Типы данных и базовая очистка

Приводим столбцы к верным типам и убираем мусор перед загрузкой в модель.

Тип данных столбца определяет, как Power BI хранит и трактует значения: число, дату, текст или логическое значение.

Почему типы — это фундамент

Тип столбца — не косметика. От него зависит, можно ли суммировать значения, сортировать даты по календарю, фильтровать по диапазону. Если сумма заказа хранится как текст, её нельзя сложить; если дата — это строка «22.06.2026», по ней не построить time intelligence. Поэтому первый осознанный шаг очистки — задать каждому столбцу правильный тип.

Типичные операции очистки

Power Query даёт десятки готовых преобразований одним кликом по ленте. Самые ходовые:

• Повысить заголовки — сделать первую строку именами столбцов.
• Удалить пустые строки/столбцы — выкинуть мусор из выгрузки.
• Заменить значения — например, «н/д» на пусто или «—» на 0.
• Разделить столбец — «Иванов Иван» по пробелу на фамилию и имя.
• Удалить дубликаты — оставить уникальные строки.
• Заполнить вниз (Fill Down) — протянуть значение в пустые ячейки под ним (частая беда «слитых» Excel-ячеек).

Работа с пустыми значениями

Пустота бывает разной: null (значения нет), пустая строка "" и текст-заглушка «н/д». Power BI считает их по-разному, поэтому их приводят к единому виду. Как поступать с пропусками — зависит от смысла: пустую сумму обычно заменяют на 0, а пустую категорию — на «Не указано», чтобы строки не выпадали из отчёта.

Локаль и даты

Самая коварная проблема — даты и десятичные разделители в разных локалях. «01.02.2026» — это 1 февраля или 2 января? «1,500» — полторы тысячи или полтора? Power Query позволяет задать локаль при смене типа («Изменить тип с помощью локали»), чтобы корректно разобрать «12.06.2026» как русскую дату, а не американскую.

Как работает под капотом

Каждая операция добавляет шаг M. Например, смена типа — это вызов Table.TransformColumnTypes, удаление дублей — Table.Distinct. Поскольку всё это шаги, при обновлении источника очистка повторится точно так же. Важно: смену типа лучше делать ближе к концу цепочки осознанно, а не полагаться на авто-определение типов, которое Power BI ставит первым шагом, — оно угадывает по первым строкам и может ошибиться на больших данных.

Частые ошибки

• Оставлять числа/даты как текст. Они не суммируются и не участвуют в расчётах по периодам.
• Игнорировать локаль. Дата разбирается неверно — и весь year-over-year поедет.
• Заполнять пропуски наугад. Замена пустой суммы на 0 уместна не всегда; иногда пропуск значим.

Итог

• Правильный тип столбца — основа корректных расчётов и сортировки.
• Базовая очистка: заголовки, дубли, пустые строки, замена значений, fill down.
• Даты и десятичные разбирайте с учётом локали, иначе они исказятся.