Innehållsförteckning:
Video: Power Query: koppla - ofta ett bättre alternativ än LETARAD 2024
Använda Power Pivot och Power Query tillsammans kan hjälpa dig att skapa rapporteringsmodeller som är lätta att hantera och underhålla. En rapporteringsmodell utgör grunden för rapporteringsmekanismen. När du bygger en rapporteringsprocess som importerar, omvandlar, former och aggregerar data, bygger du i huvudsak en rapporteringsmodell.
Att skapa en dåligt utformad rapporteringsmodell kan kosta dig timmar av manuell arbetskraft som spenderar och uppdaterar dina rapporteringsmekanismer. Å andra sidan skapar en effektiv modell dig att enkelt upprepa månatliga rapporteringsprocesser utan att skada dina rapporter eller din sanity.
Uppdelning av data och analys
Ett viktigt begrepp i en rapporteringsmodell är separation av data och analys. Grundtanken är att du inte vill att dina data blir alltför bundna till ett enda sätt att presentera den data.
För att lägga om dig om det här konceptet, bild en faktura. När du får en faktura antar du inte att de ekonomiska uppgifterna på den är den verkliga källan till data. Det är bara en presentation av data som lagras på annat håll i en databas. Dessa data kan analyseras och presenteras på många andra sätt: i diagram, i tabeller eller på webbplatser. Detta uttalande kan låta uppenbart, men Excel-användare säkrar ofta (eller blandar) data, analys och presentation.
Exempelvis innehåller vissa Excel-arbetsböcker 12 flikar, var och en representerar en månad. På varje flik anges data för den månaden tillsammans med formler, pivottabeller och sammanfattningar. Vad händer nu när du ombeds lämna en sammanfattning per kvartal? Lägger du till fler formler och flikar för att konsolidera data på varje månad flikar? Det grundläggande problemet i det här scenariot är att flikarna representerar datavärden som smälter in i presentationen av din analys.
Ett bättre alternativ är att skapa rapporteringsmodeller där data- och analyslagren är separerade. Dataskiktet hanterar importen och omvandlingen av rådata till staging-områden. Analysskiktet fungerar som plattform för att aggregera och presentera analysen av den råa data.
När det gäller att skapa rapporteringsmodeller där du har optimal separation av data och analys, kan du inte slå den kraftfulla kombinationen av Power Query och Power Pivot.
Hur Power Query och Power Pivot kompletterar varandra
Power Query är det perfekta verktyget för att skapa datalagret. Med Power Query kan du
- Importera data från ett brett spektrum av externa datakällor, inklusive SQL Server, Microsoft Access, Web Services och till och med Facebook.
- Omforma och rena data innan du importerar den till din rapporteringsmodell.
- Slå samman data från en mängd olika datakällor, eller lägg till tabeller.
- "Unpivot" rådata från ett matrisformat till en platt tabell.
- Lägg till data i Power Query's Internal Data Model.
När du har Power Query tillhandahåller det nödvändiga datalaget kan Power Pivot användas för att skapa analyslagret. Med Power Pivot kan du
- Lägg till relationer och ställa in tabell- och kolumnegenskaper.
- Lägg till egna formler med dataanalysuttryck (DAX).
- Sammanställ data till hierarkiska visningar.
- Skapa pivottabellrapporter som aggregerar och presenterar data från olika perspektiv.
Hantera Power Query och Power Pivot tillsammans ger ett par fördelar:
- Dataskiktet kan uppdateras enkelt utan att manuellt upprepa omvandlings- och dataupprinsningssteg (Power Query gör det för dig). Om du behöver data som inte existerar i datalagret kan du enkelt redigera dina frågor om Power Query för att få in nya data och inte störa analyslagret.
- Alla ytterligare analyser kan enkelt skapas genom att starta ytterligare pivottabeller från Power Query-modellen.
Kort sagt, genom att använda en-två kombinationen av Power Query och Power Pivot, kan du skapa robusta rapporteringsmodeller som är flexibla, skalbara och lätta att underhålla.
