W tym rozdziale poznasz możliwości integracji danych w Power Query. Opanujesz technikę dołączania zapytań, dzięki której płynnie połączysz różne zbiory danych. Nauczysz się też scalać zbiory danych, wykorzystując różne typy złączeń, by prezentować dane na wiele sposobów.

Dołączanie i scalanie zapytań

Opcje

_Append_

_Merge_

Append czy Merge?

Łączenie zapytań w Power Query

Dołączanie zapytań

Scalanie zapytań z użyciem left outer join

Scalanie zapytań za pomocą złączenia wewnętrznego

Ten rozdział poświęcony jest dostosowywaniu zapytań. Poznasz podstawy składni języka M i zobaczysz, jak stanowi on fundament każdego kroku przekształcania w procesie tworzenia zapytań. Wykorzystasz język M do budowania własnych kolumn warunkowych z operatorami logicznymi, przydatnych w różnych scenariuszach. Zagłębisz się też w wyrażenia przekształcania tabel języka M, tworząc niestandardowe pogrupowane kolumny indeksowe i doskonaląc swoje umiejętności w zaawansowanym projektowaniu zapytań.

Kolumny niestandardowe

Logika warunkowa w języku M

Kolumny niestandardowe w Power Query z użyciem języka M

Niestandardowe kolumny warunkowe

Zaawansowane kolumny warunkowe

Obliczanie wyników systemu wczesnego ostrzegania

Zgrupowane kolumny indeksu

W ostatnim rozdziale zajmiesz się Edytorem zaawansowanym Power Query i poznasz składnię języka M do modyfikowania i debugowania kodu. Odkryjesz wbudowane funkcje języka M i opanujesz najlepsze praktyki, takie jak grupowanie zapytań i dynamiczne filtrowanie z parametrami. Na zakończenie nauczysz się tworzyć własne funkcje w języku formuł M, otwierając sobie dostęp do zaawansowanych możliwości projektowania zapytań.

Język formuł M

Zaawansowany edytor Power Query

M w Power Query dla Excela

Wbudowane funkcje M

Parametry zapytań

Debugowanie zaawansowanego edytora

Funkcje niestandardowe

Gratulacje!

Exercises and Datasets

Kurs rozszerza wiedzę z podstaw Power Query w Excelu i przenosi cię na wyższy poziom przekształcania danych. Poznasz zaawansowane techniki integracji danych, w tym dołączanie i scalanie zbiorów danych z wykorzystaniem różnych typów złączeń. Zagłębisz się w składnię języka M, tworząc własne kolumny warunkowe, i opanujesz zaawansowane przekształcenia tabel. Odkryjesz Edytor zaawansowany Power Query, poznasz wbudowane funkcje języka M i najlepsze praktyki, takie jak grupowanie zapytań oraz dynamiczne dostosowywanie kryteriów filtrowania za pomocą parametrów. Na zakończenie nauczysz się tworzyć własne funkcje w języku M, otwierając sobie drogę do zaawansowanego projektowania zapytań i wyciągania głębszych wniosków z danych.

Opierając się na Twojej podstawowej wiedzy o Power Query w Excelu, ten kurs na poziomie średnio zaawansowanym przeniesie Cię na wyższy poziom mistrzostwa w transformacji danych. Odkryj zaawansowane techniki integracji danych, w tym dołączanie i scalanie zbiorów danych z wykorzystaniem różnych typów łączeń. Zanurz się w składni języka M, aby tworzyć niestandardowe kolumny warunkowe i wykorzystywać zaawansowane przekształcenia tabel. Odblokuj możliwości zaawansowanego edytora Power Query, poznając wbudowane funkcje języka M, opanowując najlepsze praktyki, takie jak grupowanie zapytań, oraz dynamicznie dostosowując kryteria filtrowania za pomocą parametrów. Podnieś swoje umiejętności, tworząc niestandardowe funkcje w języku M formuł, odblokowując zaawansowane możliwości projektowania zapytań, które pozwolą Ci wydobywać głębsze wnioski z danych.

Introduction to Power Query in Excel

Data Preparation in Excel

Data Analysis in Excel

Kurs średniozaawansowany rozwija Twoją wiedzę z Power Query w Excelu, ucząc zaawansowanej transformacji danych.

Intermediate Power Query w Excelu

Rozwijając podstawy Power Query w Excelu, ten kurs średniozaawansowany przeniesie Cię na wyższy poziom mistrzostwa w transformacji danych

Analiza danych z Excel Power Tools

Połączenie danych sprzedażowych z różnych regionów lub oddziałów w celu zestawienia i analizy łącznych wyników sprzedaży w całej organizacji.

Łączenie dokumentacji pacjentów z różnych placówek medycznych w celu utworzenia kompletnego zbioru danych o pacjentach.

Łączenie miesięcznych kart czasu pracy pracowników w celu stworzenia pełnego zbioru danych do obsługi listy płac i analizy zasobów ludzkich.

Połączenie danych demograficznych pacjentów z wynikami przeprowadzonych procedur medycznych w celu stworzenia pełnej historii pacjenta.

Połączenie tabeli transakcji z rzeczywistymi wydatkami według kategorii z tabelą budżetu w celu utworzenia skonsolidowanego raportu finansowego.

Łączenie danych sprzedażowych z informacjami o klientach na podstawie identyfikatorów klientów w celu analizy zachowań zakupowych i danych demograficznych.

Append czy Merge?

Intermediate Power Query w Excelu

Interaktywne ćwiczenie praktyczne