数据分析双剑合璧：Power Query与Power Pivot协同应用


# 摘要
本文首先介绍了Power Query与Power Pivot在数据处理与分析领域的先驱作用，随后深入探讨了Power Query的核心技术，包括数据获取、连接、清洗和转换等方法。接着，文章详细阐述了Power Pivot的动态数据建模技术，如数据模型构建、DAX函数应用、以及数据模型优化和维护策略。进一步，本文讲述了如何使Power Query与Power Pivot协同工作，实现数据导入与预处理的无缝衔接，并通过Power Pivot进行交互式数据可视化。最后，文章提供了提升数据分析能力的进阶技巧，包括复杂数据挖掘、创建自定义数据模型和未来技术趋势展望。本文旨在为数据分析人员提供实用的技巧和深入理解，以提高他们的数据处理与分析能力。

# 关键字
Power Query；Power Pivot；数据建模；数据可视化；DAX函数；数据分析技巧

参考资源链接：[PowerQuery Excel自动化：高效数据导入与清洗指南](https://wenku.csdn.net/doc/7edu0mttve?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 数据处理与分析的先驱——Power Query与Power Pivot简介

## 简介

Power Query和Power Pivot是微软为其Excel电子表格程序和Power BI平台开发的数据处理和分析工具。尽管它们在功能上有所不同，但它们共同为数据分析师提供了一套强大的工具集，以实现数据的导入、转换、建模、分析和可视化。

Power Query的核心功能在于数据获取和准备，能够从多种数据源导入数据，并对其进行清洗和转换。它大大简化了数据整合的复杂性，使用户能够高效地进行数据准备工作。

另一方面，Power Pivot则是一个增强型的数据模型工具，它在Excel中提供了一个强大的数据模型环境，使得用户可以构建复杂的关系模型，并使用DAX（数据表达式语言）进行高级的数据分析。

这两个工具的结合使用，为用户提供了一个从数据清洗到高级数据分析的全栈解决方案，特别适合那些希望深入挖掘数据价值的IT专业人员和企业分析师。

# 2. 掌握Power Query的核心技术

在数据处理与分析领域，Power Query是不可或缺的工具之一。本章将深入探讨Power Query的核心技术，从数据获取与连接开始，逐步深入到数据清洗与转换，再到高级数据建模，将为你构建坚实的数据处理基础。

## 2.1 数据获取与连接

数据获取与连接是数据分析流程的第一步，是搭建数据处理与分析的基础。无论数据来源如何多样，Power Query都能提供统一且强大的数据获取与连接技术。

### 2.1.1 导入不同来源数据的方法

Power Query支持多种数据源，包括但不限于Excel表格、CSV文件、数据库（如SQL Server、Oracle等）、Web页面、文件夹内容、在线服务以及文本/二进制文件等。

- **从Excel工作簿导入数据：** 通过“从表/区域导入”或者“从工作簿中的多个表/区域导入”选项，可以将Excel文件中的数据直接导入Power Query。

  flowchart LR
    A[开始] --> B[选择数据]
    B --> C[导入至Power Query]
    C --> D[预览并转换数据]
    D --> E[加载至工作簿]

- **连接数据库：** 使用“从数据库连接”可连接到SQL Server、MySQL、Oracle等数据库，并根据需要导入数据。

  let
    Source = Sql.Database("服务器地址", "数据库名", [Query="SELECT * FROM 表名"]),
    数据表 = Source{[Schema="dbo",Item="表名"]}[Data]
  in
    数据表

- **从Web页面抓取数据：** 通过“从Web”选项，输入目标URL，Power Query可抓取网页中的表格数据。

### 2.1.2 高级连接技术与数据融合

在连接不同数据源后，经常需要合并来自不同源的数据。Power Query提供了“合并查询”功能，支持多种高级连接技术，如左/右/外连接等。

- **合并查询：** 在“查询编辑器”中选择“合并查询”，选择要合并的数据源和共同的连接列，Power Query将自动创建合并后的数据集。

  flowchart LR
    A[打开查询编辑器] --> B[选择第一个查询]
    B --> C[选择合并查询]
    C --> D[选择第二个查询]
    D --> E[设置连接条件]
    E --> F[完成合并]

- **数据融合：** 使用“追加查询”可将相同结构的数据表拼接在一起，而“合并查询”则用于关联不同结构但需进行比较或整合的数据。

## 2.2 数据清洗与转换

数据清洗与转换是数据分析中关键的步骤。Power Query提供了丰富的功能以确保数据的准确性和一致性。

### 2.2.1 去除重复项和数据筛选

在数据分析前，去除重复数据项是常见的需求。Power Query中的“删除重复项”功能可以帮助用户快速清理数据。

- **去除重复项：** 在查询编辑器中选择“删除重复项”功能，Power Query将自动筛选出唯一的记录。

  flowchart LR
    A[打开查询编辑器] --> B[选择要清洗的数据]
    B --> C[点击“数据”菜单]
    C --> D[选择“删除重复项”]
    D --> E[确定并应用]

- **数据筛选：** 利用“筛选”功能可依据不同的条件（如大于、小于、等于等）筛选出所需的数据行。

  筛选：源[数据] {筛选条件}

### 2.2.2 构建和应用数据透视表

数据透视表是快速分析大量数据的重要工具。在Power Query中，可以轻松构建数据透视表，并将其应用到数据分析中。

- **构建数据透视表：** 在Power Query中完成数据清洗后，可选择“数据透视表”选项，选择合适的位置放置透视表，并根据需要设置行、列、值以及筛选器字段。

  生成数据透视表：源{数据} | PivotTable(columns, rows, values, Aggregation)

- **应用数据透视表：** 创建的数据透视表可直接在Excel工作表中进行操作，包括添加计算字段和计算项、刷新数据等。

## 2.3 高级数据建模

在掌握了数据获取、清洗与转换技术后，接下来将探讨如何通过Power Query进行高级数据建模。

### 2.3.1 数据分组与聚合

Power Query提供强大的数据分组与聚合功能，能够对数据进行分组统计，并计算分组的总和、平均值、最大值、最小值等。

- **分组与聚合：** 在“高级编辑器”中可以使用M语言编写的分组函数来实现复杂的聚合计算。

  分组聚合：源{数据} | GroupBy(分组字段, {聚合字段: 聚合函数})

### 2.3.2 条件逻辑和公式语言的应用

M语言是Power Query背后的公式语言，通过条件逻辑，可以实现复杂的数据处理和分析。

- **编写M公式：** 在“高级编辑器”中通过编写M语言代码，可以