Power BI可视化大赛正如火如荼地进行中，还没有报名参加的小伙伴们请尽快报名，你离Surface Book等奖品只差一个报名的距离。
▲可视化大赛
在大赛的评审规则中，数据整理占了10分。这10分是考察选手的作品中是否体现了Power BI在数据整理方面的强大优势，也就是Power BI桌面版中内嵌的查询编辑器功能。
查询编辑器是进行数据获取、整理和加载的，就是我们常说的ETL 。查询编辑器（Power Query）是Power BI里非常受用户欢迎的功能之一，在技术社区里经常见到刚刚接触查询编辑器的小伙伴们惊呼：“强大到逆天！！！…”(场景请自行脑补)。
受欢迎的原因，小编总结有两个：
1. 一是现在大家处理的数据相对比较乱，需要进行很多的手工整理，而查询编辑器的转换功能，比如逆透视，文本移除等可以实现一键数据整理，这在原来的Excel里几乎不可能。
2. 二是数据的手工整理往往占到了大家80%的工作量，查询编辑器可以记录下大家的数据整理步骤，后续源数据更新，用户只需点击刷新就可以实现数据的自动整理，节省宝贵时间。
今天我们就来细数Power BI查询编辑器的几大神奇功能：
Power BI可以通过查询编辑器连接各种类型的数据源以获取数据。除了微软自家的Excel、SQL Server、Dynamic CRM等，还支持SAP、Oracle、MySQL、DB2等几乎市面上所有的数据格式。
下面是Power BI的自定义可视化对象 – ChiletSlicer ，用图形化的方式展现了Power BI支持的部分数据源。
通过图形化操作界面，用户可以快速地进行数据整理。和Excel的界面几乎一致，用户可以直接上手工作。同时，预览窗口实现所见即所得的数据处理体验。
通过使用查询编辑器的图形化转换菜单，可以帮助用户解决大部分数据整理难题。
比如逆透视（二维转一维）
数据追加合并（追加查询）
数据分组（分组依据）
下图是查询编辑器的常用图形化转换功能：
查询编辑器中使用的M语言，可以说是神器中的神器。用户可以通过使用M语言进行各种数据整理操作，比如文本移除（Text.Remove），下图是文本移除前和移除后的效果。
只需要使用M语言：Text.Remove([原始信息],{" ".."~"})，即可实现上述效果。如果需要移除其它类型文本，可参考下面的语句：
o 移除数字Text.Remove([原始数据],{"0".."9"})
o 移除字母Text.Remove([原始数据],{“A”..”z”})
o 移除符号Text.Remove([原始数据],{“ “..“~”})
o 移除汉字Text.Remove([原始数据],{"一".."龥"})
是不是非常方便？这只是冰山一角，多达29种分类，约800个函数的M语言强大到不可想象。
M语言的文字云
M语言的强大之处还需要小伙伴们自行发掘，这里我们引用一位M狂热粉的反馈：“Power BI的查询编辑器对于表结构的转换非常灵活。对列或记录都能很快进行引用。而Table/List/Record之间的转换更是超越了传统工作表函数多维引用的限制。从没见过一个单元格可以存储一个表集合，但是Power BI的查询编辑器做到了！”
最近，Power BI的查询编辑器里又集成了R脚本，打开了Power BI数据整理的另一扇大门…
步骤记录器 – 自动化数据整理
查询编辑器里的步骤记录器帮助用户记录下所有数据整理过程，用户可以随时对某一动作进行调整。
步骤记录器的另外一大好处就是当源数据刷新后，用户只需要点击刷新，所有的数据整理过程会自动执行，也就是说用户不再需要重复工作！不需要重复工作！不重复工作！（重要的事情说三遍）
这就是查询编辑器 – Power BI的数据整理神器，大家快去体验吧。更多Power BI及查询编辑器的使用请浏览由世纪互联运营的Power BI官方网站：www.microsoft.com/china/powerbi
还没有报名参加Power BI可视化大赛的小伙伴们请抓紧时间报名。除了Surface Book、Surface Pro 4和Xbox One S游戏机外，我们还精心准备了500件Power BI纪念T恤，几乎是参加就可以拿奖。
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