powerquery编辑器的数据分析

在Excel中，我们可以对一份原始数据通过数据透视表进行深入的分析处理，从而生成所需的数据报告，反之，如果有数据已经是“透视”（pivoted）的，如果对其进行反向的操作呢？PowerQuery编辑器中便有这样一个功能来帮助我们。

在上一期中，我们通过PowerQuery编辑器对数据进行了一系列的转换，在Excel中得到如下的数据表格，不过此数据表格的最后5列是关于评分的数据，对于我们做进一步的数据分析还是有困难的，因其当前的格式为“透视”的情况，而我们所要用来分析的数据并非此种格式，故需要我们对其进行转换，使得当前作为列标签的“5、4、3、2、1”等在同一列中。

通常情况下，我们的原始数据可能都是如下图中所示的，月份的时间都是在同一列中；为了更好地查看相关数据，可能会对此月份的数据进行透视，以便对比每个月的数据。

回到上面Evaluations数据表中，我们所要做的就是将后面5列进行“逆透视”（unpivot），以获得相关数据，便于我们分析数据。

双击“Evals”查询，进入PowerQuery编辑器。首先我们需要选择所要逆透视的列，或者选择不需逆透视的列。比如，我们在此例中要逆透视的是最后5列，可以选择后5列，再点击“逆透视列”的第一个功能选项；或者选择前3列（无需逆透视），再点击第二个功能选项“逆透视其他列”。

逆透视操作后，得到如下新的数据表格。

在M代码编辑栏更改“属性”标签为“Rating”，将“值”列删除。

“关闭并上载”以上更新的数据查询到Excel工作表中，我们即可获得更新后的数据表格。

对此更新的数据表格，我们进一步做数据分析：点击EvaluationReport工作表，在其C4单元格上，插入一个数据透视表，数据源即为以上更新的数据表Evals。

将“Question”字段拖到行区间，“Rating”字段拖至值区间，默认“Rating”显示的是计数项，鼠标右键更改其“值汇总方式”为“平均值”，结果返回一个DIV错误。

经初步分析判断，出现错误的原因应该是“Rating”列的数据类型非数字型，回到其对应的数据查询中，发现“Rating”列的数据的确是“文本”，所以我们将其改为“整数”。

再次“关闭并上载”此查询，回到Excel的EvaluationReport工作表中，刷新插入的数据透视表后，不再出现错误。

调整“Rating”的数字格式，保留小数点后两位即可。

对行标签“Question”进行筛选，仅显示“包含”trainer的数据。

在“数据透视图分析”选项卡下，添加筛选后的数据透视表对应的数据透视图。

简单调整一下透视图的格式与设计：不显示“图例”和“字段按钮”，添加合适的图表标题，选择合适的样式等。

完善此图的标题，点击B1单元格，在编辑栏中，后加上一个连接符“&”以及Evaluations工作表中A4单元格的文本数据，相应的课程名。

至此，我们完成了一个从数据处理到制作图表的这样一个数据分析过程，那问题来了，以上使用的查询，能否重复利用，即只需更改数据来源，通过同样一系列查询的步骤，一步到位即可完成数据分析过程，并生成所需的数据图表？答案是肯定的。

再次回到Evals查询中，点击其步骤的第一步“Source”，即可有不同的方式来更改数据的来源：第一是编辑M代码，第二是“主页”选项卡下的“数据源设置”，第三十点击“Source”右侧的设置按钮，然后选择数据源即可。

更改数据源后，若数据没有任何问题，查询也不会报错，若有数据存在些许差异，则需检查一下，例如我们点击查询的最后一步，发现确实出现了错误：数据格式问题。

经判断很可能是“ChangedType”（在数据源设置时自动添加的步骤）这一步有问题，将此步骤删除后，再查看数据是否可正常显示。

“关闭并上载”更改数据源的查询到Excel中，再次刷新对应的数据透视表，数据透视图和标题均会随着Evaluations的数据变化而变化，由此为我们大大提升数据分析的效率。

本期我们主要了解到通过PowerQuery如何逆透视有关数据，下一期会分享相反的应用操作，在Query编辑器中对数据进行透视，敬请期待！