Анализируем данные в Microsoft Power BI, Подготовка к экзамену DA-100, Маслюк Д., 2022

Анализируем данные в Microsoft Power BI, Подготовка к экзамену DA-100, Маслюк Д., 2022.

   В книге рассматриваются все основные темы для подготовки к сертификационному экзамену Microsoft DA-100, посвященному анализу данных при помощи Microsoft Power BI. Материал удобно структурирован: каждая глава охватывает одну тему, в каждом разделе рассматривается конкретный навык. Освещаются вопросы получения данных, их подготовки, преобразования, моделирования и визуализации средствами Power BI Desktop, создания отчетов и дашбордов, углубленного анализа данных и др.
Издание пригодится профессионалам в области бизнес-аналитики, аналитикам данных и специалистам по проектированию и созданию отчетов, желающим проверить или подтвердить свои навыки.




Подготовка данных.
За последние пять лет Microsoft Power BI превратился из новичка в мире бизнес-аналитики в один из самых мощных аналитических инструментов для визуализации данных. Но, перед тем как начать анализировать информацию, мы должны подготовить ее, представить в виде модели и визуализировать. В данной главе мы будем говорить о первом шаге, а именно о подготовке данных, - пройдемся по всем навыкам, необходимым для загрузки данных в программу Power BI Desktop.

Начнем с действий, которые нужно выполнить для подключения к различным источникам данных. После этого подробно поговорим о техниках профилирования данных, которые помогают вам, как бы это сказать, почувствовать информацию. Далее мы перейдем к описанию процесса очистки и преобразования данных при помощи Power Query - во многих проектах, связанных с анализом информации, этот этап занимает непропорционально большое количество времени. В завершение главы посмотрим, как можно отлавливать и исправлять ошибки, возникшие при загрузке.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие от издательства.
Благодарности.
Об авторе.
Введение.
Структура книги.
Подготовка к экзамену.
Сертификация Microsoft.
Сопроводительные файлы.
Список ссылок на источники в сети.
Ошибки, обновления и поддержка.
Оставайтесь на связи.
Глава 1. Подготовка данных.
Навык 1.1. Получение данных из различных источников.
Распознавание источника данных и подключение к нему.
Редактор Power Query.
Зависимости запросов.
Изменение настроек источника данных.
Выбор между использованием общего набора данных и созданием локального.
Выбор режима хранения.
Режим импорта данных.
Режим DirectQuery.
Режим Live Connection.
Составные модели.
Выбор подходящего типа запроса.
Последствия использования режима DirectQuery.
Поиск проблем с производительностью запросов.
Просмотр машинных запросов.
Диагностика запросов.
Добавочное (инкрементное) обновление.
Использование облачного хранилища Microsoft Dataverse.
Применение параметров.
Создание параметров.
Использование параметров.
Редактирование параметров.
Создание функций.
Использование и создание файла PBIDS.
Использование и создание потока данных.
Подключение к набору данных с использованием конечных точек XMLA.
Навык 1.2. Профилирование данных.
Распознавание аномалий в данных.
Оценка структуры данных и извлечение свойств столбцов.
Получение статистических сведений о данных.
Навык 1.3. Очистка, преобразование и загрузка данных.
Поиск проблем с качеством информации и противоречивостью данных и их устранение путем замены значений.
Замена значений.
Удаление строк.
Поиск первопричины ошибки.
Определение и преобразование типов данных столбцов.
Использование локали.
Определение и создание подходящих ключей для объединения.
Ключи для объединения таблиц в Power Query.
Ключи для создания связей.
Применение преобразований к структуре таблиц.
Работа с шагами запроса.
Уменьшение количества строк и столбцов.
Сведение, отмена свертывания и транспонирование.
Добавление столбцов.
Комбинирование запросов.
Добавление.
Объединение.
Соглашение об именовании столбцов и запросов.
Использование расширенного редактора для написания кода на языке M в Power Query.
Строка формул.
Настройка загрузки данных.
Решение проблем с импортом данных.
Заключение.
Мысленный эксперимент.
Ответы.
Глава 2. Моделирование данных.
Навык 2.1. Проектирование модели данных.
Определение таблиц.
Плоская схема.
Схема «звезда».
Схема «снежинка».
Настройка свойств таблиц и столбцов.
Свойства таблиц.
Свойства столбцов.
Определение быстрых мер.
Выравнивание иерархий типа родитель–потомок.
Определение ролевых измерений.
Определение кратности связей и настройка двунаправленной перекрестной фильтрации.
Кратность связей.
Направление кросс-фильтрации.
Оптимизация модели данных.
Режим хранения данных.
Организация связей.
Создание агрегаций.
Настройка кратности связей.
Установка связей типа «многие ко многим».
Прямые связи типа «многие ко многим».
Связи типа «многие ко многим» с использованием таблиц-мостов.
Создание общей таблицы дат.
Создание календаря в Power Query.
Создание календаря при помощи DAX.
Определение приемлемого уровня гранулярности данных.
Навык 2.2. Разработка модели данных.
Установка направления кросс-фильтрации и применение фильтра безопасности.
Создание вычисляемых таблиц.
Клонирование таблиц.
Создание таблицы на основе данных из разных источников.
Предварительный расчет мер для повышения эффективности отчетов.
Создание иерархий.
Создание вычисляемых столбцов.
Применение ролей безопасности на уровне строк.
Создание ролей в Power BI Desktop.
Выбор роли в Power BI Desktop.
Динамическая безопасность на уровне строк.
Настройка инструмента Вопросы и ответы (Q&A).
Обучение визуального элемента Вопросы и ответы.
Синонимы.
Навык 2.3. Создание мер с использованием языка DAX.
Использование языка DAX для написания сложных мер.
Использование функции CALCULATE для манипулирования фильтрами. 
Добавление фильтров.
Удаление фильтров.
Изменение фильтров.
Преобразование контекста.
Логика операций со временем с применением DAX.
Замена числовых столбцов на меры.
Использование базовых статистических функций для обогащения данных.
Создание полуаддитивных мер.
Навык 2.4. Оптимизация производительности модели данных.
Удаление ненужных строк и столбцов.
Удаление ненужных строк.
Удаление ненужных столбцов.
Определение мер, визуальных элементов и связей, негативно влияющих на производительность.
Улучшение ситуации с кратностью столбцов путем изменения типов данных.
Улучшение ситуации с кратностью столбцов при помощи суммирования данных.
Создание и управление агрегациями.
Заключение.
Мысленный эксперимент.
Ответы.
Глава 3. Визуализация данных.
Навык 3.1. Создание отчетов.
Добавление элементов визуализации в отчет.
Выбор подходящего типа элемента визуализации.
Линейчатая диаграмма.
График и диаграмма с областями.
Комбинированная диаграмма.
Ленточная диаграмма.
Каскадная диаграмма.
Воронка.
Точечная диаграмма.
Круговая и кольцевая диаграммы.
Диаграмма дерева.
Карта.
Датчик.
Карточка, многострочная карточка и KPI.
Визуальные элементы с искусственным интеллектом.
Форматирование и настройка визуализаций.
Импортирование пользовательских визуализаций.
AppSource.
Из файла.
Настройка условного форматирования.
Применение срезов и фильтров.
Срезы.
Панель фильтров.
Добавление визуальных элементов R и Python.
Настройка страницы отчета.
Настройка специальных возможностей в отчетах.
Имена страниц, заголовки и метки.
Маркеры.
Альтернативный текст.
Порядок табуляции.
Тема отчета и выбор цвета.
Настройка автоматического обновления страниц.
Фиксированный интервал.
Обнаружение изменений.
Создание отчетов с разбивкой на страницы.
Навык 3.2. Создание дашбордов.
Управление плитками на дашборде.
Настройка мобильного отображения.
Конфигурирование оповещений о данных.
Использование визуального элемента Вопросы и ответы.
Добавление темы дашборда.
Закрепление динамической страницы отчета на дашборде.
Навык 3.3. Повышение удобства использования отчетов.
Настройка закладок.
Создание пользовательских подсказок.
Настройка и конфигурирование взаимодействий между визуальными элементами.
Настройка навигации по отчету.
Применение сортировки.
Синхронизация срезов.
Использование панели Выбор.
Применение детализации и кросс-фильтрации.
Углубление в данные с использованием интерактивных визуальных элементов.
Экспорт данных отчета.
Разработка отчетов для мобильных устройств.
Заключение.
Мысленный эксперимент.
Ответы.
Глава 4. Анализ данных.
Навык 4.1. Повышение эффективности отчетов за счет выделения важных аналитических выводов.
Применение условного форматирования.
Таблицы и матрицы.
Другие визуальные элементы.
Анализ ведущих N элементов.
Фильтр уровня визуализации.
Вопросы и ответы.
DAX.
Исследование статистической сводки.
Добавление результатов краткой аналитики (Quick Insights) на дашборд.
Создание опорных линий с помощью панели Аналитика (Analytics).
Использование оси воспроизведения (Play Axis) и проведение анализа на основе временных рядов.
Персонализация визуальных элементов.
Навык 4.2. Выполнение углубленного анализа.
Определение выбросов в данных.
Группирование данных и разделение на ячейки.
Группирование данных.
Разделение на ячейки.
Использование элемента Ключевые факторы влияния для анализа по измерениям.
Применение дерева декомпозиции для анализа мер.
Применение аналитики ИИ.
Заключение.
Мысленный эксперимент.
Ответы.
Глава 5. Развертывание и поддержка.
Навык 5.1. Управление наборами данных.
Настройка запланированного обновления набора данных.
Доступ к локальным данным.
Настройка запланированного обновления.
Настройка членства в группах безопасности на уровне строк.
Присвоение ролей в службе Power BI.
Просмотр в качестве роли в службе Power BI.
Обеспечение доступа к наборам данных.
Доступ через рабочую область.
Доступ через приложение.
Управлением разрешениями наборов данных.
Анализ влияния.
Настройка инкрементного обновления наборов данных.
Создание параметров RangeStart и RangeEnd.
Фильтрация с использованием созданных параметров.
Определение политики инкрементного обновления.
Свертывание запросов.
Рекомендация и сертификация содержимого в Power BI.
Настройка формата хранения крупных наборов данных.
Навык 5.2. Создание и управление рабочими областями.
Создание и настройка рабочей области.
Рекомендованная стратегия жизненного цикла разработки.
Параметры.
Конвейеры развертывания.
Присвоение ролей рабочей области.
Настройка и публикация приложения рабочей области.
Установка.
Переходы.
Разрешения.
Вид приложения.
Обновление опубликованного приложения.
Отмена публикации приложения.
Публикация, импорт и обновление элементов рабочей области.
Применение меток конфиденциальности к содержимому рабочей области.
Настройка подписок.
Подписка на содержимое.
Управление подписками.
Заключение.
Мысленный эксперимент.
Ответы.
Предметный указатель.

Купить .



Хештеги: #учебник по программированию :: #программирование :: #Маслюк :: #дашборд :: #визуализация