать язык M в сочетании с удобным интерфейсом Power Query открывает двери для более сложных, эффективных и настраиваемых преобразований данных.

Чтобы узнать больше о том, как использовать Power Query и язык M, посмотрите видео ниже:

5 реальных случаев использования Power Query

Power Query можно применять к широкому спектру реальных сценариев.

В этом разделе мы обсудим некоторые распространенные варианты использования Power Query в реальном мире и покажем вам его практическое применение и преимущества.

1. Очистка данных и предварительная обработка

Одним из наиболее распространенных вариантов использования Power Query является очистка и предварительная обработка данных. Вы можете использовать Power Query для:

1. Удалите ненужные столбцы или строки из наборов данных, чтобы в анализе использовались только релевантные данные.

2. Разделяйте или объединяйте столбцы, чтобы создавать новые поля данных или консолидировать информацию.

3. Стандартизируйте форматы данных, такие как дата и время, валюта или заглавные буквы, чтобы обеспечить согласованность в наборе данных.

4. Выявляйте и обрабатывайте отсутствующие или ошибочные значения данных, либо заменяя их значениями по умолчанию, либо удаляя затронутые записи.

2. Консолидация и преобразование данных

Если вы хотите консолидировать и преобразовывать данные из нескольких источников, не ищите дальше. Некоторые реальные приложения Power Query в этой области включают:

1. Объединение данных из нескольких файлов, таких как книги Excel или файлы CSV, в единый набор данных для анализа.

2. Интеграция данных из различных баз данных, API или онлайн-сервисов, таких как Salesforce, SharePoint или Google Analytics, для создания единого представления данных вашей организации.

3. Выполнение сложных преобразований данных, таких как сводное и обратное преобразование, агрегирование или группировка, для преобразования данных в соответствии с конкретными аналитическими требованиями.

4. Объединение или добавление наборов данных для создания отношений между различными источниками данных или расширения области анализа.

3. Проверка данных и обеспечение качества

Power Query можно использовать для проверки данных и задач обеспечения качества, чтобы убедиться, что ваши данные точны, полны и надежны. Вот некоторые примеры:

1. Внедрение правил проверки данных, таких как проверка диапазона, сопоставление с образцом или пользовательская логика, для выявления и исправления ошибок ввода данных.

2. Сравнение и согласование данных из разных источников, например сверка данных о транзакциях с банковскими выписками или сравнение данных о продажах в разных системах.

3. Обнаружение и исследование аномалий данных, выбросов или несоответствий для выявления потенциальных проблем в ваших данных или бизнес-процессах.

4. Автоматизация проверки качества данных и создание отчетов о проверке для мониторинга и поддержания качества данных с течением времени.

4. Автоматизация и планирование процессов обновления данных

Если вы хотите автоматизировать и запланировать процессы обновления данных, чтобы гарантировать, что ваши анализы и отчеты основаны на самой последней информации, Power Query может стать решением. Некоторые практические приложения в этой области включают:

1. Автоматизация извлечения и преобразования данных из API или онлайн-сервисов, таких как ежедневные обновления обменного курса или ежемесячные данные о продажах.

2. Планирование периодического обновления данных в LuckyTemplates или Excel для поддержания актуальности и актуальности отчетов и информационных панелей.

3. Интеграция Power Query с такими инструментами, как Power Automate или Azure Data Factory, для создания сложных рабочих процессов данных, которые автоматически обновляют и предварительно обрабатывают данные по мере необходимости.

5. Специальный анализ данных и отчетность

Power Query можно использовать для специального анализа данных и создания отчетов, что позволяет быстро исследовать и анализировать данные без необходимости сложного моделирования данных или программирования. Вот некоторые примеры использования специального анализа и создания отчетов:

1. Извлечение и обобщение данных из файлов журналов, ответов на опросы или пользовательского контента для быстрого анализа и принятия решений.

2. Создание настраиваемых отчетов или визуализаций на основе конкретных бизнес-вопросов или требований, не полагаясь на готовые шаблоны или информационные панели.

3. Выполнение исследовательского анализа данных для выявления тенденций, закономерностей или взаимосвязей в ваших данных, которые могут помочь в дальнейших исследованиях или расследованиях.

Эти примеры использования из реальной жизни демонстрируют универсальность и мощь Power Query как инструмента подготовки и анализа данных, способного решать широкий спектр сценариев и требований в различных отраслях и приложениях.

Конечно, как и с любой технологией, есть кривая обучения. Чтобы помочь вам на пути к мастерству в Power Query, мы собрали несколько полезных ресурсов в следующем разделе!

3 полезных учебных ресурса по Power Query

В этом разделе мы обсудим некоторые полезные ресурсы для изучения и эффективного использования Power Query. Эти ресурсы будут разделены на учебные пособия , документацию и поддержку сообщества .

1. Учебники

Для тех, кто не знаком с Power Query или хочет улучшить свои навыки, в Интернете доступно множество руководств. Эти руководства могут помочь пользователям понять, как импортировать, преобразовывать и комбинировать данные из различных источников. Некоторые популярные веб-сайты с учебными пособиями по Power Query включают:

• LuckyTemplates

• Майкрософт учиться

Эти учебные пособия варьируются от начального до продвинутого уровня и содержат ценную информацию и практические примеры, помогающие пользователям освоить Power Query.

2. Документация

Официальная документация — отличный ресурс для более глубокого понимания функций и функций Power Query. Следующие ссылки можно использовать для доступа к подробной документации по различным темам, связанным с Power Query:

• Документация по Power Query

• Справочник по языку M

Эти ресурсы поддерживаются корпорацией Майкрософт и содержат исчерпывающую информацию обо всем, от начала работы с Power Query до передовых методов преобразования и подготовки данных.

3. Поддержка сообщества

При работе с Power Query у пользователей могут возникнуть вопросы или проблемы, не описанные напрямую в официальной документации или руководствах. В таких случаях поддержка сообщества может быть неоценимой.

Существуют различные форумы и интернет-сообщества, где пользователи Power Query могут задавать вопросы, делиться знаниями и сотрудничать с другими. Некоторые популярные платформы сообщества Power Query:

• Сообщество LuckyTemplates

• Сообщество Microsoft Excel

• Сообщество Power Query на Reddit

Эти платформы сообщества позволяют пользователям обращаться за помощью к опытным специалистам, делиться решениями и быть в курсе последних событий в мире Power Query.

Последние мысли

И вот оно! Power Query во всей своей красе похож на мастера ваших личных данных. Все дело в очистке, формировании и преобразовании необработанных данных во что-то значимое прямо из Excel или LuckyTemplates.

Power Query стал незаменимым инструментом как для специалистов по данным, так и для энтузиастов, предоставляя мощное и удобное решение для задач подготовки и преобразования данных.

Его универсальность и интеграция с экосистемой Microsoft, включая Excel, LuckyTemplates и более широкую платформу Power Platform, делают его идеальным выбором для обработки данных из различных источников, форматов и сложности.

Итак, не будьте новичком в Power Query. Это друг, которого вы захотите держать рядом в своем путешествии по данным. Продолжайте исследовать, оставайтесь любопытными и помните, что данные хороши ровно настолько, насколько вы можете с ними что-то делать. Удачных запросов!