Power Query : In Excel und Power BI Daten sammeln, kombinieren und transformieren / Gil Raviv.

Format:

Book

Author/Creator:

Raviv, Gil, author.

Contributor:

Haselier, Rainer G.

Standardized Title:

Collect, combine, and transform data using Power Query in Excel and Power BI. German

Language:

English

German

Subjects (All):

Business intelligence--Computer programs.

Business intelligence.

Information visualization--Computer programs.

Information visualization.

Business--Data processing.

Business.

Visual analytics.

Microsoft Excel (Computer file).

Physical Description:

1 online resource (1 volume) : illustrations

Edition:

1. Auflage.

Place of Publication:

Heidelberg : dpunkt.verlag, [2020]

System Details:

text file

Summary:

Power Query ist ein in Excel integriertes Tool, mit dem man Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren kann, z. B. csv- und xls-Dateien, Access-, SAP- oder SQL-Datenbanken oder Statistiken aus dem Internet. Diese Daten kann man so transformieren, dass sie der Struktur der Zieldatenbank entspricht, und sie schließlich in diese laden. PowerBI ist eine Sammlung von Microsoft-Tools zur Analyse und Visualisierung von Daten. Dieses Buch erklärt fortgeschrittenen Excel-Nutzern und Datenanalysten, wie sie mit Power Query in Power BI und Excel:- Daten für Analysen einfach vorbereiten (importieren, bereinigen, aufarbeiten, umarbeiten)- Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren und anpassen- Datensätze zusammenführen und vergleichen- Aufgaben automatisieren

Contents:

Intro

Power Query

Impressum

Inhaltsverzeichnis

Vorwort

Einleitung

Für wen ist dieses Buch?

Annahmen über Sie, den Leser

Wie ist dieses Buch aufgebaut?

Über die Begleitdateien

Systemvoraussetzungen

Hinweiskästen

Support und Feedback

Errata, Updates und Support

Wir wollen von Ihnen hören

Bleiben Sie am Ball

Kapitel 1 - Einführung in Power Query

Was ist Power Query?

Ein kurzer geschichtlicher Überblick zu Power Query

Wo finde ich Power Query?

Hauptkomponenten von Power Query

Daten abrufen und Konnektoren

Die Hauptbereiche des Power Query-Editors

Der Vorschaubereich

Das Menüband

Der Bereich Abfragen

Abfrageeinstellungen und Angewendete Schritte

Die Bearbeitungsleiste, der erweiterte Editor und die M-Abfragesprache

Abfrageoptionen in Excel und Optionen in Power BI

Übung 1-1: Ein erster Blick auf Power Query

Zusammenfassung

Kapitel 2 - Grundlegende Herausforderungen bei der Datenvorbereitung

Die Bedeutung aus codierten Spalten extrahieren

Die AdventureWorks-Herausforderung

Übung 2-1: Der alte Weg: Excel-Formeln verwenden

Übung 2-2, Teil 1: Der neue Weg

Übung 2-2, Teil 2: Nachschlagetabellen zusammenführen

Übung 2-2, Teil 3: Fakten- und Nachschlagetabellen

Das Feature Spalte aus Beispielen verwenden

Übung 2-3, Teil 1: Einführung in Spalte aus Beispielen

Praktische Verwendung von Spalte aus Beispielen

Übung 2-3, Teil 2: Größe in Buckets/Klassen konvertieren

Informationen aus Textspalten extrahieren

Übung 2-4: Hyperlinks aus Nachrichten extrahieren

Datumswerte bearbeiten

Übung 2-5: Verarbeitung unterschiedlicher Datumsformate

Übung 2-6: Datumswerte aus verschiedenen Gebietsschemata

Datum- und Uhrzeitelemente extrahieren

Das Modell vorbereiten.

Übung 2-7: Aufteilen von Daten in Nachschlagetabellen und Faktentabellen

Wenn eine Beziehung fehlschlägt

Übung 2-8: Durch Trennzeichen getrennte Werte in Zeilen aufteilen

Kapitel 3 - Daten aus mehreren Quellen kombinieren

Ein paar Tabellen anfügen

Zwei Tabellen anfügen

Übung 3-1: Beispiel Fahrräder und Zubehör

Übung 3-2, Teil 1: Abfragen als neu anfügen verwenden

Übung 3-2, Teil 2: Abfrageabhängigkeiten und Verweise

Drei oder mehr Tabellen anfügen

Übung 3-2, Teil 3: Fahrräder + Zubehör + Komponenten

Übung 3-2, Teil 4: Fahrräder + Zubehör + Komponenten + Kleidung

Tabellen in größerem Maßstab anhängen

Tabellen aus einem Ordner anfügen

Übung 3-3: AdventureWorks-Produkte aus einem Ordner anfügen

Ein paar Gedanken zum Importieren aus Ordnern

Tabellenblätter aus einer Arbeitsmappe anfügen

Übung 3-4: Tabellenblätter anfügen - Die Lösung

Ein robuster Ansatz zum Kombinieren mehrerer Tabellenblätter

Kapitel 4 - Kombinieren von Tabellen mit unterschiedlichen Datenstrukturen

Das Problem von Tabellen mit unterschiedlichen Datenstrukturen

Was sind nicht übereinstimmende Tabellen?

Symptome und Risiken von nicht übereinstimmenden Tabellen

Übung 4-1: Nicht übereinstimmende Spaltennamen auflösen - Der reaktive Ansatz

Nicht übereinstimmende Tabellen aus einem Ordner kombinieren

Übung 4-2, Teil 1: Das Symptom der fehlenden Werte demonstrieren

Übung 4-2, Teil 2: Die Annahme der gleichen Reihenfolge und die Vereinheitlichung der Überschriften als Lösung

Übung 4-3: Einfache Normalisierung mit Table.TransformColumnNames

Die Konvertierungstabelle

Übung 4-4: Transponieren und die Verwendung einer Konvertierungstabelle

Vertauschen (Transponieren)

Die Schritte für das Zusammenführen

Zurückvertauschen.

Übung 4-5: Entpivotieren, Zusammenführen und erneut Pivotieren

Übung 4-6: Nur die Spaltennamen transponieren

Übung 4-7: M zum Normalisieren von Spaltennamen verwenden

Kapitel 5 - Den Kontext erhalten

Den Kontext der Dateinamen und Arbeitsblätter beibehalten

Übung 5-1, Teil 1: Die Technik der benutzerdefinierte Spalte

Übung 5-1, Teil 2: Umgang mit Kontextinformationen in Dateinamen und Tabellenblattnamen

Titel vor dem Anfügen beibehalten

Übung 5-2: Die Titel mithilfe von Drilldown erhalten

Drilldown auf einer Tabellenzelle in M erklärt

Das Drilldown-Ergebnis mit der Abfrage kombinieren

Übung 5-3: Titel beim Import aus einem Ordner erhalten

Titel nach dem Anfügen beibehalten

Übung 5-4: Aus mehreren Tabellenblättern in derselben Arbeitsmappe die Titel beibehalten

Kontexthinweise verwenden

Übung 5-5: Verwenden einer Indexspalte als Hinweis

Übung 5-6: Identifizieren des Kontexts anhand der Nachbarschaft zu einer Zelle

Kapitel 6 - Tabellen entpivotieren

Schlecht gestaltete Tabellen erkennen

Entpivotieren - Eine Einführung

Übung 6-1: »Spalten entpivotieren« und »Andere Spalten entpivotieren« verwenden

Übung 6-2: Nur ausgewählte Spalten entpivotieren

Umgang mit Gesamtergebnissen

Übung 6-3: Gesamtergebnisse entpivotieren

Gesamtergebnisse entfernen

2×2 Hierarchieebenen entpivotieren

Übung 6-4: 2×2 Hierarchieebenen mit Datumswerten entpivotieren

Übung 6-5: 2×2 Hierarchieebenen entpivotieren

Umgang mit Teilergebnissen in entpivotierten Daten

Übung 6-6: Umgang mit Teilergebnissen

Kapitel 7 - Fortgeschrittenes Entpivotieren und Pivotieren von Tabellen

Tabellen mit mehreren Hierarchieebenen entpivotieren

Die virtuelle PivotTable, Zeilenfelder und Spaltenfelder.

Übung 7-1: In den AdventureWorks-Daten N×M Hierarchieebenen entpivotieren

Die Sequenz für das Entpivotieren verallgemeinern

Übung 7-2: Am Ende beginnen

Übung 7-3: FnUnpivotSummarizedTable erstellen

Teil 1: ZeilenFelder, SpaltenFelder und WerteFeld erstellen

Teil 2: Den Schritt Geänderter Typ löschen

Teil 3: Table.ColumnNames, List.FirstN und List.Count

Teil 4: Spalten umbenennen und List.Zip

Teil 5: Die Abfrage in eine Funktion konvertieren

Teil 6: Testen der Funktion

Schlussfolgerungen

Die Transformation Spalte pivotieren

Übung 7-4: Eine falsch entpivotierte Tabelle wiederherstellen

Übung 7-5: Tabellen mit mehrzeiligen Datensätzen pivotieren

Teil 1: Feste Anzahl von Attributen und Ganzzahldivision verwenden

Teil 2: Mit bedingter Spalte und nach unten ausfüllen eine variable Anzahl von Attributen behandeln

Kapitel 8 - Herausforderungen bei der Zusammenarbeit lösen

Lokale Dateien, Parameter und Vorlagen

Zugriff auf lokale Dateien - auf die verkehrte Weise

Übung 8-1: Verwenden eines Parameters für einen Pfadnamen

Übung 8-2: Erstellen einer Vorlage in Power BI

Übung 8-3: Parameter in Excel verwenden

Übung 8-3, Teil 2: Die Datenkombination neu erstellen

Mit freigegebenen Dateien und Ordnern arbeiten

Daten aus Dateien auf OneDrive for Business oder SharePoint importieren

Übung 8-4: Migrieren Ihrer Abfragen, um eine Verbindung mit OneDrive for Business oder SharePoint herzustellen

Die Unterschiede zwischen OneDrive for Business und SharePoint Online

Übung 8-5: Von lokalen Ordnern zu SharePoint-Ordnern migrieren

Sicherheitsaspekte

Alle Abfragen mithilfe des Dokumentinspektors in Excel entfernen

Kapitel 9 - Einführung in die Power Query-Formelsprache M

M lernen

Die Lernstufen

Stufe 1: Nur Benutzeroberfläche.

Stufe 2: Einfache Formeländerungen in der Bearbeitungsleiste

Stufe 3: M in benutzerdefinierten Spalten

Stufe 4: Benutzerdefinierte Funktionen und der erweiterte Editor

Stufe 5: Fortgeschrittene Schleifen (List.Accumulate und List.Generate)

Stufe 6: Freie Codeerstellung im Erweiterten Editor

Online-Ressourcen

Offline-Ressourcen

Übung 9-1: Mit #shared die integrierten Funktionen erkunden

Die Bausteine von M

Übung 9-2: Hello World

Der let-Ausdruck

Zugriffsbereiche beim Zusammenführen von Ausdrücken aus mehreren Abfragen

Typen, Operatoren und integrierte Funktionen in M

Grundlegende M-Typen

Der Datentyp Zahl (Number)

Der Datentyp Uhrzeit (Time)

Der Datentyp Datum (Date)

Der Datentyp Dauer (Duration)

Der Datentyp Text

Der Datentyp null

Der Datentyp logisch

Komplexe M-Typen

Der Datentyp Liste (List)

Operatoren für Listen

List.X-Funktionen

Der Typ Datensatz (Record)

Operatoren für Datensätze

Record.X-Funktionen

Der Typ Tabelle (Table)

Bedingungen und if-Ausdrücke

if-then-else

Ein if-Ausdruck innerhalb eines let-Ausdrucks

Benutzerdefinierte Funktionen

Funktionen aufrufen

Der Ausdruck each

Fortgeschrittene Themen

Fehlerbehandlung

Faule und eifrige Auswertung

Schleifen

Rekursion

List.Generate

List.Accumulate

Kapitel 10 - Von Stolperfallen zu robusten Abfragen

Ursachen und Auswirkungen der Stolperfallen

Bewusstsein

Bewährte Verfahren

Modifikationen der M-Ausdrücke

Stolperfalle 1: Die Bearbeitungsleiste ignorieren

Übung 10-1: Verwenden der Bearbeitungsleiste, um statische Verweise auf Spaltennamen zu entdecken

Stolperfalle 2: Geänderte Typen

Stolperfalle 3: Gefährliches Filtern

Übung 10-2, Teil 1: Schwarze Produkte filtern

Die Logik hinter der Filterbedingung.

Übung 10-2, Teil 2: Werte im Filterbereich suchen.

Notes:

Description based on online resource; title from title page (Safari, viewed August 18, 2020).

Authorized translation from the English language edition title, Collect, combine, and transform data using Power Query in Excel and Power BI, 1st edition, ©2019. Cf. Title page verso.

Includes bibliographical references and index.

ISBN:

9783960889267

3960889267

9781098124267

109812426X

OCLC:

1184678715