Power query в excel и power bi сбор объединение и преобразование данных

Обновлено: 07.07.2024

Термины "Power Query", "Power Pivot", "Power BI" и прочие "пауэры" все чаще всплывают в статьях и материалах о Microsoft Excel. По моему опыту, далеко не все ясно представляют себе что скрывается за этими понятиями, как они между собой взаимосвязаны и как могут помочь простому пользователю Excel.

Давайте проясним ситуацию.

Power Query

Еще в 2013 году специально созданная группа разработчиков внутри Microsoft выпустила для Excel бесплатную надстройку Power Query (другие названия - Data Explorer, Get&Transform), которая умеет массу полезных для повседневной работы вещей:

Загружать данные в Excel из почти 40 различных источников, среди которых базы данных (SQL, Oracle, Access, Teradata. ), корпоративные ERP-системы (SAP, Microsoft Dynamics, 1C. ), интернет-сервисы (Facebook, Google Analytics, почти любые сайты).
Собирать данные из файлов всех основных типов данных (XLSX, TXT, CSV, JSON, HTML, XML. ), как поодиночке, так и сразу оптом - из всех файлов указанной папки. Из книг Excel можно автоматически загружать данные сразу со всех листов.
Зачищать полученные данные от "мусора": лишних столбцов или строк, повторов, служебной информации в "шапке", лишних пробелов или непечатаемых символов и т.п.
Приводить данные в порядок: исправлять регистр, числа-как-текст, заполнять пробелы, добавлять правильную "шапку" таблицы, разбирать "слипшийся" текст на столбцы и склеивать обратно, делить дату на составляющие и т.д.
Всячески трансформировать таблицы, приводя их в желаемый вид (фильтровать, сортировать, менять порядок столбцов, транспонировать, добавлять итоги, разворачивать кросс-таблицы в плоские и сворачивать обратно).
Подставлять данные из одной таблицы в другую по совпадению одного или нескольких параметров, т.е. прекрасно заменяет функцию ВПР (VLOOKUP) и ее аналоги.

Power Query встречается в двух вариантах: как отдельная надстройка для Excel 2010-2013, которую можно скачать с официального сайта Microsoft и как часть Excel 2016. В первом случае после установки в Excel появляется отдельная вкладка:

В Excel 2016 весь функционал Power Query уже встроен по умолчанию и находится на вкладке Данные (Data) в виде группы Получить и преобразовать (Get & Transform) :

Возможности этих вариантов совершенно идентичны.

Принципиальной особоенностью Power Query является то, что все действия по импорту и трансформации данных запоминаются в виде запроса - последовательности шагов на внутреннем языке программирования Power Query, который лаконично называется "М". Шаги можно всегда отредактировать и воспроизвести повторно любое количество раз (обновить запрос).

Основное окно Power Query обычно выглядит примерно так:

По моему мнению, это самая полезная для широкого круга пользователей надстройка из всех перечисленных в этой статье. Очень много задач, для которых раньше приходилось либо жутко извращаться с формулами, либо писать макросы - теперь легко и красиво делаются в Power Query. Да еще и с последующим автоматическим обновлением результатов. А учитывая бесплатность, по соотношению "цена-качество" Power Query просто вне конкуренции и абсолютный must have для любого средне-продвинутого пользователя Excel в наши дни.

Power Pivot

Power Pivot - это тоже надстройка для Microsoft Excel, но предназначенная немного для других задач. Если Power Query сосредоточена на импорте и обработке, то Power Pivot нужен, в основном, для сложного анализа больших объемов данных. В первом приближении, можно думать о Power Pivot как о прокачанных сводных таблицах.

Общие принципы работы в Power Pivot следующие:

Сначала мы загружаем данные в Power Pivot - поддерживается 15 различных источников: распространенные БД (SQL, Oracle, Access. ), файлы Excel, текстовые файлы, веб-каналы данных. Кроме того, можно использовать Power Query как источник данных, что делает анализ почти всеядным.
Затем между загруженными таблицами настраиваются связи или, как еще говорят, создается Модель Данных. Это позволит в будущем строить отчеты по любым полям из имеющихся таблиц так, будто это одна таблица. И никаких ВПР опять же.
При необходимости, в Модель Данных добавляют дополнительные вычисления с помощью вычисляемых столбцов (аналог столбца с формулами в "умной таблице") и мер (аналог вычисляемого поля в сводной). Всё это пишется на специальном внутреннем языке Power Pivot, который называется DAX (Data Analysis eXpressions).
На листе Excel по Модели Данных строятся интересующие нас отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм.

Главное окно Power Pivot выглядит примерно так:

А так выглядит Модель Данных, т.е. все загруженные таблицы с созданными связями:

У Power Pivot есть ряд особенностей, делающих её уникальным инструментом для некоторых задач:

В Power Pivot нет предела по количеству строк (как в Excel). Можно грузить таблицы любого размера и спокойно работать с ними.
Power Pivot очень хорошо умеет сжимать данные при загрузке их в Модель. 50 Мб исходный текстовый файл может легко превратиться в 3-5 Мб после загрузки.
Поскольку "под капотом" у Power Pivot, по сути, полноценный движок базы данных, то с большими объемами информации он справляется очень быстро. Нужно проанализировать 10-15 млн. записей и построить сводную? И все это на стареньком ноутбуке? Без проблем!

К сожалению, пока что Power Pivot входит не во все версии Excel. Если у вас Excel 2010, то скачать её можно бесплатно с сайта Microsoft. А вот если у вас Excel 2013-2016, то всё зависит от вашей лицензии, т.к. в некоторых вариантах она включена (Office Pro Plus, например), а в некоторых нет (Office 365 Home, Office 365 Personal и т.д.) Подробнее об этом можно почитать тут.

Power Maps

Эта надстройка впервые появилась в 2013 году и первоначально называлась GeoFlow. Она предназначена для визуализации гео-данных, т.е. числовой информации на географических картах. Исходные данные для отображения берутся все из той же Модели Данных Power Pivot (см. предыдущий пункт).

Демо-версию Power Map (почти не отличающуюся от полной по возможностям, кстати) можно совершенно бесплатно загрузить опять же с сайта Microsoft. Полная же версия включена в некоторые пакеты Microsoft Office 2013-2016 вместе с Power Pivot - в виде кнопки 3D-карта на вкладке Вставка (Insert - 3D-map) :

Ключевые особенности Power Map:

Карты могут быть как плоскими, так и объемными (земной шар).
Можно использовать несколько разных типов визуализации (гистограммы, пузырьковые диаграммы, тепловые карты, заливку областями).
Можно добавлять измерение времени, т.е. анимировать процесс и смотреть на него в развитии.
Карты подгружаются из сервиса Bing Maps, т.е. для просмотра нужен весьма шустрый доступ в интернет. Иногда возникают сложности с правильным распознаванием адресов, т.к. названия в данных не всегда совпадают с Bing Maps.
В полной (не демо) версии Power Map можно использовать собственные загружаемые карты, например визуализировать посетителей торгового центра или цены на квартиры в жилом доме прямо на строительном плане.
На основе созданных гео-визуализаций можно прямо в Power Map создавать видеоролики (пример), чтобы поделиться ими потом с теми, у кого надстройка не установлена или включить в презентацию Power Point.

Power View

Эта надстройка появилась впервые в составе Excel 2013 и предназначена для "оживления" ваших данных - построения интерактивных графиков, диаграмм, карт и таблиц. Иногда для этого используют термины дашборд (dashboard) или панель показателей (scorecard) . Суть в том, что вы можете вставить в ваш файл Excel специальный лист без ячеек - слайд Power View, куда добавить текст, картинки и массу различного типа визуализаций по вашим данным из Модели Данных Power Pivot.

Выглядеть это будет примерно так:

Нюансы тут такие:

Исходные данные берутся всё оттуда же - из Модели Данных Power Pivot.
Для работы с Power View необходимо установить на вашем компьютере Silverlight - майкрософтовский аналог Flash (бесплатный).

На сайте Microsoft, кстати, есть весьма приличный обучающий курс по Power View на русском языке.

Power BI

В отличие от предыдущих, Power BI - это не надстройка для Excel, а отдельный продукт, представляющий собой целый комплекс средств для бизнес- анализа и визуализации. Он состоит из трех ключевых элементов:

В Power BI Desktop можно:

Загружать данные из более чем 70 различных источников (как в Power Query + дополнительные коннекторы).
Связывать таблицы в модель (как в Power Pivot)
Добавлять к данным дополнительные вычисления с помощью мер и вычисляемых столбцов на DAX (как в Power Pivot)
Создавать на основе данных красивейшие интерактивные отчеты с разного типа визуализациями (очень похоже на Power View, но еще лучше и мощнее).
Публиковать созданные отчеты на сайте Power BI Service (см. следующий пункт) и делиться ими с коллегами. Причем есть возможность давать разные права (чтение, редактирование) разным людям.

2. Онлайн-сервис Power BI - упрощенно говоря, это сайт, где у вас и у каждого пользователя в вашей компании будет своя "песочница" (workspace) куда можно загружать созданные в Power BI Desktop отчеты. Помимо просмотра, позволяет их даже редактировать, воспроизводя онлайн почти весь функционал Power BI Desktop. Также сюда можно заимствовать отдельные визуализации из чужих отчетов, собирая из них свои авторские дашборды.

Выглядит это примерно так:

На iPhone, например, созданный выше отчет выглядит так:

Причем всё это с сохранением интерактивностии и анимации + заточенность под тач и рисование по экрану пером. Очень удобно. Таким образом, бизнес-аналитика становится доступной всем ключевым лицам компании в любой момент и в любом месте - нужен только доступ в интернет.

Тарифные планы Power BI. Power BI Desktop и Mobile бесплатны изначально, большинство функций Power BI Service - тоже. Так что для персонального использования или применения в пределах небольшой компании за всё вышеперечисленное не нужно платить ни копейки и можно смело оставаться на плане Free. Если вы хотите делиться отчетами с коллегами и администрировать их права доступа, то придется перейти на Pro (10$ в месяц за пользователя). Есть еще Premium - для больших компаний (>500 пользователей), которым требуются для данных отдельные хранилища и серверные мощности.

В книге описан Power Query, инструмент для продвинутого бизнес-анализа, встроенный в Excel, Power BI и другие продукты Microsoft и предназначенный для подключения к источникам данных и их преобразования. Рассказано, как обрабатывать таблицы Excel без использования сложных формул и макросов, выбирать данные из нескольких источников, объединять несовпадающие таблицы, сохранять контекст при формировании запросов. Особое внимание уделено базовым и продвинутым методам отмены свертывания столбцов (Unpivot) и совместной работе над отчетами Дано введение в язык формул M и показано, как правильно формировать запросы, избегая сбоев и «ловушек». Рассмотрены вопросы текстовой аналитики и извлечения знаний из текстов, а также аналитики социальных сетей. В конце книги приведен заключительный проект, объединяющий и закрепляющий полученные навыки.

Простая подготовка и анализ данных с помощью Power Query

• Быстрая подготовка данных для анализа в Excel и Power BI
• Решение типичных проблем подготовки данных с помощью нескольких щелчков мыши и простого редактирования формул
• Объединение данных из нескольких источников, нескольких запросов и несовпадающих таблиц
• Базовые и продвинутые методы отмены свертывания столбцов (Unpivot)
• Настройка преобразований и создание гибких гибридных приложений с помощью языка формул M
• Решение проблем совместной работы с помощью Power Query
• Получение важной информации о текстовых каналах
• Заключительный проект, объединяющий и закрепляющий полученные навыки

Power Query — это инструмент для продвинутого бизнес-анализа, предназначенный для подключения к источникам данных и их преобразования. Теперь для обработки таблиц и подключения к данным больше не нужны сложные формулы и макросы. Power Query встроен в Excel, Power BI и другие продукты Microsoft.

Ведущий эксперт по Power Query Гил Равив поможет вам избавиться от трудоемкой подготовки данных вручную, научит быстро получать данные практически из любого источника и сразу же на месте приводить их к нужному вам виду. Вы решите несколько полных аналитических задач и закрепите полученные навыки в реальном финальном проекте длиной в главу. Прочитав книгу, вы будете готовы обрабатывать любые данные и превращать их в полезные знания.

Power Query — это инструмент для продвинутого бизнес-анализа, предназначенный для подключения к источникам данных и их преобразования.

Несмотря на то, что данные в Excel можно загружать с помощью инструментов Power Pivot , возможностей для преобразования и доступных источников данных в Power Query намного больше и работа с ними проще. Итак, теперь для обработки таблиц и подключения к данным больше не нужны сложные формулы и макросы.

Power Query в меню Excel

В зависимости от того, какая у вас версия Excel, вид надстройки Power Query может выглядеть по-разному. В Excel 2010 и 2013 надстройка появляется в виде отдельной вкладки «Power Query» (если у вас такой вкладки нет, прочитайте, как ее установить ).

Работа с данными в Power Query

Power Query умеет:

напрямую подключаться к данным в различных источниках;
очищать данные и выполнять преобразования;
подготовленные данные выгружать на лист, в сводную таблицу или добавлять в модель данных Excel.

Таким образом, Power Query – это полноценный ETL-инструмент (Extract, Transform, Load).

Подключение к данным в Power Query

В Power Query можно подключать данные из самых разных источников: таблицы в самом файле и других Excel-файлах, текстовые/csv файлы, папки, базы данных, источники в интернете, файлы xml и json, pdf-файлы, данные из канала OData и так далее. А также загрузить данные из Power BI и написать запрос с нуля – Пустой запрос.

Чтобы посмотреть, какие именно источники данных доступны в Excel, перейдите на вкладку Данные → Получить данные (или Создать запрос, если у вас не новая версия Excel).

Для примера добавим в Power Query данные из таблицы.

— в Excel 2010 и 2013: вкладка Power Query → Из таблицы (или С листа).
— для Excel после 2016: меню Данные → Из таблицы (Из таблицы/диапазона).

В открывшемся окне поставьте галочку «Таблица с заголовками».

Таблица с данными при этом превратится в «умную» smart-таблицу.

Откроется окно редактора запросов, в котором будет наша таблица. Нажимаем кнопку в меню Главная → Закрыть и загрузить. Готово!

Чтобы открыть список запросов, нажмите в меню Данные → Запросы и подключения. В открывшейся вкладке «Запросы и подключения» отобразится список всех запросов, созданных в файле.

Редактор запросов Power Query

Разберем подробнее интерфейс редактора запросов Power Query.

Если окно редактора у вас закрыто, откройте его в меню Данные → Получить данные → Запустить редактор запросов. Или щелкните 2 раза мышкой по названию запроса на вкладке Запросы и подключения.

Итак, в редакторе Power Query есть:

Лента редактора запросов для вкладок меню: Главная, Преобразование, Добавить столбец, Просмотр.
Перечень созданных запросов, который можно свернуть / развернуть.
Строка формул.
Название самого запроса.
Примененные шаги запроса: записанные шаги получения или преобразования данных. Их можно редактировать, выбирая в списке, изменять последовательность шагов, добавлять новые или удалять.
Область предварительного просмотра, в которой выводится результат преобразования данных для каждого шага.
Меню для данных, которое открывается при нажатии правой кнопкой мышки.
При выборе правой кнопкой мыши названия шага появляется его контекстное меню.

Преобразование данных

Посмотрим на простом примере, как преобразовать данные в Power Query.

Допустим, у нас есть таблица с выручкой и расходами по городам за несколько лет. В таблице эти показатели разделены на две группы. Столбец с городами тоже имеет группировки (смотрите рисунок).

Если вы знакомы со сводными таблицами, то знаете, что построить сводную на основе таких данных не получится. Привести их в «нужный вид» можно в Power Query буквально за несколько щелчков мышкой:

выделите таблицу (можно выделить таблицу целиком или одну из ячеек);
выберите в меню Данные → Из таблицы (Из таблицы/диапазона);
в появившемся окне поставьте галочку рядом с «Таблица с заголовками» → ОК;
в открывшемся редакторе запросов выделите столбцы «показатель» и «город», нажав мышкой на названия столбцов с зажатым Ctrl;
в меню нажмите Преобразование → Заполнить → Вниз.

При создании запроса Power Query сам автоматически записывает его шаги. Их можно увидеть в области справа Параметры запроса → Примененные шаги.

Шаги запроса можно редактировать, выбирая мышкой (таблица в области предварительного просмотра при этом тоже изменится). Ненужные шаги удаляются при нажатии на «крестик». Можно добавлять новые шаги в середину запроса или менять их местами, перемещая мышкой.

Обработка данных в Power Query выполняется последовательно, шаг за шагом, и каждое последующее действие использует результаты предыдущего. Поэтому при добавлении новых шагов или изменении их последовательности обязательно проверьте, все ли в порядке со следующими операциями. Проверить, все ли в порядке, можно, нажав на самый нижний шаг.

Кроме простых операций с данными, Power Query умеет выполнять и другие действия: сортировать, фильтровать, заменять, группировать, заполнять пустые значения, удалять дубликаты, работать с текстом и числами, выполнять простые вычисления, транспонировать таблицы и разворачивать их столбцы, объединять данные и многое-многое другое.

Power Query умеет подключаться к разным источникам. Далее рассмотрим, как получить данные из книги Excel.

Таблицы Excel

Лучше всего данные хранить в таблице Excel, это самый удобный и распространенный источник для Power Query. На ленте даже есть специальная кнопка.

Чтобы загрузить таблицу в редактор Power Query, достаточно выделить любую ее ячейку и нажать Данные → Получить и преобразовать данные → Из таблицы/диапазона.

Примечание. В вашей версии Excel расположение кнопок и их названия могут отличаться.

Если то же самое проделать с обычным диапазоном, то Excel вначале преобразует диапазон в таблицу Excel, а потом запустит Power Query.

Запросу присваивается имя таблицы Excel, которая является источником данных. Поэтому желательно сразу дать таблице говорящее название. Не обязательно, конечно, но желательно. В противном случае рекомендуется переименовать сам запрос, чтобы затем его можно было легко найти среди других запросов книги.

Данные находятся в Power Query. Новые значения, внесенные в исходную таблицу, автоматически попадут в запрос после его обновления. Далее в редакторе Power Query делают обработку данных и выгружают либо в виде таблицы Excel, либо оставляют в памяти Excel в виде подключения.

Именованный диапазон Excel

Источником для Power Query может быть не только таблица Excel. Например, вы получили красивый отформатированный отчет и не хотите вносить в него изменения. Тогда нужно использовать именованный диапазон. Самый простой способ создать именованный диапазон – это выделить область на листе и ввести название в поле Имя.

Либо выполнить команду Формулы → Определенные имена → Присвоить имя. В Excel будет создан новый объект, к которому можно обращаться, например, в формулах. Диапазон виден в Диспетчере имен.

Здесь перечислены все именованные диапазоны, формулы и таблицы. Среди них есть и только что созданный Отчет.

Теперь можно стать на любую ячейку внутри именованного диапазона (или выбрать его из выпадающего списка в поле Имя) и вызвать ту же команду: Данные → Получить и преобразовать данные → Из таблицы/диапазона. Произойдет загрузка данных в Power Query.

Такой способ позволяет «не портить» исходные данные. Но у него есть и очевидный недостаток: новые строки, которые выйдут за пределы именованного диапазона, не попадут в запрос.

Динамический именованный диапазон Excel

Решить данную проблему можно, создав динамический именованный диапазон. Это такой диапазон, который задается формулой и автоматически расширяется до последней заполненной ячейки.

Внести статичное имя в поле Имя на этот раз не получится. Поэтому заходим в Формулы → Определенные имена → Задать имя (или нажимаем Создать в Диспетчере имен), указываем название будущего динамического диапазона ДинамОтчет и внизу вместо ссылки записываем формулу:

Ко всем ссылкам этой формулы Excel еще автоматически добавит название листа.

Смысл формулы следующий. Верхняя левая ячейка диапазона фиксируется ($A$2), а правая нижняя определяется формулой, которая возвращает адрес последней заполненной строки в столбце B.

Но не все так просто. Excel видит это имя лишь как формулу, а не диапазон. Как же его увидит Power Query? Делаем ход конем.

Создаем пустой запрос Power Query Данные → Получить и преобразовать данные → Получить данные → Из других источников → Пустой запрос. Открывается пустой запрос, где в строке формул нужно ввести:

После ввода формулы (нажатием Enter) Power Query обратится к текущей книге и выведет все объекты, среди которых есть и наш динамический диапазон ДинамОтчет.

Название запроса не подхватывается, поэтому придется изменить самостоятельно.

Чтобы извлечь содержимое объекта, в этой же строке правой кнопкой мыши кликаем по Table, далее выбираем Детализация.

Power Query разворачивает таблицу и даже делает некоторые шаги обработки: повышает заголовки и задает нужный формат для столбцов.

Теперь в запрос будут попадать новые строки, несмотря на то, что исходные данные не являются таблицей Excel.

Вот такие приемы импорта данных в Power Query из книги Excel. Самый распространенный из них – это импорт из таблицы Excel. Тем не менее, в случае необходимости можно прибегнуть к альтернативам, создав именованный или динамический именованный диапазон.

Консолидация данных из разных таблиц Excel

Одна из насущных задач, с которыми сталкиваются пользователи, – консолидация данных. Под консолидацией понимается объединение нескольких таблиц в одну. До появления Power Query это была довольно трудоемкая операция, особенно, если процесс требовал автоматизации. Хотя в эксель есть специальная команда Данные → Работа с данными → Консолидация, пользоваться ей не удобно. Мне, по крайней мере. Появление Power Query в корне изменило представление о том, как нужно объединять таблицы.

Рассмотрим пример. В некоторый файл каждый месяц вносится отчет о продажах в формате таблицы Excel. Каждая таблица при этом имеет соответствующее название: Январь_2018, Февраль_2018 и т.д. Необходимо объединить все таблицы книги в одну. Как бы скопировать и вставить одну под другой, создав при этом дополнительный столбец, указывающий, к какой таблице принадлежит конкретная строка. Задача не одноразовая, а с заделом на будущее, поэтому нужно предусмотреть появление в этом файле новых таблиц.

Процесс начинается с запуска пустого запроса: Данные → Получить и преобразовать данные → Создать запрос → Из других источников → Пустой запрос

Затем в строке формул вводим знакомую команду

Power Query показывает все таблицы в текущей книге.

Их нужно развернуть кнопкой с двумя стрелками в названии поля Content (на скриншоте ниже выделено красным кружком).

Если есть лишние столбцы, то их можно не выводить, сняв соответствующую галку. Также лучше убрать галку напротив опции Использовать исходное имя столбца как префикс. Нажимаем Ok.

Все таблицы находятся на одном листе, а рядом колонка с названием источника, откуда взята каждая строка.

Данные загружены. Можно приступать к их обработке. Ограничимся преобразованием названий таблиц в настоящую дату, чтобы затем использовать для сведения данных по месяцам.

Визуально мы наблюдаем и месяц, и год. Но Power Query такое название воспринимает, как текст. Поэтому делаем следующее.

Удалим нижнее подчеркивание. Правой кнопкой мыши по названию столбца Name → Замена значений.

В следующем окне настроек указываем, что меняем _ на пусто, то есть в нижнем поле ничего не указываем.

Подчеркивание удаляется из названия.

Поиск и замена здесь работает так же, как и в обычном Excel.

Далее запускаем команду Преобразование → Столбец «Дата и время» → Дата → Выполнить анализ.

Power Query распознает дату и меняет формат колонки. Мы также переименовываем столбец на Период.

Полученную таблицу можно использовать для анализа данных. Выгрузим ее на лист Excel.
Главная → Закрыть и загрузить.

Но что-то пошло не так. Во-первых, внизу таблицы пустая строка; во-вторых, при выгрузке произошла одна ошибка. Обновим запрос (справа от названия запроса значок обновления).

Что-то еще больше пошло не так. Даты исчезли, снизу таблицы добавились новые строки, а количество ошибок уже 19. Спокойствие, только спокойствие! Дело вот в чем.

Помните, на первом шаге мы получили все таблицы из файла? Так ведь и выгруженная таблица – это тоже таблица! Получается, Power Query взял 3 исходных таблицы, обработал, выгрузил на лист Excel и на следующем круге видит уже 4 таблицы!

При повторном обновлении запрос захватывает их все, а т.к. таблица выхода имеет другую структуру, то возникают ошибки.

Короче, из запроса нужно исключить таблицу, которая получается на выходе (Запрос1). Есть разные подходы, самый простой – это добавить шаг фильтрации. Выделяем в правой панели первый шаг Источник, открываем фильтр в колонке с названиями, снимаем галку с таблицы Запрос1 → Ok.

Снова выгружаем таблицу в Excel и на этот раз все в порядке.

Сделаем с помощью сводной таблицы маленький отчет по месяцам.

Прошло время, и в файл добавили новую таблицу с продажами за апрель.

Требуется обновить сводный отчет. Представьте на минуту, как это происходит в обычном Эксель: таблица копируется в самый низ общего источника, продлевается колонка с датой, изменяется диапазон для сводной таблицы, обновляется весь отчет.

А вот, как это выглядит при использовании Power Query.

Достаточно два раза нажать кнопку Обновить все (первый раз – для обновления запроса, второй – для сводной таблицы).

На добавление в отчет новых данных вместе с их обработкой потребовалось несколько секунд.

Вот за это мы так любим Power Query.

Читайте также: