このブログでは、組織でDX推進を担う方への支援を目指し、株式会社メディアフュージョンの若手外国人DXエンジニアがDX技術情報を発信いたします。日本語表現に不慣れな点はご容赦ください。
Power Query M: Text 関数によりテキスト データを処理する
①テキストデータをクレンジングします。② テキスト値から必要な情報の抽出 ③ テキストの結合: 複数のテキストを連結して、意味のある新しい列またはラベルを作成します。
Power Query M: if 文による条件分岐と列追加(パート2)
if 文による条件分岐と列追加。if文のネスト（入れ子）。if 文で and 、 or 、および not 論理演算子を使用して、列の追加の複数条件を処理します。
Power Query M: if 文による条件分岐と列追加(パート1)
データを分析するためにPower Query を使用するとき、Power Query の機能を大幅に強化する機能の 1 つは、テーブルに列を追加する際に if文を実装して条件分岐処理を実行することです。
Power Query M: Table.TransformColumnsでテーブル型データ等を含む構造化列を変換
Table.TransformColumnsで書式が異なるデータを含む列を処理します。
Value.Is、Text.Combine
テーブル型、Power Query Mにおいて多用するデータ型、重要です。
Power Query でのほとんどのデータ変換はテーブルに基づいているため、テーブルの作成方法を理解しておくと、後で多くのデータ変換の問題を解決するのに役立ちます。
kintoneはExcelよりどこが便利、標準機能だけでどこまで作れるの ？
こんな場面に遭遇するとkintoneにチャレンジするのですが、多くの人が壁に突き当たります。ノーコードツールと言われているけど、標準機能ではExcelで簡単に出来ることが、kintoneでは出来なかったり、データベースだったらこれくらいは出来てほしいのにと思ったりします。そう、ノーコードツールはまだまだ発展途上で、標準機能で出来る範囲をあらかじめ知っておかないと、kintoneの場合だといつの間にかJava Scriptを覚えないといけなくなってしまいます。この記事ではkintoneはどんな時に必要で、標準機能でどこまで作れるかをお話したいと思います。
より強力なデータ変換のために Power Query M リストを理解する
リスト型のデータは複数の値の一覧を一つの値として扱うデータ型です。Power Queryのデータ変換プロセスでよく使用されます。