Granularità, misure e gerarchie

Data Modeling intermedio in Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Capire la granularità

  • Granularità: a che livello sono salvati i dati rispetto alle dimensioni?
  • Il livello minimo di dettaglio su cui interrogare
  • Definisci la granularità con frasi “per”:
    • Es. per cliente, per prodotto, per giorno
    • Es. per id, per codice NAICS$^1$, per età dell’impresa, per anno

1 NAICS: North American Industry Classification System
Data Modeling intermedio in Power BI

Gestire la granularità in Power BI

  • Andare a un livello più fine: sconsigliato!
  • Andare a un livello più grosso: aggregazioni e raggruppamenti
    • Query più veloci con meno righe
    • Cache più piccole e aggiornamenti più rapidi

aggregating in PBI

grouping by in PBI

Data Modeling intermedio in Power BI

Misure

  • Campi o combinazioni di campi aggregabili o calcolabili
    • Vengono direttamente dai fatti
    • Si possono calcolare nuove misure

measures in a fact table

Data Modeling intermedio in Power BI

Creare misure

  • I valori numerici diventano misure e sono aggregati per somma

  • Crea misure in Power BI con DAX
  • Crea calcoli specifici con una finestra di dialogo: Misure rapide

  • Ottime per imparare a creare misure di media complessità
Data Modeling intermedio in Power BI

Gerarchie

Permetti di fare drill-down nelle dimensioni

Gerarchie naturali
  • I livelli della gerarchia esistono nel “mondo reale”
  • Anno -> Mese -> Giorno
Gerarchie artificiali
  • I livelli sono creati per le query
  • Anno d’iscrizione -> Colore preferito -> Sport preferito
Data Modeling intermedio in Power BI

Passiamo alla pratica!

Data Modeling intermedio in Power BI

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