在關聯式資料庫系統中，常聽到「基元值」(Atomic Value)這個專有名詞，許多非資訊背景的工作者，常有不知所措、不易理解的窘境。在此就以Excel處理資料，轉換資料的概念，為大家說明與實作。
前言
我們常會使用Excel工作表行列交錯的特性，進行資料的建置與編輯，例如：以下的資料即是在工作表上建立了一個員工專長背景的資料表。在實質的運作上，每一位員工的專長可能不止一項，因此，在「專長」欄位裡的儲存格內容便登錄了多項以上的專長，並以頓號作為分隔符號，這份資料表達既自然且明確，又容易閱讀與理解，不過嚴格來說，這並非結構化的RAW DATA，它僅是一份報表表格(Report Table)，並不是關聯式資料庫眼中的結構化資料表(Data Table)。您也可以試想，若要理解有多少位員工懂得日文？或者想篩選出有哪些員工同時具備"資料分析" 與 "日文" 這兩項專長？這份非結構化的資料表，並不容易一下子就可以操作得出來喔！
在資料電腦化的過程中必須按照特定的規則對原始資料進行整理、分析、重整、切割、…這個資料轉換過程即稱之為資料表的正規化(Normalization)作業。而在關聯式資料庫的資料表正規化中，對於資料表的諸多要求與規範中，就有一項「基元值」(Atomic Value)的特性，也就是在行列交錯的儲存格裡必須儲存"不可再分割的值"，吾人稱之為基元值(Atomic Value)或稱為Scalars標量。通俗易懂的說法就是資料欄位的儲存格內容，是否都只儲存一個資料項目。以前述的員工專長背景資料表為例，就是「專長」欄位裡的每一個儲存格，僅能存放一個不會再細分的項目資料(一項專長)，才稱得上是結構化的資料表。因此，我們可以將「專長」欄位裡的內容進行轉換，每一個專長項目獨立存放在單一的儲存格裡，以確認每一個儲存格都是不能再細分的「基元值」(Atomic Value)。
當然，這勢必也讓資料表的資料筆數(資料記錄)暴增，且重複性的資料也大增，例如：「工號」、「姓名」與「部門」等三個資料欄位的內容就產生了太多重複性。但不可諱言，這的確是一個容易設定關聯、統計運算的結構化資料表。例如：針對「專長」資料欄位，您很容易利用Microsoft 365的Excel 365所提供的UNIQUE函數，建立一份不含重複項目的專長列表，也可以利用Excel的Countif函數統計出各種專長項目的個數。但問題的癥結就在於對上述未結構化的資料，要將「專長」欄位轉換成符合基元值(Atomic Value)特性的結構化資料表，只能苦力式剪剪貼貼、複製貼上嗎？當然不是，這也正是Power Query擅長的基本功喔！
我們就開始這非結構化資料轉換成結構化資料表的旅行囉！首先，請先下載這個實作範例檔案。開啟這個範例活頁簿後，裡面包含了已經事先設定為Excel資料表格式，且名稱為［員工專長清單］的資料表。
然後，點按［資料］索引標籤裡的［從表格/範圍］命令按鈕，將此份資料傳送到Power Query查詢編輯器。
開啟Power Query查詢編輯器後，點選［專長］資料行，然後，點按［常用］索引標籤裡的［分割資料行］命令按鈕，再從展開的功能選單中點選［依分隔符號］功能選項。
隨即開啟［依分隔符號分割資料行］對話方塊，Power Query自動識別並預設此資料行的分隔符號為頓號，而分割處預設為［每個出現的分隔符號］選項。
分割成功後，此例分割出5個資料行，表示每一位員工最多登錄的專長項目是5項，而這5個資料行的內容都僅有一個值，或是null(空值)，也正是結構化資料表中的基元值(Atomic Value)特性了。此時，我們就同時選取這5個專長資料行，以滑鼠右鍵點選其中一個資料行的資料行名稱後，即可從展開的快顯功能表中點選［取消資料行樞紐］功能選項。
隨即可以看到剛剛選取的多個專長資料行，立即轉換成［屬性］與［值］這兩個資料行。其中，［值］資料行的內容便是每一位員工的每一項專長，逐列顯示在資料表裡，而［屬性］資料行在此並沒有甚麼用途，我們可以將其刪除。
當然［值］資料行的名稱也並不貼切，我們可以改成名符其實的［專長］資料行，這就是我們所要的結果了，將原本非結構化的資料表，轉換成結構化資料表。基本上這就是一份可以進行摘要統計與分析的RAW DATA了。
【下載此實作範例檔案】
