Zahidah Sharif

Apa kesilapan sebenarnya?

Dalam contoh tadi, setiap baris mewakili produk dalam satu pesanan, bukannya satu pesanan keseluruhan.

Jadi, Order_ID bukan unique key untuk setiap baris transaksi.

✅ Jika setiap pesanan boleh mempunyai beberapa produk, gunakan key yang mengenal pasti setiap baris, contohnya gabungan Order_ID + Line_No.

✅ Dalam Power Query, pilih kolum key yang berkaitan sebelum menggunakan Remove Duplicates.

✅ Semak Row Count dan Total Amount sebelum dan selepas transformasi.

⚠️ Jangan anggap semua nilai yang berulang ialah duplicate.

Ingat: Remove Duplicates bukan sekadar membuang rekod berulang. Kita mesti faham apa yang menjadikan setiap rekod itu unik.

Jom belajar secara ONLINE Zoom
Kelas ONLINE Automation with Power Query
22 Nov 2026
Klik link dibawah
👇👇👇
https://invenworks.onpay.my/order/form/onexpq

“Data dah bersih selepas Remove Duplicates. Tapi kenapa jumlah jualan pula berkurang?”

Contohnya, dalam Power Query anda mempunyai data jualan:

Order_ID | Product_ID | Amount

ORD001 | P001 | 500
ORD001 | P002 | 300
ORD002 | P003 | 200

Anda pilih kolum Order_ID → Remove Duplicates.

Hasilnya, satu rekod ORD001 dibuang kerana Order_ID yang sama muncul dua kali.

❌ Jumlah jualan asal: RM1,000
❌ Selepas Remove Duplicates: RM700 atau RM500, bergantung pada rekod yang dikekalkan.

Padahal, kedua-dua rekod ORD001 ialah jualan yang sah!

Apa patut dibuat apabila Changed Type menghasilkan Error?

✅ 1. Semak Applied Steps
Klik Changed Type untuk kenal pasti langkah yang menghasilkan Error.

✅ 2. Gunakan Keep Errors
Pilih kolum Amount → Home → Keep Rows → Keep Errors untuk melihat rekod yang bermasalah.

✅ 3. Semak nilai asal
Adakah N/A bermaksud tiada transaksi, data belum diterima atau nilai tidak tersedia?

✅ 4. Betulkan berdasarkan maksud data
Jangan terus gantikan N/A dengan 0 jika nilai sebenar tidak diketahui.

Ingat: Error dalam Power Query bukan semestinya rekod yang perlu dibuang. Kadang-kadang ia petunjuk masalah kualiti data yang perlu disiasat.

Jom belajar secara ONLINE Zoom
Kelas ONLINE Automation with Power Query
22 Nov 2026
Klik link dibawah
👇👇👇
https://invenworks.onpay.my/order/form/onexpq

“999 baris berjaya ditukar kepada Number. Kenapa satu baris lagi jadi Error?”

Contohnya, kolum Amount mengandungi 1,000 rekod transaksi.

Dalam Power Query, anda gunakan Changed Type → Decimal Number.

999 rekod berjaya ditukar, tetapi satu rekod mengandungi nilai N/A.

Power Query menghasilkan Error kerana N/A ialah Text yang tidak boleh ditukar kepada Number.

⚠️ Jangan terus gunakan Remove Errors. Anda mungkin terbuang satu rekod transaksi yang masih diperlukan.

✅ Penyelesaian: Power Query – Unpivot Columns

Tukar struktur data kepada:

Product | Month | Sales

Langkah dalam Power Query:

1) Pilih kolum Product.

2) Transform → Unpivot Columns → Unpivot Other Columns.

3) Rename Attribute → Month dan Value → Sales.

Hasilnya, semua bulan berada dalam satu kolum dan analisis bulanan melalui PivotTable menjadi lebih mudah.

Ingat: Data nampak kemas belum tentu strukturnya sesuai untuk analisis.

Jom belajar secara ONLINE Zoom
Kelas ONLINE Automation with Power Query
22 Nov 2026
Klik link dibawah
👇👇👇
https://invenworks.onpay.my/order/form/onexpq

Data jualan dah lengkap 12 bulan. Tapi bila nak buat PivotTable, kenapa kolum Jan sampai Dec pula yang menyusahkan?

Contohnya, data disusun:

Product | Jan | Feb | Mar | ... | Dec

Nampak kemas, tetapi setiap bulan berada dalam kolum berasingan. Susah nak gunakan satu field Month untuk analisis dan Slicer.

⚠️ Apa jadi kalau tersalah guna?

❌ Append pada table berlainan struktur boleh menghasilkan kolum tambahan dengan banyak nilai null.

❌ Merge boleh menggandakan baris transaksi jika Product_ID dalam table Products tidak unik.

Kedua-duanya boleh berlaku walaupun Power Query tidak menunjukkan error!

Sebab itu, sebelum menggabungkan table, pastikan:

✅ Struktur kolum sesuai untuk Append.
✅ Key dan jenis hubungan difahami sebelum Merge.
✅ Bilangan rekod dan jumlah nilai disemak selepas transformasi.

Power Query boleh jalankan proses dengan betul, tetapi hasil analisis tetap boleh salah jika kaedah gabungan tidak sesuai.

Jom belajar secara ONLINE Zoom
Kelas ONLINE Automation with Power Query
22 Nov 2026 👇👇👇
https://invenworks.onpay.my/order/form/onexpq

Dua table nak digabungkan dalam Power Query. Salah pilih Append atau Merge, data boleh jadi bercelaru tanpa sebarang error.

Kedua-duanya digunakan untuk menggabungkan data, tetapi fungsi berbeza.

✅ APPEND QUERIES – Menambah baris

Sales_Jan: 1,000 transaksi
Sales_Feb: 1,200 transaksi

Append menghasilkan satu table dengan 2,200 baris.

✅ MERGE QUERIES – Memadankan data

Sales + Products menggunakan Product_ID untuk mendapatkan maklumat produk bagi setiap transaksi.

Append tambah rekod.
Merge padankan maklumat berdasarkan key.

Lepas mengajar kelas Power BI Level 1 buat apa?

Periksa hasil kerja semua peserta 🤓
Bagi feedback jika ada yang perlu tambah baik

Kelas Power BI Level 1 ni fully hands on walaupun kelas ni Online
Dan semua yang hadir pulang dengan satu Portfolio Dashboard

Ini salah satu hasil kerja peserta 😁

Next Kelas 29 Nov ni
https://invenworks.onpay.my/order/form/onlinel1mdv

Pagi ini kelas Power BI Level 1

Kelas ni untuk yang baru nak explore power BI
Kita fokus setting dan Mastering Data Visualisation

Belajar Visualisation dalam Power BI dari Asas sampai Advanced

Next kelas 29 Nov
Klik link dibawah
https://invenworks.onpay.my/order/form/onlinel1mdv

Power Query berjaya Refresh tanpa error. Tapi adakah data dalam report itu betul?

Contohnya, anda menggunakan From Folder → Combine Files untuk gabungkan data jualan bulanan.

Tanpa disedari, Sales_Feb_Backup.xlsx turut diproses bersama Sales_Feb.xlsx.

✅ Refresh berjaya.
❌ Transaksi Februari berganda.
❌ Jumlah jualan RM150,000 menjadi RM180,000.

Apa perlu semak dalam Power Query?

✅ Source – Semak senarai fail yang dibaca.
✅ Filtered Rows – Kecualikan fail backup sebelum Combine Files.
✅ Row Count – Semak bilangan rekod.
✅ Total Amount – Sahkan jumlah jualan dengan sumber asal.

Refresh berjaya ≠ Data tepat.

Power Query melaksanakan transformasi. Data validation memastikan hasilnya boleh dipercayai.

“Bila bos tanya produk mana paling untung di setiap cawangan, adakah dashboard Excel anda boleh terus beri jawapan?”

Bayangkan maklumat yang diperlukan berada dalam 4 table berbeza:

📊 Sales – Rekod transaksi jualan
📦 Product – Maklumat produk
🏢 Branch – Maklumat cawangan
💰 Cost – Kos produk

Dengan Power Pivot, kita boleh bina Data Model yang menghubungkan table berkaitan dan menggunakan DAX untuk mengira keuntungan.

Hasilnya, satu dashboard boleh menganalisis produk paling untung, prestasi setiap cawangan dan trend keuntungan mengikut masa.

Inilah kelebihan Power Pivot untuk dashboard yang menggunakan multiple table.

📌 Excel Power Pivot & Dashboard Reporting
📅 18 Oktober 2026 | Online Zoom
✅ Workshop hands-on

Klik link dibawah 👇 👇 👇
🔗 https://invenworks.onpay.my/order/form/onppdr

Soalan yang selalu ditanya
Nak buat Dashboard dengan Excel atau Power BI?

bergantung kepada
Berapa besar data
Berapa complex data

Yang paling penting apa tujuan utama buat Dashboard tu

Ini contoh Data yang sama dari 1 Table buat guna Power BI dan Microsoft Excel

Dua-dua boleh buat Dashboard 😎

Nak belajar buat guna Power BI?
Kelas online 17 Okt ini
https://invenworks.onpay.my/order/form/onlinel1mdv

Nak belajar buat guna Excel?
Kelas online 21 Nov ini
https://invenworks.onpay.my/order/form/onexcelptdadr

Tahu tak nak buat dashboard ni mudah je pakai Power BI

Pilih visual dan masukkan data je

Orang yang ada Basic Microsoft Excel pun boleh belajar tau

Jom sertai kelas ONLINE Power BI Level 1 pada 17 Okt ini

Kelas ini telah direka khas untuk yang baru nak mula dan yang nak explore bagaimana buat dashboard guna Power BI

Kelas level 1 ni bukan kelas basic semata2.
Ini adalah kelas Mastering Data Visualisation
Anda akan mahir visualisation dalam Power BI dari Basic ke Advanced

Klik link dibawah
https://invenworks.onpay.my/order/form/onlinel1mdv

“Dah pandai Power Query, tapi masih kena gabungkan semua table untuk buat satu dashboard?”

Sebenarnya, tak semua table perlu digabungkan.

✅ Power Query – Membersihkan, menyusun dan menyediakan data untuk analisis.

✅ Power Pivot – Membina relationship antara multiple table, membuat pengiraan menggunakan DAX dan menghasilkan analisis daripada Data Model.

Contohnya, data Sales, Product dan Customer boleh kekal dalam table berasingan tetapi dianalisis bersama.

Power Query sediakan data. Power Pivot bina hubungan dan pengiraan untuk analisis.

📌 Dah belajar Power Query? Jom sambung dengan Excel Power Pivot & Dashboard Reporting.

📅 18 Oktober 2026 | Online Zoom

🎁 Diskaun RM10 | Kupon PP (sehingga 15 Oktober)

🔗 https://invenworks.onpay.my/order/form/onppdr

Hari ini kita hasilkan Dashboard dari rekod production food manufacturing

Yang ni hasil dari 1 Table Rekod

Bila dari 1 Table, ilmu yang diperlukan adalah kemahiran visualisation guna Power BI

Yang berminat untuk belajar
Kelas Hari Sabtu ini 17 Oktober

Klik link dibawah
https://invenworks.onpay.my/order/form/onlinel1mdv

“5 table Excel. 10 column VLOOKUP. Semua ini hanya untuk siapkan SATU dashboard?”

Ramai masih buat begini apabila perlu gabungkan maklumat Sales, Product, Customer dan Branch.

Sedangkan dengan Power Pivot, kita boleh bina relationship antara table tanpa perlu tarik semua maklumat menggunakan VLOOKUP.

Data kekal dalam table masing-masing, tetapi boleh dianalisis bersama dalam satu dashboard.

Inilah sebabnya Data Modelling penting untuk pengguna Excel.

Jom sertai kelas Online
📌 Power Pivot & Dashboard Reporting
18 Oktober 2026 | Online Zoom

Klik link dibawah 👇👇👇
https://invenworks.onpay.my/order/form/onppdr