Summary  
The chapter covers declarative data cleaning and transformation operations—such as removing duplicates, filtering rows, converting data types, splitting and merging columns, pivoting and unpivoting, filling or replacing values, and creating calculated fields—chained into a reproducible pipeline and optionally extended with scripting. It also introduces data profiling tools to detect errors and inconsistencies in the dataset.  

General domain of usage  
Business intelligence and data analysis

У Power Query **очищення даних** та **трансформація** включають кілька ключових етапів для підготовки сирих даних до аналізу. Спочатку ви імпортуєте дані з різних джерел, таких як Excel, бази даних або веб-сторінки. Процес **очищення** охоплює видалення дублікатів, фільтрацію рядків і виправлення помилок. Кроки **трансформації** передбачають перейменування стовпців, зміну типів даних, а також об'єднання або розділення стовпців для належної структурування даних.

**Розширені трансформації** включають розгортання стовпців, створення обчислюваних стовпців і агрегування даних. Ці дії допомагають забезпечити точність, узгодженість і готовність даних до створення інформативних візуалізацій і звітів у Power BI.


Який перший крок підготовки даних до очищення у Power BI?

Power BI є незамінним інструментом для майбутніх аналітиків даних та бізнес-фахівців. Дізнайтеся, як перетворювати необроблені дані на інформативні візуалізації та інтерактивні інформаційні панелі, підключатися до різних джерел даних і створювати переконливі звіти для прийняття обґрунтованих рішень.

Занурення у світ Power BI та формування міцної основи. Охоплення всіх аспектів від встановлення та налаштування до підключення джерел даних і створення першого звіту.

Ознайомлення з основними методами підготовки даних, включаючи очищення, трансформацію та об'єднання кількох джерел даних. Розгляд обробки пропущених значень, профілювання даних та різних методів маніпулювання даними.


Опанування основ моделювання даних: від розуміння моделей даних і створення зв'язків до засвоєння основ DAX. Також вивчення створення міри та обчислюваних стовпців.

Ознайомлення з різними техніками візуалізації та налаштуванням візуальних елементів для отримання кращих аналітичних висновків.
Дослідження розширених функцій, таких як зрізи, фільтри та можливості drill-down/drill-through для підвищення ефективності аналізу даних.


Підвищення зручності використання та можливостей сторітелінгу у звітах за допомогою тем, налаштування сторінок звітів і використання розширених функцій, таких як функція Analyze та виявлення аномалій. Створення груп, бінів і кластерів для глибшого аналізу.

Очищення та Трансформація Даних