Modelowanie danych z Power BI dla ekspertów analityki. Jak w pełni wykorzystać możliwości Power BI - ebook
Modelowanie danych z Power BI dla ekspertów analityki. Jak w pełni wykorzystać możliwości Power BI - ebook
Microsoft Power BI zdobył uznanie jako idealne narzędzie do analizy, modelowania i przetwarzania złożonych zbiorów danych. Dzięki niemu można bez trudu tworzyć wyrafinowane modele danych, łączyć dane z różnych źródeł, definiować relacje między nimi, a także je kształtować i zarządzać nimi. W ten sposób uzyskuje się świetną podstawę do przygotowywania raportów oraz zestawów danych na potrzeby analityki biznesowej - a to przekłada się na bardzo konkretne korzyści.
Ta książka jest znakomitym wprowadzeniem do Power BI. Dzięki niej nauczysz się modelowania danych, technik definiowania relacji oraz tworzenia modeli danych. Dowiesz się też, jak prowadzić obliczenia za pomocą funkcji modelowania. Poznasz także podstawy pisania kodu w języku DAX i korzystania z nowych funkcji modelowania danych. Stopniowo przejdziesz do bardziej zaawansowanych rozwiązań, dzięki czemu Twoje modele danych sprawdzą się nawet przy bardzo złożonych zadaniach. Poszczególne zagadnienia zilustrowano praktycznymi przykładami, które pozwolą Ci zrozumieć, jak bardzo przydatne w pokonywaniu wyzwań biznesowych są zoptymalizowane modele danych.
W książce między innymi:
- korzystanie z wirtualnych tabel i funkcji analizy czasowej języka DAX
- tabele wymiarów i tabele faktów oraz ich implementacja w edytorze Power Query
- przygotowywanie danych do budowy schematu gwiazdy
- najlepsze metody przygotowywania i modelowania danych
- różne koncepcje modelowania danych i zmniejszania poziomu złożoności modelu
Optymalny model danych - oto prawdziwa inteligencja biznesowa!
Spis treści
Przedmowa
O autorze
O recenzentach
Wstęp
Część I. Modelowanie danych w Power BI
- Rozdział 1. Wprowadzenie do modelowania danych i Power BI
- Warstwy Power BI
- Warstwa przygotowania danych (Power Query)
- Warstwa modelu danych
- Warstwa wizualizacji danych
- Przepływ danych w Power BI
- Co oznacza modelowanie danych w Power BI?
- Model semantyczny
- Budowanie wydajnych modeli danych w Power BI
- Schemat gwiazdy (modelowanie wymiarów) i schemat płatka śniegu
- Licencje Power BI
- Maksymalny rozmiar pojedynczego zestawu danych
- Przyrostowe ładowanie danych
- Grupy obliczeniowe
- Wspólne zestawy danych
- Przepływ danych w Power BI
- Podejście przyrostowego modelowania danych
- Zbieranie informacji od firmy
- Przygotowanie danych w oparciu o logikę biznesową
- Modelowanie danych
- Testowanie logiki
- Przedstawienie logiki biznesowej za pomocą prostej wizualizacji danych
- Sposób myślenia profesjonalnego modelarza danych
- Podsumowanie
- Warstwy Power BI
- Rozdział 2. Język DAX i modelowanie danych
- Wirtualne tabele
- Tworzenie tabeli obliczeniowej
- Użycie tabel wirtualnych w miarach - część 1.
- Użycie tabel wirtualnych w miarach - część 2.
- Wyświetlanie wyników wirtualnych tabel
- Relacje w wirtualnych tabelach
- Analiza czasowa i modelowanie danych
- Wykrywanie odpowiednich dat w wymiarze daty
- Obliczenia okres po okresie
- Generowanie wymiaru daty za pomocą DAX
- Tworzenie wymiaru czasu za pomocą DAX
- Podsumowanie
- Wirtualne tabele
Część II. Przygotowanie danych w edytorze zapytań
- Rozdział 3. Przygotowanie danych w edytorze Power Query
- Wprowadzenie do języka Power Query M w Power BI
- W Power Query wIeLkOśĆ lItEr Ma ZnAcZeNiE
- Zapytania
- Wyrażenia
- Wartości
- Typy
- Wprowadzenie do edytora Power Query
- Panel Zapytania
- Panel Ustawienia zapytania
- Panel widoku danych
- Pasek stanu
- Edytor zaawansowany
- Wprowadzenie do funkcji Power Query przydatnych modelarzom danych
- Jakość kolumn
- Rozkład kolumn
- Profil kolumny
- Parametry zapytania
- Niestandardowe funkcje
- Funkcje rekurencyjne
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do języka Power Query M w Power BI
- Rozdział 4. Pobieranie danych z różnych źródeł
- Pobieranie danych z popularnych rodzajów źródeł danych
- Folder
- Pliki CSV/TXT/TSV
- Excel
- Zestawy danych Power BI
- Przepływy danych Power BI
- SQL Server
- Usługi SQL Server Analysis Services i Azure Analysis Services
- Wielowymiarowy/tabelaryczny SSAS
- AAS
- Źródło danych OData
- Certyfikaty źródeł danych
- Brązowa
- Srebrna
- Złota/Platynowa
- Tryby połączeń
- Importowanie danych
- DirectQuery
- Połączenie na żywo
- Tryby przechowywania danych
- Przechowywanie zestawów danych
- Podsumowanie
- Pobieranie danych z popularnych rodzajów źródeł danych
- Rozdział 5. Najczęściej stosowane kroki przygotowywania danych
- Zmiana typu danych
- Podział kolumn w oparciu o separator
- Scalanie kolumn
- Dodanie niestandardowej kolumny
- Dodanie kolumny z przykładów
- Powielanie kolumny
- Filtrowanie wierszy
- Grupowanie według
- Dołączanie zapytań
- Scalanie zapytań
- Duplikowanie zapytania i odwoływanie się do niego
- Zamiana wartości
- Wydobywanie liczb z tekstu
- Praca z datą, datą/godziną oraz datą/godziną/strefą czasową
- Podsumowanie
- Rozdział 6. Przygotowanie schematu gwiazdy w edytorze power Query
- Określanie wymiarów i faktów
- Liczba tabel w źródle danych
- Połączenia między tabelami
- Znalezienie najmniejszego poziomu rozdrobnienia daty i godziny
- Definiowanie wymiarów i faktów
- Tworzenie tabel wymiarów
- Geografia
- Zamówienie
- Produkt
- Waluta
- Klient
- Sprzedaż w ujęciu demograficznym
- Data
- Godzina
- Tworzenie wymiarów daty i godziny - Power Query kontra DAX
- Tworzenie tabel faktów
- Podsumowanie
- Określanie wymiarów i faktów
- Rozdział 7. Sprawdzone metody przygotowania danych
- Ważne kwestie przygotowania danych
- Stopniowe ładowanie danych ze źródła danych OData
- Uwzględnianie wielkości liter przez Power Query chroni przed problemami podczas modelowania danych
- Składanie zapytań wpływa na odświeżanie danych
- Porządkowanie zapytań w edytorze zapytań
- Konwersja typu danych
- Zmiana typu danych może wpłynąć na modelowanie
- Dodaj krok zmiany typu, gdy to tylko możliwe
- Staraj się mieć tylko jeden krok zmiany typu danych
- Optymalizacja rozmiaru zapytania
- Usuwanie zbędnych kolumn i wierszy
- Grupowanie według
- Wyłączanie ładowania danych
- Konwencja nazewnictwa
- Podsumowanie
- Ważne kwestie przygotowania danych
Część III. Modelowanie danych
- Rozdział 8. Komponenty modelowania danych
- Modelowanie danych w Power BI Desktop
- Tabele
- Właściwości tabeli
- Tabele polecane
- Tabele obliczeniowe
- Pola
- Typy danych
- Formatowanie niestandardowe
- Kolumny
- Hierarchie
- Miary
- Relacje
- Klucze podstawowe i obce
- Klucze złożone
- Kardynalność relacji
- Filtr propagacji
- Relacje dwukierunkowe
- Podsumowanie
- Rozdział 9. Sprawdzone metody związane ze schematem gwiazdy i z modelowaniem danych
- Praca z relacjami wiele do wielu
- Relacje wiele do wielu z użyciem tabeli pomostowej
- Ukrywanie tabeli pomostowej
- Ostrożność w pracy z relacjami dwukierunkowymi
- Praca z nieaktywnymi relacjami
- Dostęp przez wiele ścieżek filtra
- Wiele bezpośrednich relacji między dwiema tabelami
- Użycie tabel konfiguracyjnych
- Segmentacja
- Formatowanie warunkowe z użyciem miar
- Unikanie kolumn obliczeniowych
- Porządek w modelu danych
- Ukrywanie nieistotnych obiektów
- Tworzenie tabel z miarami
- Stosowanie folderów
- Zmniejszanie rozmiaru modelu przez wyłączenie automatycznej daty i godziny
- Podsumowanie
- Praca z relacjami wiele do wielu
Część IV. Zaawansowane modelowanie danych
- Rozdział 10. Zaawansowane techniki modelowania danych
- Stosowanie agregacji
- Implementacja agregacji dla źródeł danych nieobsługujących trybu DirectQuery
- Implementacja agregacji na poziomie daty
- Implementacja agregacji na poziomie roku i miesiąca
- Używanie funkcji Zarządzanie agregacjami
- Sprawdzanie agregacji
- Odświeżanie przyrostowe
- Konfiguracja odświeżania przyrostowego w Power BI Desktop
- Testowanie odświeżania przyrostowego
- Hierarchie nadrzędny-podrzędny
- Określanie głębokości hierarchii
- Tworzenie poziomów hierarchii
- Implementacja wymiarów odgrywających role
- Stosowanie grup obliczeniowych
- Wymagania
- Terminologia
- Implementacja grup obliczeniowych na potrzeby analityki czasowej
- Testowanie grup obliczeniowych
- Naprawa błędu z formatem
- Funkcje DAX dla grup obliczeniowych
- Podsumowanie
- Stosowanie agregacji
- Rozdział 11. Zabezpieczenia na poziomie wiersza
- Co oznaczają zabezpieczenia na poziomie wiersza w modelowaniu danych?
- Czym RLS nie jest
- Terminologia związana z RLS
- Przypisywanie użytkowników do roli w usłudze Power BI
- Przypisywanie użytkowników do ról na serwerze raportów Power BI
- Proces implementacji zabezpieczeń na poziomie wiersza
- Najpopularniejsze podejścia implementacji RLS
- Implementacja statycznych zabezpieczeń na poziomie wiersza
- Implementacja dynamicznych zabezpieczeń na poziomie wiersza
- Podsumowanie
- Co oznaczają zabezpieczenia na poziomie wiersza w modelowaniu danych?
- Rozdział 12. Dodatkowe możliwości i dostępne funkcje modelowania danych
- Praca z wolno zmieniającymi się wymiarami
- SCD typu 0 (SCD 0)
- SCD typu 1 (SCD 1)
- SCD typu 2 (SCD 2)
- Wprowadzenie do zabezpieczeń na poziomie obiektu
- Wdrażanie OLS
- Testowanie ról
- Przypisywanie członków do ról w usłudze Power BI
- Testowanie ról w usłudze Power BI
- Wprowadzenie do przepływów danych
- Zastosowania przepływów danych
- Terminologia związana z przepływami danych
- Tworzenie przepływów danych
- Wprowadzenie do modeli złożonych
- Nowe pojęcia
- Podsumowanie
- Praca z wolno zmieniającymi się wymiarami
Kategoria: | Informatyka |
Zabezpieczenie: |
Watermark
|
ISBN: | 978-83-283-9452-0 |
Rozmiar pliku: | 39 MB |