データアナリストにとって、追加（Append）操作とマージ（Merge）操作をいつ使うべきかを理解することは重要なスキルです。
どちらの操作が適切かは、データ操作の目的とタスクの具体的な要件によって異なります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、Power Query のデータ統合機能を学びます。クエリの追加によってデータセットをスムーズに結合する方法を習得します。また、さまざまな結合タイプを使ってデータセットを結合し、多様な形式でデータを表現する方法も学びます。
現在の演習
この章では、カスタマイズを中心に学習します。M 言語の構文の基本と、クエリ開発におけるすべての変換ステップへの関わり方を理解します。論理演算子を使って多様なシナリオに対応したカスタム条件列を作成するために M を活用します。さらに、M のテーブル変換式を使ってカスタムのグループ化インデックス列を作成し、高度なクエリ設計の応用力を高めます。
最終章では、Power Query の詳細エディターを詳しく学びます。M 言語の構文を使ったコードの編集とデバッグについて理解を深めます。M の組み込み関数を活用しながら、クエリのグループ化やパラメーターを使った動的フィルタリングといった推奨手法を習得します。最後に、カスタム M 言語関数の作成を通じて、高度なクエリ設計の応用力を身に付けましょう。
