Моделирование данных в Power BI

Средний уровень
Аналитик данных
Power BI

Успешная работа в Power BI начинается с правильной модели данных. Из этого модуля вы узнаете, как спроектировать интуитивно понятную, высокопроизводительную и простую в обслуживании модель данных. Вы научитесь использовать язык DAX для создания мер. С помощью этих мер вы сможете создавать разнообразные аналитические решения. Кроме того, вы узнаете, как повысить производительность с помощью задач получения данных Power Query.

Эта схема обучения поможет вам подготовиться к сертификации Microsoft Certified: Data Analyst Associate.

Предварительные требования

Нет

Модули, включенные в эту схему обучения

В Power BI сложная модель данных создается довольно просто. Если ваши данные поступают из нескольких транзакционных систем, то у вас могут быть десятки таблиц, с которыми придется работать, чтобы ознакомиться с этими данными. Создание хорошей модели данных позволяет устранить эту неразбериху. Схема типа "звезда" — это один из способов упрощения модели данных, и в данном модуле вы познакомитесь с терминологией и узнаете, как реализовать эту схему. Вы также узнаете, почему выбор правильной степени детализации данных так важен для производительности и удобства использования ваших отчетов Power BI. Наконец, вы узнаете о том, как можно улучшать производительность с помощью моделей данных Power BI.

Data Analysis Expressions (DAX) — это язык программирования, используемый в Microsoft Power BI для создания вычисляемых столбцов, мер и настраиваемых таблиц. Он представляет собой коллекцию функций, операторов и констант, которые можно использовать в формуле или выражении для вычисления и возврата одного или нескольких значений. DAX можно использовать для выполнения вычислений и решения ряда задач анализа данных, что может помочь в создании новой информации на основе уже имеющихся в модели данных.

Оптимизация производительности, также называемая настройкой производительности, включает внесение изменений в текущее состояние модели данных, чтобы она выполнялась более эффективно. По сути, когда модель данных оптимизирована, она работает лучше.