Power BI: понимание М

Когда я начинал работать в Power BI, мне было трудно понять разницу между M и DAX, а также меры и вычисляемые столбцы (если вы находитесь в той же лодке, этот обзор может помочь).

В двух словах: Power Query – это то, что вы используете в Power BI для загрузки набора данных, очистки и манипулирования данными. M – это язык, используемый в Power Query. Вы со мной? Power Query и M удивительны и являются важной частью того, что отличает Power BI от других инструментов бизнес-аналитики. Однако они также могут быть немного сложными в освоении, и это может удержать новых пользователей от перехода на Power BI еще до того, как они приступят к самому интересному.

Чтобы помочь вам преодолеть это распространенное препятствие, я хочу поделиться с вами обзором того, что я узнал на данный момент. Это ни в коем случае не исчерпывающее руководство по M или Power Query, но оно даст вам все, что нужно знать, чтобы пройти через грязь и перейти к интересным вещам.

1. Концептуальное понимание
2. Шаги, которые помогут вам начать обучение
3. Как начать использовать

Для тех из вас, кто хочет следить за развитием событий, я буду использовать набор данных из 43-й недели “Понедельника преображения”. Для тех, кто хочет развиваться в области визуализации данных, Makeover Monday – это потрясающая еженедельная задача с использованием свободно доступных наборов данных.

Концептуальное понимание

Когда я пытался выстроить концептуальное понимание, мне помогло размышление о Power Query и M как о макросах и VBA в Excel.

В Excel, создавая макрос, вы можете сделать это следующим образом:

1. используя функцию “Запись макроса”, указывая и щелкая мышью на своем пути
2. используя VBA и самостоятельно написав код.

Аналогично, в Power Query вы можете указать и щелкнуть мышью свой путь через любые манипуляции с данными, которые вы пытаетесь выполнить, или написать код для этого процесса, используя язык M. Опять же, M – это язык, который используется в Power Query при загрузке и очистке набора данных.

Sidebar: M полностью отделен от DAX. DAX – это то, что вы используете после использования Power Query для таких вещей, как создание меры, которая дает вам общий объем продаж за определенный год. Ладно, вернемся к делу.

Когда использовать M?

Когда вы загружаете новый источник данных в Power BI, шагом №1 всегда должен быть переход в Power Query. Всегда. Даже если ваши данные абсолютно идеальны, и вам не нужно делать никаких очисток или манипуляций (должно быть приятно), вы все равно должны начать работу в Power Query, чтобы убедиться, что все загружается так, как ожидалось.

Существует два способа доступа к Power Query. Когда вы загружаете новый источник данных, вы можете нажать на “преобразовать данные” вместо “загрузить” или вы можете нажать “Преобразовать данные” на ленте Home в любое время.

Попав в этот вид, вы увидите слева Запрос для каждого добавленного источника данных, в середине – предварительный просмотр данных, а справа – применяемые шаги. Еще ничего не сделав, вы увидите, что Power Query уже выполнил за вас ряд действий:

Вы

Для ясности, в большинстве случаев вы сможете прекрасно обходиться без использования M. Однако знание некоторых базовых основ M может оказаться чрезвычайно полезным и избавить вас от многих головных болей в будущем. Ниже вы узнаете, как именно.

Изучение M

Будучи нетерпеливым человеком, я не собирался изучать совершенно новый язык, когда я могу довольно быстро проложить себе путь с помощью “укажи и щелкни”.

Я не мог сесть и написать целый запрос на M с нуля. И знаете что? Мне это никогда не понадобится. Я обнаружил, что, зная достаточно, я могу делать все, что мне нужно, быстро и эффективно. Я поделюсь с вами тем, как я дошел до этого.

Отказ от ответственности: для тех, кто хочет погрузиться в тонкости и самостоятельно владеть языком, уверяю вас, что вы не найдете этого здесь. Вы лучший человек, чем я, и я желаю вам всего наилучшего.

3 шага к изучению M:

Наведите и нажмите (правильно, вы меня слышали!).

1. Делайте пометки
2. Вносить коррективы
3. При изучении M вы можете воспользоваться всеми преимуществами работы, которая выполняется за вас автоматически. Поэтому начните с наведения и щелчка, всего несколько шагов.

Я собираюсь отфильтровать данные по Году 2020 и удалить столбец Месяц. Вы увидите, что два шага были добавлены на панель Applied Steps справа.

Теперь я хочу заглянуть под капот и посмотреть на код M, который Power BI любезно создал для меня. Для этого я нажму на “Расширенный редактор” на главной ленте. Предупреждение: все это будет выглядеть отвратительно и подавляюще, но оставайтесь со мной.

Вы увидите что-то вроде этого:

Что, черт возьми, я вижу? Добро пожаловать в М. Да. Это выглядит отвратительно. Но оставайтесь со мной, я собираюсь показать вам, как быстро сделать его гораздо более читабельным и понятным.

В качестве первого шага я советую вам включить обводку слов в опциях отображения. Это позволит вам видеть весь текст сразу и не прокручивать его слева направо.

Обратите внимание на то, что каждый шаг имеет # и заключен в кавычки. Я также не сразу понял, что первое, что вы вводите в каждом шаге, – это название предыдущего шага. Позвольте мне показать вам, что я имею в виду. Я собираюсь изменить название каждого шага, начиная с # “Продвигаемые заголовки”. Важно также отметить, что #”” нужен только в том случае, если в названии шага есть пробелы. Мне примерно в 547 раз легче читать, если название каждого шага состоит из одного слова.

Теперь вы, вероятно, захотите назвать каждый шаг как-то более осмысленно, чем Step2 (например, ChangeDataTypes), но, надеюсь, это поможет проиллюстрировать, что я имею в виду, когда каждый шаг ссылается на предыдущий.

Когда я нажимаю кнопку Done в расширенном редакторе, происходит нечто интересное. У нас те же самые Прикладные шаги, но теперь они отражают наши новые имена.

Очень здорово, да?

Теперь давайте проведем еще немного времени в M и подумаем, что делает каждый из этих шагов. Опять же, мы не пытаемся запомнить какие-либо формулы, просто пытаемся понять.

Вы можете переключаться между расширенным редактором и наведением курсора, чтобы добавлять комментарий к каждому шагу по мере выполнения. Но теперь, когда я снова нажму кнопку Готово, вы увидите, что произошла еще одна замечательная вещь. Теперь на каждом шаге есть значок информации, наведя на который, я могу увидеть свой комментарий. Я могу навести курсор на этот значок для каждого шага и посмотреть, что он делает, без необходимости снова открывать расширенный редактор.

Это становится довольно интересным, не так ли?

Использование M

Теперь, когда мы поняли, что такое M, и освоились с навигацией в расширенном редакторе и из него, мы готовы начать использовать некоторые M, чтобы сделать нашу жизнь намного проще. Опять же, я сторонник того, чтобы начинать с наведения и нажатия, а затем вносить небольшие изменения в расширенный редактор. Вот несколько примеров:

Обновление местоположения исходного файла Допустим, я хочу обновить файл Power BI данными за неделю 44. Я просто открываю расширенный редактор и в первом шаге Source = изменяю путь к файлу с “C:UsersjeaglesonDownloads Week 43 .xlsx” на “C:UsersjeaglesonDownloads Week 44 .xlsx”.

Теперь я хочу уточнить, что M может делать много действительно классных вещей. Особенно когда вы хотите начать создавать и повторно использовать функции. Но, когда вы только начинаете, может быть вредно слишком углубляться в M, и это неоправданно замедлит ваш прогресс. Я рекомендую вам для начала поработать с Power Query, а затем заглянуть в расширенный редактор и внести небольшие изменения, чтобы освоить M. А когда вы освоитесь, перед вами откроются неограниченные возможности!

• Если вы хотите получить дополнительную информацию о том, как Power Query и M сочетаются с DAX и другими концепциями Power BI, вам может быть полезна эта статья:
• Handle changes to the source file structure Something that I, and likely you, run into all the time is when I want to update my Power BI file but changes have been made to my source file. For example, a column name was changed or a column was added or deleted. Power BI really doesn’t like it when this happens. There is not a way to handle this by pointing and clicking, but it is a breeze to adjust in M. Let’s say that my source file now has a “Region” column after the “Country” column. All I need to do is go into my advanced editor and use the same formatting as the other columns to add the Region column: Step2 = Table.TransformColumnTypes(Step1,, , , , >),