Tabellen (um)formen

Datenmodellierung in Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Datenbanknormalisierung

Eine Reihe logischer Regeln und Prozesse, die bei der Datenmodellierung zu beachten sind.
Organisiert eine Datenbank
Ziele der Normalisierung
- Entfernen überflüssiger Daten
- Ein Design, das die echte Welt gut abbildet.
Tabellen sind in Power BI über Beziehungen miteinander verbunden.

normalization

Datenumformung in Power Query

Power Query bringt einige Funktionen zum Bearbeiten von Daten mit, um ein normalisiertes Datenmodell zu ermöglichen.
Essenzielle Methoden:
1. Spalten teilen
2. Spaltenextraktion
3. Abfragen zusammenführen
4. Abfragen anfügen

Es gibt auch noch weitere Methoden!

1. Spalten teilen

Teilt eine Spalte in mehrere Spalten auf.
Aufteilungskriterien
- Trennzeichen
- Anzahl Zeichen
- Position in einer Zeichenfolge
- Große vs. Kleinschreibung
- Ziffer vs. Nicht-Ziffer

column splitting

2. Spaltenextraktion

Nimmt Spalten aus einer Tabelle und erstellt daraus eine andere Tabelle.
Behalte einen Schlüssel in der ursprünglichen Tabelle, um zu wissen, welche Werte zusammengehören.
Ergebnis: Erhalt einzigartiger Zeilen, Verkleinerung der Gesamtgröße des Datenmodells und Verringerung der Redundanzen.

column extraction

3. Abfragen anfügen

Kombiniert den Inhalt von zwei oder mehr Tabellen in einer einzigen Tabelle.
Ordnet Zeilen anhand von Spaltennamen zu und fügt NULL für fehlende Spalten ein.
Entspricht einer UNION ALL Anweisung in SQL.

query appending

4. Abfragen zusammenführen (merge)

Fügt zwei Tabellen mittels eines Joins zusammen, basierend auf Werten aus einer oder mehreren Spalten.$^1$
Arten von Joins:
- Inner join
- Linker äußerer (left outer) Join
- Right outer join
- Full outer join

query merging and types of joins

¹ Das wird in den Übungen nicht behandelt; schau dir andere DataCamp-Kurse zum Thema Tabellen Joinen an, um mehr darüber zu erfahren.

Lass uns üben!

Datenmodellierung in Power BI

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