Data Analyst Professional · Модуль 9 · Урок 30 із 51
Підключення, типи й кроки перетворення
Power Query — це відтворюваний рецепт підготовки даних. Кожний крок має пояснювати, що змінюється, чому це безпечно і як перевірити результат, а не бути випадковою послідовністю кліків.
Контракт підключення до першого transform
Connector, location, credentials owner і privacy level.
Які файли/tables/rows/columns справді потрібні?
Expected names, types, keys, locale і grain.
Хто оновлює, коли, звідки і що вважається success?
Credentials і секрети не записують у M-код або файл курсу. Використовуйте connection settings, gateway/credential store та мінімально необхідні права.
Applied Steps — виконуваний lineage
Power Query зберігає перетворення як M script. Називайте кроки за наміром: FilteredReportingWindow, ValidatedOrderKey, JoinedCustomerSegment. Перевіряйте preview після кожного ризикового кроку й видаляйте випадкові auto-generated operations, які не належать до contract.
let
Source = Folder.Files(pFolderPath),
CsvOnly = Table.SelectRows(Source,
each [Extension] = ".csv"
and Text.StartsWith([Name], "orders-")),
KeepLineage = Table.SelectColumns(CsvOnly,
{"Content", "Name", "Date modified"})
in
KeepLineageТипи й locale задавайте явно
| Поле | Тип | Ризик без contract |
|---|---|---|
| order_id | text | втрата leading zeros |
| ordered_at | date/datetimezone | day/month ambiguity |
| amount_uah | fixed decimal/currency | locale й binary floating point |
| status | text + allowed values | тихі variants і blanks |
Автовизначення типів для CSV базується на переглянутих values і може помилитися. Зберігайте raw text у staging, а parsing робіть явним кроком із culture та error output.
Filter early, expensive operations later
Для structured source Power Query намагається виконати supported transformations на джерелі — query folding. Ранній filter і selection columns зменшують data in transit. Custom operations, сортування або row-by-row logic можуть перервати folding; перевіряйте indicators/query plan, а не припускайте.
CSV та Excel не мають source compute engine
Для файлових джерел transformations виконує Power Query engine. Ще важливіше відфільтрувати список файлів і columns до combine.
Лабораторія
Завантажити Power Query lab (.zip)
- Розпакуйте файли в окрему папку й створіть typed
pFolderPath. - Залиште лише
orders-*.csvта додайте source filename lineage. - Побудуйте staging query без load у model.
- Задайте schema й locale явно; не виправляйте errors вручну в source.
- Зафіксуйте row count до/після кожного filtering step.
Офіційні джерела
Готовність до тесту
Ви будуєте traceable Source→Staging pipeline, задаєте типи й locale явно, фільтруєте рано та перевіряєте folding замість оптимізації навмання.
Закріпіть матеріал уроку
Три сценарні питання. Для зарахування уроку потрібно дати щонайменше дві правильні відповіді.