DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu - ebook

DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu

Microsoft Power BI jest doskonałym narzędziem do profesjonalnej analizy danych. Jeśli jednak chcesz uzyskać za jego pomocą naprawdę spektakularne efekty, musisz się biegle posługiwać językiem DAX (Data Analysis Expressions). Pozwala on na wykonywanie zaawansowanych obliczeń i zapytań dotyczących danych w powiązanych tabelach i kolumnach w tabelarycznych modelach danych.

To książka przeznaczona dla analityków biznesowych, którzy już poznali język DAX, chcą jednak skorzystać z pełnego potencjału formuł tego języka i modeli Power BI, by tworzyć wydajne i zaawansowane analizy danych. Opisano w niej zasady analizy biznesowej i reguły projektowania dobrych modeli. Zaprezentowano też praktyczne przykłady użycia języka DAX w rzeczywistych sytuacjach biznesowych. Pokazano niuanse pracy z modelami Power BI, a także z funkcjami DAX, filtrami i miarami. Nie zabrakło bardzo przydatnych wskazówek dotyczących błędów popełnianych często podczas tworzenia zaawansowanych agregacji danych. Do książki zostały dołączone materiały do pobrania (pliki PBIX), które ułatwią pełne zrozumienie prezentowanych treści i ich stosowanie we własnej praktyce zawodowej.

Najciekawsze zagadnienia:

• koncepcje modelowania danych i struktur
• modele Power BI a modele systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych
• bezpieczne poziomy agregacji, atrybuty i hierarchie
• koncepcja kontekstu i jej stosowanie
• standardowa analiza czasowa
• inteligentna ocena inwestycji za pomocą finansowych funkcji DAX

Poznaj prawdziwy potencjał języka DAX w analizie danych!

O autorach

O recenzencie

Wstęp

Część I. Wprowadzenie

• Rozdział 1. Język DAX w analizie biznesowej
  • Model pięciowarstwowy w analizie biznesowej
  • Analiza biznesowa w dużych przedsiębiorstwach i z perspektywy użytkownika końcowego
  • Gdzie pasuje DAX i gdzie go znaleźć?
    • Excel
    • Power BI
    • SQL Server Analysis Services
    • Azure Analysis Services
  • Narzędzia do budowy modeli i pracy z DAX
  • Wizualizacje i interaktywne raporty z użyciem DAX
  • Podejście do tworzenia rozwiązania
    • Przyspieszanie pracy nad rozwiązaniem BI dzięki modelom Power BI
  • Cykl transformacji cyfrowej
  • Podsumowanie
• Rozdział 2. Projektowanie modelu
  • Kolumnowy magazyn danych
    • Relacyjne bazy danych
    • Kolumnowe bazy danych
  • Typy danych i kodowanie
  • Relacje
    • Dane w Excelu
    • Dane w relacyjnej bazie danych
    • Relacyjny model Power BI
    • Właściwości relacji
    • Kardynalność
  • Projekt efektywnego modelu
    • Schemat gwiazdy i płatka śniegu
    • Problem schematu gwiazdy
    • Zasady systemu RDBMS, których należy unikać w modelach Power BI
  • Uwarunkowania związane z pamięcią i wydajnością
  • Podsumowanie
• Rozdział 3. Zastosowanie języka DAX
  • Kolumny obliczeniowe
  • Tabele obliczeniowe
  • Miary
  • Filtry zabezpieczeń
  • Zapytania DAX
  • Tabele dat
    • Tworzenie tabeli dat
  • Sprawdzone metody pracy z DAX
    • Przede wszystkim miary DAX
    • Tworzenie miar jawnych
    • Miary bazowe jako elementy składowe
    • Ukrywanie elementów modelu
    • Nie mieszaj danych i miar - zamiast tego używaj tabel miar
    • Rodzaje tabel
  • Podsumowanie
• Rozdział 4. Kontekst i filtrowanie
  • Model Power BI
  • Wprowadzenie do kontekstu DAX
    • Kontekst wiersza
    • Kontekst zapytania
    • Kontekst filtra
    • Wykrywanie filtrów
    • Porównanie kontekstów zapytania i filtra z kontekstem wiersza
  • Filtrowanie DAX - zastosowanie funkcji CALCULATE
    • Krok 1. Ustawienie kontekstu filtra
    • Krok 2. Usuwanie istniejących filtrów
    • Krok 3. Dodawanie nowych filtrów
    • Krok 4. Wykonywanie obliczenia
    • Usuwanie filtrów za pomocą funkcji ALL
  • Analiza czasowa
  • Zmiana działania relacji
  • Funkcje tablicowe w DAX
    • Agregacje tabeli
    • Zastosowanie tabel wirtualnych
    • Kontekst w funkcjach tablicowych
    • Wydajność a funkcje tablicowe
  • Filtrowanie za pomocą funkcji tablicowych
    • Zastosowanie funkcji CALCULATETABLE
    • Filtry i tabele
    • Zastosowanie TREATAS
  • Zmienne w języku DAX
  • Podsumowanie

Część II. Praktyczne zastosowania DAX

• Rozdział 5. Bezpieczeństwo z DAX
  • Wprowadzenie do zabezpieczeń na poziomie wiersza (RLS)
    • Role
    • Dynamiczne zabezpieczenia na poziomie wiersza
    • Modelowanie a zabezpieczenia na poziomie wiersza
    • Testowanie ról
    • Testowanie raportów przy połączeniu na żywo
  • Zabezpieczanie hierarchii za pomocą funkcji PATH
    • Tabele hierarchiczne
    • Wprowadzenie do funkcji PATH
    • Zastosowanie funkcji PATH w zabezpieczeniach na poziomie wiersza
    • Zaawansowane poruszanie się po ścieżce w zabezpieczeniach na poziomie wiersza
  • Zabezpieczanie atrybutów
    • Przypadek użycia zabezpieczeń atrybutów
    • Zabezpieczenia na poziomie obiektu i jego ograniczenia
    • Dynamiczne zabezpieczanie atrybutów - wprowadzenie do zabezpieczeń na poziomie wartości
  • Zabezpieczanie poziomów agregacji
    • Miary nie mogą być zabezpieczane, ale tabele faktów tak
    • Ograniczanie poziomu szczegółowości tabeli faktów
    • Zabezpieczanie poziomów agregacji za pomocą modeli złożonych
    • Połączenie zabezpieczeń agregacji z zabezpieczeniami na poziomie wiersza
    • Zabezpieczanie poziomu agregacji jako atrybutu
  • Podsumowanie
• Rozdział 6. Dynamicznie zmieniające się wizualizacje
  • Uzasadnienie biznesowe projektu
  • Dynamiczne miary
    • Podstawowe miary KPI
    • Tworzenie tabeli pomocniczej
    • Tworzenie dynamicznej miary DAX
    • Jednoczesny wybór obliczenia i kolumn dat
  • Dynamiczne etykiety
    • Ogólny zarys rozwiązania
    • Tworzenie tabeli pomocniczej
    • Tworzenie miary DAX przy użyciu etykiet dynamicznych
  • Łączenie etykiet dynamicznych z obliczeniami dynamicznymi
  • Podsumowanie
• Rozdział 7. Kalendarze alternatywne
  • Kalendarz tygodniowy a gregoriański
    • Czym jest kalendarz tygodniowy?
    • Numer tygodnia
    • Okresy
    • Kwartały
    • Lata
  • Tworzenie tabeli kalendarza tygodniowego
    • Ustawienie dat
    • Ustalenie poprawnej daty początkowej
    • Ustalenie poprawnej daty końcowej
    • Dodawanie kolumn do tabeli dat
  • Analiza czasowa z kalendarzami tygodniowymi
    • Model Power BI
    • Obliczanie sprzedaży od początku roku do wybranego dnia
    • Obliczanie wzrostu sprzedaży
    • Przesuwanie średniej o tydzień w ramach roku obrachunkowego
  • Aktualizowanie raportu
    • Tabela do wyboru dat
    • Tworzenie opcji wyboru
    • Używanie tabeli do wyboru dat w miarach
  • Podsumowanie
• Rozdział 8. Praca z AutoExist
  • Model Power BI
  • Jak Power BI wizualizuje dane wyjściowe z modelu
    • Filtry wizualne a kontekst
    • Jak miary zmieniają działanie wizualizacji
    • Zapytanie DAX a wizualizacja
  • Czym jest i co robi AutoExist
    • Stosowanie wielu filtrów w wizualizacji
    • Jak AutoExist optymalizuje obliczenia DAX
  • Przykład: przypadek brakujących dni roboczych
    • Uzasadnienie biznesowe
    • Budowa modelu
    • Analiza wpływów z zamówienia
    • Rozszerzenie tabeli Calendar
    • Analiza według dni roboczych
    • Gdzie się podział mój dzień roboczy?
  • Rozwiązanie problemu brakującego dnia roboczego
    • Przyczyna problemu
    • Zmiana budowy modelu, by obejść AutoExist
    • Zawsze bierz pod uwagę kontekst
    • Naprawa obliczenia dnia roboczego
  • Optymalizacja wydajności raportu za pomocą AutoExist
    • Poziom szczegółowości w tabeli faktów
    • Filtrowanie wielu tabel faktów
    • Optymalizacja budowy modelu
    • Optymalizacja wizualizacji
  • Podsumowanie
• Rozdział 9. Interesy między różnymi oddziałami jednej firmy
  • Modelowanie procesu sprzedaży QuantoBikes
    • Proces sprzedaży
    • Budowa modelu
  • Interesy między oddziałami
    • Widok z oddziałami a widok skonsolidowany
    • Dopasowywanie wewnętrznych sprzedaży i zakupów
    • Wizualizacja interesów wewnątrz firmy
  • Przyszła sprzedaż
    • Jednorazowe zamówienia sprzedaży
    • Długoterminowe zamówienia sprzedaży
    • Testowanie złożonych obliczeń
  • Podsumowanie
• Rozdział 10. Odkrywanie przyszłości - prognozowanie i przyszłe wartości
  • Obliczenia finansowe
    • Bieżąca wartość i bieżąca wartość netto
    • Wewnętrzna stopa zwrotu
  • Funkcje finansowe DAX
  • Uzasadnienie biznesowe i model
    • Tworzenie zmiennych stóp i wskaźników
  • Obliczanie przyszłej wartości (FV)
    • Początkowy wkład i wartość rezydualna
    • Nieregularne przepływy pieniężne
    • Powtarzające się przepływy pieniężne
    • Dodatnie i ujemne przepływy pieniężne
  • Obliczanie bieżącej wartości netto (NPV)
  • Obliczanie wewnętrznej stopy zwrotu (IRR)
  • Obliczanie czynszu pokrywającego koszty
    • Aproksymacja czynszu pokrywającego koszty
    • Optymalizacja aproksymacji
  • Podsumowanie
• Rozdział 11. Analiza zapasów
  • Modelowanie danych związanych ze stanem
    • Poziom szczegółowości zapasów
  • Podstawowe obliczenia zapasów
    • Docelowe poziomy zapasów
  • Prognozowanie stanów zapasów
    • Dwa typy prognozowania
    • Obliczanie zapasów pozostających długi czas na półkach
    • Praca z docelowymi poziomami zapasów opartymi na prognozach
    • Zastosowanie regresji liniowej w ekstrapolacji zapasów
  • Podsumowanie
• Rozdział 12. Planowanie składu osobowego
  • Model Power BI
  • Obliczanie sprzedaży
    • Optymalizacja obliczania sprzedaży
  • Obliczanie wymaganych etatów
    • Wartości całkowite
    • Optymalizacja obliczania liczby etatów
  • Optymalizacja modelu Power BI
  • Poziomy agregacji
  • Podsumowanie