Jei dar tik pradedate dirbti su Power Query , labai svarbu suprasti, kaip tvarkomos datos ir laikas.
1. Keisti į Date arba DateTime tipą
Jei Power Query neatpažįsta datos, pirmas žingsnis – nustatyti teisingą duomenų tipą.
Pasirinkite stulpelį → Data Type → Date arba Date/Time
2. Ištraukti metus, mėnesį, dieną
Naudinga, kai reikia grupuoti ar analizuoti duomenis pagal laikotarpį.
- Metai
- Mėnuo
- Dienos numeris
Šis metodas dažnai naudojamas kartu su Group By Power Query .
Transform → Date → Year / Month / Day
3. Sukurti datą iš teksto
Jei data yra tekstas (pvz. 20240115 arba 01/02/2024), ją reikia konvertuoti.
Transform → Date → From Text
arba
Custom Column → Date.FromText()
Jei reikia daugiau lankstumo, naudokite Custom Column .
4. Skaičiuoti skirtumą tarp datų
Pavyzdžiai:
- Dienos tarp užsakymo ir pristatymo
- Kliento amžius
Custom Column → Duration.Days arba Date.Difference
5. Locale problema (regioniniai nustatymai)
Pvz. „01/02/2024″ gali reikšti skirtingas datas priklausomai nuo regiono – JAV formate tai sausio 2 d., o Europoje – vasario 1 d.
Tokios klaidos atsiranda, nes skirtingi regionai naudoja skirtingus datų formatus (MM/DD/YYYY vs DD/MM/YYYY).
Change Type → Using Locale → pasirinkite teisingą regioną
Dažnai tokios problemos kyla kartu su: neteisingais duomenų tipais .
Pirmiausia nustatykite teisingą tipą.
Naudokite Date transformacijas.
Jei datos „keistos” – tikrinkite Locale.
Ką skaityti toliau
Išvada
Datos Power Query dažnai kelia problemų, tačiau supratus duomenų tipus ir locale nustatymus, jas galima greitai išspręsti.
Tvarkingos datos yra būtinos teisingai analizei Power BI.
Power Query atmintinė: automatizuok ataskaitą
Pagrindiniai žingsniai, 5 dažnos klaidos ir kada verta automatizuoti ataskaitą.
- PDF · 2 psl., praktiška
- Be spam'o — tik nauda
