Power Query w Excelu: Jak zautomatyzować pobieranie i przekształcanie danych

Wprowadzenie do Power Query w Excelu

Power Query to potężne narzędzie dostępne w programie Microsoft Excel, które umożliwia automatyzację procesu pobierania, przekształcania i ładowania danych. Zostało zaprojektowane z myślą o użytkownikach, którzy potrzebują sprawnie przygotowywać dane do analizy – niezależnie od ich źródła.

Dzięki Power Query możesz zautomatyzować wiele żmudnych zadań, takich jak pobieranie danych z różnych plików lub baz danych, czyszczenie danych wejściowych, zmiana ich struktury czy łączenie wielu źródeł w jedną, spójną tabelę. Wszystko to wykonasz za pomocą intuicyjnego interfejsu opartego na krokach edycji danych.

Jedną z największych zalet Power Query jest to, że pozwala na tworzenie dynamicznych i powtarzalnych procesów bez konieczności pisania kodu. Każda zmiana, jaką wykonujesz na danych, zapisywana jest jako kolejny krok w zapytaniu, które można później łatwo edytować lub odtworzyć jednym kliknięciem. Dla bardziej zaawansowanych użytkowników dostępny jest również język M, umożliwiający manualne modyfikowanie zapytań.

Power Query znajduje zastosowanie w wielu scenariuszach:

• Automatyczne pobieranie danych z folderu zawierającego dzienne raporty sprzedaży
• Filtrowanie niepotrzebnych kolumn i usuwanie błędnych lub duplikujących się rekordów
• Standaryzacja danych z różnych źródeł przed ich analizą w Power Pivot lub za pomocą tabel przestawnych

W skrócie, Power Query pozwala użytkownikom Excela przejść od statycznych arkuszy kalkulacyjnych do dynamicznych, aktualizujących się zestawień danych, bez konieczności ręcznego powtarzania tych samych operacji.

Importowanie danych z różnych źródeł (CSV, Excel, bazy danych)

Jedną z największych zalet Power Query w Excelu jest jego zdolność do pobierania danych z wielu różnych źródeł. Dzięki temu użytkownicy mogą łączyć i analizować informacje bez konieczności ręcznego kopiowania danych między plikami czy systemami. Proces importowania danych jest intuicyjny, a Power Query oferuje gotowe konektory do najpopularniejszych formatów i baz danych.

Najczęściej wykorzystywanymi źródłami danych są:

• Pliki CSV – idealne, gdy dane pochodzą z systemów eksportujących raporty w formacie tekstowym. Power Query umożliwia szybki podgląd i wczytanie danych, a także automatyczne rozpoznanie separatorów i nagłówków.
• Pliki Excel – użytkownik może zaimportować konkretne arkusze lub tabele z innych skoroszytów Excel, co ułatwia pracę z wieloma plikami zawierającymi podobne struktury danych.
• Bazy danych – Power Query obsługuje wiele typów baz danych, takich jak SQL Server, MySQL, Oracle czy PostgreSQL. Umożliwia to bezpośrednie pobieranie danych z systemów produkcyjnych lub hurtowni danych, co eliminuje konieczność ręcznego eksportowania plików.

W zależności od źródła, proces importu może wymagać podania ścieżki do pliku, parametrów połączenia lub danych logowania. Niezależnie jednak od typu źródła, po załadowaniu danych do Power Query możliwe jest ich dalsze przekształcanie i przygotowanie do analizy.

Przykładowe rozpoczęcie importu danych z pliku CSV może wyglądać następująco:

Power Query → Z pliku → Z pliku CSV

Podobnie wygląda to w przypadku pozostałych typów źródeł – Power Query prowadzi użytkownika przez proces krok po kroku, umożliwiając dostosowanie ustawień importu do konkretnych potrzeb.

Czyszczenie i przygotowanie danych: filtrowanie, usuwanie duplikatów

Jednym z najważniejszych etapów pracy z danymi w Power Query jest ich wstępne oczyszczenie i przygotowanie do dalszej analizy. Dzięki temu można ograniczyć błędy, zwiększyć spójność informacji oraz przyspieszyć późniejsze operacje analityczne. Dwa podstawowe narzędzia, z których warto skorzystać na tym etapie, to filtrowanie oraz usuwanie duplikatów.

Filtrowanie danych

Filtrowanie umożliwia wybranie tylko tych wierszy, które spełniają określone kryteria – np. daty z bieżącego roku, produkty z konkretnej kategorii czy wartości większe niż 1000. Power Query oferuje wiele możliwości filtrowania: od ręcznego wyboru wartości, przez zastosowanie operatorów logicznych, aż po dynamiczne reguły (np. "w ciągu ostatnich 7 dni").

Przykład prostego filtrowania kolumny zawierającej liczby większe niż 100:

// Przekształca tabelę, pozostawiając tylko wiersze z wartością większą niż 100
Table.SelectRows(MyTable, each [Wartość] > 100)

Usuwanie duplikatów

Duplikaty w danych mogą prowadzić do błędnych analiz i nieprawidłowych wyników. Power Query umożliwia szybkie zidentyfikowanie i usunięcie powielonych rekordów – zarówno na podstawie jednej kolumny, jak i zestawu kolumn.

Dla przykładu, aby usunąć zduplikowane wiersze na podstawie kolumny ID_klienta:

// Usuwa wiersze z powtarzającą się wartością w kolumnie "ID_klienta"
Table.Distinct(MyTable, {"ID_klienta"})

Porównanie operacji czyszczenia danych

W praktyce te dwie techniki często stosuje się razem, aby przygotować dane do dalszych przekształceń i analiz. Power Query pozwala wykonać te operacje szybko i w sposób powtarzalny – co czyni go potężnym narzędziem przy pracy z dużymi i zróżnicowanymi zestawami danych. Jeśli chcesz poznać więcej praktycznych zastosowań i możliwości tego narzędzia, sprawdź Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych.

Zmiana nazw kolumn i typów danych

Jednym z podstawowych kroków w przygotowywaniu danych w Power Query jest nadanie kolumnom czytelnych nazw oraz przypisanie im odpowiednich typów danych. Dzięki tym operacjom dane stają się bardziej zrozumiałe i gotowe do dalszej analizy.

Dlaczego warto zmieniać nazwy kolumn?

Podczas importowania danych z różnych źródeł, nazwy kolumn często są nieczytelne, techniczne lub niezgodne z przyjętymi standardami raportowania. Zmiana nazw kolumn pozwala na:

• Lepsze zrozumienie zawartości danych przez użytkowników końcowych,
• Ułatwienie dalszych operacji transformacji i analizy,
• Unifikację nazw w przypadku łączenia danych z różnych źródeł.

Zmiana nazwy kolumny w Power Query jest prostą operacją i może wyglądać na przykład tak:

RenamedColumns = Table.RenameColumns(Źródło, {{"Kolumna1", "Data sprzedaży"}})

Typy danych – klucz do poprawnej analizy

Każda kolumna w Power Query posiada przypisany typ danych, np. tekst, liczba całkowita, data czy wartość logiczna. Poprawne przypisanie typu:

• Zapewnia prawidłowe działanie funkcji i filtrów,
• Chroni przed błędami w interpretacji danych (np. traktowanie dat jako tekstu),
• Umożliwia wydajniejsze przetwarzanie dużych zbiorów danych.

Przykład przypisania typu danych w edytorze Power Query może wyglądać następująco:

ZmienionyTyp = Table.TransformColumnTypes(Źródło, {{"Cena", type number}, {"Data", type date}})

Porównanie: zmiana nazw vs zmiana typów danych

Zmiana nazw i typów danych to fundamentalne operacje w Power Query, które stanowią punkt wyjścia do dalszych transformacji. Ich świadome stosowanie znacząco zwiększa jakość i użyteczność przygotowywanych zestawów danych.

Łączenie danych z wielu źródeł

Jedną z najpotężniejszych funkcji Power Query jest możliwość łączenia danych pochodzących z różnych źródeł, takich jak pliki Excel, pliki CSV, bazy danych czy nawet serwisy internetowe. Pozwala to na stworzenie jednolitego zestawu danych niezbędnych do dalszej analizy, raportowania czy wizualizacji.

Power Query oferuje dwa główne mechanizmy łączenia danych:

• Scalanie (Merge) – służy do łączenia tabel w poziomie, na podstawie wspólnych kolumn, podobnie jak w operacjach JOIN w SQL.
• Dołączanie (Append) – umożliwia łączenie tabel w pionie, czyli dodawanie wierszy z jednej tabeli do drugiej, pod warunkiem zgodności struktury kolumn.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między tymi operacjami:

Przykład użycia funkcji Append w Power Query może wyglądać następująco:

// Power Query M code
let
    Źródło1 = Excel.Workbook(File.Contents("Styczeń.xlsx"), null, true),
    Źródło2 = Excel.Workbook(File.Contents("Luty.xlsx"), null, true),
    Połączone = Table.Combine({Źródło1, Źródło2})
in
    Połączone

Łączenie danych z różnych źródeł jest nie tylko wygodne, ale także kluczowe w budowie dynamicznych i skalowalnych modeli danych. Dzięki Power Query użytkownik może zautomatyzować proces integracji informacji pochodzących z wielu systemów, co znacząco upraszcza pracę z dużymi zbiorami danych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się zaawansowanych technik pracy z Power Query, sprawdź Kurs Microsoft Excel Business Intelligence zaawansowany - praca z dodatkami PowerPivot, Power Query, Power Map, Power BI.

Tworzenie i edytowanie zapytań krok po kroku

Power Query w Excelu umożliwia budowanie zapytań, które automatyzują proces pozyskiwania, przekształcania i przygotowania danych. Każde zapytanie w Power Query składa się z sekwencji kroków, które zapisują się automatycznie podczas pracy z interfejsem. Użytkownik nie musi znać języka M (języka skryptowego Power Query), choć możliwość jego edycji stanowi dodatkowy atut dla zaawansowanych użytkowników.

Proces tworzenia zapytania przebiega zazwyczaj w trzech głównych etapach:

• Import danych – wybór źródła i wczytanie danych do Power Query.
• Transformacja danych – zastosowanie operacji takich jak filtrowanie, zmiana typów danych, łączenie kolumn czy sortowanie.
• Zatwierdzenie zapytania – załadowanie przekształconych danych do Excela lub modelu danych.

Każdy krok transformacji jest rejestrowany w panelu Edytora zapytań. Można je później edytować, usuwać lub zmieniać ich kolejność. Dla bardziej zaawansowanych użytkowników dostępny jest widok Zaawansowanego edytora, w którym zapytanie można modyfikować bezpośrednio w języku M:

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

W zależności od potrzeb, użytkownik może tworzyć zapytania od podstaw lub kopiować i modyfikować istniejące. Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między pracą w trybie graficznym a edycją ręczną w edytorze kodu:

W praktyce użytkownicy często łączą oba podejścia – zaczynając od interfejsu, a kończąc na drobnych modyfikacjach kodu w edytorze. Dzięki temu Power Query pozwala dostosować sposób pracy do własnych potrzeb i poziomu zaawansowania.

Praktyczne przykłady zastosowania Power Query

Power Query to narzędzie, które pozwala na automatyzację wielu czasochłonnych zadań związanych z przygotowaniem danych w Excelu. Dzięki niemu można znacznie uprościć codzienną pracę analityków, księgowych czy osób zajmujących się raportowaniem. Poniżej przedstawiamy kilka typowych scenariuszy, w których Power Query może okazać się niezwykle przydatny.

• Scalanie miesięcznych raportów sprzedaży: Jeśli co miesiąc otrzymujesz pliki Excel z danymi sprzedażowymi z różnych oddziałów, Power Query pozwala zautomatyzować proces ich łączenia w jeden zestaw danych.
• Automatyczne czyszczenie danych eksportowanych z systemów ERP: Narzędzie umożliwia m.in. usuwanie pustych wierszy, konwersję dat i standaryzację formatów, co pomaga zaoszczędzić czas i uniknąć błędów.
• Aktualizacja danych z plików CSV znajdujących się w folderze: Power Query potrafi cyklicznie przetwarzać wszystkie pliki w danym folderze, dzięki czemu nie trzeba ręcznie otwierać i kopiować danych z każdego z osobna.
• Łączenie danych z Excela i bazy danych SQL: Możesz pobrać dane z różnych źródeł i połączyć je w jeden spójny raport, np. porównując stany magazynowe z danymi sprzedaży.
• Tworzenie dynamicznych raportów finansowych: Dzięki zastosowaniu zapytań Power Query, raporty mogą być na bieżąco aktualizowane po odświeżeniu danych, bez konieczności ręcznego wprowadzania zmian.

Choć każdy z tych przykładów wymaga nieco innego podejścia, wszystkie łączy jedno: możliwość zautomatyzowania żmudnych czynności i większa kontrola nad jakością danych.

Podsumowanie i najlepsze praktyki automatyzacji

Power Query to niezwykle przydatne narzędzie w Excelu, które umożliwia automatyzację procesów związanych z pobieraniem, przekształcaniem i przygotowywaniem danych do analizy. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi oraz możliwości tworzenia kroków przekształceń, użytkownicy mogą znacząco skrócić czas poświęcany na ręczne operacje.

Automatyzacja w Power Query opiera się na koncepcji zapytań, które raz utworzone – mogą być wielokrotnie odświeżane przy zachowaniu tych samych zasad przetwarzania danych. Oznacza to, że po określeniu źródła danych, sposobu ich przekształcenia oraz oczyszczania, cały proces może być powtarzany automatycznie bez ręcznej ingerencji.

Aby w pełni wykorzystać potencjał Power Query, warto kierować się kilkoma najlepszymi praktykami:

• Stosuj czytelne nazwy zapytań i kolumn: Ułatwia to zarządzanie i interpretację danych w przyszłości.
• Dokumentuj kroki transformacji: Komentarze i logiczna kolejność operacji pomagają w zrozumieniu przepływu przekształceń.
• Unikaj zbędnych operacji: Każdy krok to dodatkowe obciążenie — optymalizuj proces, eliminując niepotrzebne działania.
• Używaj parametrów i funkcji: Pozwalają one tworzyć bardziej elastyczne i wielokrotnego użytku zapytania.
• Zachowuj strukturę danych u źródła: Im mniej zmian w zewnętrznych plikach, tym mniejsze ryzyko błędów w zapytaniach.

Power Query nie tylko przyspiesza pracę z danymi, ale także zwiększa jej dokładność i powtarzalność. Dobrze zaprojektowane zapytania mogą stać się fundamentem efektywnego raportowania i analiz w Excelu, oszczędzając czas oraz minimalizując ryzyko błędów wynikających z ręcznej edycji.

Data Architecture - jak projektować dane? 20 czerwca 2025

Główne ryzyka i wyzwania związane ze stosowaniem AI w rekrutacji 18 czerwca 2025