Power Query中的数据突变和数据标记技术

# 第一章：Power Query简介
## 1.1 Power Query 的作用和功能
Power Query 是一种用于数据处理和转换的功能强大的工具。它可以帮助用户连接不同的数据源，进行数据的清洗、筛选、转换和整理，最终得到符合需求的数据。通过 Power Query，用户可以以直观的方式处理数据，而无需编写复杂的代码。

## 1.2 Power Query 的优势和适用场景
- **优势：**
- 强大的数据连接能力，可以连接多种数据源，如数据库、Excel 表格、文本文件等。
- 提供直观的用户界面，使得数据处理操作变得简单易懂。
- 支持大规模数据处理，能够处理数十万行数据而不降低性能。
- 集成于多个 Microsoft 产品中，如 Excel、Power BI 等，方便用户在不同场景下使用。

- **适用场景：**
- 数据清洗和整理：对数据进行规范化、去重、填充空值等操作。
- 数据合并与拆分：将多个数据源进行合并或者拆分，形成需要的数据结构。
- 数据转换与计算：进行数据类型转换、新列计算、数据透视等操作。

### 第二章：数据突变技术

#### 2.1 什么是数据突变
数据突变是指对数据进行结构性的改变，以适应不同的分析需求或目标输出格式。这可能涉及数据类型的转换、列的拆分或合并、行的筛选和排序等操作。

#### 2.2 数据突变的作用和意义
数据突变的作用在于使数据更加符合分析或报告的要求，提高数据的可用性和可读性。通过数据突变，可以更好地理解和分析数据，为后续的数据处理和决策提供支持。

#### 2.3 常见的数据突变技术
常见的数据突变技术包括但不限于：列转行/行转列、数据类型转换、合并数据、拆分数据、添加自定义列、数据筛选和排序等。

#### 2.4 在 Power Query 中如何应用数据突变技术
在 Power Query 中，可以通过使用其丰富的转换功能来应用数据突变技术。例如，通过编辑查询功能进行列的拆分、合并，或者使用自定义列功能添加计算列。在 Power Query 中可以直观地进行数据突变操作，并且支持实时预览，非常适合对数据进行结构性改变和整理。

### 第三章：数据标记技术

在数据处理中，数据标记技术是一种常用的方法，它可以帮助用户对数据进行分类、标记和归类，从而更好地进行数据分析和处理。

#### 3.1 什么是数据标记

数据标记是指通过为数据添加特定的标签、标识或属性，以便对数据进行分类、组织和识别的过程。通过数据标记技术，可以为数据赋予更多的含义和价值，使数据变得更加丰富和有用。

#### 3.2 数据标记的应用场景

数据标记技术可以应用于各种数据处理和分析场景中，例如：
- 对数据进行分类和归类，便于后续处理和分析
- 为数据添加状态标识，例如“已处理”、“未处理”等
- 为数据添加关联标签，方便数据的关联和连接操作
- 对数据进行归档和整理，使数