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

Microsoft Power BI jest doskona

Zobacz także:

• NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w j 149,00 zł, (59,60 zł -60%)
• Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci 139,00 zł, (55,60 zł -60%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 zł, (79,60 zł -60%)
• Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych 199,00 zł, (89,55 zł -55%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zł, (67,05 zł -55%)

Spis treści

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

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