Hvad er Power Query: En trin-for-trin vejledning til dataanalyse

Trætter tanken om at udføre gentagne opgaver i Excel eller LuckyTemplates dig bare ud? Power Query er en løsning! Det er et værktøj tilgængeligt i , LuckyTemplates og andre apps, der lader dig indsamle, kombinere og transformere data.

Power Query er et dataekstraktions- og transformationsværktøj lavet af Microsoft for at hjælpe brugere med at forbinde, rense og forberede data fra forskellige kilder. Det er tilgængeligt på tværs af forskellige Microsoft-produkter og -tjenester, hvilket giver mulighed for problemfri datahentning og manipulation i et kodefrit, brugervenligt miljø.

Denne omfattende artikel har til formål at give en dybdegående forståelse af Power Query, dets historie, funktioner og brugssager, samt at guide læsere gennem processen med at opsætte og bruge værktøjet til at transformere data.

Til sidst vil du være godt udstyret med den viden og de færdigheder, der er nødvendige for at udnytte det fulde potentiale af Power Query i dit arbejde.

Lad os komme igang!

Indholdsfortegnelse

• Hvad er Power Query?
• Hvad bruges Power Query til?
• Hvordan opsætter du Power Query?
  • Systemkrav
  • Power Query installationsproces til Excel og LuckyTemplates
    • 1. Power Query Installation i Excel
    • 2. Installation af Power Query i LuckyTemplates
• Sådan bruges Power Query-brugergrænsefladen
  • 1. Navigation og hovedkomponenter
  • 2. Forespørgselseditor
  • 3. Ruden Anvendte trin
  • 4. Formellinje og avanceret editor
• Hvordan opretter du forbindelse til datakilder ved hjælp af Power Query?
  • 1. Tilslutning til filbaserede datakilder
  • 2. Tilslutning til databasedatakilder
  • 3. Tilslutning til onlinetjenester og API'er
  • 4. Oprettelse af brugerdefinerede forbindelser
• Hvordan integrerer du Power Query med andre værktøjer?
  • 1. Integration med Excel
  • 2. Integration med LuckyTemplates Desktop
  • 3. Integration med Power Automate
  • 4. Integration med Azure Data Factory
  • 5. Integration med brugerdefinerede applikationer og tjenester
• Er Power Query det samme som SQL?
  • Hvad er SQL?
  • Sammenligning af Power Query og SQL
    • 1. Formål og brugssager
    • 2. Brugervenlighed
    • 3. Datakilder og formater
    • 4. Integration med andre værktøjer
    • 5. Sprog og syntaks
• Hvad er Power Query M-sproget?
• 5 Real-World Power Query Use Cases
  • 1. Datarensning og forbehandling
  • 2. Datakonsolidering og -transformation
  • 3. Datavalidering og kvalitetssikring
  • 4. Automatisering og planlægning af dataopdateringsprocesser
  • 5. Ad-hoc dataanalyse og rapportering
• 3 Nyttige Power Query læringsressourcer
  • 1. Tutorials
  • 2. Dokumentation
  • 3. Fællesskabsstøtte
• Afsluttende tanker

Hvad er Power Query?

Power Query er et datatransformations- og forberedelsesværktøj, der oprindeligt blev udviklet af Microsoft som et selvstændigt tilføjelsesprogram til Excel i 2010 for at forenkle import, transformation og rensning af data til analyse.

I 2013 blev Power Query officielt lanceret som et tilføjelsesprogram til Excel 2010 og Excel 2013, og det vandt hurtigt popularitet blandt brugerne for dets evne til at oprette forbindelse til en lang række datakilder og dens intuitive brugergrænseflade.

Succesen med Power Query fik Microsoft til at inkorporere den som en indbygget funktion i Excel 2016 og efterfølgende versioner, hvilket gjorde den tilgængelig for et endnu større publikum.

I årenes løb fortsatte Microsoft med at investere i Power Query, tilføjede nye funktioner og forbedre dens ydeevne for at imødekomme dataprofessionelles voksende behov.

Power Query i dag er en datatransformations- og dataforberedelsesmotor, der giver dig mulighed for problemfrit at få adgang til og importere data fra en lang række kilder og derefter omforme og manipulere dem, så de passer til dine behov.

Dens primære funktion er at oprette forbindelse til hundredvis af datakilder, importere dataene og derefter anvende transformationer, såsom at fjerne kolonner, ændre datatyper eller flette tabeller.

De transformerede data kan derefter indlæses i forskellige Microsoft-produkter som , Analysis Services og Dataverse til yderligere analyse, rapportering og visualiseringsformål.

Men det er nok med indledningen. Lad os dykke ned i, hvad Power Query kan gøre for dig i næste afsnit!

Hvad bruges Power Query til?

Power Query tilbyder en bred vifte af funktioner og muligheder, der forenkler processen med at arbejde med data, herunder:

1. Forbindelse : Power Query understøtter en bred vifte af datakilder, herunder filer, databaser, onlinetjenester og brugerdefinerede forbindelser, hvilket gør det nemt for brugere at få adgang til og analysere data fra forskellige kilder.

2. Datatransformation : Med et omfattende bibliotek af indbyggede datatransformationsfunktioner giver Power Query brugere mulighed for at udføre komplekse datamanipulationsopgaver, såsom filtrering, sortering, fletning, pivotering og aggregering af data.

3. M-sprog : Power Query bruger , et kraftfuldt og fleksibelt scriptsprog, der gør det muligt for brugere at skrive brugerdefinerede funktioner og forespørgsler for at forbedre datatransformationskapaciteten yderligere.

4. Brugervenlig grænseflade : Power Querys intuitive grænseflade giver brugerne mulighed for at udføre datatransformationsopgaver med lethed uden at kræve omfattende viden om programmerings- eller scriptsprog.

Nu hvor vi har gennemgået, hvad Power Query kan gøre, lad os tage et kig på, hvordan du kan konfigurere det i næste afsnit.

Hvordan opsætter du Power Query?

Okay, lad os komme ind på de sjove ting - opsætning af Power Query! Uanset om du er en dataproff eller lige er begyndt at dyppe tæerne ind i verden af ​​datastrid, er det her magien begynder.

Dette afsnit er din trin-for-trin guide til at få Power Query op at køre i Excel og LuckyTemplates. Vi dækker, hvordan du åbner Power Query og konfigurerer dit arbejdsområde, så du er klar til at begynde at rense, forme og lege med dine data.

Så spænd op, og ved slutningen af ​​dette, vil du være klar til at begynde at få Power Query til at gøre underværker med dine data. Lad os dykke ned!

Systemkrav

For at bruge Power Query effektivt skal du sikre dig, at dit system opfylder følgende krav:

1. Microsoft Excel : Excel 2010 eller nyere med tilføjelsesprogrammet Power Query installeret (til Excel 2010 og 2013), eller Excel 2016 og nyere med indbygget Power Query-funktionalitet.

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop eller LuckyTemplates service med Power Query integreret.

Power Query installationsproces til Excel og LuckyTemplates

Før du kan begynde at bruge Power Query, skal vi sikre os, at du har den sat op og klar til at rulle i Excel og LuckyTemplates. Lad være med at svede det – det er en ret ligetil proces!

I dette afsnit vil vi lede dig gennem hvert trin for at få Power Query op at køre i både Excel og LuckyTemplates.

1. Power Query Installation i Excel

For brugere med Excel 2016 eller nyere er Power Query indbygget og kan tilgås via fanen "Data" i Excel-båndet. Power Query er kendt som "Get & Transform" i Excel.

For brugere med Excel 2010 eller Excel 2013 skal Power Query installeres som et tilføjelsesprogram:

1. Hvis du bruger Excel 2010, skal du finde ud af, hvilken version du bruger, og om det er 32 eller 64 bit

2. Besøg Microsoft Download Center og download Power Query-tilføjelsesprogrammet til din specifikke version af Excel.

3. Vælg den korrekte version af tilføjelsesprogrammet fra listen

4. Kør det downloadede installationsprogram for at installere Power Query-tilføjelsesprogrammet

5. Følg instruktionerne på skærmen for at fuldføre installationen

6. Åbn Excel, naviger til fanen "Filer", og klik derefter på "Indstillinger".

4. Klik på "Tilføjelser" i venstre rude i dialogboksen "Excel-indstillinger". I rullelisten "Administrer" nederst i dialogboksen skal du vælge "COM-tilføjelser" og klikke på "Go".

Marker afkrydsningsfeltet ud for "Microsoft Power Query for Excel" i dialogboksen "COM-tilføjelsesprogrammer", og klik på "OK", og det er det! Power Query skulle nu være tilgængelig i Excel.

2. Installation af Power Query i LuckyTemplates

For LuckyTemplates-brugere er Power Query allerede integreret i LuckyTemplates Desktop-applikationen og kan tilgås via fanen "Hjem" på LuckyTemplates-båndet.

Sådan får du adgang til Power Query i LuckyTemplates:

1. Åbn LuckyTemplates Desktop : Start LuckyTemplates Desktop på din computer. Hvis du ikke har det installeret, kan du downloade det fra det officielle Microsoft-websted.

2. Hent data : Klik på "Transformer data" på startbåndet, og dette åbner Power Query Editor.

3. Vælg en datakilde : Fra Power Query Editor skal du vælge den type datakilde, du ønsker at oprette forbindelse til. Du kan vælge mellem en lang række muligheder, såsom databaser, Excel-filer, websider, API'er og mere.

4. Opret forbindelse til datakilde : Følg vejledningen for at oprette forbindelse til din valgte datakilde. Dette kan involvere at navigere til en fil eller indtaste en URL, servernavn eller andre forbindelsesdetaljer, afhængigt af typen af ​​datakilde.

5. Indlæs data : Efter at have oprettet forbindelse til datakilden, vil du blive præsenteret for et Navigator-vindue, hvor du kan vælge de specifikke tabeller eller elementer, du ønsker at importere. Klik på "Load" for at importere dataene direkte til LuckyTemplates, eller klik på "Rediger" for at åbne Power Query Editor og transformere dataene før indlæsning.

6. Power Query Editor : I Power Query Editor kan du udføre en lang række datatransformationsopgaver, såsom filtrering og sortering af data, fletning og tilføjelse af forespørgsler, oprettelse af beregnede kolonner og meget mere. Når du har foretaget dine transformationer, skal du klikke på "Luk & Anvend" for at anvende ændringerne og indlæse dataene i LuckyTemplates.

Husk, at hvert trin, du tager i Power Query, registreres, og du kan altid gå tilbage og ændre disse trin efter behov!

Sådan bruges Power Query-brugergrænsefladen

Så du har Power Query installeret og klar til at gå - fantastisk! Lad os nu sørge for, at du kender din vej rundt.

I dette afsnit skal vi udforske Power Query-brugergrænsefladen, dit kommandocenter for alt, hvad der har med datatransformation at gøre. Vi nedbryder de forskellige dele af grænsefladen og viser dig, hvordan du navigerer i den som en professionel.

1. Navigation og hovedkomponenter

Power Querys brugergrænseflade er designet til at være intuitiv og brugervenlig, hvilket gør det nemt for brugerne at navigere og udføre opgaver i værktøjet. Hovedkomponenterne i Power Query-grænsefladen inkluderer:

1. Bånd : Placeret øverst på skærmen indeholder båndet forskellige faner og kommandoer til udførelse af almindelige datatransformationsopgaver, såsom at oprette forbindelse til datakilder, anvende filtre og flette forespørgsler.

2. Forespørgselsrude : Placeret i venstre side af skærmen viser ruden Forespørgsler en liste over alle forespørgsler i din projektmappe eller LuckyTemplates-rapport. Du kan bruge denne rude til at administrere, organisere og navigere i dine forespørgsler.

3. Dataeksempel : I midten af ​​skærmen viser dataeksemplet et eksempel på dataene fra den valgte forespørgsel, så du kan gennemgå og interagere med dataene, mens du anvender transformationer.

2. Forespørgselseditor

Forespørgselseditoren er det primære arbejdsområde til oprettelse og redigering af forespørgsler i Power Query. Det giver en visuel grænseflade til at anvende datatransformationer og forme dine data, så de opfylder dine analysebehov.

Nøglefunktioner i Query Editor inkluderer:

1. Kolonne- og rækkehandlinger : Du kan nemt tilføje, fjerne, omdøbe, omarrangere og opdele kolonner eller filtrere, sortere og fjerne rækker ved hjælp af forespørgselseditoren.

2. Ruden Anvendte trin : Ruden Anvendte trin er placeret i højre side af skærmen og viser en liste over alle de transformationer, der er anvendt på den valgte forespørgsel. Du kan bruge denne rude til at gennemgå, ændre, omarrangere eller slette individuelle trin.

3. Kontekstmenuer : Højreklik på kolonner, rækker eller celler i dataeksemplet vil vise kontekstmenuer med relevante transformationsmuligheder, så du hurtigt kan anvende transformationer uden at navigere gennem båndet.

3. Ruden Anvendte trin

Ruden Anvendte trin er en praktisk komponent i Power Query-grænsefladen, da den giver en klar, trin-for-trin visning af de transformationer, der er anvendt på dine data.

Denne rude giver dig mulighed for at:

1. Gennemgå transformationshistorikken : Ruden Anvendte trin viser en kronologisk liste over alle transformationer, der er anvendt på den valgte forespørgsel, hvilket gør det nemt at gennemgå og forstå datatransformationsprocessen.

2. Rediger eksisterende trin : Ved at klikke på et trin i ruden Anvendte trin kan du ændre den tilknyttede transformation eller ændre dens indstillinger og opdatere dataeksemplet i overensstemmelse hermed.

3. Omarranger eller slet trin : Du kan trække og slippe trin i ruden Anvendte trin for at ændre deres rækkefølge eller bruge knappen "X" ud for et trin for at slette det fra forespørgslen.

4. Formellinje og avanceret editor

Power Query giver to ekstra funktioner til brugere, der foretrækker at arbejde med M-sproget direkte:

1. Formellinje : Placeret over dataeksemplet viser Formellinjen M-sprogformlen for det valgte transformationstrin. Du kan redigere formlen direkte i formellinjen for at ændre transformationen, og ændringerne vil blive afspejlet i dataeksemplet.

2. Avanceret editor : Tilgængelig fra fanen "Vis" på båndet, den avancerede editor giver dig mulighed for at se og redigere hele M-sprog-scriptet for den valgte forespørgsel. Denne funktion er især nyttig for avancerede brugere, der ønsker at skrive brugerdefinerede funktioner, oprette komplekse forespørgsler eller optimere deres M-sprogkode.

Ved at forstå og bruge Power Querys brugergrænseflade og dens forskellige komponenter kan du effektivt udføre datatransformationsopgaver og forme dine data, så de opfylder dine analysebehov.

Dernæst tager vi et kig på, hvordan du kan oprette forbindelse til forskellige datakilder ved hjælp af Power Query. Lad os gå!

Hvordan opretter du forbindelse til datakilder ved hjælp af Power Query?

Power Querys styrke ligger i dens evne til at oprette forbindelse til datakilder, hvilket gør det nemt for dig at få adgang til og analysere data fra flere platforme og formater.

I dette afsnit vil vi diskutere processen med at oprette forbindelse til forskellige datakilder ved hjælp af Power Query og udforske nogle almindelige forbindelsesmuligheder.

1. Tilslutning til filbaserede datakilder

Power Query understøtter flere filformater, herunder Excel, CSV, XML, JSON og tekstfiler. Sådan opretter du forbindelse til en filbaseret datakilde:

1. I Excel eller LuckyTemplates skal du klikke på fanen "Data" i båndet (for Excel) eller fanen "Hjem" (for LuckyTemplates).

2. Vælg "Hent data", og vælg derefter den relevante filtype fra kategorien "Fil".

3. Gå til placeringen af ​​filen på din computer eller netværk, og klik på "Åbn" for at oprette en forbindelse.

2. Tilslutning til databasedatakilder

Power Query kan oprette forbindelse til databaser som SQL Server, Access, Oracle, MySQL og PostgreSQL. For at oprette forbindelse til en database:

1. I Excel eller LuckyTemplates skal du klikke på fanen "Data" i båndet (for Excel) eller fanen "Hjem" (for LuckyTemplates).

2. Vælg "Hent data", og vælg derefter den relevante databasetype fra kategorien "Database".

3. Indtast de nødvendige forbindelsesoplysninger, såsom servernavn, databasenavn og godkendelsesoplysninger, og klik på "Forbind" for at oprette en forbindelse.

3. Tilslutning til onlinetjenester og API'er

Power Query kan også oprette forbindelse til onlinetjenester, såsom SharePoint, Salesforce, OData-feeds, REST API'er eller endda et websted. For at oprette forbindelse til en onlinetjeneste eller API:

1. I Excel eller LuckyTemplates skal du klikke på fanen "Data" i båndet (for Excel) eller fanen "Hjem" (for LuckyTemplates).

2. Vælg "Get Data" og vælg derefter den relevante tjeneste eller API fra kategorien "Online Services" eller "Andet".

3. Angiv de nødvendige forbindelsesoplysninger, såsom URL, API-nøgle eller godkendelsesoplysninger, og klik på "Forbind" for at oprette en forbindelse.

4. Oprettelse af brugerdefinerede forbindelser

Hvis Power Query ikke naturligt understøtter en specifik datakilde, kan du oprette en brugerdefineret connector for at udvide dens funktionalitet. Brugerdefinerede connectors er udviklet ved hjælp af Power Query SDK og M-sproget og kan deles med andre brugere.

Sådan opretter du en brugerdefineret forbindelse:

1. Download og installer Power Query SDK fra Visual Studio Marketplace.

2. Åbn Visual Studio, opret et nyt Power Query Connector-projekt, og følg projektskabelonen for at udvikle din brugerdefinerede connector.

3. Kompiler stikket og distribuer det til andre brugere som en .mez-fil.

4. Aktiver brugerdefinerede forbindelser i Excel eller LuckyTemplates ved at navigere til "Filer" > "Valgmuligheder og indstillinger" > "Valgmuligheder" > "Sikkerhed" (for LuckyTemplates) eller "Fil" > "Indstillinger" > "Tillidscenter" > "Tillidscenterindstillinger ” > “Trusted Add-ins Catalog” (til Excel).

5. Tilføj .mez-filen til den relevante mappe, og genstart Excel eller LuckyTemplates for at gøre den brugerdefinerede forbindelse tilgængelig i "Hent data"-dialogen.

Hvordan integrerer du Power Query med andre værktøjer?

Power Query er et alsidigt værktøj, der kan integreres med forskellige andre værktøjer og platforme for at strømline din dataanalyse arbejdsgang.

I dette afsnit vil vi udforske nogle almindelige integrationer og forklare, hvordan man kombinerer Power Query med andre værktøjer for forbedret funktionalitet og effektivitet.

1. Integration med Excel

Som en indbygget funktion i Excel 2016 og nyere versioner er Power Query tæt integreret med Excels dataanalysefunktioner.

Ved at bruge Power Query i kan du:

1. Indlæs transformerede data til Excel-tabeller eller Excel-datamodellen til yderligere analyse, visualisering eller rapportering.

2. Udnyt og funktioner til at udføre yderligere beregninger eller transformationer på dine data.

3. Opret pivottabeller og pivotdiagrammer baseret på de data, der importeres og transformeres ved hjælp af Power Query.

4. Udnyt Excels betingede formaterings- og datavalideringsfunktioner til at forbedre datavisualiseringen og bevare dataintegriteten.

2. Integration med LuckyTemplates Desktop

Power Query er en integreret del af LuckyTemplates-økosystemet og spiller en afgørende rolle i dataforberedelsesprocessen.

Ved at integrere Power Query med LuckyTemplates kan du:

1. Indlæs transformerede data i LuckyTemplates-datamodellen for yderligere analyse og visualisering.

2. Kombiner Power Query med LuckyTemplates avancerede datamodellering og (Data Analysis Expressions) sprog for mere sofistikerede beregninger og mål.

3. Brug LuckyTemplates' omfattende visualiseringsfunktioner til at skabe interaktive baseret på de data, der importeres og transformeres ved hjælp af Power Query.

4. Udnyt LuckyTemplates' delings- og samarbejdsfunktioner til at distribuere dine rapporter og dashboards til interessenter.

3. Integration med Power Automate

(tidligere kendt som Microsoft Flow) er en cloud-baseret tjeneste, der gør det muligt for brugere at skabe automatiserede arbejdsgange mellem forskellige applikationer og tjenester.

Ved at integrere Power Query med Power Automate kan du:

1. Automatiser dataopdateringsprocesser i Power Query ved at udløse dem gennem begivenheder eller tidsplaner i Power Automate.

2. Eksporter transformerede data fra Power Query til andre applikationer, såsom SharePoint, OneDrive eller SQL Server, ved hjælp af Power Automate-forbindelser.

3. Opret arbejdsgange i flere trin, der inkluderer Power Query-datatransformationer sammen med handlinger fra andre applikationer og tjenester.

4. Integration med Azure Data Factory

Azure Data Factory er en cloud-baseret dataintegrationstjeneste, der giver dig mulighed for at oprette, planlægge og administrere datapipelines.

Ved at integrere Power Query med Azure Data Factory kan du:

1. Inkorporer Power Query-datatransformationer som en del af dine Azure Data Factory-pipelines, så du kan forbehandle og rense dine data, før de indlæses i datalagre eller analytiske tjenester.

2. Planlæg og automatiser Power Query-datatransformationer sammen med andre databevægelser og transformationsaktiviteter i Azure Data Factory.

3. Udnyt Azure Data Factorys overvågnings- og alarmfunktioner til at spore fremskridtene og ydeevnen af ​​dine Power Query-datatransformationer.

5. Integration med brugerdefinerede applikationer og tjenester

Power Query kan også integreres med brugerdefinerede applikationer og tjenester ved hjælp af Power Query SDK og M-sproget.

Ved at udvikle brugerdefinerede connectors eller integrere Power Query-funktionalitet i dine applikationer kan du:

1. Gør det muligt for brugere at oprette forbindelse til proprietære datakilder eller API'er, der ikke er indbygget understøttet af Power Query.

2. Integrer Power Query-datatransformationsfunktioner direkte i din applikations brugergrænseflade, hvilket giver en problemfri oplevelse for dine brugere.

3. Udnyt M-sproget og Power Query SDK til at skabe brugerdefinerede funktioner eller transformationer, der er specifikke for din applikations krav.

Ved at integrere Power Query med andre værktøjer og platforme kan du skabe en strømlinet og effektiv dataanalyse workflow, der udnytter styrkerne ved hvert værktøj og forbedrer den overordnede funktionalitet.

Er Power Query det samme som SQL?

Power Query og SQL (Structured Query Language) bruges begge til datamanipulation og hentning, men de tjener forskellige formål og fungerer på forskellige måder.

I dette afsnit vil vi udforske lighederne og forskellene mellem Power Query og SQL og hjælpe dig med at forstå, hvornår du skal bruge hvert værktøj i dine dataanalyse arbejdsgange.

Hvad er SQL?

SQL er et domænespecifikt sprog designet til at administrere og forespørge relationelle databaser. Det giver brugerne mulighed for at oprette, læse, opdatere og slette data på en struktureret og effektiv måde.

har været standardsproget til at arbejde med relationelle databaser siden 1970'erne og er bredt udbredt på tværs af forskellige databasestyringssystemer (DBMS) såsom MySQL, SQL Server, Oracle og PostgreSQL.

Sammenligning af Power Query og SQL

Lad os sammenligne og kontrastere! Hvordan stables Power Query op?

I dette afsnit vil vi lægge Power Query og SQL side om side for at se, hvordan de adskiller sig, og hvor de hver især skinner. Lad os dykke ned!

1. Formål og brugssager

Mens både Power Query og SQL bruges til datamanipulation og hentning, henvender de sig til forskellige brugssager.

Power Query er et datatransformations- og integrationsværktøj, der primært fokuserer på at rense, omforme og kombinere data fra forskellige kilder.

SQL er på den anden side et sprog, der er specielt designet til at forespørge og administrere relationelle databaser.

2. Brugervenlighed

Power Query er kendt for sin brugervenlige grænseflade og intuitive funktioner, der gør den tilgængelig for brugere med varierende niveauer af teknisk ekspertise.

Selvom SQL er kraftfuldt, kræver det, at brugerne har en dybere forståelse af relationelle databaser og selve SQL-sproget.

3. Datakilder og formater

Power Query understøtter en lang række datakilder og formater, herunder relationelle databaser, flade filer (f.eks. CSV, Excel) og webbaserede kilder (f.eks. API'er, websider).

SQL er derimod begrænset til at forespørge data, der er gemt i relationelle databaser.

4. Integration med andre værktøjer

Power Query er tæt integreret med Microsofts økosystem, inklusive Excel, LuckyTemplates og Power Platform.

Selvom SQL er bredt anvendt på tværs af forskellige DBMS, tilbyder den ikke det samme niveau af problemfri integration med dataanalyse- og visualiseringsværktøjer.

5. Sprog og syntaks

Power Query bruger M-sproget, et funktionelt sprog, der skelner mellem store og små bogstaver, til at udtrykke datatransformationer.

SQL har sin egen distinkte syntaks, baseret på en kombination af nøgleord, klausuler og udtryk.

Apropos M-sproget, så lad os tage et hurtigt kig på, hvad det kan gøre for dig i næste afsnit!

Hvad er Power Query M-sproget?

Power Query er et kraftfuldt værktøj designet til datatransformation og forberedelse. I sin kerne kører datamanipulationsmotoren i Power Query på .

M er et funktionelt sprog, specielt skræddersyet til at transformere og forme data fra forskellige kilder til det ønskede output.

M-sproget bruges til at udtrykke datamashups og operationer udført i Power Query. Selvom Power Query leveres med en brugervenlig grafisk grænseflade, giver forståelse af M-sproget yderligere fleksibilitet, når du arbejder med komplekse datatransformationsopgaver.

For dem, der søger at dykke dybere ned i funktionaliteten og syntaksen af ​​M, er der et væld af funktioner tilgængelige, hver med et specifikt formål. Nogle almindelige funktioner i Power Query M-sproget inkluderer:

• Table.AddColumn – Tilføjer en ny kolonne med specificerede navne og værdier til en tabel.

• Table.SelectRows – Filtrerer rækker i en tabel baseret på en bestemt betingelse.

• Table.Join – Kombinerer rækker af to tabeller ved hjælp af en specificeret join-betingelse.

• List.Sum – Returnerer summen af ​​alle tal på en liste.

Ud over disse funktioner tilbyder Power Query en avanceret editor, hvor brugere kan få adgang til og ændre det underliggende M-script til deres forespørgsel. Denne editor gør det muligt for brugeren at finjustere transformationer og anvende brugerdefinerede funktioner efter behov.

Efterhånden som Power Query og M-sproget fortsætter med at udvikle sig, udvides dets muligheder, og dets udvalg af understøttede datakilder vokser.

Evnen til at udnytte M-sproget i kombination med Power Querys brugervenlige grænseflade åbner døre til mere avancerede, effektive og tilpasselige datatransformationer.

For at lære mere om, hvordan du bruger Power Query og M-sproget, kan du se videoen nedenfor:

5 Real-World Power Query Use Cases

Power Query kan anvendes på en lang række scenarier i den virkelige verden.

I dette afsnit vil vi diskutere nogle almindelige brugssager i den virkelige verden for Power Query og vise dig dens praktiske anvendelser og fordele.

1. Datarensning og forbehandling

Et af de mest almindelige anvendelsesmuligheder for Power Query er datarensning og forbehandling. Du kan udnytte Power Query til at:

1. Fjern uønskede kolonner eller rækker fra datasæt, og sørg for, at kun relevante data bruges i analysen.

2. Opdel eller flet kolonner for at oprette nye datafelter eller konsolidere oplysninger.

3. Standardiser dataformater, såsom dato og klokkeslæt, valuta eller store bogstaver, for at sikre ensartethed på tværs af datasættet.

4. Identificer og håndter manglende eller fejlagtige dataværdier, enten ved at erstatte dem med standardværdier eller ved at fjerne de berørte poster.

2. Datakonsolidering og -transformation

Hvis du ønsker at konsolidere og transformere data fra flere kilder, skal du ikke lede længere. Nogle af de virkelige applikationer af Power Query på dette område inkluderer:

1. Kombinere data fra flere filer, såsom Excel-projektmapper eller CSV-filer, til et enkelt datasæt til analyse.

2. Integrering af data fra forskellige databaser, API'er eller onlinetjenester, såsom Salesforce, SharePoint eller Google Analytics, for at skabe en samlet visning af din organisations data.

3. Udførelse af komplekse datatransformationer, såsom pivotering, unpivotering, aggregering eller gruppering, for at omforme dataene til specifikke analytiske krav.

4. Sammenfletning eller tilføjelse af datasæt for at skabe relationer mellem forskellige datakilder eller udvide omfanget af din analyse.

3. Datavalidering og kvalitetssikring

Power Query kan bruges til at udføre datavalidering og kvalitetssikringsopgaver for at sikre, at dine data er nøjagtige, fuldstændige og pålidelige. Nogle eksempler omfatter:

1. Implementering af datavalideringsregler, såsom områdekontrol, mønstermatchning eller tilpasset logik, for at identificere og rette dataindtastningsfejl.

2. Sammenligning og afstemning af data fra forskellige kilder, såsom verificering af transaktionsdata mod kontoudtog eller sammenligning af salgsdata på tværs af forskellige systemer.

3. Opdagelse og undersøgelse af dataanomalier, afvigelser eller inkonsekvenser for at identificere potentielle problemer i dine data eller forretningsprocesser.

4. Automatisering af datakvalitetstjek og generering af valideringsrapporter for at overvåge og vedligeholde datakvaliteten over tid.

4. Automatisering og planlægning af dataopdateringsprocesser

Hvis du ønsker at automatisere og planlægge dataopdateringsprocesser for at sikre, at dine analyser og rapporter er baseret på de mest opdaterede oplysninger, så kan Power Query være en løsning. Nogle praktiske anvendelser på dette område omfatter:

1. Automatisering af hentning og transformation af data fra API'er eller onlinetjenester, såsom daglige valutakursopdateringer eller månedlige salgsdata.

2. Planlægning af periodiske data opdateres i LuckyTemplates eller Excel for at holde rapporter og dashboards aktuelle og relevante.

3. Integration af Power Query med værktøjer som Power Automate eller Azure Data Factory for at skabe sofistikerede dataworkflows, der automatisk opdaterer og forbehandler data efter behov.

5. Ad-hoc dataanalyse og rapportering

Power Query kan bruges til ad-hoc dataanalyse og rapporteringsopgaver, så du hurtigt kan udforske og analysere data uden behov for kompleks datamodellering eller programmering. Nogle eksempler på ad hoc-analyse og rapporteringsbrug omfatter:

1. Udtræk og opsummering af data fra logfiler, undersøgelsessvar eller brugergenereret indhold for hurtig indsigt og beslutningstagning.

2. Oprettelse af tilpassede rapporter eller visualiseringer baseret på specifikke forretningsspørgsmål eller krav uden at stole på forudbyggede skabeloner eller dashboards.

3. Udførelse af undersøgende dataanalyse for at identificere tendenser, mønstre eller relationer i dine data, som kan informere yderligere forskning eller undersøgelser.

Disse brugscases i den virkelige verden demonstrerer alsidigheden og kraften i Power Query som et dataforberedelses- og analyseværktøj, der er i stand til at adressere en lang række scenarier og krav på tværs af forskellige industrier og applikationer.

Selvfølgelig, som med enhver teknologi, er der en indlæringskurve. For at hjælpe dig på din rejse til Power Query-mesterskab har vi samlet nogle nyttige ressourcer i næste afsnit!

3 Nyttige Power Query læringsressourcer

I dette afsnit vil vi diskutere nogle nyttige ressourcer til at lære og bruge Power Query effektivt. Disse ressourcer vil blive kategoriseret i selvstudier , dokumentation og fællesskabsstøtte .

1. Tutorials

For dem, der er nye til Power Query eller ønsker at forbedre deres færdigheder, er der adskillige tutorials tilgængelige online. Disse selvstudier kan hjælpe brugere med at forstå, hvordan man importerer, transformerer og kombinerer data fra forskellige kilder. Nogle populære websteder til Power Query tutorials inkluderer:

• Microsoft Lær

Disse selvstudier spænder fra begynder- til avancerede niveauer og giver værdifuld indsigt og praktisk forespørgsel.

2. Dokumentation

Den officielle dokumentation er en fantastisk ressource til at forstå funktionerne og funktionaliteten af ​​Power Query i dybden. Følgende links kan bruges til at få adgang til detaljeret dokumentation om forskellige emner relateret til Power Query:

• Power Query dokumentation

• M Sprogreference

Disse ressourcer vedligeholdes af Microsoft og giver omfattende information om alt fra at komme i gang med Power Query til avancerede teknikker til datatransformation og forberedelse.

3. Fællesskabsstøtte

Når du arbejder med Power Query, kan brugere have spørgsmål eller støde på udfordringer, som ikke er direkte behandlet i officiel dokumentation eller tutorials. I sådanne tilfælde kan samfundsstøtte være uvurderlig.

Der er forskellige fora og online-fællesskaber, hvor Power Query-brugere kan stille spørgsmål, dele viden og samarbejde med andre. Nogle populære Power Query-fællesskabsplatforme er:

• LuckyTemplates fællesskab

• Microsoft Excel-fællesskab

• Power Query-fællesskab på Reddit

Disse fællesskabsplatforme giver brugerne mulighed for at søge hjælp fra erfarne fagfolk, dele løsninger og holde sig opdateret med den seneste udvikling i Power Query-verdenen.

Afsluttende tanker

Og der har du det! Power Query er i al sin herlighed som din personlige data-guide. Det handler om at rense, forme og transformere rådata til noget meningsfuldt, direkte fra Excel eller LuckyTemplates.

Power Query er blevet et uundværligt værktøj for både dataprofessionelle og entusiaster, hvilket giver en kraftfuld og brugervenlig løsning til dataforberedelse og -transformationsopgaver.

Dens alsidighed og integration med Microsofts økosystem, herunder Excel, LuckyTemplates og den bredere Power Platform, gør det til et valg, når du skal håndtere data fra forskellige kilder, formater og kompleksiteter.

Så vær ikke fremmed for Power Query. Det er en ven, du gerne vil holde tæt på i din datarejse. Bliv ved med at udforske, forbliv nysgerrig, og husk, at data kun er så gode, som du kan gøre med dem. God forespørgsel!