Hva er Power Query: En trinn-for-trinn-veiledning for dataanalyse

Blir du bare sliten av tanken på å gjøre repeterende oppgaver i Excel eller LuckyTemplates? Power Query er en løsning! Det er et verktøy tilgjengelig i , LuckyTemplates og andre apper som lar deg samle inn, kombinere og transformere data.

Power Query er et datautvinnings- og transformasjonsverktøy laget av Microsoft for å hjelpe brukere med å koble til, rense og forberede data fra ulike kilder. Den er tilgjengelig på tvers av ulike Microsoft-produkter og -tjenester, og muliggjør sømløs datainnhenting og manipulering i et brukervennlig miljø uten kode.

Denne omfattende artikkelen tar sikte på å gi en grundig forståelse av Power Query, dens historie, funksjoner og brukstilfeller, samt veilede leserne gjennom prosessen med å sette opp og bruke verktøyet til å transformere data.

Mot slutten vil du være godt utstyrt med kunnskapen og ferdighetene som er nødvendige for å utnytte det fulle potensialet til Power Query i arbeidet ditt.

La oss komme i gang!

Innholdsfortegnelse

• Hva er Power Query?
• Hva brukes Power Query til?
• Hvordan setter du opp Power Query?
  • Systemkrav
  • Power Query installasjonsprosess for Excel og LuckyTemplates
    • 1. Installasjon av Power Query i Excel
    • 2. Installasjon av Power Query i LuckyTemplates
• Slik bruker du Power Query-brukergrensesnittet
  • 1. Navigasjon og hovedkomponenter
  • 2. Spørringsredigering
  • 3. Brukt trinn-rute
  • 4. Formellinje og Advanced Editor
• Hvordan kobler du til datakilder ved å bruke Power Query?
  • 1. Koble til filbaserte datakilder
  • 2. Koble til databasedatakilder
  • 3. Koble til onlinetjenester og APIer
  • 4. Opprette egendefinerte koblinger
• Hvordan integrerer du Power Query med andre verktøy?
  • 1. Integrasjon med Excel
  • 2. Integrasjon med LuckyTemplates Desktop
  • 3. Integrasjon med Power Automate
  • 4. Integrasjon med Azure Data Factory
  • 5. Integrasjon med tilpassede applikasjoner og tjenester
• Er Power Query det samme som SQL?
  • Hva er SQL?
  • Sammenligning av Power Query og SQL
    • 1. Formål og brukstilfeller
    • 2. Brukervennlighet
    • 3. Datakilder og formater
    • 4. Integrasjon med andre verktøy
    • 5. Språk og syntaks
• Hva er Power Query M Language?
• 5 Real-World Power Query Use Cases
  • 1. Datarensing og forbehandling
  • 2. Datakonsolidering og -transformasjon
  • 3. Datavalidering og kvalitetssikring
  • 4. Automatisering og planlegging av dataoppdateringsprosesser
  • 5. Ad-hoc dataanalyse og rapportering
• 3 Nyttige Power Query-læringsressurser
  • 1. Veiledninger
  • 2. Dokumentasjon
  • 3. Samfunnsstøtte
• Siste tanker

Hva er Power Query?

Power Query er et datatransformasjons- og forberedelsesverktøy som opprinnelig ble utviklet av Microsoft som et frittstående tillegg for Excel i 2010 for å forenkle import, transformering og rensing av data for analyse.

I 2013 ble Power Query offisielt lansert som et tillegg for Excel 2010 og Excel 2013, og det ble raskt populært blant brukere for sin evne til å koble til et bredt spekter av datakilder og dets intuitive brukergrensesnitt.

Suksessen til Power Query fikk Microsoft til å innlemme den som en innebygd funksjon i Excel 2016 og påfølgende versjoner, noe som gjorde den tilgjengelig for et enda større publikum.

Gjennom årene fortsatte Microsoft å investere i Power Query, la til nye funksjoner og forbedret ytelsen for å imøtekomme de økende behovene til datafagfolk.

Power Query i dag er en datatransformasjons- og dataforberedelsesmotor som lar deg sømløst få tilgang til og importere data fra et bredt spekter av kilder, og deretter omforme og manipulere det for å passe dine behov.

Dens primære funksjon er å koble til hundrevis av datakilder, importere dataene og deretter bruke transformasjoner som å fjerne kolonner, endre datatyper eller slå sammen tabeller.

De transformerte dataene kan deretter lastes inn i ulike Microsoft-produkter som , Analysis Services og Dataverse for videre analyse, rapportering og visualiseringsformål.

Men det er nok med innledningen. La oss dykke ned i hva Power Query kan gjøre for deg i neste avsnitt!

Hva brukes Power Query til?

Power Query tilbyr et bredt spekter av funksjoner og muligheter som forenkler prosessen med å jobbe med data, inkludert:

1. Tilkobling : Power Query støtter et bredt spekter av datakilder, inkludert filer, databaser, nettjenester og tilpassede koblinger, noe som gjør det enkelt for brukere å få tilgang til og analysere data fra ulike kilder.

2. Datatransformasjon : Med et omfattende bibliotek med innebygde datatransformasjonsfunksjoner lar Power Query brukere utføre komplekse datamanipulasjonsoppgaver, som filtrering, sortering, sammenslåing, pivotering og aggregering av data.

3. M-språk : Power Query bruker , et kraftig og fleksibelt skriptspråk, som gjør det mulig for brukere å skrive tilpassede funksjoner og spørringer for å forbedre datatransformasjonsevnene ytterligere.

4. Brukervennlig grensesnitt : Power Querys intuitive grensesnitt lar brukere utføre datatransformasjonsoppgaver med letthet, uten å kreve omfattende kunnskap om programmerings- eller skriptspråk.

Nå som vi har gått gjennom hva Power Query kan gjøre, la oss ta en titt på hvordan du kan sette det opp i neste seksjon.

Hvordan setter du opp Power Query?

Greit, la oss komme inn på de morsomme tingene – konfigurere Power Query! Enten du er en dataproff eller bare begynner å dyppe tærne inn i verden av datakrangel, er det her magien begynner.

Denne delen er din trinnvise veiledning for å få Power Query i gang i Excel og LuckyTemplates. Vi vil dekke hvordan du åpner Power Query og konfigurerer arbeidsområdet ditt slik at du er klar til å begynne å rense, forme og leke med dataene dine.

Så fest deg, og mot slutten av dette vil du være klar til å begynne å få Power Query til å gjøre underverker med dataene dine. La oss dykke inn!

Systemkrav

For å bruke Power Query effektivt, sørg for at systemet ditt oppfyller følgende krav:

1. Microsoft Excel : Excel 2010 eller nyere med Power Query-tillegget installert (for Excel 2010 og 2013), eller Excel 2016 og nyere med innebygd Power Query-funksjonalitet.

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop eller LuckyTemplates tjeneste med Power Query integrert.

Power Query installasjonsprosess for Excel og LuckyTemplates

Før du kan begynne å bruke Power Query, må vi sørge for at du har den satt opp og klar til å rulle i Excel og LuckyTemplates. Ikke svett – det er en ganske grei prosess!

I denne delen skal vi lede deg gjennom hvert trinn for å få Power Query i gang i både Excel og LuckyTemplates.

1. Installasjon av Power Query i Excel

For brukere med Excel 2016 eller nyere er Power Query innebygd og kan nås via "Data"-fanen i Excel-båndet. Power Query er kjent som "Get & Transform" i Excel.

For brukere med Excel 2010 eller Excel 2013, må Power Query installeres som et tillegg:

1. Hvis du bruker Excel 2010, finn ut hvilken versjon du bruker og om det er 32 eller 64 bit

2. Besøk Microsoft Download Center og last ned Power Query-tillegget for din spesifikke versjon av Excel.

3. Velg riktig versjon av tillegget fra listen

4. Kjør det nedlastede installasjonsprogrammet for å installere Power Query-tillegget

5. Følg instruksjonene på skjermen for å fullføre installasjonen

6. Åpne Excel, naviger til "Fil"-fanen, og klikk deretter på "Alternativer".

4. I "Excel-alternativer"-dialogboksen klikker du på "Add-Ins" i venstre rute. I rullegardinlisten "Administrer" nederst i dialogboksen velger du "COM-tillegg" og klikker "Gå".

I dialogboksen "COM Add-Ins", merk av i boksen ved siden av "Microsoft Power Query for Excel" og klikk "OK", og det er det! Power Query skal nå være tilgjengelig i Excel.

2. Installasjon av Power Query i LuckyTemplates

For LuckyTemplates-brukere er Power Query allerede integrert i LuckyTemplates Desktop-applikasjonen og kan nås via "Hjem"-fanen i LuckyTemplates-båndet.

Slik får du tilgang til Power Query i LuckyTemplates:

1. Åpne LuckyTemplates Desktop : Start LuckyTemplates Desktop på datamaskinen din. Hvis du ikke har det installert, kan du laste det ned fra det offisielle Microsoft-nettstedet.

2. Hent data : På Hjem-båndet klikker du på "Transformer data" og dette vil åpne Power Query Editor.

3. Velg en datakilde : Fra Power Query Editor, velg typen datakilde du ønsker å koble til. Du kan velge fra et bredt spekter av alternativer, for eksempel databaser, Excel-filer, websider, APIer og mer.

4. Koble til datakilde : Følg instruksjonene for å koble til den valgte datakilden. Dette kan innebære å navigere til en fil eller skrive inn en URL, servernavn eller andre tilkoblingsdetaljer, avhengig av typen datakilde.

5. Last inn data : Etter at du har koblet til datakilden, vil du bli presentert med et Navigator-vindu der du kan velge de spesifikke tabellene eller elementene du ønsker å importere. Klikk "Last inn" for å importere dataene direkte til LuckyTemplates, eller klikk "Rediger" for å åpne Power Query Editor og transformere dataene før lasting.

6. Power Query Editor : I Power Query Editor kan du utføre et bredt spekter av datatransformasjonsoppgaver, for eksempel filtrering og sortering av data, slå sammen og legge til spørringer, lage beregnede kolonner og mye mer. Etter at du har gjort transformasjonene dine, klikker du på "Lukk og bruk" for å bruke endringene og laste inn dataene i LuckyTemplates.

Husk at hvert trinn du tar i Power Query blir registrert, og du kan alltid gå tilbake og endre disse trinnene etter behov!

Slik bruker du Power Query-brukergrensesnittet

Så du har Power Query installert og klar til å gå – kjempebra! La oss nå sørge for at du kjenner veien rundt.

I denne delen skal vi utforske Power Query-brukergrensesnittet, ditt kommandosenter for alt som har med datatransformasjon å gjøre. Vi vil bryte ned de forskjellige delene av grensesnittet og vise deg hvordan du navigerer i det som en proff.

1. Navigasjon og hovedkomponenter

Power Querys brukergrensesnitt er designet for å være intuitivt og brukervennlig, noe som gjør det enkelt for brukere å navigere og utføre oppgaver i verktøyet. Hovedkomponentene i Power Query-grensesnittet inkluderer:

1. Bånd : Plassert øverst på skjermen, inneholder båndet forskjellige faner og kommandoer for å utføre vanlige datatransformasjonsoppgaver, for eksempel å koble til datakilder, bruke filtre og slå sammen spørringer.

2. Spørringsrute : På venstre side av skjermen viser Spørringsruten en liste over alle spørringene i arbeidsboken eller LuckyTemplates-rapporten. Du kan bruke denne ruten til å administrere, organisere og navigere i søkene dine.

3. Dataforhåndsvisning : I midten av skjermen viser dataforhåndsvisningen et eksempel på dataene fra den valgte spørringen, slik at du kan se gjennom og samhandle med dataene mens du bruker transformasjoner.

2. Spørringsredigering

Query Editor er det primære arbeidsområdet for å lage og redigere spørringer i Power Query. Det gir et visuelt grensesnitt for å bruke datatransformasjoner og forme dataene dine for å møte dine analysebehov.

Viktige funksjoner i spørringsredigering inkluderer:

1. Kolonne- og radoperasjoner : Du kan enkelt legge til, fjerne, gi nytt navn, omorganisere og dele kolonner eller filtrere, sortere og fjerne rader ved hjelp av spørringsredigering.

2. Anvendte trinn-ruten : På høyre side av skjermen viser Anvendte trinn-ruten en liste over alle transformasjonene som er brukt på den valgte spørringen. Du kan bruke denne ruten til å se gjennom, endre, omorganisere eller slette individuelle trinn.

3. Kontekstmenyer : Høyreklikk på kolonner, rader eller celler i dataforhåndsvisningen vil vise kontekstmenyer med relevante transformasjonsalternativer, slik at du raskt kan bruke transformasjoner uten å navigere gjennom båndet.

3. Brukt trinn-rute

Ruten Applied Steps er en praktisk komponent i Power Query-grensesnittet, siden den gir en klar, trinnvis oversikt over transformasjonene som er brukt på dataene dine.

Denne ruten lar deg:

1. Se gjennom transformasjonshistorikken : Ruten Anvendte trinn viser en kronologisk liste over alle transformasjoner som er brukt på den valgte spørringen, noe som gjør det enkelt å se gjennom og forstå datatransformasjonsprosessen.

2. Endre eksisterende trinn : Ved å klikke på et trinn i Anvendte trinn-ruten kan du endre den tilknyttede transformasjonen eller endre dens innstillinger, og oppdatere dataforhåndsvisningen tilsvarende.

3. Omorganisere eller slette trinn : Du kan dra og slippe trinn i ruten Anvendte trinn for å endre rekkefølgen eller bruke "X"-knappen ved siden av et trinn for å slette det fra spørringen.

4. Formellinje og Advanced Editor

Power Query har to tilleggsfunksjoner for brukere som foretrekker å jobbe med M-språket direkte:

1. Formellinje : Plassert over dataforhåndsvisningen, viser formellinjen M-språkformelen for det valgte transformasjonstrinnet. Du kan redigere formelen direkte i formellinjen for å endre transformasjonen, og endringene vil gjenspeiles i dataforhåndsvisningen.

2. Advanced Editor : Tilgjengelig fra "View"-fanen på båndet, Advanced Editor lar deg se og redigere hele M-språkskriptet for det valgte søket. Denne funksjonen er spesielt nyttig for avanserte brukere som ønsker å skrive tilpassede funksjoner, lage komplekse spørringer eller optimalisere M-språkkoden.

Ved å forstå og bruke Power Querys brukergrensesnitt og dets ulike komponenter, kan du effektivt utføre datatransformasjonsoppgaver og forme dataene dine for å møte dine analysebehov.

Deretter tar vi en titt på hvordan du kan koble til forskjellige datakilder ved hjelp av Power Query. La oss gå!

Hvordan kobler du til datakilder ved å bruke Power Query?

Power Querys styrke ligger i dens evne til å koble til datakilder, noe som gjør det enkelt for deg å få tilgang til og analysere data fra flere plattformer og formater.

I denne delen vil vi diskutere prosessen med å koble til forskjellige datakilder ved hjelp av Power Query og utforske noen vanlige tilkoblingsalternativer.

1. Koble til filbaserte datakilder

Power Query støtter flere filformater, inkludert Excel, CSV, XML, JSON og tekstfiler. Slik kobler du til en filbasert datakilde:

1. I Excel eller LuckyTemplates klikker du på "Data"-fanen på båndet (for Excel) eller "Hjem"-fanen (for LuckyTemplates).

2. Velg "Hent data" og velg deretter riktig filtype fra "Fil"-kategorien.

3. Bla til plasseringen av filen på datamaskinen eller nettverket, og klikk "Åpne" for å opprette en tilkobling.

2. Koble til databasedatakilder

Power Query kan koble til databaser som SQL Server, Access, Oracle, MySQL og PostgreSQL. Slik kobler du til en database:

1. I Excel eller LuckyTemplates klikker du på "Data"-fanen på båndet (for Excel) eller "Hjem"-fanen (for LuckyTemplates).

2. Velg "Hent data" og velg deretter riktig databasetype fra kategorien "Database".

3. Skriv inn nødvendig tilkoblingsinformasjon, for eksempel servernavn, databasenavn og autentiseringslegitimasjon, og klikk "Koble til" for å opprette en tilkobling.

3. Koble til onlinetjenester og APIer

Power Query kan også koble til elektroniske tjenester, for eksempel SharePoint, Salesforce, OData-feeder, REST APIer eller til og med et nettsted. Slik kobler du til en nettbasert tjeneste eller API:

1. I Excel eller LuckyTemplates klikker du på "Data"-fanen på båndet (for Excel) eller "Hjem"-fanen (for LuckyTemplates).

2. Velg "Hent data" og velg deretter riktig tjeneste eller API fra kategorien "Online Services" eller "Annet".

3. Oppgi nødvendig tilkoblingsinformasjon, for eksempel URL, API-nøkkel eller autentiseringslegitimasjon, og klikk "Koble til" for å opprette en tilkobling.

4. Opprette egendefinerte koblinger

Hvis Power Query ikke støtter en bestemt datakilde, kan du opprette en tilpasset kobling for å utvide funksjonaliteten. Egendefinerte koblinger er utviklet ved hjelp av Power Query SDK og M-språket og kan deles med andre brukere.

Slik oppretter du en tilpasset kobling:

1. Last ned og installer Power Query SDK fra Visual Studio Marketplace.

2. Åpne Visual Studio, lag et nytt Power Query Connector-prosjekt, og følg prosjektmalen for å utvikle din egendefinerte kobling.

3. Kompiler koblingen og distribuer den til andre brukere som en .mez-fil.

4. Aktiver tilpassede koblinger i Excel eller LuckyTemplates ved å navigere til "Fil"> "Alternativer og innstillinger" > "Alternativer" > "Sikkerhet" (for LuckyTemplates) eller "Fil" > "Alternativer" > "Tillitssenter" > "Tillitsenterinnstillinger ” > “Trusted Add-ins Catalog” (for Excel).

5. Legg til .mez-filen i den aktuelle mappen, og start Excel eller LuckyTemplates på nytt for å gjøre den tilpassede koblingen tilgjengelig i "Hent data"-dialogen.

Hvordan integrerer du Power Query med andre verktøy?

Power Query er et allsidig verktøy som kan integreres med forskjellige andre verktøy og plattformer for å effektivisere arbeidsflyten for dataanalyse.

I denne delen vil vi utforske noen vanlige integrasjoner og forklare hvordan du kombinerer Power Query med andre verktøy for forbedret funksjonalitet og effektivitet.

1. Integrasjon med Excel

Som en innebygd funksjon i Excel 2016 og senere versjoner er Power Query tett integrert med Excels dataanalysefunksjoner.

Ved å bruke Power Query i kan du:

1. Last inn transformerte data til Excel-tabeller eller Excel-datamodellen for videre analyse, visualisering eller rapportering.

2. Utnytt og funksjoner for å utføre ytterligere beregninger eller transformasjoner på dataene dine.

3. Lag pivottabeller og pivotdiagrammer basert på dataene som er importert og transformert ved hjelp av Power Query.

4. Bruk Excels funksjoner for betinget formatering og datavalidering for å forbedre datavisualisering og opprettholde dataintegritet.

2. Integrasjon med LuckyTemplates Desktop

Power Query er en integrert del av LuckyTemplates-økosystemet og spiller en avgjørende rolle i dataforberedelsesprosessen.

Ved å integrere Power Query med LuckyTemplates kan du:

1. Last transformerte data inn i LuckyTemplates-datamodellen for videre analyse og visualisering.

2. Kombiner Power Query med LuckyTemplates avanserte datamodellering og (Data Analysis Expressions) språk for mer sofistikerte beregninger og mål.

3. Bruk LuckyTemplates sine rike visualiseringsmuligheter for å lage interaktive basert på dataene som er importert og transformert ved hjelp av Power Query.

4. Utnytt LuckyTemplates sine delings- og samarbeidsfunksjoner for å distribuere rapportene og dashbordene dine til interessenter.

3. Integrasjon med Power Automate

(tidligere kjent som Microsoft Flow) er en skybasert tjeneste som gjør det mulig for brukere å lage automatiserte arbeidsflyter mellom ulike applikasjoner og tjenester.

Ved å integrere Power Query med Power Automate kan du:

1. Automatiser dataoppdateringsprosesser i Power Query ved å utløse dem gjennom hendelser eller tidsplaner i Power Automate.

2. Eksporter transformerte data fra Power Query til andre applikasjoner, for eksempel SharePoint, OneDrive eller SQL Server, ved å bruke Power Automate-koblinger.

3. Lag flertrinns arbeidsflyter som inkluderer Power Query-datatransformasjoner, sammen med handlinger fra andre applikasjoner og tjenester.

4. Integrasjon med Azure Data Factory

Azure Data Factory er en skybasert dataintegrasjonstjeneste som lar deg opprette, planlegge og administrere datapipelines.

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

1. Inkorporer Power Query-datatransformasjoner som en del av Azure Data Factory-pipelines, slik at du kan forhåndsbehandle og rense dataene dine før du laster dem inn i datalagre eller analytiske tjenester.

2. Planlegg og automatiser Power Query-datatransformasjoner sammen med andre databevegelser og transformasjonsaktiviteter i Azure Data Factory.

3. Utnytt Azure Data Factorys overvåkings- og varslingsmuligheter for å spore fremdriften og ytelsen til Power Query-datatransformasjonene dine.

5. Integrasjon med tilpassede applikasjoner og tjenester

Power Query kan også integreres med tilpassede applikasjoner og tjenester ved å bruke Power Query SDK og M-språk.

Ved å utvikle tilpassede koblinger eller bygge inn Power Query-funksjonalitet i applikasjonene dine, kan du:

1. Gjør det mulig for brukere å koble til proprietære datakilder eller APIer som ikke støttes av Power Query.

2. Bygg inn Power Query-datatransformasjonsfunksjoner direkte i applikasjonens brukergrensesnitt, og gir en sømløs opplevelse for brukerne dine.

3. Utnytt M-språket og Power Query SDK for å lage tilpassede funksjoner eller transformasjoner som er spesifikke for applikasjonens krav.

Ved å integrere Power Query med andre verktøy og plattformer kan du lage en strømlinjeformet og effektiv dataanalysearbeidsflyt som utnytter styrken til hvert verktøy og forbedrer den generelle funksjonaliteten.

Er Power Query det samme som SQL?

Power Query og SQL (Structured Query Language) brukes begge til datamanipulering og gjenfinning, men de tjener forskjellige formål og fungerer på forskjellige måter.

I denne delen vil vi utforske likhetene og forskjellene mellom Power Query og SQL, og hjelpe deg å forstå når du skal bruke hvert verktøy i dataanalysearbeidsflytene dine.

Hva er SQL?

SQL er et domenespesifikt språk designet for å administrere og søke etter relasjonsdatabaser. Den lar brukere opprette, lese, oppdatere og slette data på en strukturert og effektiv måte.

har vært standardspråket for å jobbe med relasjonsdatabaser siden 1970-tallet og er bredt tatt i bruk på tvers av ulike databaseadministrasjonssystemer (DBMS) som MySQL, SQL Server, Oracle og PostgreSQL.

Sammenligning av Power Query og SQL

La oss sammenligne og kontrastere! Hvordan fungerer Power Query?

I denne delen skal vi legge Power Query og SQL side ved side for å se hvordan de skiller seg og hvor hver skinner. La oss dykke inn!

1. Formål og brukstilfeller

Mens både Power Query og SQL brukes til datamanipulering og gjenfinning, passer de til forskjellige brukstilfeller.

Power Query er et datatransformasjons- og integreringsverktøy som primært fokuserer på å rense, omforme og kombinere data fra ulike kilder.

SQL , på den annen side, er et språk spesielt designet for å spørre og administrere relasjonsdatabaser.

2. Brukervennlighet

Power Query er kjent for sitt brukervennlige grensesnitt og intuitive funksjoner, noe som gjør det tilgjengelig for brukere med varierende nivåer av teknisk ekspertise.

Selv om SQL er kraftig, krever det at brukerne har en dypere forståelse av relasjonsdatabaser og selve SQL-språket.

3. Datakilder og formater

Power Query støtter et bredt spekter av datakilder og formater, inkludert relasjonsdatabaser, flate filer (f.eks. CSV, Excel) og nettbaserte kilder (f.eks. APIer, nettsider).

SQL , derimot, er begrenset til å spørre etter data som er lagret i relasjonsdatabaser.

4. Integrasjon med andre verktøy

Power Query er tett integrert med Microsofts økosystem, inkludert Excel, LuckyTemplates og Power Platform.

SQL , selv om det er bredt tatt i bruk på tvers av ulike DBMS, tilbyr ikke det samme nivået av sømløs integrasjon med dataanalyse- og visualiseringsverktøy.

5. Språk og syntaks

Power Query bruker M-språket, et funksjonelt språk som skiller mellom store og små bokstaver, for å uttrykke datatransformasjoner.

SQL har sin egen distinkte syntaks, basert på en kombinasjon av nøkkelord, klausuler og uttrykk.

Når vi snakker om M-språket, la oss ta en rask titt på hva det kan gjøre for deg i neste avsnitt!

Hva er Power Query M Language?

Power Query er et kraftig verktøy designet for datatransformasjon og forberedelse. I kjernen kjører datamanipulasjonsmotoren til Power Query på .

M er et funksjonelt språk, spesielt skreddersydd for å transformere og forme data fra ulike kilder til ønsket utgang.

M-språket brukes til å uttrykke datamashups og operasjoner utført i Power Query. Selv om Power Query kommer med et brukervennlig grafisk grensesnitt, gir forståelse av M-språket ekstra fleksibilitet når du arbeider med komplekse datatransformasjonsoppgaver.

For de som ønsker å dykke dypere inn i funksjonaliteten og syntaksen til M, er det en mengde funksjoner tilgjengelig, hver med et bestemt formål. Noen vanlige funksjoner i Power Query M-språket inkluderer:

• Table.AddColumn – Legger til en ny kolonne med spesifiserte navn og verdier i en tabell.

• Table.SelectRows – Filtrerer rader i en tabell basert på en bestemt tilstand.

• Table.Join – Kombinerer rader med to tabeller ved å bruke en spesifisert sammenføyningsbetingelse.

• List.Sum – Returnerer summen av alle tallene i en liste.

I tillegg til disse funksjonene, tilbyr Power Query en avansert editor der brukere kan få tilgang til og endre det underliggende M-skriptet for spørringen. Denne editoren lar brukeren finjustere transformasjoner og bruke tilpassede funksjoner etter behov.

Etter hvert som Power Query og M-språket fortsetter å utvikle seg, utvides mulighetene, og utvalget av støttede datakilder vokser.

Muligheten til å utnytte M-språket i kombinasjon med Power Querys brukervennlige grensesnitt åpner dører til mer avanserte, effektive og tilpassbare datatransformasjoner.

For å lære mer om hvordan du bruker Power Query og M-språket, sjekk ut videoen nedenfor:

5 Real-World Power Query Use Cases

Power Query kan brukes på et bredt spekter av virkelige scenarier.

I denne delen vil vi diskutere noen vanlige brukstilfeller i den virkelige verden for Power Query og vise deg praktiske applikasjoner og fordeler.

1. Datarensing og forbehandling

En av de vanligste brukssakene for Power Query er datarensing og forbehandling. Du kan bruke Power Query til å:

1. Fjern uønskede kolonner eller rader fra datasett, og sørg for at kun relevante data brukes i analysen.

2. Del eller slå sammen kolonner for å opprette nye datafelt eller konsolidere informasjon.

3. Standardiser dataformater, for eksempel dato og klokkeslett, valuta eller store bokstaver, for å sikre konsistens på tvers av datasettet.

4. Identifiser og håndtere manglende eller feilaktige dataverdier, enten ved å erstatte dem med standardverdier eller ved å fjerne de berørte postene.

2. Datakonsolidering og -transformasjon

Hvis du ønsker å konsolidere og transformere data fra flere kilder, trenger du ikke lete lenger. Noen virkelige applikasjoner av Power Query på dette området inkluderer:

1. Kombinere data fra flere filer, for eksempel Excel-arbeidsbøker eller CSV-filer, til ett enkelt datasett for analyse.

2. Integrering av data fra ulike databaser, APIer eller nettjenester, for eksempel Salesforce, SharePoint eller Google Analytics, for å lage en enhetlig visning av organisasjonens data.

3. Utføre komplekse datatransformasjoner, for eksempel pivotering, unpivoting, aggregering eller gruppering, for å omforme dataene for spesifikke analytiske krav.

4. Slå sammen eller legge til datasett for å skape relasjoner mellom ulike datakilder eller utvide omfanget av analysen.

3. Datavalidering og kvalitetssikring

Power Query kan brukes til å utføre datavalidering og kvalitetssikringsoppgaver for å sikre at dataene dine er nøyaktige, fullstendige og pålitelige. Noen eksempler inkluderer:

1. Implementering av datavalideringsregler, for eksempel områdekontroller, mønstertilpasning eller tilpasset logikk, for å identifisere og korrigere dataregistreringsfeil.

2. Sammenligning og avstemming av data fra ulike kilder, som å verifisere transaksjonsdata mot kontoutskrifter eller sammenligne salgsdata på tvers av ulike systemer.

3. Oppdage og undersøke dataavvik, uteliggere eller inkonsekvenser for å identifisere potensielle problemer i dataene eller forretningsprosessene dine.

4. Automatisering av datakvalitetskontroller og generering av valideringsrapporter for å overvåke og opprettholde datakvaliteten over tid.

4. Automatisering og planlegging av dataoppdateringsprosesser

Hvis du ønsker å automatisere og planlegge dataoppdateringsprosesser for å sikre at analysene og rapportene dine er basert på den mest oppdaterte informasjonen, kan Power Query være en løsning. Noen praktiske anvendelser på dette området inkluderer:

1. Automatisering av henting og transformasjon av data fra APIer eller nettjenester, for eksempel daglige valutakursoppdateringer eller månedlige salgsdata.

2. Planlegging av periodiske data oppdateres i LuckyTemplates eller Excel for å holde rapporter og dashbord oppdaterte og relevante.

3. Integrering av Power Query med verktøy som Power Automate eller Azure Data Factory for å lage sofistikerte dataarbeidsflyter som automatisk oppdaterer og forhåndsbehandler data etter behov.

5. Ad-hoc dataanalyse og rapportering

Power Query kan brukes til ad-hoc dataanalyse og rapporteringsoppgaver, slik at du raskt kan utforske og analysere data uten behov for kompleks datamodellering eller programmering. Noen eksempler på brukstilfeller for ad hoc-analyse og rapportering inkluderer:

1. Trekke ut og oppsummere data fra loggfiler, undersøkelsessvar eller brukergenerert innhold for rask innsikt og beslutningstaking.

2. Lage tilpassede rapporter eller visualiseringer basert på spesifikke forretningsspørsmål eller krav, uten å stole på forhåndsbygde maler eller dashbord.

3. Utføre utforskende dataanalyse for å identifisere trender, mønstre eller relasjoner i dataene dine som kan informere videre forskning eller undersøkelser.

Disse virkelige brukstilfellene demonstrerer allsidigheten og kraften til Power Query som et dataforberedelse- og analyseverktøy, i stand til å håndtere et bredt spekter av scenarier og krav på tvers av ulike bransjer og applikasjoner.

Selvfølgelig, som med all teknologi, er det en læringskurve. For å hjelpe deg på reisen til Power Query-mestring, har vi samlet noen nyttige ressurser i neste seksjon!

3 Nyttige Power Query-læringsressurser

I denne delen vil vi diskutere noen nyttige ressurser for å lære og bruke Power Query effektivt. Disse ressursene vil bli kategorisert i opplæringsprogrammer , dokumentasjon og fellesskapsstøtte .

1. Veiledninger

For de som er nye til Power Query eller ønsker å forbedre ferdighetene sine, er det mange veiledninger tilgjengelig på nettet. Disse veiledningene kan hjelpe brukere med å forstå hvordan de importerer, transformerer og kombinerer data fra ulike kilder. Noen populære nettsteder for Power Query-veiledninger inkluderer:

• Microsoft Lær

Disse veiledningene spenner fra nybegynnere til avanserte nivåer, og gir verdifull innsikt og praktisk spørring.

2. Dokumentasjon

Den offisielle dokumentasjonen er en flott ressurs for å forstå funksjonene og funksjonaliteten til Power Query i dybden. Følgende koblinger kan brukes for å få tilgang til detaljert dokumentasjon om ulike emner relatert til Power Query:

• Power Query Dokumentasjon

• M Språkreferanse

Disse ressursene vedlikeholdes av Microsoft og gir omfattende informasjon om alt fra å komme i gang med Power Query til avanserte teknikker for datatransformasjon og forberedelse.

3. Samfunnsstøtte

Når du arbeider med Power Query, kan brukere ha spørsmål eller støte på utfordringer som ikke er direkte adressert i offisiell dokumentasjon eller veiledninger. I slike tilfeller kan samfunnsstøtte være uvurderlig.

Det finnes ulike fora og nettsamfunn der Power Query-brukere kan stille spørsmål, dele kunnskap og samarbeide med andre. Noen populære Power Query-fellesskapsplattformer er:

• LuckyTemplates fellesskap

• Microsoft Excel fellesskap

• Power Query-fellesskapet på Reddit

Disse fellesskapsplattformene lar brukere søke hjelp fra erfarne fagfolk, dele løsninger og holde seg oppdatert med den siste utviklingen i Power Query-verdenen.

Siste tanker

Og der har du det! Power Query, i all sin prakt, er som din personlige dataveiviser. Det handler om å rense, forme og transformere rådata til noe meningsfylt, rett fra Excel eller LuckyTemplates.

Power Query has become an indispensable tool for data professionals and enthusiasts alike, providing a powerful and user-friendly solution for data preparation and transformation tasks.

Its versatility and integration with the Microsoft ecosystem, including Excel, LuckyTemplates, and the broader Power Platform, make it a go-to choice for handling data from various sources, formats, and complexities.

So, don’t be a stranger to Power Query. It’s a friend you’ll want to keep close in your data journey. Keep exploring, stay curious, and remember, data is only as good as what you can do with it. Happy querying!