Power BI analizė vyksta trimis etapais: Power Query → Duomenų modelis → DAX.
Duomenys pirmiausia sutvarkomi su Power Query , tada susiejami modelyje ir tik po to naudojami skaičiavimams.
Kas yra duomenų modelis
Duomenų modelis – tai lentelių ir jų ryšių struktūra Power BI aplinkoje.
- Faktų lentelės – skaičiai (pardavimai, transakcijos)
- Dimensijų lentelės – aprašomoji informacija (produktai, klientai, data)
Dažniausiai naudojama struktūra yra Star schema , nes ji leidžia kurti greitus ir aiškius modelius.
Ryšių tipai
- 1:* (vienas prie daugelio) – dažniausias ir rekomenduojamas
- *:* (many-to-many) – naudoti atsargiai
- 1:1 – retas atvejis
Netinkamai pasirinkti ryšiai gali sukelti neteisingus rezultatus ataskaitose.
Filtravimo kryptis
- Single – filtrai keliauja viena kryptimi (rekomenduojama)
- Both – filtrai keliauja abiem kryptimis (naudoti atsargiai)
Filtravimo kryptis tiesiogiai veikia tai, kaip skaičiuoja DAX. Plačiau apie tai: row ir filter context .
Geroji praktika
- naudokite Star schema
- venkite many-to-many ryšių
- naudokite vienkryptį filtravimą
- mažiau lentelių = geresnis modelis
- turėkite kalendoriaus lentelę
Kalendoriaus lentelė būtina, jei planuojate naudoti Time Intelligence .
Kodėl modelis svarbus
Net jei duomenys tvarkingi Power Query etape, blogas modelis gali sugadinti visą analizę.
Teisingas modelis leidžia:
- tiksliai skaičiuoti DAX formules
- kurti aiškias vizualizacijas
- išvengti dvigubų skaičiavimų
DAX formulės visada remiasi modeliu, todėl verta pradėti nuo: įvado į DAX .
Ką skaityti toliau
Išvada
Duomenų modelis yra Power BI pagrindas. Jis nusprendžia, kaip duomenys „kalba” tarpusavyje.
Supratus ryšius ir struktūrą, tampa daug lengviau kurti tikslias ir patikimas ataskaitas.
Power Query atmintinė: automatizuok ataskaitą
Pagrindiniai žingsniai, 5 dažnos klaidos ir kada verta automatizuoti ataskaitą.
- PDF · 2 psl., praktiška
- Be spam'o — tik nauda
