小勤：大海，我们经常要查看国际燃油价格指数的情况，然后跟公司采购油价的情况做对比，有什么好办法吗？
大海：你都是到哪里查看国际燃油价格的？
小勤：这个网站啊，你看，这个图里就有最近一年的油价指数。
大海：那你可以试试用爬虫直接把数据爬下来啊。爬下来后还能直接跟公司数据做对比。
小勤：你说爬虫？我听说过，好像这几年很热门的，但那不是要用python吗？
大海：复杂的要用python，有些简单的不需要，用Power BI就可以了，或者用Excel都可以，因为Excel-2016版里面的【数据】-【获取和转换】功能其实就是Power BI里的【开始】-【外部数据】功能。
小勤：真的？那太好了。赶紧教我啊。
大海：好。我刚才对那个网站分析了一下，bw380过去12个月里每天的油价其实在这个链接里面：http://www.bunkerworld.com/prices/index.graph/bw380/monthyear/12/0，就是那个图背后的数据都在这里。其他类型的油价你把链接里“bw380”那部分替换掉就行了。
小强：啊？完全不懂，一万个懵逼啊！
大海：这个你不懂其实没有关系，你找公司的IT帮你分析出来就行，或者也可以去了解一些基础的网页分析方法。
小强：对，对。那接下来怎么办？
大海：接下来我们就可以用PowerBI或者Excel（Power Query）爬取数据了。操作是一样的。
第一步：连接web数据源
1.1 【获取数据】-【web】
1.2 在弹出的窗口里填上链接，【确定】
1.3 在弹出的窗口中选中Document，点击【编辑】进入“查询编辑器”界面
第二步：逐步查询编辑数据
2.1 展开数据：这种数据一般在table里，见到table就往下点。
2.2 如果有head和body两种，那么数据一般在body的table里。
2.3 继续点击table展开，最后到出现text，这里面就是数据了。
第三步：转换和提取数据
3.1 像这种用大括号“{”包住的数据，一般就是JSON格式。可以通过Power BI的JSON解析器进行分析。选中数据内容所在的地方，【转换】-【分析】-【JSON】。
3.2 这些看起来很乱的内容被转换成一个记录（record）：
3.3 点击Record进去，文本的内容就解析成一个分类清单，其中的数据就在dataProvider的list里面（如果你不知道数据在哪里的话，可以依次点开看看）：
3.4 点击List，展开所有记录：
3.5 转换成表
3.6 展开表格数据
3.7 数据成果
大海：好了，数据都有了。
小勤：好神奇啊。但看起来好像步骤好多啊。
大海：是的，但是实际上熟悉的话很快的，就是点、点、点。多练一下就能掌握了。而且，一旦做好这个，以后就刷新一下数据就行了，一劳永逸啊。
小勤：嗯。这倒是。磨刀不误砍柴功。而且跟其他数据的结合分析也不用再重复做了。
