उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स

मेरो YouTube च्यानलमा सबैभन्दा धेरै हेरिएको भिडियोहरू मध्ये एक माइक्रोसफ्ट एक्सेलमा फ्ल्यास भर्ने भिडियो हो। यस उपकरणको सार यो हो कि यदि तपाइँ कुनै न कुनै रूपमा तपाइँको स्रोत डेटा रूपान्तरण गर्न आवश्यक छ भने, तपाइँले छेउछाउको स्तम्भमा प्राप्त गर्न चाहानु भएको परिणाम टाइप गर्न सुरु गर्न आवश्यक छ। धेरै म्यानुअल रूपमा टाइप गरिएका कक्षहरू (सामान्यतया २-३ पर्याप्त छन्) पछि, एक्सेलले तपाईंलाई आवश्यक परिवर्तनहरूको तर्क "बुझ्नेछ" र तपाईंले टाइप गर्नुभएको कुरालाई स्वचालित रूपमा जारी राख्नेछ, तपाईंको लागि सबै नीरस काम पूरा गर्दै:

दक्षता को सार। जादुई "यो सही गर्नुहोस्" बटन जुन हामी सबैलाई धेरै माया गर्छौं, हैन?

वास्तवमा, पावर क्वेरीमा यस्तो उपकरणको एनालग छ - त्यहाँ यसलाई भनिन्छ उदाहरणहरूबाट स्तम्भ (उदाहरणबाट स्तम्भ)। वास्तवमा, यो पावर क्वेरीमा निर्मित एउटा सानो कृत्रिम बुद्धिमत्ता हो जसले तपाईंको डाटाबाट द्रुत रूपमा सिक्न र त्यसपछि यसलाई रूपान्तरण गर्न सक्छ। वास्तविक कार्यहरूमा यो हाम्रो लागि कहाँ उपयोगी हुन सक्छ भनेर बुझ्नको लागि धेरै व्यावहारिक परिदृश्यहरूमा यसको क्षमताहरूलाई नजिकबाट हेरौं।

उदाहरण १. ग्लुइङ/कटिङ टेक्स्ट

मानौं हामीसँग एक्सेलमा कर्मचारीहरूको डेटाको साथ यस्तो "स्मार्ट" तालिका छ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

यसलाई पावर क्वेरीमा मानक तरिकामा लोड गर्नुहोस् - बटनको साथ तालिका/दायराबाट ट्याब तथ्याङ्क (डेटा - तालिका/दायराबाट).

मानौं कि हामीले प्रत्येक कर्मचारीको लागि अन्तिम नाम र आद्याक्षरहरू (पहिलो कर्मचारीको लागि Ivanov SV, आदि) को साथ स्तम्भ थप्न आवश्यक छ। यो समस्या समाधान गर्न, तपाईं दुई विधि मध्ये एक प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ:

  • स्रोत डेटाको साथ स्तम्भ शीर्षकमा दायाँ क्लिक गर्नुहोस् र आदेश चयन गर्नुहोस् उदाहरणहरूबाट स्तम्भ थप्नुहोस् (उदाहरणहरूबाट स्तम्भ थप्नुहोस्);

  • डाटा र ट्याबमा एक वा बढी स्तम्भहरू चयन गर्नुहोस् स्तम्भ थप्दै टोली छान्नुहोस् उदाहरणहरूबाट स्तम्भ। यहाँ, ड्रप-डाउन सूचीमा, तपाइँ निर्दिष्ट गर्न सक्नुहुन्छ कि सबै वा केवल चयन गरिएका स्तम्भहरू विश्लेषण गर्न आवश्यक छ।

त्यसपछि सबै कुरा सरल छ - दायाँमा देखा पर्ने स्तम्भमा, हामी इच्छित परिणामहरूको उदाहरणहरू प्रविष्ट गर्न थाल्छौं, र Power Query मा निर्मित कृत्रिम बुद्धिमत्ताले हाम्रो रूपान्तरण तर्क बुझ्ने प्रयास गर्दछ र आफ्नै रूपमा अगाडि बढ्छ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

खैर, तपाईले यो स्तम्भको कुनै पनि कक्षहरूमा सही विकल्पहरू प्रविष्ट गर्न सक्नुहुन्छ, अर्थात् माथि-डाउन र पङ्क्तिमा आवश्यक छैन। साथै, तपाईले शीर्षक पट्टीमा चेकबक्सहरू प्रयोग गरेर विश्लेषणबाट स्तम्भहरू सजिलै थप्न वा हटाउन सक्नुहुन्छ।

सञ्झ्यालको शीर्षमा रहेको सूत्रमा ध्यान दिनुहोस् - यो स्मार्ट पावर क्वेरीले हामीलाई आवश्यक परिणामहरू प्राप्त गर्न सिर्जना गर्दछ। यो, वैसे, यो उपकरण र बीचको आधारभूत भिन्नता हो तत्काल भर्नुहोस् Excel मा। इन्स्ट्यान्ट फिलिंगले "ब्ल्याक बक्स" जस्तै काम गर्छ - तिनीहरूले हामीलाई रूपान्तरणको तर्क देखाउँदैनन्, तर केवल तयार परिणामहरू दिन्छन् र हामी तिनीहरूलाई सामान्य रूपमा लिन्छौं। यहाँ सबै कुरा पारदर्शी छ र तपाईले सधैं स्पष्ट रूपमा बुझ्न सक्नुहुन्छ कि डाटासँग के भइरहेको छ।

यदि तपाइँ पावर क्वेरी "विचार समात्यो" देख्नुहुन्छ भने, तपाइँ सुरक्षित रूपमा बटन थिच्न सक्नुहुन्छ OK वा किबोर्ड सर्टकट Ctrl+प्रविष्ट गर्नुहोस् - Power Query द्वारा आविष्कार गरिएको सूत्रको साथ अनुकूलन स्तम्भ सिर्जना गरिनेछ। वैसे, यो पछि सजिलैसँग नियमित म्यानुअल रूपमा सिर्जना गरिएको स्तम्भको रूपमा सम्पादन गर्न सकिन्छ (कमाण्डको साथ स्तम्भ थप्दै - अनुकूलन स्तम्भ) चरणको नामको दाँयामा रहेको गियर आइकनमा क्लिक गरेर:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

उदाहरण २: वाक्यमा जस्तै केस

यदि तपाइँ पाठको साथ स्तम्भ शीर्षकमा दायाँ क्लिक गर्नुहुन्छ र आदेश चयन गर्नुहोस् परिवर्तन (रूपान्तरण), त्यसपछि तपाइँ दर्ता परिवर्तन गर्न जिम्मेवार तीन आदेशहरू देख्न सक्नुहुन्छ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

सुविधाजनक र राम्रो, तर यस सूचीमा, उदाहरणका लागि, म व्यक्तिगत रूपमा सधैं एउटा थप विकल्पको अभाव भएको छु - वाक्यहरूमा जस्तै, जब क्यापिटल (क्यापिटल) प्रत्येक शब्दमा पहिलो अक्षर होइन, तर कक्षमा पहिलो अक्षर मात्र हुन्छ, र बाँकी पाठ जब यो सानो (सानो) अक्षरहरूमा प्रदर्शित हुन्छ।

यो छुटेको सुविधा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको साथ लागू गर्न सजिलो छ उदाहरणहरूबाट स्तम्भहरू - उही भावनामा जारी राख्नको लागि Power Query को लागि केहि विकल्पहरू प्रविष्ट गर्नुहोस्:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

यहाँ सूत्रको रूपमा, Power Query ले प्रकार्यहरूको गुच्छा प्रयोग गर्दछ पाठ।माथि и पाठ।तल्लो, क्रमशः माथिल्लो र सानो अक्षरमा पाठ रूपान्तरण गर्दै, र प्रकार्यहरू पाठ। सुरु गर्नुहोस् и पाठ। मध्य - एक्सेल प्रकार्यहरू LEFT र PSTR को एनालगहरू, बायाँ र बीचबाट पाठबाट सबस्ट्रिङ निकाल्न सक्षम।

उदाहरण 3. शब्दहरूको क्रमपरिवर्तन

कहिलेकाहीँ, प्राप्त डाटा प्रशोधन गर्दा, दिइएको अनुक्रममा कक्षहरूमा शब्दहरू पुन: व्यवस्थित गर्न आवश्यक हुन्छ। निस्सन्देह, तपाईले स्तम्भलाई विभाजकद्वारा अलग-अलग शब्द स्तम्भहरूमा विभाजन गर्न सक्नुहुन्छ र त्यसपछि निर्दिष्ट क्रममा (स्पेसहरू थप्न नबिर्सनुहोस्), तर उपकरणको मद्दतले यसलाई फेरि टाँस्नुहोस्। उदाहरणहरूबाट स्तम्भ सबै धेरै सजिलो हुनेछ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

उदाहरण ४: संख्या मात्र

अर्को धेरै महत्त्वपूर्ण कार्य सेलको सामग्रीबाट संख्याहरू (संख्याहरू) मात्र बाहिर निकाल्नु हो। पहिले जस्तै, पावर क्वेरीमा डाटा लोड गरेपछि, ट्याबमा जानुहोस् स्तम्भ थप्दै - उदाहरणहरूबाट स्तम्भ र म्यानुअल रूपमा सेलहरूको एक जोडी भर्नुहोस् ताकि कार्यक्रमले हामी वास्तवमा के प्राप्त गर्न चाहन्छौं भनेर बुझ्दछ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

बिंगो!

फेरि, यो सञ्झ्यालको शीर्षमा हेर्न लायक छ कि क्वेरीले सूत्र सही रूपमा उत्पन्न गर्यो भनेर सुनिश्चित गर्न - यस अवस्थामा यसले एक प्रकार्य समावेश गर्दछ। पाठ। चयन गर्नुहोस्, जुन तपाईले अनुमान गर्न सक्नुहुन्छ, सूची अनुसार स्रोत पाठबाट दिइएको क्यारेक्टरहरू निकाल्छ। पछि, यो सूची, अवश्य पनि, आवश्यक भएमा सूत्र पट्टीमा सजिलै सम्पादन गर्न सकिन्छ।

उदाहरण ५: पाठ मात्र

अघिल्लो उदाहरण जस्तै, तपाइँ बाहिर निकाल्न सक्नुहुन्छ र यसको विपरित - केवल पाठ, सबै संख्याहरू, विराम चिन्हहरू, आदि मेटाउने।

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

यस अवस्थामा, एक प्रकार्य जुन पहिले नै अर्थमा विपरीत छ - Text.Remove प्रयोग गरिन्छ, जसले दिइएको सूची अनुसार मूल स्ट्रिङबाट क्यारेक्टरहरू हटाउँछ।

उदाहरण ६: अल्फान्यूमेरिक दलियाबाट डाटा निकाल्दै

पावर क्वेरीले अझ कठिन अवस्थाहरूमा पनि मद्दत गर्न सक्छ, जब तपाईलाई सेलमा अल्फान्यूमेरिक पोरिजबाट उपयोगी जानकारी निकाल्न आवश्यक हुन्छ, उदाहरणका लागि, बैंक स्टेटमेन्टमा भुक्तानी उद्देश्यको विवरणबाट खाता नम्बर प्राप्त गर्नुहोस्:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

ध्यान दिनुहोस् कि पावर क्वेरी उत्पन्न रूपान्तरण सूत्र धेरै जटिल हुन सक्छ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

पढ्न र बुझ्न सजिलोको लागि, यसलाई नि: शुल्क अनलाइन सेवा प्रयोग गरेर अझ धेरै समझदार फारममा रूपान्तरण गर्न सकिन्छ। पावर क्वेरी ढाँचा:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

धेरै उपयोगी कुरा - सिर्जनाकर्ताहरूलाई सम्मान!

उदाहरण ७: मितिहरू रूपान्तरण गर्दै

उपकरण उदाहरणहरूबाट स्तम्भ मिति वा मिति समय स्तम्भहरूमा पनि लागू गर्न सकिन्छ। जब तपाइँ मितिको पहिलो अंकहरू प्रविष्ट गर्नुहुन्छ, Power Query ले सबै सम्भावित रूपान्तरण विकल्पहरूको सूची प्रदर्शन गर्नेछ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

त्यसैले तपाईं सजिलैसँग कुनै पनि विदेशी ढाँचामा मूल मिति परिवर्तन गर्न सक्नुहुन्छ, जस्तै "वर्ष-महिना-दिन":

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

उदाहरण ८: वर्गीकरण

यदि हामी उपकरण प्रयोग गर्छौं उदाहरणहरूबाट स्तम्भ संख्यात्मक डेटा भएको स्तम्भमा, यसले फरक तरिकाले काम गर्छ। मानौं कि हामीसँग पावर क्वेरी (दायरा ०-१०० मा सशर्त स्कोरहरू) मा लोड गरिएको कर्मचारी परीक्षण परिणामहरू छन् र हामीले निम्न सशर्त स्तरीकरण प्रयोग गर्छौं:

  • मास्टर्स - ९० भन्दा बढी स्कोर गर्नेहरू
  • विशेषज्ञहरू - 70 देखि 90 सम्म स्कोर
  • प्रयोगकर्ताहरू - 30 देखि 70 सम्म
  • शुरुवातकर्ताहरू - 30 भन्दा कम स्कोर गर्नेहरू

यदि हामीले सूचीमा उदाहरणहरूबाट एउटा स्तम्भ थप्यौं र यी ग्रेडेशनहरू म्यानुअल रूपमा व्यवस्थित गर्न थाल्यौं भने, चाँडै Power Query ले हाम्रो विचार उठाउनेछ र सूत्रको साथ एउटा स्तम्भ थप्नेछ, जहाँ अपरेटरहरूले एकअर्कामा नेस्ट गरेका छन्। if तर्क लागू गरिनेछ, हामीलाई चाहिने कुरा जस्तै:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

फेरि, तपाइँ स्थितिलाई अन्त्यमा थिच्न सक्नुहुन्न, तर क्लिक गर्नुहोस् OK र त्यसपछि सूत्रमा पहिले नै थ्रेसहोल्ड मानहरू सच्याउनुहोस् - यो यसरी छिटो छ:

उदाहरण स्तम्भ - पावर क्वेरीमा आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स

निष्कर्ष

पक्कै पनि एक उपकरण उदाहरणहरूबाट स्तम्भ "जादुई चक्की" होइन र, ढिलो होस् वा पछि, डेटामा "सामूहिक फार्म" को गैर-मानक अवस्थाहरू वा विशेष गरी बेवास्ता गरिएका घटनाहरू हुनेछन्, जब पावर क्वेरी असफल हुनेछ र हामीले चाहेको काम गर्न सक्षम हुनेछैन। हाम्रो लागि सही। यद्यपि, सहायक उपकरणको रूपमा, यो धेरै राम्रो छ। साथै, उसले उत्पन्न गरेको सूत्रहरू अध्ययन गरेर, तपाईंले M भाषाको कार्यहरूको आफ्नो ज्ञान विस्तार गर्न सक्नुहुन्छ, जुन भविष्यमा सधैं काममा आउनेछ।

  • पावर क्वेरीमा नियमित अभिव्यक्ति (RegExp) सँग पाठ पार्स गर्दै
  • Power Query मा अस्पष्ट पाठ खोज
  • माइक्रोसफ्ट एक्सेलमा फ्ल्यास भर्नुहोस्

जवाफ छाड्नुस्