
Power Query
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Content
- Cover
- Hinweise zur Benutzung
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- Danksagungen
- Einleitung
- Für wen ist dieses Buch?
- Voraussetzungen, die Sie mitbringen sollten
- Wie ist dieses Buch aufgebaut?
- In diesem Buch verwendete Konventionen
- Über die Begleitdateien
- Systemvoraussetzungen
- Feedback
- Kapitel 1: Einführung in Power Query
- Was ist Power Query?
- Ein kurzer geschichtlicher Überblick zu Power Query
- Wo finde ich Power Query?
- Hauptkomponenten von Power Query
- Daten abrufen und Konnektoren
- Die Hauptbereiche des Power Query-Editors
- Unterschiede zwischen der alten und neuen Power Query-Editor-Benutzeroberfläche
- Übung 1.1: Ein erster Blick auf Power Query
- Zusammenfassung
- Kapitel 2: Grundlegende Herausforderungen bei der Datenvorbereitung
- Die Bedeutung aus codierten Spalten extrahieren
- Die AdventureWorks-Herausforderung
- Übung 2.1: Der alte Weg: Excel-Formeln verwenden
- Übung 2.2, Teil 1: Der neue Weg
- Übung 2.2, Teil 2: Nachschlagetabellen zusammenführen
- Übung 2.2, Teil 3: Fakten- und Nachschlagetabellen
- Das Feature Spalte aus Beispielen verwenden
- Übung 2.3, Teil 1: Einführung in Spalte aus Beispielen
- Praktische Verwendung von Spalte aus Beispielen
- Übung 2.3, Teil 2: Größe in Buckets/Klassen konvertieren
- Informationen aus Textspalten extrahieren
- Übung 2.4: Hyperlinks aus Nachrichten extrahieren
- Datumswerte bearbeiten
- Übung 2.5: Verarbeitung unterschiedlicher Datumsformate
- Übung 2.6: Datumswerte aus verschiedenen Gebietsschemata
- Datum- und Uhrzeitelemente extrahieren
- Das Modell vorbereiten
- Übung 2.7: Daten in Nachschlagetabellen und Faktentabellen aufteilen
- Wenn das Erstellen einer Beziehung fehlschlägt
- Übung 2.8: Durch Trennzeichen getrennte Werte in Zeilen aufteilen
- Zusammenfassung
- Kapitel 3: Daten aus mehreren Quellen kombinieren
- Ein paar Tabellen anfügen
- Zwei Tabellen anfügen
- Übung 3.1: Beispiel Fahrräder und Zubehör
- Übung 3.2, Teil 1: Abfragen als neu anfügen verwenden
- Übung 3.2, Teil 2: Abfrageabhängigkeiten und Verweise
- Drei oder mehr Tabellen anfügen
- Übung 3.2, Teil 3: Fahrräder + Zubehör + Komponenten
- Übung 3.2, Teil 4: Fahrräder + Zubehör + Komponenten + Kleidung
- Tabellen in größerem Maßstab anhängen
- Tabellen aus einem Ordner anfügen
- Übung 3.3: AdventureWorks-Produkte aus einem Ordner anfügen
- Ein paar Gedanken zum Importieren aus Ordnern
- Tabellenblätter aus einer Arbeitsmappe anfügen
- Übung 3.4: Tabellenblätter anfügen - die Lösung
- Ein robuster Ansatz zum Kombinieren mehrerer Tabellenblätter
- Zusammenfassung
- Kapitel 4: Tabellen mit unterschiedlichen Datenstrukturen kombinieren
- Das Problem von Tabellen mit unterschiedlichen Datenstrukturen
- Was sind nicht übereinstimmende Tabellen?
- Symptome und Risiken von nicht übereinstimmenden Tabellen
- Übung 4.1: Nicht übereinstimmende Spaltennamen auflösen - der reaktive Ansatz
- Nicht übereinstimmende Tabellen aus einem Ordner kombinieren
- Übung 4.2, Teil 1: Das Symptom der fehlenden Werte demonstrieren
- Übung 4.2, Teil 2: Die Annahme der gleichen Reihenfolge und die Vereinheitlichung der Überschriften als Lösung
- Übung 4.3: Einfache Normalisierung mit Table.TransformColumnNames Die Konvertierungstabelle
- Übung 4.4: Transponieren und die Verwendung einer Konvertierungstabelle
- Übung 4.5: Entpivotieren, Zusammenführen und erneutes Pivotieren
- Übung 4.6: Nur die Spaltennamen transponieren
- Übung 4.7: M zum Normalisieren von Spaltennamen verwenden
- Zusammenfassung
- Kapitel 5: Den Kontext erhalten
- Den Kontext der Dateinamen und Arbeitsblätter beibehalten
- Übung 5.1, Teil 1: Die Technik der benutzerdefinierten Spalte
- Übung 5.1, Teil 2: Umgang mit Kontextinformationen in Dateinamen und Tabellenblattnamen
- Titel vor dem Anfügen beibehalten
- Übung 5.2: Die Titel mithilfe von Drilldown erhalten
- Übung 5.3: Titel beim Import aus einem Ordner erhalten
- Titel nach dem Anfügen beibehalten
- Übung 5.4: Aus mehreren Tabellenblättern in derselben Arbeitsmappe die Titel beibehalten
- Kontexthinweise verwenden
- Übung 5.5: Verwenden einer Indexspalte als Hinweis
- Übung 5.6: Identifizieren des Kontexts anhand der Nachbarschaft zu einer Zelle
- Zusammenfassung
- Kapitel 6: Tabellen entpivotieren
- Schlecht gestaltete Tabellen erkennen
- Entpivotieren - eine Einführung
- Übung 6.1: Spalten entpivotieren und Andere Spalten entpivotieren verwenden
- Übung 6.2: Nur ausgewählte Spalten entpivotieren
- Umgang mit Gesamtergebnissen
- Übung 6.3: Gesamtergebnisse entpivotieren
- 2×2 Hierarchieebenen entpivotieren
- Übung 6.4: 2×2 Hierarchieebenen mit Datumswerten entpivotieren
- Übung 6.5: 2×2 Hierarchieebenen entpivotieren
- Umgang mit Teilergebnissen in entpivotierten Daten
- Übung 6.6: Umgang mit Teilergebnissen
- Zusammenfassung
- Kapitel 7: Fortgeschrittenes Entpivotieren und Pivotieren von Tabellen
- Tabellen mit mehreren Hierarchieebenen entpivotieren
- Die virtuelle PivotTable, Zeilenfelder und Spaltenfelder
- Übung 7.1: In den AdventureWorks-Daten N×M Hierarchieebenen entpivotieren
- Die Sequenz für das Entpivotieren verallgemeinern
- Übung 7.2: Am Ende beginnen
- Übung 7.3: FnUnpivotSummarizedTable erstellen
- Die Transformation Spalte pivotieren verwenden
- Übung 7.4: Eine falsch entpivotierte Tabelle wiederherstellen
- Übung 7.5: Tabellen mit mehrzeiligen Datensätzen pivotieren
- Zusammenfassung
- Kapitel 8: Herausforderungen bei der Zusammenarbeit meistern
- Lokale Dateien, Parameter und Vorlagen
- Zugriff auf lokale Dateien - auf die verkehrte Weise
- Übung 8.1: Parameter für einen Pfadnamen verwenden
- Übung 8.2: In Power BI eine Vorlage erstellen
- Übung 8.3, Teil 1: Parameter in Excel verwenden
- Übung 8.3, Teil 2: Die Datenkombination neu erstellen
- Mit freigegebenen Dateien und Ordnern arbeiten
- Daten aus Dateien auf OneDrive for Business oder SharePoint importieren
- Übung 8.4: Ihre Abfragen migrieren, um eine Verbindung mit OneDrive for Business oder SharePoint herzustellen
- Übung 8.5: Von lokalen Ordnern zu SharePoint-Ordnern migrieren
- Sicherheitsaspekte
- Alle Abfragen mithilfe des Dokumentinspektors in Excel entfernen
- Zusammenfassung
- Kapitel 9: Einführung in die Power Query-Formelsprache M
- M erlernen
- Die Lernstufen
- Stufe 1: Nur Benutzeroberfläche
- Stufe 2: Einfache Formeländerungen in der Bearbeitungsleiste
- Stufe 3: M in benutzerdefinierten Spalten
- Stufe 4: Benutzerdefinierte Funktionen und der erweiterte Editor
- Stufe 5: Fortgeschrittene Schleifen (List.Accumulate und List.Generate)
- Stufe 6: Freie Codeerstellung im Erweiterten Editor
- Onlineressourcen
- Offlineressourcen
- Übung 9.1: Mit #shared die integrierten Funktionen erkunden
- Die Bausteine von M
- Übung 9.2: Hello World
- Der let-Ausdruck
- Zugriffsbereiche beim Zusammenführen von Ausdrücken aus mehreren Abfragen
- Typen, Operatoren und integrierte Funktionen in M
- Grundlegende M-Typen
- Der Datentyp »Zahl« (Number)
- Der Datentyp »Zeit« (Time)
- Der Datentyp »Datum« (Date)
- Der Datentyp »Dauer« (Duration)
- Der Datentyp »Text«
- Der Datentyp »null«
- Der Datentyp »logisch«
- Komplexe Typen
- Der Datentyp »Liste« (List)
- Der Typ »Datensatz« (Record)
- Der Typ »Tabelle« (Table)
- Bedingungen und if-Ausdrücke
- Benutzerdefinierte Funktionen
- Der Ausdruck each
- Fortgeschrittene Themen
- Fehlerbehandlung
- Faule und eifrige Auswertung
- Schleifen
- Rekursion
- List.Generate
- List.Accumulate
- Zusammenfassung
- Kapitel 10: Von Stolperfallen zu robusten Abfragen
- Ursachen und Auswirkungen der Stolperfallen
- Bewusstsein
- Best Practices
- Modifikationen der M-Ausdrücke
- Stolperfalle 1: Die Bearbeitungsleiste ignorieren
- Übung 10.1: Verwenden der Bearbeitungsleiste, um statische Verweise auf Spaltennamen zu entdecken
- Stolperfalle 2: Geänderte Spaltentypen
- Stolperfalle 3: Gefährliches Filtern
- Übung 10.2, Teil 1: Schwarze Produkte filtern
- Die Logik hinter der Filterbedingung
- Übung 10.2, Teil 2: Werte im Filterbereich suchen
- Stolperfalle 4: Spalten neu anordnen
- Übung 10.3, Teil 1: Eine Teilmenge der Spalten neu anordnen
- Übung 10.3, Teil 2: Die benutzerdefinierte Funktion FnReorderSubsetOfColumns
- Stolperfalle 5: Spalten entfernen und auswählen
- Übung 10.4: Umgang mit den Zufallsspalten in der Wide World Importers-Tabelle
- Fehlende Spalte ignorieren
- Spalten basierend auf ihrer Position auswählen oder entfernen
- Spalten basierend auf ihren Namen auswählen oder entfernen
- Stolperfalle 6: Spalten umbenennen
- Übung 10.5: Die Zufallsspalten in der Wide World Importers-Tabelle umbenennen
- Stolperfalle 7: Eine Spalte in Spalten aufteilen
- Übung 10.6: Eine falsche Aufteilung durchführen
- Stolperfalle 8: Spalten zusammenführen
- Weitere Stolperfallen und Techniken für robuste Abfragen
- Zusammenfassung
- Kapitel 11: Data-Profiling
- Spaltenqualität anzeigen
- Übung 11.1, Teil 1: Fehlersuche und -behandlung
- Übung 11.1, Teil 2: Leere Werte adressieren
- Details zum Spaltenprofil anzeigen
- Übung 11.2, Teil 1: Anzeigen von Spaltenprofildetails
- Übung 11.2, Teil 2: Verschiedene und eindeutige Werte auflisten
- Die Funktionen Table.Schema und Table.Profile verwenden
- Übung 11.3: Table.Schema und Table.Profile verwenden
- Zusammenfassung
- Kapitel 12: Einfache Textanalyse
- In Textspalten nach Schlüsselwörtern suchen
- Übung 12.1: Einfache Erkennung von Schlüsselwörtern
- Schlüsselwörter mithilfe eines kartesischen Produkts erkennen
- Übung 12.2: Ein kartesisches Produkt implementieren
- Übung 12.3: Schlüsselwörter mithilfe einer benutzerdefinierten Funktion erkennen
- Welche Methode sollte verwendet werden: statische Suche, kartesisches Produkt oder benutzerdefinierte Funktion?
- Eine Textspalte in einzelne Wörter aufteilen
- Übung 12.4: Einfaches Aufteilen in einzelne Wörter
- Übung 12.5: Stoppwörter herausfiltern
- Übung 12.6: Mithilfe von »nach Wörtern teilen« nach Schlüsselwörtern suchen
- Übung 12.7: Wortwolken in Power BI erstellen
- Zusammenfassung
- Kapitel 13: Fortgeschrittene Textanalyse: Bedeutung extrahieren
- Microsoft Azure KI-Dienste
- API-Schlüssel und Ressourcenbereitstellung in Azure
- Vor- und Nachteile der Verwendung der KI-Dienste in Power Query
- Textübersetzung
- Referenz der Textübersetzungs-API
- Übung 13.1: Einfache Übersetzung
- Übung 13.2: Mehrere Nachrichten übersetzen
- Stimmungsanalyse
- Wie lautet der API-Aufruf für die Stimmungsanalyse?
- Übung 13.3: FnGetSentiment implementieren, eine benutzerdefinierte Funktion für die Stimmungsanalyse
- Übung 13.4: Stimmungsanalyse für große Datasets ausführen
- Schlüsselbegriffe extrahieren
- Übung 13.5: Die Logik der Stimmungsanalyse zum Extrahieren von Schlüsselbegriffen verwenden
- Unterstützung für mehrere Sprachen
- Übung 13.6: Die Logik der Stimmungsanalyse zur Erkennung der Sprache verwenden
- Zusammenfassung
- Kapitel 14: Abfragediagnose
- Abfragediagnose aktivieren
- Abfragediagnose verwenden
- Query Folding verstehen
- Übung 14.1: Abfragediagnose zur Überprüfung der Abfragefaltung verwenden
- Zusammenfassung
- Kapitel 15: Power Query Online
- Mit Power Query im Internet arbeiten
- Unterschiede zwischen Power Query für Desktop und Power Query Online
- Leerzeichen vs. Nullwerte
- Datentypen
- Verstehen, wann Dataflows nützlich sind
- Zentralisierte Logik
- Verbesserung der Abfrageleistung
- Verringerung des Ressourcenverbrauchs
- Eigenständig zusammenarbeiten
- Übung 15.1: Erstellen Sie Ihren ersten Dataflow
- Daten aus Dataflows abrufen
- Übung 15.2, Teil 1: Erstellen einer Dataflow-Table-Picker-Funktion
- Übung 15.2, Teil 2: Leere Zeichenfolgen in allen Textspalten durch Nullwerte ersetzen
- Zusammenfassung
- Kapitel 16: Abschlussprojekt: Alles miteinander kombinieren
- Übung 16.1: Retten Sie Wide World Importers
- Tipps
- Übung 16.1, Teil 1: Start der Lösung
- Übung 16.1, Teil 2: Die Funktion für das Entpivotieren aufrufen
- Übung 16.1, Teil 3: Die Pivotieren-Sequenz für die Umsätze 2025
- Übung 16.1, Teil 4: Die Umsätze 2025 und 2022 bis 2024 kombinieren
- Übung 16.2: Tabellen vergleichen und den Hacker aufspüren
- Tipps
- Übung 16.2, Teil 1: Nicht übereinstimmende Umsätze ermitteln
- Übung 16.2, Teil 2: Die verborgene Nachricht des Hackers in der kompromittierten Tabelle entdecken
- Zusammenfassung
- Index
System requirements
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