ETL процесс (извлечение, трансформация и загрузка данных) в Power BI играет ключевую роль в создании надежной основы для качественного анализа данных и разработки информативных отчетов. Давайте подробно рассмотрим использование ETL в Power BI, уделяя внимание техническим аспектам, представляющим интерес для специалистов. Извлечение данных (Extract) Общее понимание извлечения данных Извлечение данных является первым этапом в процессе.
Читать полностьюPower BI — платформа для бизнес-аналитики от Microsoft, которая позволяет собирать, отображать и анализировать данные из разных источников. Хранение данных в Power BI Power BI использует два основных способа хранения данных: При импорте данные физически копируются из источников (например, из Excel, баз данных SQL Server, веб-API) в хранилища данных Power BI. Это позволяет отрываться от.
Читать полностьюИспользование Python в Power BI Введение: Power BI от Microsoft — это мощный инструмент визуализации данных. Однако до 2021 года интеграция с Python в основном предоставляла возможности для дополнительного анализа и представления данных. Основные возможности: Нововведения 2023 года: Нативная интеграция Python в Power BI Desktop В 2023 году Power BI Desktop представил революционное нововведение —.
Читать полностьюDAX (Data Analysis Expressions) — это язык формул и выражений, предназначенный для работы с данными и создания аналитических вычислений в Power BI, а также в других продуктах Microsoft, таких как Power Pivot и Analysis Services. Хотя DAX по структуре напоминает формулы Excel, он обладает дополнительными функциями, ориентированными на аналитику и обработку данных. Базовый синтаксис DAX.
Читать полностьюОбзор языка Python и его преимуществ: Python — это высокоуровневый язык программирования, который отличается своей простотой и читаемостью. Среди его преимуществ: Эти и многие другие преимущества делают Python одним из самых популярных языков программирования в мире. Мы недавно протестировали возможности ChatGPT-4 и Code Interpreter с акцентом на написание и анализ кода. Вот что мы узнали:.
Читать полностьюВведение Предиктивная аналитика — это не просто инструмент прогнозирования будущего; это комплекс методов и техник, которые позволяют организациям улавливать тонкие закономерности в данных, создавая прочные и точные модели прогнозирования. 1. Основы предиктивной аналитики 1.1 Что такое предиктивная аналитика? Это процесс использования статистических алгоритмов и моделей машинного обучения для идентификации вероятности будущих результатов на основе прошлых.
Читать полностьюВ современной эпохе цифровизации бизнес-процессов инструменты бизнес-аналитики занимают ключевое место в стратегическом планировании и принятии обоснованных решений. Power BI от Microsoft выделяется на фоне конкурентов, таких как традиционный Excel и обновленный Looker Studio (бывший Google Data Studio), благодаря своим продвинутым функциям. Улучшенная визуализация данных в Power BI: В сравнении, Excel и Looker Studio предлагают: Аналитическая.
Читать полностьюСовременное деловое аналитическое решение не может обойтись без мощного инструмента для моделирования данных. Power BI от Microsoft предлагает широкие возможности для этого, однако есть несколько секретов и лучших практик продвинутого моделирования данных, которые могут значительно улучшить производительность и гибкость ваших отчетов. Вот некоторые из них: Использование Star Schema Одним из фундаментальных принципов в моделировании данных.
Читать полностьюPower BI от Microsoft — это интегрированный инструмент бизнес-аналитики, позволяющий собирать данные из разных источников, анализировать их и представлять в виде интерактивных отчетов. 1. Основные элементы интерфейса 2. Подключение к данным 3. Редактирование и очистка данных 4. Введение в DAX DAX (Data Analysis Expressions) — язык формул для создания новых колонок и мер. Некоторые базовые.
Читать полностьюДля многих предпринимателей основной целью является эффективное управление ресурсами и оптимизация процессов. Давайте рассмотрим, как аналитика может помочь в реализации этих задач, и углубимся в конкретные методы и примеры. 1. E-commerce: Детальный анализ данных 2. B2B: Глубокое погружение 3. Популярные методы аналитики 4. Ошибки в аналитике и их примеры Вывод: Для эффективного использования данных в.
Читать полностью