Vad är Power Query: En steg-för-steg-guide för dataanalys

Blir du bara trött på tanken på att göra repetitiva uppgifter i Excel eller LuckyTemplates? Power Query är en lösning! Det är ett verktyg tillgängligt i , LuckyTemplates och andra appar som låter dig samla in, kombinera och transformera data.

Power Query är ett dataextraktions- och transformationsverktyg tillverkat av Microsoft för att hjälpa användare att ansluta, rensa och förbereda data från olika källor. Det är tillgängligt i olika Microsoft-produkter och -tjänster, vilket möjliggör sömlös datahämtning och manipulering i en användarvänlig miljö utan kod.

Den här omfattande artikeln syftar till att ge en djupgående förståelse för Power Query, dess historia, funktioner och användningsfall, samt vägleda läsare genom processen att ställa in och använda verktyget för att transformera data.

I slutet kommer du att vara välutrustad med de kunskaper och färdigheter som krävs för att utnyttja Power Querys fulla potential i ditt arbete.

Låt oss börja!

Innehållsförteckning

• Vad är Power Query?
• Vad används Power Query till?
• Hur ställer du in Power Query?
  • Systemkrav
  • Power Query installationsprocess för Excel och LuckyTemplates
    • 1. Power Query Installation i Excel
    • 2. Power Query Installation i LuckyTemplates
• Hur man använder Power Query-användargränssnittet
  • 1. Navigering och huvudkomponenter
  • 2. Frågeredigerare
  • 3. Panelen Tillämpade steg
  • 4. Formula Bar och Advanced Editor
• Hur ansluter du till datakällor med Power Query?
  • 1. Ansluta till filbaserade datakällor
  • 2. Ansluta till databasdatakällor
  • 3. Ansluta till onlinetjänster och API:er
  • 4. Skapa anpassade anslutningar
• Hur integrerar du Power Query med andra verktyg?
  • 1. Integration med Excel
  • 2. Integration med LuckyTemplates Desktop
  • 3. Integration med Power Automate
  • 4. Integration med Azure Data Factory
  • 5. Integration med anpassade applikationer och tjänster
• Är Power Query detsamma som SQL?
  • Vad är SQL?
  • Jämför Power Query och SQL
    • 1. Syfte och användningsfall
    • 2. Användarvänlighet
    • 3. Datakällor och format
    • 4. Integration med andra verktyg
    • 5. Språk och syntax
• Vad är Power Query M Language?
• 5 Real-World Power Query Användningsfall
  • 1. Datarening och förbearbetning
  • 2. Datakonsolidering och -transformation
  • 3. Datavalidering och kvalitetssäkring
  • 4. Automatisera och schemalägga datauppdateringsprocesser
  • 5. Ad-hoc dataanalys och rapportering
• 3 Användbara Power Query-inlärningsresurser
  • 1. Handledningar
  • 2. Dokumentation
  • 3. Samhällsstöd
• Slutgiltiga tankar

Vad är Power Query?

Power Query är ett datatransformations- och förberedelseverktyg som ursprungligen utvecklades av Microsoft som ett fristående tillägg för Excel 2010 för att förenkla import, transformation och rengöring av data för analys.

2013 lanserades Power Query officiellt som ett tillägg för Excel 2010 och Excel 2013, och det blev snabbt populärt bland användare för sin förmåga att ansluta till ett brett utbud av datakällor och dess intuitiva användargränssnitt.

Framgången med Power Query fick Microsoft att införliva den som en inbyggd funktion i Excel 2016 och efterföljande versioner, vilket gör den tillgänglig för en ännu större publik.

Under åren fortsatte Microsoft att investera i Power Query, lägga till nya funktioner och förbättra dess prestanda för att tillgodose de växande behoven hos dataproffs.

Power Query idag är en datatransformerings- och dataförberedelsemotor som gör att du sömlöst kan komma åt och importera data från en mängd olika källor och sedan omforma och manipulera den för att passa dina behov.

Dess primära funktion är att ansluta till hundratals datakällor, importera data och sedan tillämpa transformationer som att ta bort kolumner, ändra datatyper eller slå samman tabeller.

Den transformerade datan kan sedan laddas in i olika Microsoft-produkter som , Analysis Services och Dataverse för ytterligare analys, rapportering och visualiseringsändamål.

Men det räcker med inledningen. Låt oss dyka in i vad Power Query kan göra för dig i nästa avsnitt!

Vad används Power Query till?

Power Query erbjuder ett brett utbud av funktioner och möjligheter som förenklar processen att arbeta med data, inklusive:

1. Anslutning : Power Query stöder ett brett utbud av datakällor, inklusive filer, databaser, onlinetjänster och anpassade anslutningar, vilket gör det enkelt för användare att komma åt och analysera data från olika källor.

2. Datatransformation : Med ett omfattande bibliotek med inbyggda datatransformationsfunktioner tillåter Power Query användare att utföra komplexa datamanipuleringsuppgifter, såsom filtrering, sortering, sammanslagning, pivotering och aggregering av data.

3. M-språk : Power Query använder , ett kraftfullt och flexibelt skriptspråk, som gör det möjligt för användare att skriva anpassade funktioner och frågor för att förbättra datatransformeringsmöjligheterna ytterligare.

4. Användarvänligt gränssnitt : Power Querys intuitiva gränssnitt tillåter användare att utföra datatransformationsuppgifter med lätthet, utan att kräva omfattande kunskaper om programmerings- eller skriptspråk.

Nu när vi har gått igenom vad Power Query kan göra, låt oss ta en titt på hur du kan ställa in det i nästa avsnitt.

Hur ställer du in Power Query?

Okej, låt oss gå in på det roliga - konfigurera Power Query! Oavsett om du är ett dataproffs eller precis har börjat doppa tårna i världen av datatvistelse, det är här magin börjar.

Det här avsnittet är din steg-för-steg-guide för att få igång Power Query i Excel och LuckyTemplates. Vi tar upp hur du öppnar Power Query och ställer in din arbetsyta så att du är redo att börja städa, forma och leka med dina data.

Så spänn fast dig, och i slutet av detta är du redo att börja få Power Query att göra underverk med dina data. Låt oss dyka in!

Systemkrav

För att använda Power Query effektivt, se till att ditt system uppfyller följande krav:

1. Microsoft Excel : Excel 2010 eller senare med Power Query-tillägget installerat (för Excel 2010 och 2013), eller Excel 2016 och senare med inbyggd Power Query-funktion.

2. LuckyTemplates : LuckyTemplates Desktop eller LuckyTemplates tjänst med Power Query integrerad.

Power Query installationsprocess för Excel och LuckyTemplates

Innan du kan börja använda Power Query måste vi se till att du har den inställd och redo att rullas i Excel och LuckyTemplates. Men svettas inte – det är en ganska enkel process!

I det här avsnittet kommer vi att gå igenom varje steg för att få Power Query igång i både Excel och LuckyTemplates.

1. Power Query Installation i Excel

För användare med Excel 2016 eller senare är Power Query inbyggd och kan nås via fliken "Data" i Excel-bandet. Power Query är känd som "Hämta och transformera" i Excel.

För användare med Excel 2010 eller Excel 2013 måste Power Query installeras som ett tillägg:

1. Om du använder Excel 2010, ta reda på vilken version du använder och om det är 32 eller 64 bitar

2. Besök Microsoft Download Center och ladda ner Power Query-tillägget för din specifika version av Excel.

3. Välj rätt version av tillägget från listan

4. Kör det nedladdade installationsprogrammet för att installera Power Query-tillägget

5. Följ instruktionerna på skärmen för att slutföra installationen

6. Öppna Excel, navigera till fliken "Arkiv" och klicka sedan på "Alternativ".

4. I dialogrutan "Excel-alternativ", klicka på "Tillägg" i den vänstra rutan. I rullgardinsmenyn "Hantera" längst ned i dialogrutan, välj "COM-tillägg" och klicka på "Kör".

I dialogrutan "COM-tillägg", markera rutan bredvid "Microsoft Power Query for Excel" och klicka på "OK", och det är allt! Power Query bör nu vara tillgänglig i Excel.

2. Power Query Installation i LuckyTemplates

För LuckyTemplates-användare är Power Query redan integrerad i LuckyTemplates Desktop-applikationen och kan nås via fliken "Hem" i LuckyTemplates-bandet.

Så här kan du komma åt Power Query i LuckyTemplates:

1. Öppna LuckyTemplates Desktop : Starta LuckyTemplates Desktop på din dator. Om du inte har det installerat kan du ladda ner det från Microsofts officiella webbplats.

2. Hämta data : På menyfliksområdet Hem, klicka på "Transformera data" och detta öppnar Power Query Editor.

3. Välj en datakälla : Från Power Query Editor, välj den typ av datakälla du vill ansluta till. Du kan välja från ett brett utbud av alternativ, såsom databaser, Excel-filer, webbsidor, API:er och mer.

4. Anslut till datakälla : Följ anvisningarna för att ansluta till din valda datakälla. Detta kan innebära att navigera till en fil eller ange en URL, servernamn eller andra anslutningsdetaljer, beroende på typen av datakälla.

5. Ladda data : Efter att ha anslutit till datakällan kommer du att presenteras med ett Navigator-fönster där du kan välja de specifika tabeller eller element som du vill importera. Klicka på "Ladda" för att importera data direkt till LuckyTemplates, eller klicka på "Redigera" för att öppna Power Query Editor och omvandla data innan den laddas.

6. Power Query Editor : I Power Query Editor kan du utföra ett brett utbud av datatransformationsuppgifter, som att filtrera och sortera data, slå samman och lägga till frågor, skapa beräknade kolumner och mycket mer. När du har gjort dina omvandlingar klickar du på "Stäng och tillämpa" för att tillämpa ändringarna och ladda data till LuckyTemplates.

Kom ihåg att varje steg du tar i Power Query registreras, och du kan alltid gå tillbaka och ändra dessa steg efter behov!

Hur man använder Power Query-användargränssnittet

Så du har Power Query installerad och redo att börja – fantastiskt! Låt oss nu se till att du vet hur du går.

I det här avsnittet kommer vi att utforska Power Query-användargränssnittet, ditt kommandocenter för allt som rör datatransformation. Vi kommer att bryta ner de olika delarna av gränssnittet och visa dig hur du navigerar som ett proffs.

1. Navigering och huvudkomponenter

Power Querys användargränssnitt är utformat för att vara intuitivt och användarvänligt, vilket gör det enkelt för användare att navigera och utföra uppgifter i verktyget. Huvudkomponenterna i Power Query-gränssnittet inkluderar:

1. Menyfliksområdet : Menyfliksområdet ligger högst upp på skärmen och innehåller olika flikar och kommandon för att utföra vanliga datatransformationsuppgifter, som att ansluta till datakällor, tillämpa filter och slå samman frågor.

2. Frågepanelen : Frågerutan ligger till vänster på skärmen och visar en lista över alla frågor i din arbetsbok eller LuckyTemplates-rapport. Du kan använda den här rutan för att hantera, organisera och navigera i dina frågor.

3. Dataförhandsgranskning : I mitten av skärmen visar dataförhandsgranskningen ett urval av data från den valda frågan, så att du kan granska och interagera med data när du tillämpar transformationer.

2. Frågeredigerare

Frågeredigeraren är den primära arbetsytan för att skapa och redigera frågor i Power Query. Det ger ett visuellt gränssnitt för att tillämpa datatransformationer och forma dina data för att möta dina analysbehov.

Nyckelfunktioner i frågeredigeraren inkluderar:

1. Kolumn- och radoperationer : Du kan enkelt lägga till, ta bort, byta namn på, ordna om och dela kolumner eller filtrera, sortera och ta bort rader med hjälp av frågeredigeraren.

2. Panelen Tillämpade steg : Till höger på skärmen visar panelen Tillämpade steg en lista över alla transformationer som tillämpats på den valda frågan. Du kan använda den här rutan för att granska, ändra, ordna om eller ta bort enskilda steg.

3. Snabbmenyer : Högerklicka på kolumner, rader eller celler i dataförhandsgranskningen visar snabbmenyer med relevanta transformationsalternativ, så att du snabbt kan tillämpa transformationer utan att navigera genom menyfliksområdet.

3. Panelen Tillämpade steg

Panelen Tillämpade steg är en praktisk komponent i Power Query-gränssnittet, eftersom den ger en tydlig steg-för-steg-vy av de transformationer som tillämpas på dina data.

Den här rutan låter dig:

1. Granska transformationshistoriken : Panelen Tillämpade steg visar en kronologisk lista över alla transformationer som tillämpats på den valda frågan, vilket gör det enkelt att granska och förstå datatransformationsprocessen.

2. Ändra befintliga steg : Genom att klicka på ett steg i rutan Tillämpade steg kan du ändra den associerade transformationen eller ändra dess inställningar och uppdatera dataförhandsgranskningen i enlighet med detta.

3. Ordna om eller ta bort steg : Du kan dra och släppa steg i rutan Tillämpade steg för att ändra deras ordning eller använda "X"-knappen bredvid ett steg för att ta bort det från frågan.

4. Formula Bar och Advanced Editor

Power Query tillhandahåller ytterligare två funktioner för användare som föredrar att arbeta med M-språket direkt:

1. Formelfältet : Ligger ovanför dataförhandsgranskningen visar formelfältet M-språkformeln för det valda transformationssteget. Du kan redigera formeln direkt i formelfältet för att ändra transformationen, och ändringarna kommer att återspeglas i förhandsgranskningen av data.

2. Avancerad redigerare : Tillgänglig från fliken "Visa" i menyfliksområdet, den avancerade redigeraren låter dig visa och redigera hela M-språkskriptet för den valda frågan. Den här funktionen är särskilt användbar för avancerade användare som vill skriva anpassade funktioner, skapa komplexa frågor eller optimera sin M-språkkod.

Genom att förstå och använda Power Querys användargränssnitt och dess olika komponenter kan du effektivt utföra datatransformationsuppgifter och forma dina data för att möta dina analysbehov.

Därefter tar vi en titt på hur du kan ansluta till olika datakällor med Power Query. Nu går vi!

Hur ansluter du till datakällor med Power Query?

Power Querys styrka ligger i dess förmåga att ansluta till datakällor, vilket gör det enkelt för dig att komma åt och analysera data från flera plattformar och format.

I det här avsnittet kommer vi att diskutera processen för att ansluta till olika datakällor med Power Query och utforska några vanliga anslutningsalternativ.

1. Ansluta till filbaserade datakällor

Power Query stöder flera filformat, inklusive Excel, CSV, XML, JSON och textfiler. Så här ansluter du till en filbaserad datakälla:

1. I Excel eller LuckyTemplates, klicka på fliken "Data" i menyfliksområdet (för Excel) eller fliken "Hem" (för LuckyTemplates).

2. Välj "Hämta data" och välj sedan lämplig filtyp från kategorin "Fil".

3. Bläddra till platsen för filen på din dator eller nätverk och klicka på "Öppna" för att upprätta en anslutning.

2. Ansluta till databasdatakällor

Power Query kan ansluta till databaser som SQL Server, Access, Oracle, MySQL och PostgreSQL. Så här ansluter du till en databas:

1. I Excel eller LuckyTemplates, klicka på fliken "Data" i menyfliksområdet (för Excel) eller fliken "Hem" (för LuckyTemplates).

2. Välj "Hämta data" och välj sedan lämplig databastyp från kategorin "Databas".

3. Ange den nödvändiga anslutningsinformationen, såsom servernamn, databasnamn och autentiseringsuppgifter, och klicka på "Anslut" för att upprätta en anslutning.

3. Ansluta till onlinetjänster och API:er

Power Query kan också ansluta till onlinetjänster, såsom SharePoint, Salesforce, OData-flöden, REST API:er eller till och med en webbplats. Så här ansluter du till en onlinetjänst eller API:

1. I Excel eller LuckyTemplates, klicka på fliken "Data" i menyfliksområdet (för Excel) eller fliken "Hem" (för LuckyTemplates).

2. Välj "Hämta data" och välj sedan lämplig tjänst eller API från kategorin "Onlinetjänster" eller "Övrigt".

3. Ange den nödvändiga anslutningsinformationen, såsom URL, API-nyckel eller autentiseringsuppgifter, och klicka på "Anslut" för att upprätta en anslutning.

4. Skapa anpassade anslutningar

Om Power Query inte har inbyggt stöd för en specifik datakälla kan du skapa en anpassad anslutning för att utöka dess funktionalitet. Anpassade anslutningar utvecklas med Power Query SDK och M-språket och kan delas med andra användare.

Så här skapar du en anpassad koppling:

1. Ladda ner och installera Power Query SDK från Visual Studio Marketplace.

2. Öppna Visual Studio, skapa ett nytt Power Query Connector-projekt och följ projektmallen för att utveckla din anpassade connector.

3. Kompilera anslutningen och distribuera den till andra användare som en .mez-fil.

4. Aktivera anpassade anslutningar i Excel eller LuckyTemplates genom att navigera till "Arkiv" > "Alternativ och inställningar" > "Alternativ" > "Säkerhet" (för LuckyTemplates) eller "Fil" > "Alternativ" > "Trustcenter" > "Inställningar för tillitscenter". ” > ”Trusted Add-ins Catalog” (för Excel).

5. Lägg till .mez-filen i lämplig mapp och starta om Excel eller LuckyTemplates för att göra den anpassade anslutningen tillgänglig i dialogrutan "Hämta data".

Hur integrerar du Power Query med andra verktyg?

Power Query är ett mångsidigt verktyg som kan integreras med olika andra verktyg och plattformar för att effektivisera ditt arbetsflöde för dataanalys.

I det här avsnittet kommer vi att utforska några vanliga integrationer och förklara hur man kombinerar Power Query med andra verktyg för förbättrad funktionalitet och effektivitet.

1. Integration med Excel

Som en inbyggd funktion i Excel 2016 och senare versioner är Power Query tätt integrerad med Excels dataanalysfunktioner.

Genom att använda Power Query i kan du:

1. Ladda omvandlade data till Excel-tabeller eller Excel-datamodellen för ytterligare analys, visualisering eller rapportering.

2. Utnyttja och funktioner för att utföra ytterligare beräkningar eller transformationer på dina data.

3. Skapa pivottabeller och pivotdiagram baserat på data som importeras och transformeras med Power Query.

4. Använd Excels funktioner för villkorad formatering och datavalidering för att förbättra datavisualiseringen och bibehålla dataintegriteten.

2. Integration med LuckyTemplates Desktop

Power Query är en integrerad del av LuckyTemplates ekosystem och spelar en avgörande roll i databeredningsprocessen.

Genom att integrera Power Query med LuckyTemplates kan du:

1. Ladda omvandlad data till LuckyTemplates datamodell för vidare analys och visualisering.

2. Kombinera Power Query med LuckyTemplates avancerade datamodellering och (Data Analysis Expressions) språk för mer sofistikerade beräkningar och mått.

3. Använd LuckyTemplates rika visualiseringsmöjligheter för att skapa interaktiva baserat på data som importeras och transformeras med Power Query.

4. Utnyttja LuckyTemplates delnings- och samarbetsfunktioner för att distribuera dina rapporter och instrumentpaneler till intressenter.

3. Integration med Power Automate

(tidigare känt som Microsoft Flow) är en molnbaserad tjänst som gör det möjligt för användare att skapa automatiserade arbetsflöden mellan olika applikationer och tjänster.

Genom att integrera Power Query med Power Automate kan du:

1. Automatisera datauppdateringsprocesser i Power Query genom att trigga dem genom händelser eller scheman i Power Automate.

2. Exportera transformerad data från Power Query till andra applikationer, som SharePoint, OneDrive eller SQL Server, med hjälp av Power Automate-anslutningar.

3. Skapa flerstegsarbetsflöden som inkluderar Power Query-datatransformationer, tillsammans med åtgärder från andra applikationer och tjänster.

4. Integration med Azure Data Factory

Azure Data Factory är en molnbaserad dataintegrationstjänst som låter dig skapa, schemalägga och hantera datapipelines.

Genom att integrera Power Query med Azure Data Factory kan du:

1. Inkludera Power Query-datatransformationer som en del av dina Azure Data Factory-pipelines, så att du kan förbearbeta och rensa dina data innan du laddar in dem i datalager eller analytiska tjänster.

2. Schemalägg och automatisera Power Query-datatransformationer tillsammans med andra dataförflyttnings- och transformationsaktiviteter i Azure Data Factory.

3. Utnyttja Azure Data Factorys övervaknings- och varningsfunktioner för att spåra framstegen och prestanda för dina Power Query-datatransformationer.

5. Integration med anpassade applikationer och tjänster

Power Query kan också integreras med anpassade applikationer och tjänster med Power Query SDK och M-språk.

Genom att utveckla anpassade kontakter eller bädda in Power Query-funktionalitet i dina applikationer kan du:

1. Gör det möjligt för användare att ansluta till proprietära datakällor eller API:er som inte stöds av Power Query.

2. Bädda in Power Query-datatransformationsfunktioner direkt i din applikations användargränssnitt, vilket ger en sömlös upplevelse för dina användare.

3. Utnyttja M-språket och Power Query SDK för att skapa anpassade funktioner eller transformationer som är specifika för din applikations krav.

Genom att integrera Power Query med andra verktyg och plattformar kan du skapa ett strömlinjeformat och effektivt arbetsflöde för dataanalys som utnyttjar styrkorna hos varje verktyg och förbättrar den övergripande funktionaliteten.

Är Power Query detsamma som SQL?

Power Query och SQL (Structured Query Language) används båda för datamanipulation och hämtning, men de tjänar olika syften och fungerar på olika sätt.

I det här avsnittet kommer vi att utforska likheterna och skillnaderna mellan Power Query och SQL, och hjälpa dig att förstå när du ska använda varje verktyg i dina dataanalysarbetsflöden.

Vad är SQL?

SQL är ett domänspecifikt språk designat för att hantera och söka efter relationsdatabaser. Det tillåter användare att skapa, läsa, uppdatera och radera data på ett strukturerat och effektivt sätt.

har varit standardspråket för att arbeta med relationsdatabaser sedan 1970-talet och är allmänt använt över olika databashanteringssystem (DBMS) som MySQL, SQL Server, Oracle och PostgreSQL.

Jämför Power Query och SQL

Låt oss jämföra och kontrastera lite! Hur fungerar Power Query?

I det här avsnittet kommer vi att lägga Power Query och SQL sida vid sida för att se hur de skiljer sig åt och var de lyser. Låt oss dyka in!

1. Syfte och användningsfall

Medan både Power Query och SQL används för datamanipulation och hämtning, tillgodoser de olika användningsfall.

Power Query är ett datatransformations- och integrationsverktyg som främst fokuserar på att rensa, omforma och kombinera data från olika källor.

SQL , å andra sidan, är ett språk speciellt designat för att fråga och hantera relationsdatabaser.

2. Användarvänlighet

Power Query är känt för sitt användarvänliga gränssnitt och intuitiva funktioner, vilket gör det tillgängligt för användare med olika nivåer av teknisk expertis.

SQL , även om det är kraftfullt, kräver att användarna har en djupare förståelse för relationsdatabaser och själva SQL-språket.

3. Datakällor och format

Power Query stöder ett brett utbud av datakällor och format, inklusive relationsdatabaser, platta filer (t.ex. CSV, Excel) och webbaserade källor (t.ex. API:er, webbsidor).

SQL , däremot, är begränsad till att söka efter data som lagras i relationsdatabaser.

4. Integration med andra verktyg

Power Query är tätt integrerat med Microsofts ekosystem, inklusive Excel, LuckyTemplates och Power Platform.

SQL , även om det används allmänt i olika DBMS, erbjuder inte samma nivå av sömlös integration med dataanalys- och visualiseringsverktyg.

5. Språk och syntax

Power Query använder språket M, ett funktionellt och skiftlägeskänsligt språk, för att uttrycka datatransformationer.

SQL har sin egen distinkta syntax, baserad på en kombination av nyckelord, satser och uttryck.

På tal om M-språket, låt oss ta en snabb titt på vad det kan göra för dig i nästa avsnitt!

Vad är Power Query M Language?

Power Query är ett kraftfullt verktyg designat för datatransformation och förberedelse. I kärnan körs datamanipuleringsmotorn för Power Query på .

M är ett funktionellt språk, speciellt anpassat för att transformera och forma data från olika källor till önskad utdata.

M-språket används för att uttrycka datamashups och operationer som utförs inom Power Query. Även om Power Query kommer med ett användarvänligt grafiskt gränssnitt, ger förståelsen av M-språket ytterligare flexibilitet när du arbetar med komplexa datatransformationsuppgifter.

För dem som vill dyka djupare in i funktionaliteten och syntaxen hos M, finns det en uppsjö av funktioner tillgängliga, var och en med ett specifikt syfte. Några vanliga funktioner i Power Query M-språket inkluderar:

• Table.AddColumn – Lägger till en ny kolumn med angivna namn och värden i en tabell.

• Table.SelectRows – Filtrerar rader i en tabell baserat på ett visst villkor.

• Table.Join – Kombinerar rader med två tabeller med ett specificerat kopplingsvillkor.

• List.Sum – Returnerar summan av alla tal i en lista.

Utöver dessa funktioner tillhandahåller Power Query en avancerad redigerare där användare kan komma åt och ändra det underliggande M-skriptet för sin fråga. Denna redigerare gör det möjligt för användaren att finjustera transformationer och tillämpa anpassade funktioner efter behov.

I takt med att Power Query och M-språket fortsätter att utvecklas utökas dess kapacitet och utbudet av datakällor som stöds växer.

Möjligheten att utnyttja M-språket i kombination med Power Querys användarvänliga gränssnitt öppnar dörrar till mer avancerade, effektiva och anpassningsbara datatransformationer.

För att lära dig mer om hur du använder Power Query och M-språket, kolla in videon nedan:

5 Real-World Power Query Användningsfall

Power Query kan tillämpas på ett brett utbud av verkliga scenarier.

I det här avsnittet kommer vi att diskutera några vanliga verkliga användningsfall för Power Query och visa dig dess praktiska tillämpningar och fördelar.

1. Datarening och förbearbetning

Ett av de vanligaste användningsfallen för Power Query är datarensning och förbearbetning. Du kan använda Power Query för att:

1. Ta bort oönskade kolumner eller rader från datauppsättningar och se till att endast relevant data används i analysen.

2. Dela eller slå samman kolumner för att skapa nya datafält eller konsolidera information.

3. Standardisera dataformat, som datum och tid, valuta eller versaler i text, för att säkerställa konsistens över hela datamängden.

4. Identifiera och hantera saknade eller felaktiga datavärden, antingen genom att ersätta dem med standardvärden eller ta bort de berörda posterna.

2. Datakonsolidering och -transformation

Om du vill konsolidera och transformera data från flera källor behöver du inte leta längre. Några verkliga tillämpningar av Power Query på detta område inkluderar:

1. Kombinera data från flera filer, till exempel Excel-arbetsböcker eller CSV-filer, till en enda datauppsättning för analys.

2. Integrera data från olika databaser, API:er eller onlinetjänster, som Salesforce, SharePoint eller Google Analytics, för att skapa en enhetlig vy av din organisations data.

3. Utföra komplexa datatransformationer, såsom pivotering, unpivotering, aggregering eller gruppering, för att omforma data för specifika analytiska krav.

4. Sammanfoga eller lägga till datauppsättningar för att skapa relationer mellan olika datakällor eller utöka omfattningen av din analys.

3. Datavalidering och kvalitetssäkring

Power Query kan användas för att utföra datavalidering och kvalitetssäkringsuppgifter för att säkerställa att dina data är korrekta, fullständiga och tillförlitliga. Några exempel inkluderar:

1. Implementering av datavalideringsregler, såsom intervallkontroller, mönstermatchning eller anpassad logik, för att identifiera och korrigera datainmatningsfel.

2. Jämföra och stämma av data från olika källor, som att verifiera transaktionsdata mot kontoutdrag eller jämföra försäljningsdata mellan olika system.

3. Upptäcka och undersöka dataavvikelser, extremvärden eller inkonsekvenser för att identifiera potentiella problem i dina data eller affärsprocesser.

4. Automatisera datakvalitetskontroller och generera valideringsrapporter för att övervaka och upprätthålla datakvaliteten över tid.

4. Automatisera och schemalägga datauppdateringsprocesser

Om du vill automatisera och schemalägga datauppdateringsprocesser för att säkerställa att dina analyser och rapporter baseras på den mest uppdaterade informationen, kan Power Query vara en lösning. Några praktiska tillämpningar inom detta område inkluderar:

1. Automatisera hämtning och omvandling av data från API:er eller onlinetjänster, såsom dagliga växelkursuppdateringar eller månatliga försäljningsdata.

2. Schemaläggning av periodiska data uppdateras i LuckyTemplates eller Excel för att hålla rapporter och instrumentpaneler aktuella och relevanta.

3. Integrering av Power Query med verktyg som Power Automate eller Azure Data Factory för att skapa sofistikerade dataarbetsflöden som automatiskt uppdaterar och förbearbetar data efter behov.

5. Ad-hoc dataanalys och rapportering

Power Query kan användas för ad-hoc-dataanalys och rapporteringsuppgifter, vilket gör att du snabbt kan utforska och analysera data utan behov av komplex datamodellering eller programmering. Några exempel på ad-hoc-analyser och användningsfall för rapportering inkluderar:

1. Extrahera och sammanfatta data från loggfiler, enkätsvar eller användargenererat innehåll för snabba insikter och beslutsfattande.

2. Skapa anpassade rapporter eller visualiseringar baserade på specifika affärsfrågor eller krav, utan att förlita sig på förbyggda mallar eller instrumentpaneler.

3. Utför utforskande dataanalys för att identifiera trender, mönster eller samband i din data som kan vara till hjälp för ytterligare forskning eller utredning.

Dessa verkliga användningsfall visar mångsidigheten och kraften i Power Query som ett dataförberedande och analysverktyg, som kan hantera ett brett spektrum av scenarier och krav inom olika branscher och applikationer.

Naturligtvis, som med all teknik, finns det en inlärningskurva. För att hjälpa dig på din resa mot Power Query-mästarskap har vi sammanställt några användbara resurser i nästa avsnitt!

3 Användbara Power Query-inlärningsresurser

I det här avsnittet kommer vi att diskutera några användbara resurser för att lära sig och använda Power Query effektivt. Dessa resurser kommer att kategoriseras i handledningar , dokumentation och communitysupport .

1. Handledningar

För dem som är nya med Power Query eller vill förbättra sina färdigheter finns det många handledningar tillgängliga online. Dessa handledningar kan hjälpa användare att förstå hur man importerar, transformerar och kombinerar data från olika källor. Några populära webbplatser för Power Query-handledningar inkluderar:

• Microsoft Lär dig

Dessa handledningar sträcker sig från nybörjare till avancerade nivåer, och ger värdefulla insikter och praktiska frågor.

2. Dokumentation

Den officiella dokumentationen är en utmärkt resurs för att förstå funktionerna och funktionerna i Power Query på djupet. Följande länkar kan användas för att komma åt detaljerad dokumentation om olika ämnen relaterade till Power Query:

• Power Query dokumentation

• M Språkreferens

Dessa resurser underhålls av Microsoft och ger omfattande information om allt från att komma igång med Power Query till avancerade tekniker för datatransformation och förberedelse.

3. Samhällsstöd

När de arbetar med Power Query kan användare ha frågor eller stöta på utmaningar som inte direkt tas upp i officiell dokumentation eller handledning. I sådana fall kan samhällets stöd vara ovärderligt.

Det finns olika forum och onlinecommunities där Power Query-användare kan ställa frågor, dela kunskap och samarbeta med andra. Några populära Power Query-gemenskapsplattformar är:

• LuckyTemplates-gemenskapen

• Microsoft Excel-gemenskapen

• Power Query-community på Reddit

Dessa community-plattformar tillåter användare att söka hjälp från erfarna proffs, dela lösningar och hålla sig uppdaterad med den senaste utvecklingen inom Power Query-världen.

Slutgiltiga tankar

Och där har du det! Power Query, i all ära, är som din personliga dataguide. Det handlar om att rensa, forma och omvandla rådata till något meningsfullt, direkt från Excel eller LuckyTemplates.

Power Query har blivit ett oumbärligt verktyg för dataproffs och entusiaster, vilket ger en kraftfull och användarvänlig lösning för dataförberedande och transformationsuppgifter.

Dess mångsidighet och integration med Microsofts ekosystem, inklusive Excel, LuckyTemplates och den bredare Power Platform, gör den till ett bra val för hantering av data från olika källor, format och komplexitet.

Så var inte främmande för Power Query. Det är en vän som du vill ha nära i din dataresa. Fortsätt utforska, var nyfiken och kom ihåg att data bara är så bra som du kan göra med den. Lycka till med att fråga!