Power Query 中的数值转换

Power BI 中的数据准备

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

为何要清洗数据？

  • 劣质数据成本 = 3.1 万亿美元
  • 1-10-100 法则
    • 验证：$1
    • 清洗：$10
    • 不处理：$100

《哈佛商业评论》标志

1 https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year
Power BI 中的数据准备

何为干净的数值数据？

  • 无缺失/错误/离群值
  • 视情况应用数学变换：
    • 绝对值
    • 对数（自然/常用）
    • 乘以/加上标量
  • 四舍五入到合适的小数位数
Power BI 中的数据准备

关于日期列

  • 在 Power Query 中，日期（含时间）是独立的数据类型
  • 可对日期列进行专用变换：
    • 提取 年/季度/月/周/日
    • 年/季/月/周 的起始/结束
    • 提取年龄
    • 其他

Power Query 中日期转换选项的屏幕截图

Power BI 中的数据准备

¡Vamos a practicar!

Power BI 中的数据准备

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