Effektive Berichte in Power BI erstellen
Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric
Alex Kuntz
Head of Cloud Curriculum, DataCamp
Semantische Modelle verstehen
- Logische Datenrepräsentation: Vereinfacht komplexe Daten für intuitive Analysen
Automatische Erstellung: Wird beim Erstellen von Lakehouse/Warehouse automatisch erzeugt.
Lakehouse:
Warehouse:
Beziehungen im Modell verstehen
- Beziehungen aufbauen: Übereinstimmende Spalten verbinden, um Daten aus mehreren Tabellen zu vereinen.
Kardinalität von Beziehungen
Kardinalität: Definiert, wie Daten einer Tabelle zu einer anderen stehen.
- Eins-zu-Viele (1:*) Ein Datensatz steht zu vielen in der anderen Tabelle.
- Eins-zu-Eins (1:1) Jeder Datensatz hat in beiden Tabellen ein eindeutiges Gegenstück.
- Viele-zu-Viele (:) Mehrere Datensätze in beiden Tabellen stehen zueinander.
- Eins-zu-Viele (1:*) Ein Datensatz steht zu vielen in der anderen Tabelle.
Visuals im Power BI-Bericht
Einführung in DAX
- DAX-Sprache: Formelsprache für Power BI
- Eigene Berechnungen: Summen, Mittelwerte u. a. erstellen
- Komplexe Berechnungen: Funktioniert über mehrere Tabellen
- Verwendung: Measures und berechnete Spalten erstellen
Measures
- Filterkontext: Hängt von Berichtsfiltern und Slicern ab
- Speichert keine Daten: Wird nur für Visuals berechnet
- Keine sichtbare Spalte: Ergebnisse erscheinen in Visuals, nicht in Tabellen
Berechnete Spalten
- Zeilenkontext: Für jede Zeile im Datenmodell berechnet
- Neue Felder: Erstellt dauerhafte neue Spalten in der Tabelle
- Statische Werte: Einmal berechnet, direkt in der Tabelle sichtbar
