Сбор и структурирование данных о бесплатных знахарках в ЦФО с помощью Excel и Power Query

Сегодня 19 августа 2026 г․ (по формату MM/DD/YYYY – ) актуально обсудить, как с помощью привычных офисных инструментов – Microsoft Excel и надстройки Power Query – собрать и структурировать информацию о бесплатных знахарках, работающих в Центральном федеральном округе (ЦФО)․ В статье мы подробно рассмотрим весь процесс: от выбора источников данных до построения запроса, который можно обновлять одним нажатием․

Почему Excel + Power Query – оптимальный выбор?

• Доступность․ Excel входит в состав почти всех офисных пакетов, а Power Query бесплатен для версий 2010 и новее (включая Office 365)․
• Мощные возможности ETL․ Power Query позволяет получать, преобразовывать и загружать данные из самых разных источников (веб‑страницы, CSV, XML, базы данных и т․д․)․
• Повторяемость․ После создания запроса его можно обновлять одним кликом, получая актуальный список без ручного копирования․
• Прозрачность․ Все шаги transformations отображаются в окне Редактор запросов (Query Editor), что упрощает отладку и обучение․

Эти преимущества особенно полезны, когда нужно собрать разрозненную информацию о знахарях, которая часто публикуется на форумах, в соцсетях, на сайтах муниципальных организаций и в открытых реестрах․

Подготовка: что нам понадобится?

1. Установленный Microsoft Excel (версия 2016 или новее рекомендуется)․
2. Включённая надстройка Power Query (в Excel 2016+ она уже интегрирована как вкладка «Данные» → «Получить и преобразовать»)․
3. Список потенциальных источников данных:
   • Региональные порталы здравоохранения и социальной защиты (например, официальные сайты управлений здравоохранения областей ЦФО)․
   • Форумы и сообщества, посвящённые народной медицине (например, «Знахарки‑бесплатно․рф», группы в ВКонтакте)․
   • Открытые реестры НКО и благотворительных организаций (данные часто публикуются в форматах CSV или XLSX)․
   • Карты Google/Yandex с метками «знахарка», «народный целитель» (можно выгрузить через API или сервисы вроде Export Places)․
4. Базовые знания работы с Power Query: получение данных, преобразование типов, фильтрация, удаление дубликатов, добавление столбцов․

Если вы только начинаете работать с Power Query, полезно ознакомиться с официальным руководством Microsoft («Power Query – что это и как добавить надстройку в таблицы Excel») – в нём описаны основные понятия: запрос (Query), шаг (Step), параметры и типы данных․

Поиск и сбор исходных данных

Формирование списка URL‑ов

Создайте простую таблицу в Excel, где в первом столбце будет Название источника, а во втором – Ссылка (URL)․ Пример:

Сохраните эту таблицу как обычный лист Excel (например, лист Источники)․

Выбор типа импорта

Для веб‑страниц удобно использовать соединитель From Web․ Для CSV‑файлов – From Text/CSV․ Если источник требует авторизации, можно воспользоваться From OData Feed или From Web с указанием заголовков․

Импорт данных в Power Query

Перейдите на вкладку Данные → Получить данные → Из других источников → Из таблицы/диапазона (для листа Источники) или непосредственно Из веба для каждого URL․

Ниже показан типовой процесс для веб‑страницы:

1. Выберите Данные → Получить данные → Из веба․
2. Вставьте URL и нажмите OK․
3. Нажмите Преобразовать данные – откроется редактор запросов․

Повторите эти шаги для каждого источника, создав отдельный запрос (например, Query_Mosreg, Query_Forum, Query_NKO, Query_Yandex)․

Преобразование и объединение данных

Стандартизация столбцов

Каждый запрос обычно содержит разный набор полей․ Нам нужно привести их к общему виду, например:

• ФИО – полное имя знахарки;
• Регион – субъект ЦФО (Москва, Московская область, Тверская область и т․д․);
• Город/Населённый пункт;
• Контактный телефон;
• Электронная почта;
• Источник – откуда взята запись;
• Дата добавления – полезно для отслеживания актуальности․

В редакторе запросов используйте следующие действия:

• Удалить столбцы, которые не нужны (правой кнопкой → Удалить столбцы)․
• Переименовать столбцы (двойной клик по заголовку)․
• Изменить тип данных (например, телефон – Текст, дата – Дата)․
• Добавить пользовательский столбец с постоянным значением источника: = "Управление здравоохранения МО"․

Очистка данных

• Удалить пустые строки (Главная → Удалить строки → Удалить пустые)․
• Удалить дубликаты по ключевым полям (ФИО + Регион)․
• Фильтр по региону: оставить только записи, где поле Регион содержит одно из названий субъектов ЦФО (можно воспользоваться пользовательским столбцом с формулой List․Contains({"Москва","Московская область","Тверская область",․․․}, [Регион]))․
• Разделить столбец адреса (если он приходит как одна строка) на Город и Улица через разделитель запятой․

Объединение запросов

После приведения всех запросов к одинаковой структуре выполните Главная → Добавить запросы → Добавить как новые (опция «Добавить строки к другому запросу»)․ Выберите первый запрос как основной и последовательно добавляйте остальные․ Получится единый запрос All_Healers․

Пример готового скрипта Power Query (M‑код)

Ниже представлен упрощённый M‑скрипт, который иллюстрирует основные шаги․ Вы можете скопировать его в Расширенный редактор (Главная → Расширенный редактор) и адаптировать под свои источники․

let
 // 1․ Исходные ссылки (можно также импортировать из листа Источники)
 Sources = {
 [Name="Мосрег", Url="https://zdrav․mosreg․ru/folk-healers"],
 [Name="Форум", Url="https://forum․znaxarki․ru/central"],
 [Name="НКО CSV", Url="https://data․gov․ru/opendata/7707329150-cko/csv"]
 },

 // 2․ Функция получения данных в зависимости от типа источника
 GetData = (source as record) as table =>
 let
 Source = if Text․EndsWith(source[Url],"․csv") then 
 Csv․Document(Web․Contents(source[Url]),[Delimiter=",", Columns=5, Encoding=1251, QuoteStyle=QuoteStyle․None])
 else  // Приведение к общему набору колонок (пример)
 Renamed = Table․RenameColumns(Source,{{"Column1","ФИО"},{"Column2","Регион"},{"Column3","Город"},{"Column4","Телефон"},{"Column5","Email"}}),
 AddedSource = Table․AddColumn(Renamed, "Источник", each source[Name]),
 AddedDate = Table․AddColumn(AddedSource, "Дата добавления", each DateTime․LocalNow),
 ChangedTypes = Table․TransformColumnTypes(AddedDate,{
 {"ФИО", type text},
 {"Регион", type text},
 {"Город", type text},
 {"Телефон", type text},
 {"Email", type text},
 {"Источник", type text},
 {"Дата добавления", type datetime}
 }),
 Filtered = Table․SelectRows(ChangedTypes, each List․Contains({"Москва","Московская область","Тверская область","Брянская область","Владимирская область","Воронежская область","Ивановская область","Калужская область","Костромская область","Курская область","Липецкая область","Орловская область","Рязанская область","Смоленская область","Тамбовская область","Тульская область","Ярославская область"}, [Регион]))
 in
 Filtered,

 // 3․ Применяем функцию ко всем источникам и объединяем результаты
 AllTables = List․Transform(Sources, each GetData(_)),
 Combined = Table․Combine(AllTables),

 // 4․ Удаляем дубликаты по ФИО+Регион
 Deduped = Table․Distinct(Combined, {"ФИО","Регион"}),

 // 5․ Сортируем для удобства просмотра
 Sorted = Table․Sort(Deduped, {{"ФИО", Order․Ascending}})
in
 Sorted

После применения скрипта нажмите Готово – результат появится на новом листе Excel․ Теперь вы можете:

• Фильтровать по конкретному городу или типу практики (если такой столбец добавлен)․
• Создавать сводные таблицы, подсчитывая количество знахарей по регионам․
• Экспортировать итоговый список в CSV, PDF или отправлять по почте напрямую из Excel․

Обновление данных

Одним из главных преимуществ Power Query – возможность обновлять запрос одним нажатием:

1. Перейдите на лист с результатом․
2. Нажмите правой кнопкой мыши на таблицу → Обновить (или используйте сочетание Ctrl+Alt+F5)․
3. Power Query повторно выполнит все шаги: загрузит свежие данные с веб‑страниц, выполнит очистку и объединение, заменив старую таблицу новой․

Если вы планируете регулярно обновлять список (например, раз в месяц), можно настроить автоматическое обновление при открытии книги через Данные → Запросы и подключения → Свойства → Обновлять при открытии файла․

---

Полезные советы и ограничения

• Правовые аспекты․ Убедитесь, что информация о знахарях распространяется свободно и не нарушает персональные данные․ При работе с контактами телефонов и e‑mail лучше использовать только те данные, которые явно опубликованы в открытых источниках․
• Производительность․ При большом числе источников (десятки и более) время обновления может увеличиться․ Рассмотрите возможность кеширования промежуточных результатов (посредством параметра Web․Contents(․․․, [IsRetry=true, ManualStatusHandling={400}]) ) или загрузки данных в промежуточный файл (например, CSV) и последующего импорта․
• Резервное копирование․ Сохраняйте исходный файл Excel с запросами в отдельной папке и периодически делайте его копию – так вы сможете откатиться к предыдущей версии, если источник изменит структуру․

---

Использование Excel и Power Query для поиска бесплатных знахарок в Центральном федеральном округе – это практичный, прозрачный и масштабируемый способ собрать актуальную информацию из разрозненных онлайн‑источников․ Мы рассмотрели:

1. Почему эти инструменты подходят для задачи․
2. Как подготовить список источников и получить данные через веб‑ и CSV‑соединители․
3. Какие шаги преобразования необходимы для приведения данных к единому формату․
4. Пример готового M‑скрипта, который можно сразу адаптировать под свои нужды․
5. Как обновлять данные и какие нюансы следует учитывать․

Следуя описанной методике, вы получите живой каталог знахарей, который можно использовать для исследований, социальных проектов или просто личного интереса․ Главное – помнить о этичности использования персональных данных и регулярно проверять актуальность источников․

Удачной работы с данными!