透過打破Excel框架，來提高資料同步連動性與行政作業效率

　　我們處於大數據時代，需要面對很多五花八門的資料，像是傳統報表檔案（例如：excel檔）、非結構的文件內容（例如：TXT檔、CSV檔及JASON檔等）以及茫茫大海裡的網路訊息，我們只需要靈活運用Power Query，將資料進行匯入、整理、拆分、合併、附加、轉換、過濾及篩選，才能整理出符合自己需要的報表。換句話說，自己的資料自己抓，自己的報表自己救。

　　接著簡單介紹一下，如何使用Power Query快速處理：

1. 匯入多個檔案／同個檔案有多個工作表，並整併為一個檔案

• 不影響原始資料檔。

• 後續如果有增減資料檔案，可自動將資料合併進去，無須再重新匯入整理。

2. 資料拆分為多個欄位，依據資料內容去做拆分

• 可依「符號（半形全形皆可）」、「字元數」、「位置」、「從小寫到大寫」、「從大寫到小寫」、「從數字到非數字」以及「從非數字到數字」來進行資料拆分。

• 除了上述分割方式，還能再額外選擇是需要只拆分一次，或者想從右邊開始拆分，還是想從左邊開始拆分。

3. 篩選與過濾不必要的資訊

• 「篩選」：將不必要的資料取消勾選，與Excel篩選方式相同。

• 「取代」：將該欄的不必要的資料取代掉。

• 「選擇資料行」：可勾選要保留的資料欄位，未勾選的欄位資料還是會保留，若之後還需要該欄位，還是可以回去勾選回來。

4. 修剪：可一鍵將該欄位內的資料前後空白的部分清除，這樣才能維持資料的整齊一致性。

5. 新增首碼、新增尾碼：可一鍵將該欄位內的資料，新增文字。

6. 進行樞紐分析，不須先產生表格，再從表格產出樞紐分析

　　上述雖非是全部功能，但是，可以減少很多不必要的人工處理時間，只要20秒內或者一鍵就能完成資料的整理，也能將整個欄位整理的非常整齊，以利後續作分析使用。

　　由於，過往我們使用Excel來做分析資料時，會先將原始資料複製到另一個Excel表做樞紐分析，或者於原始資料直接做樞紐分析，但是，往往常遇到3個問題：

1. 如果原始資料筆數越多，檔案大小就越大，後續將分析後的資料提供給其他人員參考使用時，無法以附件方式提供，只能放在雲端上。

2. 資料筆數越多，然後再做資料分析，雖然這樣會讓Excel的檔案大小變很大，但是，這不是最麻煩的問題，最麻煩的是占用電腦的記憶體空間，以致當打開或儲存檔案時，需要花很久的時間，甚至電腦可能會當機。

3. Excel本身就有欄位上限1048576，過多筆數資料非常不建議直接放在Excel上。

　　不過，我們能透過Power Pivot，而什麼是Power Pivot呢?

　　Power Pivot是屬於Excel的增益集，於1986年是由堪稱樞紐分析表之父的Pito Salas發明的，並於1989年出現在Lotus Improv。由於Lotus Software後續並無維護與發展，但其觀念引發了試算表市場上的追隨，於1994年初Microsoft於Excel 5加入新功能「Pivot Table」，改良了Improv的使用方式迄今。

　　當我們要做資料分析時，不再先複製與貼上原始資料，而是先開啟空白的Excel檔，將原始資料檔案匯入至Power Query來整理與整併資料，再將整理與整併後的資料匯入至資料模型（Data Model），而Excel檔內實際上是看不到原始資料，但是，資料卻已放進Excel。

　　其實，上述方式是將原始資料備份一份副本到Pivot Crash裡，且與原始資料有聯結，因此，如果原始資料有異動，Pivot Crash裡的資料也會同步異動，不用再手動新增、刪除資料。而且，每個資料模型的Data Table可無限制存取資料筆數，以致不受限於Excel自身的資料筆數限制。

　　不過，資料模型還是有一個小缺點，就是單一檔案受限於4GB的大小，但是，這對於Excel自身來說，反而又是另一個優點。