上一篇文章我們使用Power Query編輯器實作了將非結構化資料表轉換成結構化資料的DAW DATA，也從範例中介紹了「基元值」(Atomic Value)這個專有名詞。然而，這份DAW DATA仍不是完美的關聯式資料表，理由是重複性資料站多，主要索引關鍵欄位也需要建構與釐清。
若要解決此例中「工號」、「姓名」與「部門」等三個資料欄位的內容太多重複的困擾，那就必須開啟關聯式資料庫之資料表第二階段正規化的分析與轉換。也就是將此資料表適度切割成不同的資料表，以達成完全相依的資料表設計。對此例而言，我們可以將此資料表拆分成［員工基本資料］以及［員工專長］，然後再為這兩個資料表建立一對多的關聯，也正是關聯式資料庫的主要訴求。
請下載這篇文章的實作範例，開始以下的實作囉！
建立關聯式資料表
在Power Query編輯器左側的查詢導覽窗格裡，以滑鼠右鍵點選剛剛完成的查詢，再從展開的快顯功能中點選［重複］功能選項，以此查詢複製出另一個一模一樣的新查詢，而此新查詢與［員工專長清單］有著相同的資料來源與所有的查詢步驟。
接著，點選剛剛建立的新查詢，然後點選［姓名］與［部門］這兩個資料行後，再以滑鼠右鍵點選其中一個資料行的資料行名稱，從展開的快顯功能表中點選［移除資料行］功能選項。
留下來的［工號］與［專長］便是每位員工的專長項目列表了，完成後即可將此查詢結果更名為［員工專長列表］查詢。
接著點選先前的［員工專長清單］查詢，以滑鼠右鍵點選［專長］資料行的資料行名稱後，從展開的快顯功能表中點選［移除］功能選項。
然後，將此查詢結果更名為更貼切的［員工基本資料］查詢。
在同時選取查詢結果裡的所有資料行後，點按［常用］索引標籤裡的［移除資料列］命令按鈕，並從展開的功能選單中點選［移除重複項目］功能選項。這也正符合了關聯式資料庫的關聯特性，那就是要建立關聯的資料表中，不含重複的「值組」(Tuple)，也就是說，不含重複的資料記錄。
最終完成的查詢結果中，沒有重複內容的［工號］資料行，就是這張資料表的主索引鍵(Primary Key)，而［姓名］與［部門］在此資料表裡都相依於［工號］資料行。因此，便可以為前後這兩個查詢結果資料表進行關聯的設定了。而這重責大任就交由Excel的Power Pivot(資料模管理員)來幫忙囉！此時，可以點按［常用］索引標籤，點按［關閉並載入］命令按鈕的下半部按鈕，並從展開的下拉式功能選單中點選［關閉並載入至…］功能選項。
開啟［匯入資料］對話方塊後，點按［只建立連線］功能選項並勾選［新增此資料至資料模型］核取方塊，完成此對話方塊的操作。
回到Excel的操作環境，點按［Power Pivot］索引標籤底下［資料模型］群組裡的［管理］命令按鈕，即可。
進入［適用於Excel的Power Pivot］應用程式，也就是資料模型管理員的操作環境，此處的兩張資料表正是來自Power Query查詢結果的複本。
點按［主資料夾］索引標籤裡的［圖表檢視］命令按鈕，即可在此介面中利用滑鼠拖曳操作，設定兩資料表之間的關聯。例如：拖曳［員工基本資料］資料表裡的［工號］，拖曳疊放在［員工專長列表］資料表裡的［工號］。為這兩張資料表建立起一對多的關聯。
本文旨在運用Power Query面臨非結構化資料，如何進行拆分與整理，也從中學習資料庫的概念與專由名詞，準備好建立關聯性資料庫的基本素材，也就是結構化資料表後，再藉由Power Pivot資料模型的運用，建構出資料表之間的關聯，至於如何加以運用以符合您的需求，就請發揮您的想像力來解決您的需求囉！
小知識
資料欄位裡的內容到底是不是「基元值」(Atomic Value)，是可以由使用者自行認定的。例如：「血型」欄位的內容，應該很適合也理應是「基元值」(Atomic Value)的特性，因為血型的內容直到目前為止，應該不外乎是「A」、「B」、「AB」、「O」，這些內容並不會再分類下去；而「地址」欄位的內容是不是屬於「基元值」(Atomic Value)，就比較彈性與客製化了。若是一個包含鄉鎮市區街及道號房號的完整詳細地址，若想要再分割成各個值，例如：將「詳細地址」再分割成「縣市」、「鄉鎮市區」、「村里」與「街道巷弄」等四個資料欄位，且這四個欄位的內容都不會再分割了，那麼這四個資料欄位都是屬於符合「基元值」(Atomic Value)的特性，也就是符合結構化資料表的要求。
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