什麼是 Power Query：數據分析分步指南

在 Excel 或 LuckyTemplates 中執行重複性任務的想法是否會讓您筋疲力盡？Power Query 是一個解決方案！它是Excel、LuckyTemplates 和其他應用程序中可用的工具，可讓你收集、合併和轉換數據。

Power Query 是 Microsoft 製作的數據提取和轉換工具，可幫助用戶連接、清理和準備來自各種來源的數據。它適用於各種 Microsoft 產品和服務，允許在無代碼、用戶友好的環境中進行無縫數據檢索和操作。

這篇內容全面的文章旨在深入了解 Power Query、其歷史、功能和用例，並指導讀者完成設置和使用該工具轉換數據的過程。

到最後，您將具備在工作中充分利用 Power Query 的全部潛力所需的知識和技能。

讓我們開始吧！

目錄

• 什麼是電源查詢？
• Power Query 的用途是什麼？
• 如何設置 Power Query？
  • 系統要求
  • Excel 和 LuckyTemplates 的 Power Query 安裝過程
    • 1.Excel中的Power Query安裝
    • 2.LuckyTemplates中的Power Query安裝
• 如何使用 Power Query 用戶界面
  • 一、導航及主要部件
  • 2.查詢編輯器
  • 3. 應用步驟面板
  • 4.公式欄和高級編輯器
• 如何使用 Power Query 連接到數據源？
  • 1. 連接到基於文件的數據源
  • 2.連接到數據庫數據源
  • 3. 連接到在線服務和 API
  • 4. 創建自定義連接器
• 如何將 Power Query 與其他工具集成？
  • 1.與Excel整合
  • 2. 與 LuckyTemplates Desktop 集成
  • 3. 與 Power Automate 集成
  • 4. 與 Azure 數據工廠集成
  • 5. 與自定義應用程序和服務的集成
• Power Query 與 SQL 相同嗎？
  • 什麼是 SQL？
  • 比較 Power Query 和 SQL
    • 1. 目的和用例
    • 2. 用戶友好性
    • 3. 數據來源和格式
    • 4. 與其他工具的集成
    • 5. 語言和句法
• 什麼是 Power Query M 語言？
• 5 個真實的 Power Query 用例
  • 1. 數據清洗與預處理
  • 2. 數據整合與轉換
  • 3. 數據驗證和質量保證
  • 4. 自動化和調度數據刷新過程
  • 5. 臨時數據分析和報告
• 3 個有用的 Power Query 學習資源
  • 1.教程
  • 2.文檔
  • 3.社區支持
• 最後的想法

什麼是電源查詢？

Power Query 是一種數據轉換和準備工具，最初由 Microsoft 在 2010 年作為 Excel 的獨立加載項開發，用於簡化導入、轉換和清理數據以進行分析。

2013 年，Power Query 作為 Excel 2010 和 Excel 2013 的加載項正式推出，並以其連接廣泛數據源的能力和直觀的用戶界面迅速受到用戶的歡迎。

Power Query 的成功促使微軟將其作為內置功能整合到 Excel 2016 及後續版本中，讓更多的用戶可以使用它。

多年來，Microsoft 繼續投資 Power Query，添加新功能並改進其性能以滿足數據專業人員不斷增長的需求。

今天的 Power Query 是一種數據轉換和數據準備引擎，使您能夠無縫訪問和導入來自各種來源的數據，然後重塑和操作它以滿足您的需要。

它的主要功能是連接到數百個數據源，導入數據，然後應用轉換，例如刪除列、更改數據類型或合併表。

然後可以將轉換後的數據加載到各種 Microsoft 產品中，例如Excel、LuckyTemplates、Analysis Services 和 Dataverse，以進行進一步的分析、報告和可視化。

但這就足夠了。讓我們在下一節中深入了解 Power Query 可以為您做什麼！

Power Query 的用途是什麼？

Power Query 提供了廣泛的特性和功能，可簡化數據處理過程，包括：

1. 連接性：Power Query 支持廣泛的數據源，包括文件、數據庫、在線服務和自定義連接器，使用戶可以輕鬆訪問和分析來自各種來源的數據。

2. 數據轉換：憑藉廣泛的內置數據轉換函數庫，Power Query 允許用戶執行複雜的數據操作任務，例如過濾、排序、合併、旋轉和聚合數據。

3. M 語言：Power Query 使用M 語言，一種強大而靈活的腳本語言，使用戶能夠編寫自定義函數和查詢，以進一步增強數據轉換能力。

4. 用戶友好的界面：Power Query 的直觀界面使用戶能夠輕鬆執行數據轉換任務，而無需廣泛的編程或腳本語言知識。

現在我們已經了解了 Power Query 的功能，讓我們看看如何在下一節中設置它。

如何設置 Power Query？

好吧，讓我們開始有趣的事情——設置 Power Query！無論您是數據專業人士還是剛剛開始涉足數據爭論的世界，這都是神奇的開始。

本部分是在 Excel 和 LuckyTemplates 中啟動和運行 Power Query 的分步指南。我們將介紹如何打開 Power Query 並設置您的工作區，以便您準備好開始清理、調整和處理您的數據。

所以請係好安全帶，到此結束時，您將準備好開始讓 Power Query 使用您的數據創造奇蹟。讓我們開始吧！

系統要求

要有效地使用 Power Query，請確保您的系統滿足以下要求：

1. Microsoft Excel：安裝了 Power Query 加載項的 Excel 2010 或更高版本（適用於 Excel 2010 和 2013），或具有內置 Power Query 功能的 Excel 2016 及更高版本。

2. LuckyTemplates：集成了 Power Query 的 LuckyTemplates Desktop 或 LuckyTemplates 服務。

Excel 和 LuckyTemplates 的 Power Query 安裝過程

在您開始使用 Power Query 之前，我們需要確保您已設置好它並準備好在 Excel 和 LuckyTemplates 中使用。不過別擔心——這是一個非常簡單的過程！

在本節中，我們將引導您完成在 Excel 和 LuckyTemplates 中啟動和運行 Power Query 的每個步驟。

1.Excel中的Power Query安裝

對於使用 Excel 2016 或更高版本的用戶，Power Query 是內置的，可以通過 Excel 功能區中的“數據”選項卡訪問。Power Query 在 Excel 中被稱為“獲取和轉換”。

對於使用 Excel 2010 或 Excel 2013 的用戶，Power Query 需要作為加載項安裝：

1. 如果您使用的是 Excel 2010，請確定您使用的是哪個版本以及它是 32 位還是 64 位

2. 訪問Microsoft 下載中心並下載適用於您的特定 Excel 版本的 Power Query 加載項。

3. 從列表中選擇正確的加載項版本

4. 運行下載的安裝程序以安裝 Power Query 加載項

5.按照屏幕上的說明完成安裝

6. 打開 Excel，導航到“文件”選項卡，然後單擊“選項”。

4. 在“Excel 選項”對話框中，單擊左窗格中的“加載項”。在對話框底部的“管理”下拉列表中，選擇“COM 加載項”並單擊“開始”。

在“COM 加載項”對話框中，選中“Microsoft Power Query for Excel”旁邊的框，然後單擊“確定”，就這樣！Power Query 現在應該可以在 Excel 中使用。

2.LuckyTemplates中的Power Query安裝

對於 LuckyTemplates 用戶，Power Query 已經集成到 LuckyTemplates Desktop 應用程序中，可以通過 LuckyTemplates 功能區中的“主頁”選項卡訪問。

以下是在 LuckyTemplates 中訪問 Power Query 的方法：

1.打開 LuckyTemplates Desktop：在您的計算機上啟動 LuckyTemplates Desktop。如果您沒有安裝它，您可以從微軟官方網站下載它。

2.獲取數據：在主頁功能區上，單擊“轉換數據”，這將打開 Power Query 編輯器。

3.選擇數據源：從 Power Query 編輯器中，選擇您希望連接的數據源類型。您可以從廣泛的選項中進行選擇，例如數據庫、Excel 文件、網頁、API 等等。

4.連接到數據源：按照提示連接到您選擇的數據源。這可能涉及導航到文件或輸入 URL、服務器名稱或其他連接詳細信息，具體取決於數據源的類型。

5.加載數據：連接到數據源後，您將看到一個導航器窗口，您可以在其中選擇要導入的特定表或元素。單擊“加載”將數據直接導入 LuckyTemplates，或單擊“編輯”打開 Power Query 編輯器並在加載前轉換數據。

6. Power Query Editor：在 Power Query Editor 中，您可以執行範圍廣泛的數據轉換任務，例如篩选和排序數據、合併和附加查詢、創建計算列等等。完成轉換後，單擊“關閉並應用”以應用更改並將數據加載到 LuckyTemplates 中。

請記住，您在 Power Query 中執行的每個步驟都會被記錄下來，您可以隨時返回並根據需要修改這些步驟！

如何使用 Power Query 用戶界面

所以，您已經安裝了 Power Query 並準備就緒 - 太棒了！現在，讓我們確保您知道自己的出路。

在本節中，我們將探索 Power Query 用戶界面，它是您進行所有數據轉換的指揮中心。我們將分解界面的不同部分，並向您展示如何像專業人士一樣瀏覽它。

一、導航及主要部件

Power Query 的用戶界面設計直觀且用戶友好，使用戶可以輕鬆地在工具中導航和執行任務。Power Query 界面的主要組件包括：

1. 功能區：位於屏幕頂部，功能區包含用於執行常見數據轉換任務的各種選項卡和命令，例如連接到數據源、應用過濾器和合併查詢。

2. 查詢窗格：位於屏幕左側，查詢窗格顯示工作簿或 LuckyTemplates 報表中所有查詢的列表。您可以使用此窗格來管理、組織和導航您的查詢。

3. 數據預覽：在屏幕中央，數據預覽顯示所選查詢的數據樣本，使您可以在應用轉換時查看數據並與之交互。

2.查詢編輯器

查詢編輯器是在 Power Query 中創建和編輯查詢的主要工作區。它提供了一個可視化界面，用於應用數據轉換和調整數據以滿足您的分析需求。

查詢編輯器的主要功能包括：

1. 列和行操作：您可以使用查詢編輯器輕鬆添加、刪除、重命名、重新排序和拆分列，或者過濾、排序和刪除行。

2. Applied Steps 窗格：位於屏幕右側，Applied Steps 窗格顯示應用於所選查詢的所有轉換的列表。您可以使用此窗格查看、修改、重新排序或刪除各個步驟。

3. 上下文菜單：右鍵單擊數據預覽中的列、行或單元格將顯示帶有相關轉換選項的上下文菜單，使您無需在功能區中導航即可快速應用轉換。

3. 應用步驟面板

Applied Steps 窗格是 Power Query 界面的一個方便組件，因為它提供了應用到數據的轉換的清晰、逐步的視圖。

此窗格允許您：

1. 查看轉換歷史：“應用步驟”窗格顯示應用到所選查詢的所有轉換的時間順序列表，便於查看和理解數據轉換過程。

2. 修改現有步驟：通過單擊“應用步驟”窗格中的步驟，您可以修改關聯的轉換或更改其設置，從而相應地更新數據預覽。

3. 重新排序或刪除步驟：您可以在 Applied Steps 窗格中拖放步驟以更改其順序，或使用步驟旁邊的“X”按鈕將其從查詢中刪除。

4.公式欄和高級編輯器

Power Query 為喜歡直接使用 M 語言的用戶提供了兩個附加功能：

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.

通過將 Power Query 與 Power Automate 集成，您可以：

1. 通過 Power Automate 中的事件或計劃觸發，在 Power Query 中自動執行數據刷新過程。

2. 使用 Power Automate 連接器將轉換後的數據從 Power Query 導出到其他應用程序，例如 SharePoint、OneDrive 或 SQL Server。

3. 創建包含 Power Query 數據轉換以及來自其他應用程序和服務的操作的多步驟工作流。

4. 與 Azure 數據工廠集成

Azure 數據工廠是一種基於雲的數據集成服務，可讓你創建、計劃和管理數據管道。

通過將 Power Query 與 Azure 數據工廠集成，您可以：

1. 將 Power Query 數據轉換合併為 Azure 數據工廠管道的一部分，使你能夠在將數據加載到數據存儲或分析服務之前對其進行預處理和清理。

2. 在 Azure 數據工廠中安排和自動化 Power Query 數據轉換以及其他數據移動和轉換活動。

3. 利用 Azure 數據工廠的監控和警報功能來跟踪 Power Query 數據轉換的進度和性能。

5. 與自定義應用程序和服務的集成

Power Query 還可以使用 Power Query SDK 和 M 語言與自定義應用程序和服務集成。

通過開發自定義連接器或在您的應用程序中嵌入 Power Query 功能，您可以：

1. 使用戶能夠連接到 Power Query 本身不支持的專有數據源或 API。

2. 將 Power Query 數據轉換功能直接嵌入到應用程序的用戶界面中，為用戶提供無縫體驗。

3. 利用 M 語言和 Power Query SDK 來創建特定於應用程序要求的自定義函數或轉換。

通過將 Power Query 與其他工具和平台集成，您可以創建一個簡化且高效的數據分析工作流，以利用每個工具的優勢並增強整體功能。

Power Query 與 SQL 相同嗎？

Power Query 和 SQL（結構化查詢語言）都用於數據操作和檢索，但它們服務於不同的目的並以不同的方式運行。

在本節中，我們將探討 Power Query 和 SQL 之間的異同，並幫助您了解何時在數據分析工作流中使用每種工具。

什麼是 SQL？

SQL 是一種特定於領域的語言，專為管理和查詢關係數據庫而設計。它允許用戶以結構化和高效的方式創建、讀取、更新和刪除數據。

自 1970 年代以來， SQL一直是使用關係數據庫的標準語言，並廣泛應用於各種數據庫管理系統 (DBMS)，例如 MySQL、SQL Server、Oracle 和 PostgreSQL。

比較 Power Query 和 SQL

讓我們做一些比較和對比！Power Query與 SQL 相比如何？

在本節中，我們將並排放置 Power Query 和 SQL，以了解它們的不同之處以及各自的亮點。讓我們開始吧！

1. 目的和用例

雖然 Power Query 和 SQL 都用於數據操作和檢索，但它們適用於不同的用例。

Power Query是一種數據轉換和集成工具，主要側重於清理、重塑和組合來自各種來源的數據。

另一方面，SQL是專門為查詢和管理關係數據庫而設計的語言。

2. 用戶友好性

Power Query以其用戶友好的界面和直觀的功能而聞名，使具有不同技術專業水平的用戶都可以使用它。

SQL雖然功能強大，但需要用戶對關係數據庫和 SQL 語言本身有更深入的了解。

3. 數據來源和格式

Power Query支持範圍廣泛的數據源和格式，包括關係數據庫、平面文件（例如 CSV、Excel）和基於 Web 的源（例如 API、網頁）。

相比之下，SQL僅限於查詢存儲在關係數據庫中的數據。

4. 與其他工具的集成

Power Query與 Microsoft 生態系統緊密集成，包括 Excel、LuckyTemplates 和 Power Platform。

SQL雖然在各種 DBMS 中廣泛採用，但不提供與數據分析和可視化工具相同級別的無縫集成。

5. 語言和句法

Power Query使用 M 語言（一種區分大小寫的函數式語言）來表達數據轉換。

SQL有自己獨特的語法，基於關鍵字、子句和表達式的組合。

說到 M 語言，我們下一節就來快速了解一下它能為您做什麼！

什麼是 Power Query M 語言？

Power Query 是專為數據轉換和準備而設計的強大工具。Power Query 的數據操作引擎的核心是運行在M 語言上。

M 是一種函數式語言，專門用於將來自各種來源的數據轉換和整形為所需的輸出。

M 語言用於表達在 Power Query 中執行的數據混搭和操作。儘管 Power Query 帶有用戶友好的圖形界面，但理解 M 語言可以在處理複雜的數據轉換任務時提供額外的靈活性。

對於那些尋求更深入地研究 M 的功能和語法的人來說，有大量可用的函數，每個函數都有特定的用途。Power Query M語言中的一些常用函數包括：

• Table.AddColumn – 將具有指定名稱和值的新列添加到表中。

• Table.SelectRows – 根據特定條件過濾表中的行。

• Table.Join – 使用指定的連接條件合併兩個表的行。

• List.Sum – 返回列表中所有數字的總和。

除了這些功能之外，Power Query 還提供了一個高級編輯器，用戶可以在其中訪問和修改其查詢的基礎 M 腳本。該編輯器使用戶能夠微調轉換並根據需要應用自定義函數。

隨著 Power Query 和 M 語言的不斷發展，其功能不斷擴展，其支持的數據源範圍也在不斷擴大。

將 M 語言與 Power Query 的用戶友好界面結合使用的能力為更高級、更高效和可自定義的數據轉換打開了大門。

要了解有關如何使用 Power Query 和 M 語言的更多信息，請觀看以下視頻：

5 個真實的 Power Query 用例

Power Query 可應用於廣泛的現實場景。

在本節中，我們將討論 Power Query 的一些常見實際用例，並向您展示其實際應用和優勢。

1. 數據清洗與預處理

Power Query 最常見的用例之一是數據清理和預處理。您可以利用 Power Query 來：

1. 從數據集中刪除不需要的列或行，確保在分析中僅使用相關數據。

2. 拆分或合併列以創建新的數據字段或合併信息。

3. 標準化數據格式，例如日期和時間、貨幣或文本大寫，以確保整個數據集的一致性。

4. 通過用默認值替換它們或刪除受影響的記錄來識別和處理丟失或錯誤的數據值。

2. 數據整合與轉換

如果您想整合和轉換來自多個來源的數據，那就別無所求。Power Query 在該領域的一些實際應用包括：

1. 將來自多個文件（例如 Excel 工作簿或 CSV 文件）的數據合併到一個數據集中進行分析。

2. 集成來自各種數據庫、API 或在線服務（例如 Salesforce、SharePoint 或 Google Analytics）的數據，以創建組織數據的統一視圖。

3. 執行複雜的數據轉換，例如透視、逆透視、聚合或分組，以重塑數據以滿足特定的分析要求。

4. 合併或附加數據集以創建不同數據源之間的關係或擴展分析範圍。

3. 數據驗證和質量保證

Power Query 可用於執行數據驗證和質量保證任務，以確保您的數據準確、完整和可靠。一些例子包括：

1. 實施數據驗證規則，例如範圍檢查、模式匹配或自定義邏輯，以識別和更正數據輸入錯誤。

2. 比較和協調來自不同來源的數據，例如根據銀行報表驗證交易數據或比較不同系統的銷售數據。

3. 檢測和調查數據異常、異常值或不一致，以識別數據或業務流程中的潛在問題。

4. 自動執行數據質量檢查並生成驗證報告，以隨著時間的推移監控和維護數據質量。

4. 自動化和調度數據刷新過程

如果您希望自動化和安排數據刷新過程以確保您的分析和報告基於最新信息，那麼 Power Query 可能是一個解決方案。該領域的一些實際應用包括：

1. 自動檢索和轉換來自 API 或在線服務的數據，例如每日匯率更新或每月銷售數據。

2. 在 LuckyTemplates 或 Excel 中安排定期數據刷新，以使報告和儀表板保持最新和相關。

3. 將 Power Query 與 Power Automate 或 Azure 數據工廠等工具集成，創建複雜的數據工作流，根據需要自動刷新和預處理數據。

5. 臨時數據分析和報告

Power Query 可用於臨時數據分析和報告任務，使您無需複雜的數據建模或編程即可快速探索和分析數據。臨時分析和報告用例的一些示例包括：

1. 從日誌文件、調查響應或用戶生成的內容中提取和匯總數據，以便快速獲得洞察力和做出決策。

2. 根據特定的業務問題或要求創建自定義報告或可視化，而不依賴於預先構建的模板或儀表板。

3. 執行探索性數據分析以確定數據中的趨勢、模式或關係，從而為進一步的研究或調查提供信息。

這些真實世界的用例展示了 Power Query 作為數據準備和分析工具的多功能性和強大功能，能夠滿足各種行業和應用程序的各種場景和要求。

當然，與任何技術一樣，有一個學習曲線。為了幫助你掌握 Power Query，我們在下一節中整理了一些有用的資源！

3 個有用的 Power Query 學習資源

在本節中，我們將討論一些有助於有效學習和使用 Power Query 的資源。這些資源將分為教程、文檔和社區支持。

1.教程

對於 Power Query 的新手或想提高技能的人，可以在線獲得大量教程。這些教程可以幫助用戶了解如何導入、轉換和合併來自各種來源的數據。Power Query 教程的一些熱門網站包括：

• 幸運模板

• 微軟學習

這些教程從初級到高級，提供了有價值的見解和實際示例，幫助用戶精通 Power Query。

2.文檔

官方文檔是深入了解 Power Query 特性和功能的重要資源。以下鏈接可用於訪問與 Power Query 相關的各種主題的詳細文檔：

• Power Query 文檔

• M語言參考

這些資源由 Microsoft 維護，提供從 Power Query 入門到數據轉換和準備的高級技術的所有內容的全面信息。

3.社區支持

使用 Power Query 時，用戶可能會遇到官方文檔或教程中未直接解決的問題或挑戰。在這種情況下，社區支持可能是無價的。

Power Query 用戶可以在各種論壇和在線社區中提出問題、分享知識以及與他人協作。一些流行的 Power Query 社區平台是：

• LuckyTemplates 社區

• Microsoft Excel 社區

• Reddit上的 Power Query 社區

這些社區平台允許用戶向經驗豐富的專業人士尋求幫助、共享解決方案並隨時了解 Power Query 領域的最新發展。

最後的想法

你有它！Power Query，在其所有的榮耀中，就像您的個人數據嚮導。這一切都是關於直接從 Excel 或 LuckyTemplates 清理、調整原始數據並將其轉換為有意義的內容。

Power Query 已成為數據專業人士和愛好者不可或缺的工具，為數據準備和轉換任務提供了強大且用戶友好的解決方案。

它的多功能性和與 Microsoft 生態系統（包括 Excel、LuckyTemplates 和更廣泛的 Power Platform）的集成，使其成為處理來自各種來源、格式和復雜性的數據的首選。

所以，不要對 Power Query 感到陌生。它是您希望在數據之旅中保持親密關係的朋友。繼續探索，保持好奇，並記住，數據的好壞取決於你能用它做什麼。查詢愉快！