Opis delavnice

Dejstvo je, da vsi podatki niso shranjeni v lepo oskrbovani podatkovni bazi. Četudi so, pogosto analitiki do njih nimajo dostopa.  Da lahko zgradimo poročilo, ki ga želimo združujemo podatke, ki prihajajo iz različnih virov: naj si bo to v besedilnih datotekah, Excel datotekah, internetnih straneh ali celo v vsebini e-poštnih sporočil.

Do sedaj je bil to boleč proces z mnogo "izreži in prilepi" ukazi, posodobitve pa so bile v prvi meri polne ročnega dela in povrhu vsega še nagnjene k napakam.

Tak način dela prenehamo uporabljati danes!

Na tej delavnici se boste naučili, kako lahko Power Query z lahkoto očisti, preoblikuje in združi vaše podatke, ne glede na njihov izvor. Pretvarjanje ASCII datotek v tabele,  združevanje več besedilnih datotek v eno z enkratno potezo in celo “un-pivoting” podatkov sedaj ni le preprosto, ampak je tudi naložba v prihodnost. Ko boste želeli podatke osvežiti bo za to dovolj en sam klik.​​ 

Če se morate danes naučiti ene veščine v Excelu, je to delo s Power Query-jem. Ne samo da boste spremenili način kako pridobivate  podatke v Excel, to je tudi prvi korak do urejanja podatkov v Power BI-ju, kar pomeni, da boste osvojeno znanje lahko uporabili tudi drugje!

Vsebina delavnice

• Pregled ključnih orodij

  • Načrt kako do “dobrih podatkov”

  • Delo z Excel tabelami

  • Delo z Excel vrtilnimi tabelami

  • Postavitve in oblikovanje vrtilnih tabel

• Uvoz podatkov

  • Posamezne CSV, TXT in Excel datoteke

  • Posamezni nestrukturirani podatkovni viri

  • Uvažanje mnogih strukturiranih datotek naenkrat (Import from Folder)

  • Čiščenje in manipulacija podatkov 

  • Osveževanje uvozov

• Dodajanje (Append) in Združevanje (Merge) Tabel

  • Dodajmo več podatkov iz različnih tabel

  • 7 načinov za spajanje (JOIN) podatkov iz različnih  tabel (brez uporabe VLOOKUP funkcije)

  • Spajanje mnogo proti mnogo

• Pivoting, Un-Pivoting in transponiranje podatkov

  • preprosto odvrtite  tabele (Unpivot)

  • “Pivot-irajte” svoje podatke

  • razumevanje ukaza Transponiraj

  • Odvrtimo podkategorije

  • združevanje podatkov v skupine

• Conditional Logic

  • ustvarjanje pogojnih stolpcev

  • ročni  IF in IFERROR testi​​ 

  • ustvarjanje stolpca iz primerov

• Najboljša praksa

  • ​​ Strukturiranje naših poizvedb

  • “Query folding”  (kako se naša M koda “zloži” v SQL stavek je zelo pomembno iz performančnega vidika)