Power Query – Do czego służy i dlaczego warto go używać?

Wprowadzenie do Power Query

Power Query to jedno z najpotężniejszych narzędzi do przekształcania i importowania danych, dostępne w programach Microsoft Excel oraz Power BI. Umożliwia ono automatyzację pobierania, przekształcania i łączenia danych z różnych źródeł bez konieczności ręcznego przetwarzania. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi oraz zaawansowanym możliwościom edycji kodu Power Query pozwala znacznie przyspieszyć pracę z danymi.

Jednym z kluczowych atutów Power Query jest jego zdolność do łączenia się z wieloma źródłami danych, takimi jak:

• pliki Excel, CSV, XML i JSON,
• bazy danych (SQL Server, MySQL, PostgreSQL i inne),
• usługi online, np. SharePoint, Dynamics 365 czy Google Analytics,
• interfejsy API oraz inne źródła internetowe.

Power Query zapewnia szeroki wachlarz operacji na danych, takich jak filtrowanie, sortowanie, grupowanie czy usuwanie duplikatów. Użytkownicy mogą także korzystać z języka M, który pozwala na tworzenie bardziej zaawansowanych transformacji i dostosowywanie procesów przetwarzania danych.

W odróżnieniu od tradycyjnych metod edycji danych w Excelu, Power Query działa w sposób powtarzalny i dynamiczny, umożliwiając automatyczne odświeżanie zestawów danych po każdej aktualizacji źródłowych plików lub baz danych. Dzięki temu minimalizuje ryzyko błędów i pozwala na oszczędność czasu.

W kolejnych sekcjach artykułu omówimy szczegółowo funkcjonalności Power Query, sposoby przekształcania danych oraz jego zastosowania w Excelu i Power BI.

Podstawowe funkcje i możliwości Power Query

Power Query to potężne narzędzie do pobierania, przekształcania i łączenia danych z różnych źródeł. Jego głównym zadaniem jest automatyzacja procesów przetwarzania danych w sposób intuicyjny i efektywny, bez konieczności ręcznego edytowania każdego zestawu danych.

Jedną z kluczowych cech Power Query jest możliwość pobierania danych z różnych źródeł, takich jak pliki Excel, bazy danych, usługi online czy nawet witryny internetowe. Dzięki wbudowanym funkcjom użytkownik może w łatwy sposób filtrować, sortować oraz przekształcać dane zgodnie z własnymi potrzebami.

Power Query pozwala także na:

• Łączenie danych z wielu źródeł – umożliwia scalanie informacji pochodzących z różnych miejsc w jedną, spójną tabelę.
• Automatyzację procesów – operacje wykonywane w Power Query można zapisać i ponownie wykorzystać, eliminując konieczność powtarzania tych samych czynności.
• Przekształcanie danych – użytkownicy mogą usuwać, dodawać i zmieniać kolumny, a także konwertować formaty danych.
• Filtrowanie i czyszczenie – narzędzie pozwala na usuwanie zbędnych informacji, ujednolicanie formatów oraz eliminację duplikatów.
• Tworzenie niestandardowych kolumn – użytkownicy mogą definiować własne reguły i obliczenia, które zostaną zastosowane do danych.

Jednym z największych atutów Power Query jest jego elastyczność – zarówno początkujący użytkownicy, jak i zaawansowani analitycy mogą korzystać z jego funkcji na różnym poziomie zaawansowania. Dzięki temu stanowi on niezastąpione narzędzie do pracy z danymi, zarówno w Excelu, jak i w Power BI.

Przetwarzanie i transformacja danych

Power Query to potężne narzędzie do przetwarzania i transformacji danych, które umożliwia użytkownikowi pobieranie, czyszczenie oraz kształtowanie informacji zgodnie z własnymi potrzebami. Dzięki niemu można automatyzować procesy przygotowania danych, co znacząco przyspiesza analizę i raportowanie.

Podstawowe operacje transformacji

Power Query umożliwia szeroki zakres operacji transformacji danych, w tym:

• Filtrowanie danych – pozwala usuwać niepotrzebne rekordy na podstawie określonych kryteriów.
• Usuwanie i dodawanie kolumn – użytkownik może usuwać zbędne kolumny lub tworzyć nowe, bazując na istniejących danych.
• Zmiana typów danych – konwersja wartości liczbowych, tekstowych, dat i innych formatów.
• Scalanie i łączenie tabel – umożliwia łączenie danych z różnych źródeł w jeden spójny zbiór danych.
• Grupowanie i agregacja – pozwala na grupowanie rekordów na podstawie określonych wartości i wykonywanie operacji sumowania, liczenia czy wyliczania średnich.
• Rozwijanie i przekształcanie danych – np. rozdzielanie jednej kolumny na wiele lub przekształcanie tabeli w format bardziej użyteczny.

Przykładowa transformacja

Załóżmy, że mamy tabelę z transakcjami zawierającą m.in. kolumnę „Kwota” w formacie tekstowym. Możemy skonwertować ją do liczby i przefiltrować wartości większe niż 1000:

let
    Źródło = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Transakcje"]}[Content],
    ZmienionyTyp = Table.TransformColumnTypes(Źródło,{{"Kwota", type number}}),
    Przefiltrowane = Table.SelectRows(ZmienionyTyp, each [Kwota] > 1000)
in
    Przefiltrowane

Automatyzacja przekształceń

Power Query zapisuje wszystkie wykonane kroki transformacji, dzięki czemu można je ponownie zastosować na nowych danych bez konieczności ręcznego przetwarzania. Każda operacja jest zapisywana jako zestaw instrukcji w języku M, co pozwala na modyfikację i dostosowanie procesów do zmieniających się potrzeb.

W kolejnych sekcjach omówimy szczegółowo zastosowanie Power Query w Excelu i Power BI oraz przedstawimy praktyczne przykłady jego wykorzystania.

Zastosowanie Power Query w Excelu

Power Query to niezwykle przydatne narzędzie w Excelu, które umożliwia użytkownikom efektywne pobieranie, przekształcanie i łączenie danych z różnych źródeł. Dzięki niemu można automatyzować wiele powtarzalnych czynności związanych z przygotowaniem danych do analizy.

Oto kilka kluczowych zastosowań Power Query w Excelu:

• Łączenie danych z różnych źródeł – Power Query pozwala na importowanie danych z plików CSV, baz danych, stron internetowych, API oraz wielu innych źródeł.
• Automatyczna transformacja danych – Możliwość czyszczenia i kształtowania danych przed ich użyciem w tabelach przestawnych lub raportach.
• Usuwanie duplikatów i czyszczenie danych – Power Query umożliwia łatwe usuwanie zbędnych wierszy, kolumn oraz eliminowanie niepoprawnych wartości.
• Łączenie tabel i zapytań – Pozwala na scalanie oraz dodawanie danych poprzez różne operacje, takie jak łączenie tabel czy wykonywanie zapytań na wielu zestawach danych jednocześnie.
• Automatyzacja procesów – Po utworzeniu zapytań w Power Query można je odświeżać jednym kliknięciem, co znacząco oszczędza czas.

Przykładowe zapytanie Power Query do wczytania danych z pliku CSV może wyglądać następująco:

let
    Źródło = Csv.Document(File.Contents("C:\\Dane\\przyklad.csv"), [Delimiter=",", Columns=5, Encoding=1250, QuoteStyle=QuoteStyle.None])
in
    Źródło

Integracja Power Query z Excelem sprawia, że analiza i przetwarzanie danych staje się znacznie bardziej efektywne. W kolejnych sekcjach omówimy szczegółowo, jak wykorzystywać poszczególne funkcje tego narzędzia.

Zastosowanie Power Query w Power BI

Power Query jest kluczowym narzędziem do przygotowywania danych w Power BI. Umożliwia ono pobieranie, przekształcanie i modelowanie danych przed ich wizualizacją. W Power BI Power Query pełni podobną rolę jak w Excelu, ale w tym kontekście skupia się na przetwarzaniu większych zbiorów danych z różnych źródeł.

Główne zastosowania Power Query w Power BI obejmują:

• Łączenie się z wieloma źródłami danych – Power Query obsługuje różne źródła, takie jak bazy danych, pliki CSV, API czy usługi online (np. SharePoint, Google Analytics).
• Transformacja danych – Możliwość czyszczenia, filtrowania i modyfikowania danych jeszcze przed ich załadowaniem do modelu.
• Automatyzacja procesów – Dzięki Power Query można tworzyć zapytania, które automatycznie aktualizują dane przy każdym odświeżeniu raportu.
• Łączenie i scalanie tabel – Power Query pozwala na łączenie danych z różnych źródeł poprzez operacje scalania i dodawania.

Przykładowe zapytanie w języku M, które pobiera dane z pliku CSV:

let
    Źródło = Csv.Document(File.Contents("C:\Dane\plik.csv"), [Delimiter=",", Columns=5, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
    Nagłówki = Table.PromoteHeaders(Źródło, [PromoteAllScalars=true])
in
    Nagłówki

Dzięki Power Query analitycy w Power BI mogą skupić się na analizie i wizualizacji danych, zamiast ręcznie przekształcać je przed importem.

Praktyczne przykłady wykorzystania Power Query

Power Query to niezwykle wszechstronne narzędzie, które znajduje zastosowanie w wielu codziennych zadaniach związanych z przetwarzaniem danych. Poniżej przedstawiamy praktyczne scenariusze jego wykorzystania.

1. Scalanie wielu plików do jednej tabeli

W firmach często otrzymuje się dane w postaci wielu plików, np. miesięcznych raportów sprzedaży. Power Query umożliwia ich automatyczne łączenie w jedną tabelę, co znacznie przyspiesza analizę.

let
    Źródło = Folder.Contents("C:\Dane\Raporty"),
    PołączonePliki = Table.Combine(Źródło[Content])
 in
    PołączonePliki

2. Czyszczenie i standaryzacja danych

Dane pochodzące z różnych źródeł często zawierają błędy, duplikaty lub niespójne formatowanie. Power Query pozwala na:

• Usuwanie zbędnych spacji i znaków specjalnych
• Standaryzację formatów dat
• Usuwanie duplikatów

3. Łączenie danych z różnych źródeł

Power Query umożliwia pobieranie i łączenie danych z różnych źródeł, takich jak pliki Excel, bazy danych SQL, pliki CSV czy usługi internetowe API.

let
    ŹródłoSQL = Sql.Database("Serwer", "Baza"),
    ŹródłoCSV = Csv.Document(File.Contents("C:\Dane\Plik.csv")),
    PołączoneDane = Table.NestedJoin(ŹródłoSQL, "ID", ŹródłoCSV, "ID", "NowaTabela")
 in
    PołączoneDane

4. Automatyzacja raportów i aktualizacji

Power Query pozwala na automatyczne pobieranie i odświeżanie danych, dzięki czemu raporty zawsze zawierają aktualne informacje bez konieczności ręcznego kopiowania danych.

5. Grupowanie i agregacja danych

Power Query pozwala grupować dane według wybranych kategorii i obliczać sumy, średnie czy inne wskaźniki, co jest przydatne np. w analizie sprzedaży.

Te przykłady to tylko niewielka część możliwości Power Query. Każdy z nich może zostać dodatkowo dostosowany do indywidualnych potrzeb użytkownika, co czyni to narzędzie niezwykle elastycznym i efektywnym w codziennej pracy z danymi.

Najczęstsze problemy i sposoby ich rozwiązania

Podczas pracy z Power Query użytkownicy mogą napotkać różne trudności, które utrudniają efektywne przekształcanie i analizowanie danych. Poniżej przedstawiamy najczęstsze problemy i sposoby ich rozwiązania.

1. Problemy z odświeżaniem danych

Jednym z najczęściej spotykanych problemów jest błąd podczas odświeżania danych, szczególnie przy połączeniach zewnętrznych, takich jak pliki CSV, bazy danych czy usługi webowe. Przyczyną może być zmiana lokalizacji pliku źródłowego, brak dostępu do serwera lub zmodyfikowana struktura danych.

Rozwiązanie: Sprawdź, czy ścieżka do pliku jest poprawna, czy masz odpowiednie uprawnienia oraz czy schemat danych nie uległ zmianie. Możesz także dynamicznie określić ścieżkę do pliku, korzystając z parametrów Power Query.

2. Wolne działanie zapytań

Power Query umożliwia przetwarzanie dużych zbiorów danych, jednak czasami zapytania mogą działać wolno, zwłaszcza przy dużej ilości wierszy lub złożonych transformacjach.

Rozwiązanie: Upewnij się, że stosujesz filtrowanie danych na jak najwcześniejszym etapie przekształcania, unikaj niepotrzebnych kolumn oraz korzystaj z operacji natywnych dla źródła danych (np. SQL w przypadku baz danych).

3. Błędy w transformacjach

Podczas przekształcania danych użytkownicy mogą natrafić na błędy, takie jak nieoczekiwane wartości null, niezgodne typy danych lub problemy z łączeniem tabel.

Rozwiązanie: Przed wykonaniem transformacji sprawdź, czy dane źródłowe są poprawne. Możesz także użyć funkcji do obsługi błędów, takich jak try ... otherwise, aby określić domyślne wartości w przypadku błędów.

4. Konwersje typów danych

Przy imporcie danych z różnych źródeł Power Query automatycznie przypisuje typy danych, co może prowadzić do niekompatybilności, np. traktowania liczb jako tekstów lub odwrotnie.

Rozwiązanie: Ręcznie przypisz odpowiednie typy danych na etapie przekształceń, używając opcji Zmień typ. Jeśli dane pochodzą z różnych źródeł, upewnij się, że przed scaleniem mają zgodne typy.

5. Problemy z łączeniem wielu źródeł danych

Łączenie danych z różnych źródeł (np. pliki Excel i baza SQL) może prowadzić do problemów z wydajnością lub formatowaniem.

Rozwiązanie: Przed scaleniem sprawdź, czy kluczowe kolumny mają identyczne formatowanie i typy danych. Gdy pracujesz na dużych zbiorach, rozważ wykonanie części przekształceń bezpośrednio w bazie danych, a dopiero potem zaimportowanie ich do Power Query.

Rozwiązywanie tych problemów pozwala na sprawniejszą pracę i lepsze wykorzystanie możliwości Power Query w codziennej analizie danych.

Podsumowanie i dalsze kroki

Power Query to potężne narzędzie do przekształcania, łączenia i automatyzacji pracy z danymi. Jego zastosowanie obejmuje zarówno proste operacje, jak filtrowanie czy sortowanie, jak i zaawansowane procesy integracji danych z różnych źródeł. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika oraz wsparciu dla języka M, Power Query pozwala na elastyczne dostosowanie operacji do konkretnych potrzeb.

Korzyści płynące z korzystania z Power Query są liczne. Automatyzacja przetwarzania danych eliminuje powtarzalne zadania, co pozwala zaoszczędzić czas i skupić się na analizie wyników. Możliwość integracji z Excel i Power BI sprawia, że jest to rozwiązanie uniwersalne zarówno dla analityków biznesowych, jak i użytkowników pracujących z dużymi zbiorami danych.

W kolejnych sekcjach artykułu szczegółowo omówimy funkcje Power Query, sposoby transformacji danych oraz konkretne przypadki jego wykorzystania w Excelu i Power BI. Jeśli chcesz w pełni wykorzystać potencjał tego narzędzia, warto zapoznać się z praktycznymi przykładami oraz najczęstszymi problemami, które mogą się pojawić podczas pracy.

Dalszym krokiem może być rozpoczęcie pracy z własnymi danymi – spróbuj zaimportować plik CSV, połączyć kilka źródeł danych lub stworzyć pierwszą regułę transformacji. Wraz z kolejnymi doświadczeniami odkryjesz pełnię możliwości Power Query i korzyści wynikające z jego stosowania w codziennych zadaniach analitycznych.

Czym jest SPSS i do czego służy? Przewodnik dla początkujących 26 marca 2025

Ograniczenia prywatności, zgodność z regulacjami (np. RODO, AI Act) 24 marca 2025