Power Query

Power Query: راهنمای جامع برای مبتدیان

Power Query یک ابزار قدرتمند برای استخراج، تبدیل و بارگذاری (Extract, Transform, Load – ETL) داده‌ها از منابع مختلف است. این ابزار به شما امکان می‌دهد داده‌های پراکنده و نامنظم را به داده‌های تمیز، ساختاریافته و قابل تحلیل تبدیل کنید. Power Query در ابتدا به عنوان یک افزونه برای اکسل توسعه یافت، اما اکنون به عنوان بخشی جدایی‌ناپذیر از Power BI، تحلیلگر Power Pivot در اکسل و تحلیل داده‌ها در اکسل در دسترس است. این مقاله، یک راهنمای جامع برای مبتدیان در زمینه Power Query است که به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم اساسی، قابلیت‌ها و کاربردهای این ابزار آشنا شوید.

چرا Power Query؟

قبل از پرداختن به جزئیات فنی، بدست آوردن درک درستی از چرایی استفاده از Power Query ضروری است. در دنیای امروز، داده‌ها از منابع مختلفی تولید می‌شوند و اغلب در قالب‌های مختلفی ذخیره می‌شوند. این منابع می‌توانند شامل پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، صفحات وب، APIها و غیره باشند. داده‌های خام معمولاً نیاز به پاکسازی، تبدیل و یکپارچه‌سازی دارند تا بتوان از آن‌ها برای تحلیل و گزارش‌گیری استفاده کرد. Power Query این فرآیند را به طور قابل توجهی ساده‌تر و کارآمدتر می‌کند.

• اتوماسیون فرآیند ETL: Power Query به شما امکان می‌دهد مراحل ETL را به صورت خودکار انجام دهید. این بدان معناست که شما می‌توانید یک بار مراحل تبدیل داده‌ها را تعریف کنید و سپس آن‌ها را به طور خودکار بر روی داده‌های جدید اعمال کنید.
• اتصال به منابع مختلف: Power Query از طیف گسترده‌ای از منابع داده پشتیبانی می‌کند.
• رابط کاربری گرافیکی: Power Query دارای یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) بصری است که به شما امکان می‌دهد مراحل تبدیل داده‌ها را بدون نیاز به نوشتن کد انجام دهید.
• زبان M: در حالی که Power Query دارای یک رابط کاربری گرافیکی است، شما همچنین می‌توانید از زبان M برای انجام تبدیل‌های پیچیده‌تر استفاده کنید. زبان M یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند است که به طور خاص برای کار با داده‌ها طراحی شده است.
• قابلیت‌های پیشرفته: Power Query دارای قابلیت‌های پیشرفته‌ای مانند ادغام داده‌ها، افزودن ستون‌های محاسبه‌شده، فیلتر کردن داده‌ها و غیره است.

شروع کار با Power Query

برای شروع کار با Power Query، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. باز کردن اکسل یا Power BI: ابتدا برنامه اکسل یا Power BI را باز کنید. 2. انتخاب گزینه "Get & Transform Data": در اکسل، به تب "Data" بروید و روی "Get & Transform Data" کلیک کنید. در Power BI، به تب "Home" بروید و روی "Get Data" کلیک کنید. 3. انتخاب منبع داده: از لیست منابع داده موجود، منبع مورد نظر خود را انتخاب کنید. 4. وارد کردن داده‌ها: اطلاعات مورد نیاز برای اتصال به منبع داده را وارد کنید. 5. ویرایش با Power Query: پس از وارد کردن داده‌ها، Power Query Editor باز می‌شود. در این محیط، شما می‌توانید داده‌ها را مشاهده، ویرایش و تبدیل کنید.

مفاهیم کلیدی در Power Query Editor

Power Query Editor رابط کاربری اصلی برای کار با Power Query است. در این محیط، شما می‌توانید داده‌ها را مشاهده، ویرایش و تبدیل کنید. برخی از مفاهیم کلیدی در Power Query Editor عبارتند از:

• Query: یک Query نمایانگر مجموعه‌ای از مراحل است که برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها انجام می‌شوند.
• Steps: هر Query از مجموعه‌ای از Steps تشکیل شده است. هر Step یک عملیات خاص را بر روی داده‌ها انجام می‌دهد.
• Applied Steps: پنجره "Applied Steps" در سمت راست Power Query Editor تمام Steps انجام شده بر روی Query را نشان می‌دهد. شما می‌توانید هر Step را انتخاب کنید تا جزئیات آن را مشاهده کنید و در صورت نیاز آن را ویرایش کنید.
• Preview: پنجره "Preview" در قسمت مرکزی Power Query Editor یک پیش‌نمایش از داده‌های تبدیل شده را نشان می‌دهد.
• Formula Bar: نوار فرمول در بالای Power Query Editor فرمول M مربوط به Step انتخاب شده را نشان می‌دهد.

عملیات رایج در Power Query

Power Query دارای طیف گسترده‌ای از عملیات است که می‌توانید برای تبدیل داده‌ها از آن‌ها استفاده کنید. برخی از عملیات رایج عبارتند از:

• تبدیل نوع داده: تغییر نوع داده ستون‌ها (مثلاً از متن به عدد یا تاریخ).
• حذف ستون‌ها: حذف ستون‌های غیرضروری.
• تغییر نام ستون‌ها: تغییر نام ستون‌ها برای بهبود خوانایی.
• فیلتر کردن داده‌ها: فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرایط خاص.
• ادغام داده‌ها: ادغام داده‌ها از منابع مختلف.
• افزودن ستون‌های محاسبه‌شده: افزودن ستون‌های جدید بر اساس محاسبات انجام شده بر روی ستون‌های موجود.
• گروه‌بندی داده‌ها: گروه‌بندی داده‌ها بر اساس مقادیر یک یا چند ستون.
• Pivot و Unpivot: تغییر ساختار داده‌ها با استفاده از عملیات Pivot و Unpivot.

زبان M

زبان M یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند است که برای کار با داده‌ها در Power Query استفاده می‌شود. با استفاده از زبان M، می‌توانید تبدیل‌های پیچیده‌تری را انجام دهید که با استفاده از رابط کاربری گرافیکی امکان‌پذیر نیستند. برخی از مفاهیم کلیدی در زبان M عبارتند از:

• Expressions: عباراتی که مقادیری را محاسبه می‌کنند.
• Functions: توابعی که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را اجرا می‌کنند.
• Variables: متغیرهایی که مقادیر را ذخیره می‌کنند.
• Lists: مجموعه‌های مرتبی از مقادیر.
• Records: مجموعه‌های نام‌گذاری شده از مقادیر.

بهینه‌سازی عملکرد Power Query

در هنگام کار با حجم زیادی از داده‌ها، بهینه‌سازی عملکرد Power Query بسیار مهم است. برخی از روش‌های بهینه‌سازی عبارتند از:

• فیلتر کردن داده‌ها در منبع: تا حد امکان داده‌ها را در منبع فیلتر کنید تا حجم داده‌های منتقل شده به Power Query کاهش یابد.
• استفاده از Data Types مناسب: از Data Types مناسب برای هر ستون استفاده کنید.
• حذف ستون‌های غیرضروری: ستون‌های غیرضروری را حذف کنید تا حجم داده‌ها کاهش یابد.
• استفاده از Folding: از Folding استفاده کنید تا عملیات تبدیل داده‌ها به منبع داده منتقل شوند. Folding زمانی اتفاق می‌افتد که Power Query بتواند عملیات تبدیل داده‌ها را به زبان SQL یا زبان دیگری که توسط منبع داده پشتیبانی می‌شود، ترجمه کند.
• بهینه‌سازی فرمول‌های M: فرمول‌های M را بهینه‌سازی کنید تا عملکرد آن‌ها بهبود یابد.

مثال‌هایی از کاربردهای Power Query

Power Query در طیف گسترده‌ای از کاربردها قابل استفاده است. برخی از مثال‌ها عبارتند از:

• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل: Power Query می‌تواند برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها از منابع مختلف برای تحلیل در Power BI یا اکسل استفاده شود.
• ادغام داده‌ها از منابع مختلف: Power Query می‌تواند برای ادغام داده‌ها از پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، صفحات وب و غیره استفاده شود.
• خودکارسازی گزارش‌گیری: Power Query می‌تواند برای خودکارسازی فرآیند گزارش‌گیری استفاده شود.
• تحلیل داده‌های وب: Power Query می‌تواند برای استخراج داده‌ها از صفحات وب و تحلیل آن‌ها استفاده شود.
• تحلیل داده‌های مالی: Power Query می‌تواند برای تحلیل داده‌های مالی و ایجاد گزارش‌های مالی استفاده شود.

استراتژی‌های مرتبط با Power Query و تحلیل داده

• تحلیل ریسک: استفاده از Power Query برای پاکسازی و یکپارچه‌سازی داده‌های مرتبط با ریسک.
• تحلیل سبد سهام: استخراج و تحلیل داده‌های بازار سهام با Power Query برای بهینه‌سازی سبد سهام.
• تحلیل روند (Trend Analysis): استفاده از Power Query برای شناسایی الگوهای روند در داده‌های مالی.
• تحلیل حجم معاملات: استخراج و تحلیل حجم معاملات برای شناسایی نقاط ورود و خروج مناسب در بازار. تحلیل حجم معاملات
• تحلیل احساسات بازار: استخراج و تحلیل داده‌های مربوط به احساسات بازار با استفاده از Power Query.
• مدیریت پرتفوی: استفاده از Power Query برای یکپارچه‌سازی داده‌های پرتفوی و محاسبه شاخص‌های عملکرد.
• مدل‌سازی پیش‌بینی: آماده‌سازی داده‌ها با Power Query برای استفاده در مدل‌های پیش‌بینی مانند شبکه‌های عصبی و رگرسیون.
• تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data): Power Query می‌تواند به عنوان بخشی از فرآیند ETL برای داده‌های بزرگ استفاده شود.
• تحلیل سری‌های زمانی: آماده‌سازی داده‌های سری زمانی با Power Query برای تحلیل و پیش‌بینی.
• تحلیل کوهورت: استفاده از Power Query برای بخش‌بندی مشتریان و تحلیل رفتار آن‌ها.
• تحلیل A/B Testing: آماده‌سازی داده‌های A/B Testing با Power Query برای ارزیابی نتایج.
• تحلیل قیف فروش (Sales Funnel Analysis): استفاده از Power Query برای تحلیل مراحل مختلف قیف فروش.
• تحلیل نقاط عطف (Breakpoints): شناسایی نقاط عطف در داده‌ها با استفاده از Power Query.
• تحلیل همبستگی: بررسی همبستگی بین متغیرهای مختلف با استفاده از Power Query.
• تحلیل رگرسیونی: آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل رگرسیونی. رگرسیون خطی

منابع بیشتر

• مستندات رسمی Power Query: [۱](https://docs.microsoft.com/en-us/power-query/)
• Microsoft Learn: [۲](https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/)
• وبلاگ‌های مرتبط با Power Query: جستجو در گوگل برای "Power Query blog"

نتیجه‌گیری

Power Query یک ابزار قدرتمند و همه‌کاره برای کار با داده‌ها است. با یادگیری Power Query، می‌توانید فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها را به طور قابل توجهی ساده‌تر و کارآمدتر کنید. این ابزار برای هر کسی که با داده‌ها کار می‌کند، از تحلیلگران داده گرفته تا مدیران کسب‌وکار، بسیار ارزشمند است. با تمرین و آزمایش، می‌توانید از تمام قابلیت‌های Power Query برای حل مشکلات داده خود و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری خود استفاده کنید.

پلتفرم‌های معاملات آتی پیشنهادی

پلتفرم	ویژگی‌های آتی	ثبت‌نام
Binance Futures	اهرم تا ۱۲۵x، قراردادهای USDⓈ-M	همین حالا ثبت‌نام کنید
Bybit Futures	قراردادهای معکوس دائمی	شروع به معامله کنید
BingX Futures	معاملات کپی	به BingX بپیوندید
Bitget Futures	قراردادهای تضمین شده با USDT	حساب باز کنید
BitMEX	پلتفرم رمزارزها، اهرم تا ۱۰۰x	BitMEX

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام @strategybin عضو شوید برای اطلاعات بیشتر. بهترین پلتفرم‌های سودآور – همین حالا ثبت‌نام کنید.

در جامعه ما شرکت کنید

در کانال تلگرام @cryptofuturestrading عضو شوید برای تحلیل، سیگنال‌های رایگان و موارد بیشتر!