Not Only Diagram But BI Visualization

基於每一種資料來源的類型、格式、結構與複雜度有所不同，在使用Power Query匯入外部資料進行查詢時，便會自動完成先期的資料匯入與轉換步驟，而從這些查詢步驟的語句、步驟數目，您也可以輕鬆解讀資料處理的過程。

一般使用者在取得XML檔案時，並不會去理解它是一個需要或不需要XSD檔案的內容，而是在操作Power Query匯入外部檔案時，直接選擇XLM檔案進行匯入，這解析的工作就交給Power Query囉～

既然是一種標準化的資料檔案格式，嚴謹一點的XML檔案其開頭的定義至關重要，它直接影響數據的準確性與互操作性。不僅確保資料在不同系統間的一致性，也增強了檔案的可讀性和穩定性。

Xml檔案格式（Extensible Markup Language）被稱之為可擴展標記語言，是一種用於組織和儲存資料的文件格式。這種標記語言常用於定義和儲存結構化資料，其目的是描述資料的結構和內容，而不是呈現資料的外觀。也因為XML是獨立於操作系統和軟體的格式，所以可以跨平台的在不同系統或應用之間交換資料。因此，許多應用程式都會使用XML來保存使用者的設定與資料的分享。

明明一步步的操作都沒錯，怎麼匯出的XML檔案內容看不懂。

曾經在這個部落格園地，有了一系列學習Json檔案的介紹(學習Json檔案格式與實作系列)，也受到部分讀者與學員的建議和鼓勵，再規劃XML檔案格式相關的話題，與大家分享使用Power Query匯入XML檔案的實例與情境。

［關閉並載入至…］怎麼不能用了，一直是許多使用過Power Query編輯器的人會碰到的困擾，就在此為大家解疑囉！

經由Power Query編輯器所整理完成的資料，在Excel環境裡有多種輸出選擇，譬如：可以僅建立連線就好，爾後可再隨時伺機運用；也可以直接作為樞紐分析表與樞紐分析圖的資料來源，輕鬆製作摘要統計報表與圖表；甚至亦可複本存放至資料模型，為資料關聯與數據分析做準備。

資料拆分是整理原始資料（Raw Data）的關鍵步驟，能夠直接影響後續分析的準確性與效率。Power Query的「分割資料行」功能正是為此設計。藉由拆分作業，可以將複雜或混雜的數據資料分解為更有意義的部分，以便進行分析和整理。並且符合資料庫正規化原則，也能利於與其他系統的整合。

Power Query查詢編輯器提供了清晰直觀的操作環境，透過查詢列表的導覽，可快速切換和管理各個建立的查詢；右側的查詢設定工作窗格則鉅細靡遺地列出所有查詢步驟，方便使用者追蹤和修改。工具列上也提供常用功能選項，諸如篩選、排序和格式轉換。要成為資料整理大師，您肯定要熟悉Power Query查詢編輯器作業環境。

CSV（Comma-Separated Values）是一種簡單且普遍的輕量級的純文字資料格式，用來儲存表格數據。每欄(資料行)的資料均以逗號分隔，資料列則以換行標記，其特性包括結構簡單、易讀寫，且兼容幾乎所有數據處理工具（如 Excel、Python、Power Query）。檔案體積小、解析高效，並可跨平台使用，無需專用軟體即可編輯。廣泛應用於數據交換、資料庫匯入/匯出及分析領域，是數據科學和商業報表中最普及的格式之一。所以，許多企業、政府單位、機關團體、資訊系統等各領域廣受歡迎。

光就Query這個單字，就可以揣測得到肯定是與資料「查詢」相關的工作，再加上Power這個字眼，翻譯成「超級查詢」應該也不為過！只要學會這個工具，對於大量資料、結構性資料、非結構化資料的整理、篩選、彙整，將會更加輕鬆、有效率，到時可就回不去囉！

愈來愈多人喜歡Power Query了，我發現許多Excel使用者或者資料處理的工作者，愈來愈仰賴Power Query來進行資料的匯入、拆解、轉換、組合、…等等作業。而從一些來自學員、讀者的提問與疑惑中，也發覺到他們大大小小的困擾，尤其是若要進行更進一步的資料轉換時，基於並非資訊專業人員，資料庫基礎觀念涉獵不多，卡關的情境屢見不鮮，於是有了撰寫這系列文章的念頭。就從Power Query與Excel和Power BI的關係開始講起囉！