Excel -Tutorial: So verwenden Sie Power Query Excel 2016

Einführung in die Power -Abfrage in Excel 2016

Power Query ist ein leistungsstarkes Datenverbindungs- und Transformationstool, das als Add-In für Excel 2016 verfügbar ist. Mit diesem Tool können Benutzer Daten aus einer Vielzahl von Quellen einfach erkennen, verbinden, kombinieren und verfeinern, wodurch Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden. In diesem Tutorial werden wir die Funktionen und Vorteile von Power -Abfrage untersuchen und einen umfassenden Leitfaden zur effektiven Verwendung für die Datenanalyse bieten.

Erläuterung der Leistungsabfrage und deren Vorteile für die Datenanalyse

Power -Abfrage ist eine Datenverbindungstechnologie, mit der Sie Daten in einer Vielzahl von Quellen entdecken, verbinden, kombinieren und verfeinern können. Es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zum Importieren, Transformieren und Reinigen von Daten, bevor Sie sie zur Analyse in Excel laden. Zu den Vorteilen der Verwendung von Power -Abfragen für die Datenanalyse gehören:

• Effizienter Daten importieren aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Excel -Dateien, Textdateien, Websites und mehr.
• Datenumwandlungsfunktionen zur Umgestaltung, Transformation und Reinigung von Daten, ohne dass komplexe Formeln oder Codierung erforderlich ist.
• Automatische Abfragen aktualisiert, wenn sich die Quelldaten ändert und sicherstellen, dass Ihre Analyse immer auf den neuesten Informationen basiert.
• Fähigkeit, wiederverwendbare Abfragevorlagen für konsistente Datenvorbereitungsprozesse zu erstellen.

Kurze Geschichte der Machtabfrageentwicklung und deren Integration in Excel

Power -Abfrage wurde zunächst als externes Add-In für Excel 2010 und 2013 eingeführt, bevor er als integrierte Funktion in Excel 2016 integriert wurde. Die Entwicklung wurde durch die Notwendigkeit einer effizienteren und benutzerfreundlicheren Methode zum Importieren, Transformieren und Analysieren von Daten in Excel angetrieben. Im Rahmen der Power BI -Suite von Microsoft hat sich Power Query kontinuierlich entwickelt, um den wachsenden Anforderungen der Datenanalyse zu erfüllen, und ist zu einem wesentlichen Bestandteil der Datenverarbeitungsfunktionen von Excel geworden.

Überblick über den Umfang des Tutorials, einschließlich des Erlernens des Lesers

In diesem Tutorial werden wir die folgenden Schlüsselaspekte der Verwendung behandeln Power -Abfrage in Excel 2016:

• So importieren Sie Daten in Stromabfragen aus verschiedenen Quellen
• Transformation und Reinigungsdaten mithilfe der intuitiven Schnittstelle von Power Query
• Kombinieren und Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen für eine umfassende Analyse
• Erstellen und Verwalten von Abfragevorlagen für die effiziente Datenvorbereitung

Erste Schritte mit Power Query

Power Query ist ein leistungsstarkes Tool in Excel 2016, mit dem Sie Daten in einer Vielzahl von Quellen entdecken, verbinden und kombinieren können. In diesem Tutorial führen wir Sie durch den Prozess des Beginns mit Power Query und zeigen Ihnen, wie Sie Ihren ersten Datensatz für die Manipulation importieren.

So finden Sie in Excel 2016 Power -Abfragen

Power Query ist eine integrierte Funktion in Excel 2016, ist jedoch möglicherweise nicht ohne weiteres in Ihrem Band sichtbar. Um Stromanfragen zu finden, können Sie zur Daten Registerkarte im Excel -Band. Wenn Sie das nicht sehen Daten erhalten und transformieren Gruppe, möglicherweise müssen Sie das Add-In-Power-Abfrage-Add-In aktivieren. Um dies zu tun, gehen Sie zu Datei> Optionen> Add-Ins, wählen Com add-Ins im Verwalten Box und dann klicken Gehen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen auf Microsoft Power Query für Excel und klicken Sie OK.

Erstes Setup und Verständnis der Power Query -Schnittstelle

Sobald Sie Power Query gefunden haben, können Sie auf die klicken Daten bekommen Taste, um es zu verwenden. Dadurch wird der Power Query -Editor geöffnet, bei dem Sie die verschiedenen Optionen für eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen wie Excel, SQL Server, Azure und mehr sehen können. Die Schnittstelle ist so konzipiert, dass sie benutzerfreundlich ist, mit einem Navigationsbereich links zum Zugriff auf Datenquellen, ein Abfrageinstellungsbereich rechts zum Konfigurieren von Datenumwandlungen und ein Vorschau-Bereich in der Mitte zum Anzeigen der Daten.

Importieren Sie Ihren ersten Datensatz in Power -Abfrage zur Manipulation

Um Ihren ersten Datensatz in Power -Abfrage zu importieren, können Sie die Datenquelle aus dem Navigationsbereich links auswählen und klicken Belastung oder Bearbeiten Um die Daten in den Power Query Editor zu bringen. Von dort aus können Sie verschiedene Datenmanipulationsaufgaben wie Filterung, Sortieren und Umwandlung der Daten ausführen, bevor Sie sie zur weiteren Analyse in Excel laden.

Daten mit Stromabfrage importieren

Power Query in Excel 2016 ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie Daten aus verschiedenen Quellen problemlos importieren und transformieren können. Unabhängig davon, ob Sie Daten aus Dateien, Web- oder Datenbanken importieren müssen, macht der Prozess den Prozess nahtlos. In diesem Tutorial werden wir die detaillierten Schritte zum Importieren von Daten, die Arbeit mit unterschiedlichen Datentypen und Formaten und die Fehlerbehebung bei häufigem Problem während des Datenimports untersuchen.

A. Daten aus verschiedenen Quellen importieren

Mit Power Query können Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen importieren, einschließlich Dateien, Web und Datenbanken. So können Sie Daten aus jeder dieser Quellen importieren:

• Dateien: Um Daten aus Dateien wie Excel -Arbeitsmappen, CSV -Dateien oder Textdateien zu importieren, können Sie die Option "From Datei" in der Power -Abfrage verwenden. Wählen Sie einfach die Datei aus, die Sie importieren möchten, und eine Abfrage führt Sie durch den Importieren der Daten durch.
• Netz: Wenn Sie Daten von einer Website importieren müssen, können Sie die Option "From Web" in Power Query verwenden. Geben Sie einfach die URL der Website ein, und Power Query wird die Daten für Sie abrufen.
• Datenbanken: Mit Power Query können Sie auch Daten aus verschiedenen Datenbanken wie SQL Server, Oracle und Zugriff importieren. Sie können die Option "From Database" verwenden, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen und die von Ihnen benötigten Daten zu importieren.

B. Mit verschiedenen Datentypen und Formaten arbeiten

Sobald Sie die Daten in Power -Abfrage importiert haben, müssen Sie möglicherweise mit unterschiedlichen Datentypen und Formaten arbeiten. Power Query bietet eine Reihe von Tools, mit denen Sie die Daten nach Bedarf transformieren und reinigen können.

Sie können beispielsweise die Funktion "Spaltspalte" verwenden, um eine Spalte basierend auf einem Trennzeichen in mehrere Spalten aufzuteilen. Dies ist nützlich, wenn Sie mit Daten umgehen, die nicht im gewünschten Format enthalten sind.

Darüber hinaus können Sie mit Power Query die Datentypen von Spalten ändern, Abfragen aus verschiedenen Quellen verschmelzen und verschiedene Transformationen durchführen, um die Daten für die Analyse in Excel vorzubereiten.

C. Fehlerbehebung bei häufigem Problem während des Datenimports

Während des Importierens von Daten mit Power -Abfrage können Sie auf gemeinsame Probleme wie Datenverbindungsfehler, fehlende Daten oder Formatierungsprobleme stoßen. Hier finden Sie einige Tipps zur Fehlerbehebung dieser Probleme:

• Datenverbindungsfehler: Wenn Sie bei der Verbindung zu einer Datenquelle auf Fehler stoßen, überprüfen Sie die Verbindungseinstellungen und stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Berechtigungen verfügen, um auf die Daten zuzugreifen.
• Fehlende Daten: Wenn Sie nach dem Import fehlende Daten bemerken, überprüfen Sie die Quelldaten, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Informationen vorhanden sind. Sie können auch die Filter- und Reinigungswerkzeuge von Power Query verwenden, um irrelevante oder unvollständige Daten zu entfernen.
• Formatierungsprobleme: Bei Formatierproblemen wie Datums- oder Zahlenformaten, die nicht korrekt erkannt werden, können Sie den Datentyp und die Formatkonvertierungsfunktionen von Power Query verwenden, um die Formatierung nach Bedarf anzupassen.

Wenn Sie diese Tipps zur Fehlerbehebung befolgen, können Sie sicherstellen, dass der Datenimportprozess mit Leistungsabfrage reibungslos und fehlerfrei ist.

Daten mit Power -Abfrage transformieren

Power Query in Excel 2016 ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Benutzer Daten aus verschiedenen Quellen transformieren und manipulieren können. Unabhängig davon, ob Sie mit großen Datensätzen arbeiten oder einfach Ihre Daten reinigen und organisieren müssen, können Sie Ihre Ziele erreichen. In diesem Tutorial werden wir die grundlegenden und erweiterten Transformationen untersuchen, die mit Power-Abfragen sowie in realen Szenarien durchgeführt werden können, in denen die Datenumwandlung der Schlüssel zur Analyse ist.

Eine grundlegende Transformationen: Filtern, Sortieren und Ändern von Datentypen

Grundlegende Transformationen in der Leistungsabfrage umfassen einfache Vorgänge wie Filterung, Sortieren und Ändern von Datentypen. Diese Vorgänge sind für die Reinigung und Vorbereitung Ihrer Daten zur Analyse unerlässlich.

• Filterung: Mit Power Query können Sie Ihre Daten basierend auf bestimmten Kriterien filtern, z. B. das Entfernen von Duplikaten oder die Auswahl von Zeilen, die bestimmte Bedingungen erfüllen.
• Sortierung: Sie können Ihre Daten einfach in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge basierend auf einer oder mehreren Spalten sortieren.
• Ändern von Datentypen: Mit Power Query können Sie die Datentypen von Spalten ändern, um sicherzustellen, dass sie korrekt interpretiert werden, z. B. das Konvertieren von Text in Zahlen oder Daten.

B Erweiterte Transformationen: Zusammenführen von Abfragen, bedingten Spalten, Gruppierungsdaten

Erweiterte Transformationen in der Power -Abfrage beinhalten komplexere Operationen, mit denen Sie Ihre Daten auf sinnvolle Weise kombinieren, manipulieren und zusammenfassen können.

• Abfragen zusammenführen: Sie können mehrere Abfragen oder Tabellen basierend auf gemeinsamen Spalten zusammenführen, sodass Sie Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren können.
• Bedingte Spalten: Mit Power Query können Sie neue Spalten mit bedingter Logik erstellen, z. B. ein Flag, das auf bestimmten Kriterien basiert.
• Gruppierungsdaten: Sie können Ihre Daten basierend auf bestimmten Spalten gruppieren und Aggregationen durchführen, z. B. Werte summieren oder die Durchschnittswerte in jeder Gruppe berechnen.

C reale Szenarien, in denen die Datenumwandlung der Schlüssel zur Analyse ist

In realen Szenarien ist die Datenumwandlung von entscheidender Bedeutung, um eine sinnvolle Analyse durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unabhängig davon, ob Sie mit Verkaufsdaten, Finanzaufzeichnungen oder Kundeninformationen arbeiten, ist die Möglichkeit, Ihre Daten zu transformieren und zu reinigen, unerlässlich.

In einer Verkaufsanalyse müssen Sie beispielsweise Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, irrelevante Informationen entfernen und wichtige Leistungsindikatoren berechnen. In der Finanzanalyse müssen Sie möglicherweise Datenformate standardisieren, Ausreißer identifizieren und zusammenfassende Berichte erstellen. In der Kundenanalyse müssen Sie möglicherweise Ihre Daten segmentieren, personalisierte Metriken erstellen und Trends und Muster identifizieren.

Durch die Beherrschung der Leistung der Leistung in Excel 2016 können Sie Ihren Datenumwandlungsprozess optimieren und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten freischalten.

Reinigung von Daten mit Stromabfrage

Bei der Arbeit mit großen Datensätzen in Excel ist es üblich, Fehler und Inkonsistenzen zu begegnen, die angegangen werden müssen, um die Genauigkeit der Daten zu gewährleisten. Power Query in Excel 2016 bietet eine leistungsstarke Reihe von Tools zum Identifizieren und Korrigieren dieser Probleme und erleichtert die Reinigung und Vorbereitung Ihrer Daten für die Analyse.

Schritte zur Identifizierung und Korrektur von Fehlern und Inkonsistenzen in Daten

• Fehler identifizieren: Der erste Schritt bei der Reinigung von Daten besteht darin, Fehler oder Inkonsistenzen zu identifizieren. Dies kann falsch geschriebene Wörter, falsche Formatierung oder fehlende Werte beinhalten.
• Fehler korrigieren: Sobald Fehler identifiziert wurden, können sie mithilfe der integrierten Tools von Power Query für die Datenumwandlung und -manipulation korrigiert werden.
• Daten validieren: Nach der Vorbereitung der Korrekturen ist es wichtig, die Daten zu validieren, um sicherzustellen, dass alle Fehler behandelt und die Daten korrekt sind.

Verwenden von Power -Abfragen zum Entfernen von Duplikaten, Ersetzen von Werten und Verwaltung von NULLs

Power Query bietet eine Reihe von Funktionen zum Reinigen und Transformieren von Daten, einschließlich der Möglichkeit, Duplikate zu entfernen, Werte zu ersetzen und Nulls zu verwalten.

• Duplikate entfernen: Mit Power Query können Sie doppelte Zeilen einfach aus Ihrem Datensatz identifizieren und entfernen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten eindeutig und genau sind.
• Werte ersetzen: Sie können eine Power -Abfrage verwenden, um bestimmte Werte in Ihrem Datensatz zu ersetzen, z. B. die Korrektur falscher Wörter oder die Standardisierungsformatierung.
• Verwaltung von Nulls: Power Query bietet Optionen zum Umgang mit Null- oder fehlenden Werten, z. B. das Ausfüllen fehlender Daten oder das Entfernen von Zeilen mit Nullwerten.

Praktische Beispiele für die Reinigung verschiedener Datensätze, um die Genauigkeit sicherzustellen

Um die Leistung der Leistungsabfrage für die Reinigung von Daten zu demonstrieren, sollten Sie einige praktische Beispiele für die Reinigung verschiedener Datensätze berücksichtigen:

• Kundendaten: Die Reinigung von Kundendaten kann das Entfernen von doppelten Einträgen, die Standardisierungsformate und das Ausfüllen fehlender Kontaktinformationen umfassen.
• Verkaufsdaten: Bei der Arbeit mit Verkaufsdaten müssen Sie möglicherweise Preisfehler korrigieren, doppelte Transaktionen entfernen und fehlende Produktinformationen ausfüllen.
• Inventurdaten: Das Reinigen von Inventardaten kann die Standardisierung von Produktnamen, das Entfernen von doppelten Einträgen und die Verwaltung von Nullwerten für Aktienniveaus umfassen.

Power Query Formeln und die M -Sprache

Power Query in Excel 2016 ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenumwandlung und -manipulation. Eines der wichtigsten Merkmale von Power Query ist die Verwendung von M -Sprache zum Erstellen benutzerdefinierter Spalten und Maßnahmen. In diesem Kapitel werden wir die M -Formelsprache untersuchen und wie sie verwendet werden kann, um Ihre Datenanalysefunktionen zu verbessern.

Einführung in die M -Formel -Sprache, die in der Power -Abfrage verwendet wird

Die M -Formelsprache ist das Rückgrat der Power -Abfrage, sodass Benutzer komplexe Datentransformationen problemlos durchführen können. Es handelt sich um eine funktionale Sprache, mit der Datentransformationsschritte wie Filterung, Sortierung und Aggregation von Daten definiert werden. M -Formeln werden im erweiterten Editor in Power Query geschrieben und bieten eine flexible und leistungsstarke Möglichkeit, Daten zu manipulieren.

Erstellen von benutzerdefinierten Spalten und Maßnahmen mit M -Formeln

Einer der wichtigsten Vorteile der Verwendung von M -Formeln in der Power -Abfrage ist die Möglichkeit, benutzerdefinierte Spalten und Maße basierend auf Ihren spezifischen Datenanalyseanforderungen zu erstellen. Bei M -Formeln können Sie komplexe Berechnungen und Transformationen definieren, die mit Standard -Excel -Funktionen nicht möglich sind. Auf diese Weise können Sie Ihre Datenanalyse auf Ihre genauen Anforderungen anpassen und tiefere Einblicke und genauere Ergebnisse liefern.

Sie können beispielsweise M -Formeln verwenden, um berechnete Spalten zu erstellen, die erweiterte Berechnungen durchführen, z. B. gewichtete Durchschnittswerte oder bedingte Aggregationen. Sie können auch benutzerdefinierte Maßnahmen definieren, die Daten auf eine bestimmte Weise aggregieren, z. B. die Berechnung von Gesamtsummen oder Durchschnittswerten von Jahr-zu-Datum. Mit der Flexibilität von M -Formeln können Sie ausgefeilte Datenanalyselösungen erstellen, die auf Ihre einzigartigen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Ressourcen, um mehr über M -Sprache für komplexe Transformationen zu erfahren

Das Erlernen der M -Formelsprache kann eine Welt voller Möglichkeiten für die Datenanalyse in Excel eröffnen. Für diejenigen stehen mehrere Ressourcen zur Verfügung, um ihr Verständnis von M -Formeln zu vertiefen und sie für komplexe Transformationen zu verwenden.

• Microsoft -Dokumentation: Die offizielle Microsoft -Dokumentation für Power Query bietet einen umfassenden Leitfaden zur Verwendung von M -Formeln für die Datenumwandlung. Es deckt die Syntax und Funktionen der M -Sprache sowie praktische Beispiele und Best Practices ab.
• Online -Tutorials und Kurse: Es gibt viele Online -Tutorials und -kurse, die sich speziell auf M -Formeln und deren Verwendung in Power -Abfragen konzentrieren. Diese Ressourcen bieten häufig Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Beispiele in der realen Welt, mit denen Benutzer die M-Sprache beherrschen können.
• Community -Foren und Benutzergruppen: Die Beschäftigung mit der Power Query -Community kann eine wertvolle Möglichkeit sein, mehr über M -Formeln zu erfahren. Wenn Sie an Foren und Benutzergruppen teilnehmen, können Sie Fragen stellen, Wissen austauschen und aus den Erfahrungen anderer lernen, die M -Formeln in ihren Datenanalyseprojekten verwenden.

Durch die Nutzung dieser Ressourcen können Sie Ihre Fähigkeiten bei der Verwendung von M -Formeln für komplexe Transformationen in der Power -Abfrage verbessern, sodass Sie das volle Potenzial dieses leistungsstarken Datenanalyse -Tools freischalten können.

Schlussfolgerung & Best Practices

Wenn wir dieses Excel -Tutorial zur Verwendung von Power -Abfragen in Excel 2016 anwenden, werden wir seine Funktionen zusammenfassen, Best Practices dafür diskutieren, um sie effektiv zu verwenden, und Sie dazu ermutigen, mit seinen Funktionen für eine verbesserte Datenmeisterschaft zu experimentieren.

Eine Zusammenfassung der Funktionen von Power Query bei der Datenanalyse und Berichterstattung

• Datenumwandlung: Mit Power Query können Sie Ihre Daten problemlos transformieren und reinigen, indem Sie Aufgaben wie Entfernen von Duplikaten, Spaltspalten und Verschmelzungstabellen ausführen.
• Datenverbindung: Sie können eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Online -Diensten und Dateien, eine Verbindung herstellen, um Daten mithilfe von Power Query direkt in Excel zu importieren.
• Datenmodellierung: Mit Power Query können Sie Datenmodelle erstellen, mit denen Sie Ihre Daten effektiver analysieren und visualisieren können.
• Automatisierung: Mit Power Query können Sie den Prozess der Datenextraktion, -transformation und -belastung automatisieren und Ihnen Zeit und Mühe sparen.

Best Practices für die effektive und effiziente Verwendung von Stromabfragen

• Verstehen Sie Ihre Daten: Nehmen Sie sich vor der Verwendung von Power -Abfrage die Zeit, um Ihre Daten und die spezifischen Transformationen zu verstehen, die Sie anwenden müssen.
• Verwenden Sie Parameter: Verwenden Sie Parameter in Power -Abfrage, um Ihre Abfragen dynamischer und wiederverwendbarer zu gestalten.
• Optimieren Sie die Abfrageschritte: Überprüfen und optimieren Sie Ihre Abfrageschritte, um eine effiziente Datenverarbeitung sicherzustellen und unnötige Aktionen zu minimieren.
• Dokumentieren Sie Ihre Fragen: Dokumentieren Sie Ihre Power -Abfragen -Abfragen mit klaren und beschreibenden Namen, Kommentaren und Anmerkungen, um sie verständlicher und wartbarer zu machen.
• Bleiben Sie aktualisiert: Halten Sie sich über neue Funktionen und Updates in Power Query auf dem Laufenden, um die neuesten Funktionen für Ihre Datenanalyse- und Berichtsanforderungen zu nutzen.

Ermutigung zum Experimentieren mit Power -Query -Funktionen für eine verbesserte Datenbeherrschung

Schließlich ermutigen wir Sie, mit den verschiedenen Merkmalen und Funktionen der Power -Abfrage zu experimentieren, um Ihre Datenmeisterschaft zu verbessern. Unabhängig davon, ob es sich um neue Datenquellen, die Erstellung komplexer Transformationen oder die Automatisierung von Wiederholungsaufgaben handelt, bietet Power Query eine breite Palette von Möglichkeiten für die Datenanalyse und Berichterstattung. Durch kontinuierliches Experimentieren und Lernen können Sie das volle Potenzial der Potenzabfrage und in Ihren datenbezogenen Bemühungen ausschöpfen.