Power Query'de sayısal dönüşümler

Power BI’de Veri Hazırlama

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Neden veriyi temizlemelisiniz?

  • Kötü verinin maliyeti = 3,1 trilyon $
  • 1-10-100 kuralı
    • Doğrulama: 1 $
    • Temizleme: 10 $
    • Hiçbir şey yapmama: 100 $

Harvard Business Review logosu

1 https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year
Power BI’de Veri Hazırlama

Temiz sayısal veri nedir?

  • Eksik değerler / hatalar / aykırılardan arındırılmış
  • Gerekirse matematiksel dönüşümler uygulanmış:
    • Mutlak değer
    • Logaritma (Doğal / Taban 10)
    • Skaler ile çarpma / skaler ekleme
  • Uygun basamak sayısına yuvarlanmış
Power BI’de Veri Hazırlama

Tarih sütunları üzerine

  • Tarih (ve saat) Power Query'de ayrı bir veri türüdür
  • Tarih sütununa özel dönüşümler uygulanabilir:
    • Yıl, çeyrek, ay, hafta, gün çıkarma
    • Yılın/çeyreğin/ayın/haftanın başlangıcı/sonu
    • Yaş çıkarma
    • Diğer

Power Query'de tarih dönüştürme seçeneğini gösteren ekran görüntüsü

Power BI’de Veri Hazırlama

Hadi pratik yapalım!

Power BI’de Veri Hazırlama

Preparing Video For Download...