Blog JSystems - uwalniamy wiedzę!
Blog JSystems - uwalniamy wiedzę!
W skrócieBezpłatny kurs Power Query w czternastu lekcjach: od pierwszego zapytania w Excelu, przez Power BI Desktop i bazę SQL Server, do przepływu Dataflow Gen2 w Microsoft Fabric i pracy z Copilotem. Wszystko na jednym, spójnym przykładzie sieci sklepów, z prawdziwymi zrzutami, kodem M i danymi do pobrania.
Ten kurs prowadzi przez Power Query od pierwszego kliknięcia do automatu, który sam pobiera nowe pliki, czyści je, łączy ze słownikami i wylicza realizację budżetu. Całość pokazujemy na jednym, spójnym przykładzie: fikcyjnej sieci sklepów z elektroniką Nordvella. Co miesiąc system kasowy wypluwa plik CSV z trzema wierszami tytułu nad nagłówkiem i wierszem podsumowania na końcu, katalog produktów i lista sklepów leżą w osobnym skoroszycie, budżet ktoś rozpisał w układzie z miesiącami w kolumnach, a kursy walut trzeba pobrać z serwisu NBP. Na takich danych pokażemy wszystkie typowe kroki czyszczenia i łączenia.
Najpierw zbudujemy wszystko w Excelu, krok po kroku, z prawdziwymi zrzutami z polskiej wersji programu. Potem przeniesiemy te same zapytania do Power BI Desktop, podłączymy bazę SQL Server i sprawdzimy składanie zapytań. Potem odtworzymy przepływ w Microsoft Fabric jako Dataflow Gen2, który zapisuje wynik do Lakehouse i odświeża się według harmonogramu, i sprawdzimy, w czym przy budowie zapytań pomaga Copilot. Ostatnia lekcja zbiera dobre praktyki i porównania z innymi narzędziami. Jeśli wolisz krótszy start na jednym pliku, zacznij od artykułu Power Query krok po kroku: import, czyszczenie i łączenie danych w Excelu i Power BI i wróć tutaj po resztę.
Pliki do kursu
Pobierz te same dane, na których pracujemy, i przejdź każdy krok u siebie. Archiwum rozpakuj do folderu C:\Dane. Powstanie folder C:\Dane\Nordvella i wtedy wszystkie ścieżki z kursu zadziałają bez zmian.
Pobierz dane do ćwiczeń (ZIP) --> Pobierz gotowy skoroszyt z zapytaniami -->
Sprzedaz_miesieczna\ - eksporty z systemu kasowego za styczeń-kwiecień 2026 (CSV, średnik, UTF-8)_do_dodania\Nordvella_sprzedaz_2026-05.csv - plik za maj, którym przetestujesz odświeżanieNordvella_slowniki.xlsx - tabele tProdukty i tSklepyNordvella_budzet_2026.xlsx - budżet sprzedaży z miesiącami w kolumnachNordvella_zamowienia_online_2026-05.json - zamówienia ze sklepu internetowego w formacie JSONNazwy firm, marek i produktów w danych są fikcyjne. Pliki do lekcji o Power BI i Fabric podlinkowaliśmy w tych lekcjach.
Kurs ma czternaście lekcji. Pierwsze dziewięć dzieje się w Excelu, kolejne dwie w Power BI Desktop, dwunasta w Microsoft Fabric, trzynasta pokazuje Copilota w Power Query, a ostatnia zbiera dobre praktyki i porównania z innymi narzędziami. Wszystkie lekcje korzystają z tych samych danych sklepów Nordvella, więc najlepiej przechodzić je po kolei.
Power Query to silnik do pobierania i przekształcania danych, który Microsoft wbudował w Excel, Power BI i Microsoft Fabric. W branży mówi się, że to narzędzie typu ETL (od angielskiego extract, transform, load), czyli: pobierz dane ze źródła, przekształć je do porządnej postaci i załaduj tam, gdzie będą analizowane. Różnica między Power Query a ręczną pracą polega na tym, że każda operacja, którą klikniesz, zapisuje się jako krok. Kroki tworzą przepis, który Power Query wykonuje od nowa przy każdym odświeżeniu.
Raport, który co miesiąc składasz ręcznie, kopiując eksporty, usuwając puste wiersze i dociągając nazwy produktów przez WYSZUKAJ.PIONOWO, budujesz w Power Query raz. Kiedy przyjdzie plik za kolejny miesiąc, wrzucasz go do folderu i klikasz Odśwież wszystko. W tym kursie pokażemy to dosłownie: w lekcji o ładowaniu i odświeżaniu dorzucimy plik za maj i zobaczysz, jak tabela wyników sama urośnie z 60 do 75 wierszy.
Power Query nie zastępuje Excela ani formuł. Formuły liczą na danych, które już są w arkuszu, a Power Query przygotowuje te dane, zanim w ogóle trafią do arkusza. Nie jest też językiem programowania, którego trzeba się uczyć przed pierwszym użyciem. Większość pracy wykonasz przyciskami na wstążce, a kod w języku M powstanie w tle. Do kodu zajrzymy w lekcji o języku M, kiedy będzie to naprawdę potrzebne.
Najczęstsze zastosowania Power Query w firmach:
Power Query wygląda prawie tak samo we wszystkich trzech miejscach, bo to ten sam silnik i ten sam język M. Zmienia się przede wszystkim to, dokąd trafia wynik, jak się odświeża i kto z niego korzysta.
| Cecha | Excel | Power BI Desktop | Fabric (Dataflow Gen2) |
|---|---|---|---|
| Jak otworzyć | Dane > Pobierz dane, skrót Alt+F12 otwiera edytor | Narzędzia główne > Przekształć dane | obszar roboczy > Nowy element > Dataflow Gen2 |
| Gdzie działa | na Twoim komputerze | na Twoim komputerze, po publikacji w usłudze Power BI | w chmurze, w przeglądarce (Power Query Online) |
| Dokąd trafia wynik | tabela w arkuszu, tabela przestawna, wykres przestawny, model danych albo samo połączenie | model semantyczny raportu | miejsce docelowe: Lakehouse, Warehouse i inne |
| Odświeżanie | ręcznie, przy otwieraniu pliku, co określoną liczbę minut | ręcznie w Desktop, według harmonogramu w usłudze Power BI | według harmonogramu albo z potoku danych |
| Funkcje tylko tu | ładowanie do arkusza i tabel przestawnych, zapytania z bieżącego skoroszytu | diagnostyka zapytań, odświeżanie przyrostowe w modelu | zapis do Lakehouse i Warehouse, widok diagramu, wskaźniki składania zapytań |
| Koszt | w ramach Microsoft 365 i Excela 2016 lub nowszego | Desktop bezpłatny, udostępnianie wymaga licencji Pro albo pojemności | wymaga pojemności Fabric (jest wersja próbna) |
Kilka uwag, które oszczędzą Ci szukania:
Firma Nordvella ma 14 sklepów stacjonarnych i sklep internetowy, które w danych występują razem jako 15 sklepów. Dział kontrolingu dostaje co miesiąc eksport sprzedaży z systemu kasowego i ma z niego zrobić raport realizacji budżetu dla każdego sklepu. Tak wygląda surowy plik CSV, zanim ktokolwiek go dotknie:
W danych celowo zostawiliśmy to, co spotkasz w prawdziwych eksportach: wiersze tytułowe i wiersz Razem na końcu każdego pliku, spacje doklejone do nazw sklepów, nazwy wpisane wielkimi literami, kody produktów małymi literami i sześć zdublowanych linii paragonów w lutym. Każdą z tych usterek usuniemy w Power Query i pokażemy, jak to sprawdzić.
| Plik | Co zawiera | Na czym ćwiczysz |
|---|---|---|
| Sprzedaz_miesieczna\*.csv | 4 eksporty, styczeń-kwiecień 2026, razem 9256 linii paragonów | łączenie plików z folderu, czyszczenie, typy danych, duplikaty |
| Nordvella_slowniki.xlsx | tabele tProdukty (30 produktów) i tSklepy (15 sklepów) | scalanie zapytań, dołączanie |
| Nordvella_budzet_2026.xlsx | budżet sprzedaży, sklepy w wierszach, miesiące w kolumnach | anulowanie przestawienia, scalanie po dwóch kolumnach |
| _do_dodania\...2026-05.csv | eksport za maj | odświeżanie po dodaniu nowego pliku |
| ...zamowienia_online...json | zamówienia internetowe z zagnieżdżonymi pozycjami | import JSON, rozwijanie rekordów i list |
Szkolenie Microsoft Excel - Power Query --> Dwa dni warsztatów z Excela: pobieranie danych z plików, folderów, SharePointa i baz SQL, ich czyszczenie i łączenie w Power Query, praca w języku M, a na koniec model danych i oparta na nim tabela przestawna. Prowadzi Sebastian Stasiak.
To szkolenie może być dofinansowane dla Ciebie z KFS lub BUR.
★★★★★Średnia ocena naszych szkoleń w Google: 5/5
Szkolenie Power BI - Desktop, DAX i Online --> Pięć dni od pierwszego raportu do publikacji w usłudze Power BI: Power Query, model danych z wielu tabel, DAX, wizualizacje i Copilot. To szkolenie ma terminy gwarantowane.
To szkolenie może być dofinansowane dla Ciebie z KFS lub BUR.
★★★★★Średnia ocena naszych szkoleń w Google: 5/5
Komentarze (0)
Brak komentarzy...