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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
एक सफल डेटा एनालिस्ट बनने के लिए डेटा प्रिपरेशन बेहद ज़रूरी है। आप फ़िल्टरिंग और कॉलम का नाम बदलने जैसे आवश्यक डेटा प्रिपरेशन स्टेप्स सीखेंगे और यह भी जानेंगे कि Power BI में डेटा प्रिव्यू का उपयोग करके डेटासेट्स में आने वाली आम त्रुटियों की पहचान कैसे करें।
इस चैप्टर में, आप Power Query के माध्यम से उपलब्ध प्रमुख डेटा प्रिव्यू फीचर्स के बारे में सीखेंगे और समझेंगे कि वे आपके डेटासेट की विशेषताओं का सारांश निकालने में कैसे मदद करते हैं। आप यह भी समझेंगे कि Power Query में अपने डेटासेट की जाँच करने से आवश्यक डेटा ट्रांसफॉर्मेशन स्टेप्स तय करने में कैसे सहायता मिलती है।
टेक्स्ट डेटा की प्रिपरेशन और ट्रांसफॉर्मेशन भी Power Query के जरिए की जा सकती है। इंटरैक्टिव अभ्यासों के माध्यम से, आप सबसे आम टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मेशन सीखेंगे, जैसे टेक्स्ट कॉलम्स को स्प्लिट और मर्ज करना, किसी भी टेक्स्ट डेटा से अनचाहे कैरेक्टर्स ट्रिम करना, और अपने डेटासेट के टेक्स्ट डेटा में प्रीफ़िक्स जोड़ना।
इस चैप्टर में वे सबसे आम न्यूमेरिकल ट्रांसफॉर्मेशन शामिल हैं जिनका आप Power Query में उपयोग करेंगे। आप कुछ एडवांस्ड Power Query ट्रांसफॉर्मेशन करना सीखेंगे। इसमें न्यूमेरिकल कॉलम्स पर लघुगणकीय (logarithmic) और वर्गमूल (square root) ट्रांसफॉर्मेशन लागू करना, न्यूमेरिकल डेटा को राउंड करना, और डेट कॉलम्स से महीने और सप्ताह के नाम निकालना शामिल है।
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