上篇文章分享怎麼利用 Microsoft Power BI 進行資料更新，讓我們可以透過移動檔案到指定資料夾以及重新整理，達到半自動資料更新的效果。
不過啊，Power BI之所以可以大量節省時間，不僅僅是因為可以自動更新資料，更重要的是，當我們把所有資料處理的流程建立在 POWER BI 時，同樣的資料處理步驟就可以不必再重做一次，也就能省去大把的資料處理時間。
這一篇延續聊聊常見幾種 Power BI 資料處理方式，也建議大家在整理資料欄位、格式的時候，不要急著在匯入 POWER BI 前就整理，把整理的過程留在匯入資料以後，POWER BI 才能幫我們紀錄資料處理的每一個步驟，讓我們能在每一次匯入一樣的資料欄位一鍵套用，更聚焦在數據觀察與分析上！
這篇文章的資料範例是信用卡交易的資料，詳細的資料來源與檔案放於文章的最後，這次要分享的是如何把經過樞紐處理過的寬資料轉換成長資料，同時介紹 5 個在資料處理過程中常常需要使用到的功能，包括：資料標題處理、解樞紐分析表、資料切割與合併、資料格式調整與欄位刪減。
資料處理類型1：將資料列抬升為標題
一開始匯入資料的時候，會發現資料欄位名稱是：Data.Column1、Data.Column2、Data.Column3、……、Data.Column1，但是我們需要「產業別」、201401、201402等資料列當作資料標題。
調整的步驟很簡單，只要點選「使用第一個資料列作為標題」就可以了。以這份資料的例子來說，因為我們想要當作標題的列是第二列，所以需要點選兩次「使用第一個資料列作為標題」的按鈕。
當我們在POWER BI 裡面的POWER QUERY進行資料處理時，所有的調整步驟都會被記錄在右側的「套用的步驟」，一來是可以讓我們隨時回顧針對原始資料做過哪些資料處理步驟，另外一方面，當我們不小心操作錯誤時，也可以在「套用的步驟」區塊點選要選取的步驟，按下步驟列最前方的X就可以了。
資料處理類型2：長寬資料轉換
確認好原始的資料標題跟樞紐表格之後，接著要進行的就是解樞紐分析表的操作，又常常被稱為將寬數據整理成長數據。轉換寬數據的第一個步驟是先選取要解開樞紐分析的範圍，以這份資料來說就是所有年月的信用卡交易筆數數據。
接著將畫面切換到「轉換」工具區，點選「取消資料行樞紐」。
就完成了將寬數據轉換成長數據的結果了。
資料處理類型3：資料分割與合併
資料解樞紐之後，會發現年月的那一欄是日期格式，但是直接轉換成日期格式又會出現錯誤，原因是因為我們直接看可以判斷這個欄位的資料是想表達年份＋月份，但是對於系統來說卻沒辦法，對於系統來說只是一個6位數的數字，沒有符合系統預設的日期表達方式，所以沒辦法直接轉換成日期格式。
接下來我們就需要幫助這個欄位更改成日期格式，以下示範以資料分割以及新增欄位方式調整成日期格式的做法。
將工作列切換到「轉換」的工作區，點選「分割資料行」，分割資料行的方式有非常多種，以這份資料的資料數共6位數字，可以依「字元數」或是「依位置」分割。
如果是依字元數分割資料行的話，輸入想要分割的字元數即可，像是這份資料我們想把年份跟月份切分開來，所以字元數就輸入「4」。
切割完資料欄位之後，就可以透過新增資料欄位來合併年份、月份、並新增日期以符合日期格式。
日期的資料我們先預設為每月1日，輸入公式：[年月.1]&”/”&[年月.2]&”/1″。
資料處理類型4：資料格式更改
建立完新的年月日資料欄之後，我們就可以將這個欄位更改成日期格式了。
資料處理類型5：資料欄位刪除
最後，針對用不到的「年月.1」、「年月.2」進行資料行刪除。
POWER BI 常見的5種資料處理方式就分享到這裡，下一篇會再分享另外 5 種常用的資料處理功能，下一篇文章見～
原始資料來源：https://data.gov.tw/dataset/38319
資料下載連結：https://pse.is/4jy9gr，雲端連結中共包括兩份檔案：
1. Power BI 示範檔案：信用卡資料解樞紐_資料預處理(上篇)
2. Excel 營收資料檔案：各年齡層信用卡持卡人於六都消費樣態
Sharon
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