Tutorial de Excel: Cómo usar Power Query Excel 2016




Introducción a la consulta de energía en Excel 2016

Power Query es una poderosa herramienta de conexión de datos y transformación que está disponible como un complemento para Excel 2016. Esta herramienta permite a los usuarios descubrir, conectar, combinar y refinar datos de una variedad de fuentes, transformando datos sin procesar en ideas valiosas. En este tutorial, exploraremos las características y beneficios de la consulta de energía y proporcionaremos una guía completa sobre cómo usarlo de manera efectiva para el análisis de datos.

Explicación de la consulta de energía y sus beneficios para el análisis de datos

Consulta de poder es una tecnología de conexión de datos que le permite descubrir, conectar, combinar y refinar datos en una amplia variedad de fuentes. Proporciona una interfaz fácil de usar para importar, transformar y limpiar datos antes de cargarlo en Excel para su análisis. Los beneficios del uso de la consulta de potencia para el análisis de datos incluyen:

  • Los datos eficientes importan de varias fuentes, como bases de datos, archivos de Excel, archivos de texto, sitios web y más.
  • Capacidades de transformación de datos para remodelar, transformar y limpiar datos sin la necesidad de fórmulas o codificación complejas.
  • Actualizaciones automáticas de consultas Cuando los datos de origen cambian, asegurando que su análisis siempre se base en la información más reciente.
  • Capacidad para crear plantillas de consulta reutilizables para procesos consistentes de preparación de datos.

Breve historia del desarrollo de consultas de potencia y su integración en Excel

Consulta de poder Se introdujo inicialmente como un complemento externo para Excel 2010 y 2013 antes de integrarse en Excel 2016 como una característica incorporada. Su desarrollo fue impulsado por la necesidad de un método más eficiente y fácil de usar para importar, transformar y analizar datos dentro de Excel. Como parte del conjunto de herramientas Power BI de Microsoft, Power Query ha evolucionado continuamente para satisfacer las crecientes demandas de análisis de datos y se ha convertido en un componente esencial de las capacidades de procesamiento de datos de Excel.

Descripción general del alcance del tutorial, incluido lo que el lector aprenderá

En este tutorial, cubriremos los siguientes aspectos clave del uso Power Query en Excel 2016:

  • Cómo importar datos a consulta de energía de diferentes fuentes
  • Transformación y limpieza de datos utilizando la interfaz intuitiva de Power Query
  • Combinar y fusionar datos de múltiples fuentes para un análisis integral
  • Creación y gestión de plantillas de consulta para una preparación de datos eficiente

Control de llave

  • Introducción a la consulta de energía en Excel 2016
  • Importar y transformar datos con consulta de potencia
  • Combinar y fusionar datos de múltiples fuentes
  • Creación de columnas y cálculos personalizados
  • Refrescante y administración de conexiones de datos



Comenzando con la consulta de poder

Power Query es una herramienta poderosa en Excel 2016 que le permite descubrir, conectar y combinar datos en una amplia variedad de fuentes. En este tutorial, lo guiaremos a través del proceso de comenzar con la consulta de energía y le mostraremos cómo importar su primer conjunto de datos para la manipulación.

Cómo localizar la consulta de energía en Excel 2016

Power Query es una característica incorporada en Excel 2016, pero puede no ser fácilmente visible en su cinta. Para localizar la consulta de energía, puede ir al Datos Pestaña en la cinta de Excel. Si no ves el Obtener y transformar datos Grupo, es posible que deba habilitar el complemento de la consulta de potencia. Para hacer esto, ir a Archivo> Opciones> complementos, seleccionar COM CUNTOS en el Administrar casilla y luego hacer clic Ir. Marque la casilla para Consulta de Microsoft Power para Excel y hacer clic DE ACUERDO.

Configuración inicial y comprensión de la interfaz de consulta de alimentación

Una vez que haya ubicado la consulta de energía, puede hacer clic en el Obtener datos botón para comenzar a usarlo. Esto abrirá el editor de consultas de energía, donde puede ver las diferentes opciones para conectarse a varias fuentes de datos como Excel, SQL Server, Azure y más. La interfaz está diseñada para ser fácil de usar, con un panel de navegación a la izquierda para acceder a fuentes de datos, un panel de configuración de consulta a la derecha para configurar las transformaciones de datos y un panel de vista previa en el medio para ver los datos.

Importar su primer conjunto de datos en la consulta de potencia para la manipulación

Para importar su primer conjunto de datos en la consulta de potencia, puede seleccionar la fuente de datos del panel de navegación a la izquierda y hacer clic Carga o Editar Para llevar los datos al editor de consultas de potencia. A partir de ahí, puede realizar varias tareas de manipulación de datos, como filtrar, clasificar y transformar los datos antes de cargarlos en Excel para un análisis posterior.





Importar datos con consulta de energía

Power Query en Excel 2016 es una herramienta poderosa que le permite importar y transformar fácilmente datos de varias fuentes. Ya sea que necesite importar datos de archivos, web o bases de datos, Power Query hace que el proceso sea perfecto. En este tutorial, exploraremos los pasos detallados para importar datos, trabajar con diferentes tipos de datos y formatos, y solucionar problemas comunes durante la importación de datos.

A. Importar datos de diferentes fuentes

Power Query le permite importar datos desde una amplia gama de fuentes, incluidos archivos, web y bases de datos. Así es como puede importar datos de cada una de estas fuentes:

  • Archivos: Para importar datos de archivos como libros de trabajo de Excel, archivos CSV o archivos de texto, puede usar la opción 'From File' en Power Query. Simplemente seleccione el archivo que desea importar y la consulta de energía lo guiará a través del proceso de importación de los datos.
  • Web: Si necesita importar datos desde un sitio web, puede usar la opción 'Desde Web' en Power Query. Simplemente ingrese la URL del sitio web y la consulta de energía recuperará los datos por usted.
  • Bases de datos: Power Query también le permite importar datos de varias bases de datos como SQL Server, Oracle y Access. Puede usar la opción 'Desde la base de datos' para conectarse a la base de datos e importar los datos que necesita.

B. Trabajar con varios tipos y formatos de datos

Una vez que haya importado los datos en la consulta de energía, es posible que deba trabajar con diferentes tipos de datos y formatos. Power Query proporciona una gama de herramientas para ayudarlo a transformar y limpiar los datos según sea necesario.

Por ejemplo, puede usar la función 'columna dividida' para dividir una columna en múltiples columnas basadas en un delimitador. Esto es útil cuando se trata de datos que no están en el formato deseado.

Además, la consulta de potencia le permite cambiar los tipos de datos de columnas, fusionar consultas de diferentes fuentes y realizar varias transformaciones para preparar los datos para el análisis en Excel.

C. Solución de problemas de problemas comunes durante la importación de datos

Al importar datos con consulta de energía, puede encontrar problemas comunes, como errores de conexión de datos, datos faltantes o problemas de formato. Aquí hay algunos consejos para solucionar estos problemas:

  • Errores de conexión de datos: Si encuentra errores cuando se conecta a una fuente de datos, verifique dos veces la configuración de conexión y asegúrese de tener los permisos necesarios para acceder a los datos.
  • Datos perdidos: Si nota los datos faltantes después de importar, revise los datos de origen para asegurarse de que toda la información requerida esté presente. También puede usar las herramientas de filtrado y limpieza de Power Query para eliminar cualquier datos irrelevantes o incompletos.
  • Problemas de formato: En el caso de los problemas de formato, como la fecha o los formatos de número que no se reconocen correctamente, puede usar el tipo de datos de la consulta de potencia y las funciones de conversión de formato para ajustar el formato según sea necesario.

Al seguir estos consejos de solución de problemas, puede asegurarse de que el proceso de importación de datos con consulta de potencia sea suave y sin errores.





Transformar datos con consulta de potencia

Power Query en Excel 2016 es una herramienta poderosa que permite a los usuarios transformar y manipular datos de varias fuentes. Ya sea que esté trabajando con grandes conjuntos de datos o simplemente necesite limpiar y organizar sus datos, Power Query puede ayudarlo a alcanzar sus objetivos. En este tutorial, exploraremos las transformaciones básicas y avanzadas que se pueden realizar utilizando la consulta de potencia, así como los escenarios del mundo real donde la transformación de datos es clave para el análisis.

Una transformación básica: filtrar, clasificar y cambiar los tipos de datos

Las transformaciones básicas en la consulta de potencia implican operaciones simples como filtrar, clasificar y cambiar los tipos de datos. Estas operaciones son esenciales para limpiar y preparar sus datos para el análisis.

  • Filtración: Power Query le permite filtrar sus datos en función de criterios específicos, como eliminar duplicados o seleccionar filas que cumplan ciertas condiciones.
  • Clasificación: Puede ordenar fácilmente sus datos en orden ascendente o descendente en función de una o más columnas.
  • Cambio de tipos de datos: Power Query le permite cambiar los tipos de datos de columnas para garantizar que se interpreten correctamente, como convertir el texto en números o fechas.

B Transformaciones avanzadas: fusión de consultas, columnas condicionales, datos de agrupación

Las transformaciones avanzadas en la consulta de potencia implican operaciones más complejas que le permiten combinar, manipular y resumir sus datos de manera significativa.

  • Fusionando consultas: Puede fusionar múltiples consultas o tablas basadas en columnas comunes, lo que le permite consolidar datos de diferentes fuentes.
  • Columnas condicionales: Power Query le permite crear nuevas columnas con lógica condicional, como agregar un indicador basado en ciertos criterios.
  • Datos de agrupación: Puede agrupar sus datos en función de columnas específicas y realizar agregaciones, como sumar valores o calcular promedios dentro de cada grupo.

C escenarios del mundo real donde la transformación de datos es clave para el análisis

En escenarios del mundo real, la transformación de datos es crucial para realizar un análisis significativo y tomar decisiones informadas. Ya sea que esté trabajando con datos de ventas, registros financieros o información del cliente, la capacidad de transformar y limpiar sus datos es esencial.

Por ejemplo, en un análisis de ventas, es posible que deba combinar datos de diferentes fuentes, eliminar la información irrelevante y calcular los indicadores clave de rendimiento. En el análisis financiero, es posible que deba estandarizar los formatos de datos, identificar valores atípicos y crear informes sumarios. En el análisis del cliente, es posible que deba segmentar sus datos, crear métricas personalizadas e identificar tendencias y patrones.

Al dominar el poder de la consulta de potencia en Excel 2016, puede optimizar su proceso de transformación de datos y desbloquear información valiosa de sus datos.





Limpieza de datos con consulta de energía

Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos en Excel, es común encontrar errores e inconsistencias que deben abordarse para garantizar la precisión de los datos. Power Query en Excel 2016 proporciona un poderoso conjunto de herramientas para identificar y corregir estos problemas, lo que facilita la limpieza y prepara sus datos para el análisis.

Pasos para identificar y corregir errores e inconsistencias en los datos

  • Identificación de errores: El primer paso en la limpieza de datos es identificar cualquier error o inconsistencia. Esto puede incluir palabras mal escritas, formateo incorrecto o valores faltantes.
  • Corrección de errores: Una vez que se han identificado errores, se pueden corregir utilizando las herramientas incorporadas de Power Query para la transformación y manipulación de datos.
  • Validación de datos: Después de hacer correcciones, es importante validar los datos para garantizar que se hayan abordado todos los errores y que los datos sean precisos.

Uso de la consulta de potencia para eliminar los duplicados, reemplazar valores y administrar nulos

Power Query ofrece una gama de características para limpiar y transformar datos, incluida la capacidad de eliminar duplicados, reemplazar valores y administrar nulos.

  • Eliminar duplicados: Power Query le permite identificar y eliminar fácilmente filas duplicadas de su conjunto de datos, lo que ayuda a garantizar que sus datos sean únicos y precisos.
  • Reemplazo de valores: Puede usar Power Query para reemplazar valores específicos en su conjunto de datos, como corregir palabras mal escritas o estandarizar el formato.
  • Gestión de nulos: La consulta de potencia proporciona opciones para manejar valores nulos o faltantes, como rellenar los datos faltantes o eliminar filas con valores nulos.

Ejemplos prácticos de limpieza de varios conjuntos de datos para garantizar la precisión

Para demostrar el poder de la consulta de potencia para la limpieza de datos, consideremos algunos ejemplos prácticos de limpieza de varios conjuntos de datos:

  • Datos de los clientes: La limpieza de los datos del cliente puede implicar eliminar entradas duplicadas, estandarizar los formatos de dirección y completar la información de contacto faltante.
  • Los datos de ventas: Cuando trabaje con datos de ventas, es posible que deba corregir los errores de precios, eliminar las transacciones duplicadas y completar la información faltante del producto.
  • Datos de inventario: La limpieza de datos de inventario podría implicar estandarizar los nombres de los productos, eliminar entradas duplicadas y administrar valores nulos para los niveles de stock.




Fórmulas de consulta de potencia y el idioma M

Power Query en Excel 2016 es una herramienta poderosa para la transformación y manipulación de datos. Una de las características clave de la consulta de potencia es el uso del lenguaje M para crear columnas y medidas personalizadas. En este capítulo, exploraremos el lenguaje M de fórmula y cómo se puede utilizar para mejorar sus capacidades de análisis de datos.

Introducción al lenguaje de fórmula M utilizado en la consulta de potencia

El lenguaje M de fórmula es la columna vertebral de la consulta de potencia, que permite a los usuarios realizar transformaciones de datos complejas con facilidad. Es un lenguaje funcional que se utiliza para definir los pasos de transformación de datos, como filtrar, clasificar y agregar datos. Las fórmulas M están escritas en el editor avanzado en Power Query y proporcionan una forma flexible y poderosa de manipular datos.

Creación de columnas y medidas personalizadas utilizando fórmulas M

Uno de los beneficios clave del uso de fórmulas M en la consulta de potencia es la capacidad de crear columnas y medidas personalizadas basadas en sus necesidades específicas de análisis de datos. Con las fórmulas M, puede definir cálculos y transformaciones complejas que no son posibles con las funciones de Excel estándar. Esto le permite adaptar su análisis de datos a sus requisitos exactos, proporcionando ideas más profundas y resultados más precisos.

Por ejemplo, puede usar fórmulas M para crear columnas calculadas que realicen cálculos avanzados, como promedios ponderados o agregaciones condicionales. También puede definir medidas personalizadas que agregan datos de una manera específica, como calcular los totales del año hasta la fecha o los promedios rodantes. La flexibilidad de las fórmulas M le permite crear soluciones sofisticadas de análisis de datos que se adaptan a sus necesidades comerciales únicas.

Recursos para aprender más sobre el lenguaje M para transformaciones complejas

Aprender el lenguaje M de fórmula puede abrir un mundo de posibilidades para el análisis de datos en Excel. Hay varios recursos disponibles para aquellos que buscan profundizar su comprensión de las fórmulas M y cómo usarlas para transformaciones complejas.

  • Documentación de Microsoft: La documentación oficial de Microsoft para la consulta de Power proporciona una guía completa para usar las fórmulas M para la transformación de datos. Cubre la sintaxis y las funciones del lenguaje M, así como los ejemplos prácticos y las mejores prácticas.
  • Tutoriales y cursos en línea: Hay muchos tutoriales y cursos en línea disponibles que se centran específicamente en las fórmulas M y su uso en la consulta de energía. Estos recursos a menudo proporcionan orientación paso a paso y ejemplos del mundo real para ayudar a los usuarios a dominar el idioma M.
  • Foros de la comunidad y grupos de usuarios: Comprometerse con la comunidad de consultas de poder puede ser una forma valiosa de aprender más sobre las fórmulas M. Participar en foros y grupos de usuarios le permite hacer preguntas, compartir conocimientos y aprender de las experiencias de otros que están utilizando fórmulas M en sus proyectos de análisis de datos.

Al aprovechar estos recursos, puede mejorar sus habilidades en el uso de fórmulas M para transformaciones complejas en la consulta de potencia, lo que le permite desbloquear todo el potencial de esta poderosa herramienta de análisis de datos.





Conclusión y mejores prácticas

A medida que llegamos al final de este tutorial de Excel sobre cómo usar la consulta de potencia en Excel 2016, recapitulemos sus capacidades, discutan las mejores prácticas para usarlo de manera efectiva y alentarlo a experimentar con sus características para mejorar el dominio de los datos.

Un resumen de las capacidades de Power Query en el análisis y los informes de datos

  • Transformación de datos: Power Query le permite transformar y limpiar fácilmente sus datos realizando tareas como eliminar duplicados, dividir columnas y fusionar tablas.
  • Conección de datos: Puede conectarse a varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en línea y archivos, para importar datos directamente a Excel utilizando Power Query.
  • Modelado de datos: Con Power Query, puede crear modelos de datos que le permitan analizar y visualizar sus datos de manera más efectiva.
  • Automatización: Power Query le permite automatizar el proceso de extracción de datos, transformación y carga, ahorrarle tiempo y esfuerzo.

Las mejores prácticas para usar la consulta de energía de manera efectiva y eficiente

  • Comprender sus datos: Antes de usar Power Query, tómese el tiempo para comprender sus datos y las transformaciones específicas que necesita aplicar.
  • Utilice los parámetros: Utilice los parámetros en la consulta de potencia para hacer que sus consultas sean más dinámicas y reutilizables.
  • Optimizar los pasos de consulta: Revise y optimice sus pasos de consulta para garantizar un procesamiento eficiente de datos y minimizar acciones innecesarias.
  • Documente sus consultas: Documente sus consultas de consulta de energía con nombres, comentarios y anotaciones claros y descriptivos para que sean más comprensibles y mantenibles.
  • Mantente actualizado: Manténgase al tanto de nuevas características y actualizaciones en la consulta de potencia para aprovechar las últimas capacidades para sus necesidades de análisis de datos e informes.

Fomente para experimentar con las características de consulta de potencia para mejorar el dominio de los datos

Finalmente, le recomendamos que experimente con las diversas características y funcionalidades de la consulta de potencia para mejorar su dominio de datos. Ya sea que esté explorando nuevas fuentes de datos, creando transformaciones complejas o automatización de tareas repetitivas, Power Query ofrece una amplia gama de posibilidades para el análisis de datos e informes. Al experimentar y aprender continuamente, puede desbloquear todo el potencial de consulta de potencia y sobresalir en sus esfuerzos relacionados con los datos.


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