Power Query: pirmasis žingsnis į tvarkingus Power BI duomenis

Data Prep — Power BI | analytics.bi
Power Query yra Power BI duomenų paruošimo įrankis. Jis atlieka ETL procesą – išgauna, transformuoja ir įkelia duomenis į modelį.

Kuriant Power BI ataskaitas didžiausias darbas dažnai vyksta dar prieš vizualizacijas ar DAX formules. Jei duomenys netvarkingi, analizė bus netiksli, net jei grafikai atrodo gražiai.

Todėl vienas pirmųjų žingsnių Power BI projekte yra Power Query – vieta, kur duomenys išvalomi ir paruošiami analizei.

Kas yra ETL

ETL reiškia Extract, Transform, Load. Tai trys pagrindiniai duomenų paruošimo etapai:

  • Extract – duomenys paimami iš šaltinių: Excel, CSV, SQL, API, SharePoint ar kitų sistemų.
  • Transform – duomenys išvalomi, sujungiami, filtruojami, pervadinami ir paruošiami analizei.
  • Load – sutvarkyti duomenys įkeliami į Power BI modelį.
Power Query ETL procesas Extract Transform Load Power BI

Paprastai tariant, ETL yra kelias nuo žalių duomenų iki analizės lygio duomenų rinkinio.

Kaip Power Query atlieka ETL procesą

Power Query leidžia susikurti duomenų paruošimo žingsnius, kurie vėliau kartojami automatiškai kiekvieną kartą atnaujinant duomenis.

Tai reiškia, kad vieną kartą sutvarkius procesą, nereikia kiekvieną mėnesį rankiniu būdu valyti tų pačių failų.

Geras ETL procesas prasideda nuo tvarkingo duomenų rinkinio , nes nuo duomenų struktūros priklauso visas tolimesnis modelis.

Dažniausi Power Query veiksmai

Power Query transformacijos metu dažniausiai atliekami šie veiksmai:

  • nereikalingų stulpelių šalinimas
  • duomenų tipų keitimas
  • teksto laukų tvarkymas
  • datų transformacijos
  • lentelių sujungimas arba pridėjimas
  • grupavimas ir suvestinių kūrimas

Lentelėms jungti dažnai naudojami Merge ir Append veiksmai , o duomenų suvestinėms – Group By Power Query .

Dažniausios klaidos

  • datos arba skaičiai paliekami kaip tekstas
  • į modelį įkeliama per daug nereikalingų stulpelių
  • duomenys tvarkomi rankiniu būdu vietoje automatizuotų žingsnių
  • per daug logikos perkeliama į DAX, nors ją geriau atlikti Power Query etape

Viena dažniausių problemų – neteisingi duomenų tipai. Apie tai plačiau: Change Type ir Remove Columns spąstai Power Query .

Kuo švaresni duomenys pasiekia modelį, tuo paprastesnės DAX formulės ir patikimesnės Power BI ataskaitos.

Kodėl ETL svarbus Power BI modelyje

Power Query paruošia duomenis modeliui, o modelis leidžia Power BI teisingai skaičiuoti rezultatus. Jei ETL etapas atliktas prastai, problemos vėliau persikelia į ryšius, DAX formules ir vizualizacijas.

Todėl po Power Query svarbu suprasti ir Power BI duomenų modelį bei ryšius .

Tik tada verta pereiti prie DAX formulių , kurios remiasi jau paruoštu duomenų modeliu.

Ką skaityti toliau

Išvada

Power Query yra viso Power BI projekto pagrindas. Jis leidžia išgauti, sutvarkyti ir įkelti duomenis taip, kad vėliau būtų lengviau kurti modelį, formules ir ataskaitas.

Trumpai: kuo daugiau kokybiško darbo padaroma Power Query etape, tuo sklandesnis bus visas Power BI analizės procesas.

Nemokama atmintinė

Power Query atmintinė: automatizuok ataskaitą

Pagrindiniai žingsniai, 5 dažnos klaidos ir kada verta automatizuoti ataskaitą.

  • PDF · 2 psl., praktiška
  • Be spam'o — tik nauda
Blank Form (#5)
Be spam'o. Atsisakyti gali bet kada.

Panašūs straipsniai