Power BI Modelleme: İlişkileri İyileştirme

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Filtre Yayılımı

Filtre Yayılımı

  • İlişkili tablolar arasında verinin akışını kontrol eder
  • Bir tablodaki filtreler ilişkili tabloları otomatik etkiler

İlişkili Tablolarda Filtreleme

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Tek Yönlü vs Çift Yönlü İlişkiler

İlişki yönleri, tablolar arasındaki filtre akışını tanımlar.

  • İlişki Yönleri Türleri

    • Tek yönlü: Filtreler tek yönde akar.

    Bire-Çok, Tek Yönlü İlişki

    • Çift yönlü: Filtreler iki yönde akar.

Bire-Çok, Çift Yönlü İlişki

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Etkin vs Etkin Olmayan İlişki

  • Etkin İlişkiler:

    • Etkin: Varsayılan, raporlarda kullanılır.

    Etkin İlişkiler

  • Etkin Olmayan İlişkiler

    • Etkin olmayan: Belirtilmedikçe kullanılmaz.

    Etkin Olmayan İlişkiler

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Sanal vs Fiziksel İlişkiler

  • Fiziksel İlişkiler:

    • Birincil ve yabancı anahtarlarla tabloları doğrudan bağlayarak oluşturulur.
    • Veri modelinde saklanır.
    • Daha hızlı sorgu performansı sağlar.

  • Sanal İlişkiler:

    • Fiziksel anahtar bağlantısı olmadan DAX işlevleriyle tanımlanır.
    • Yalnızca hesaplamalarda bulunur.
    • Karmaşık analiz için esneklik sunar ancak performansı etkileyebilir.
Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Power BI’da Copilot

  • Copilot: Fabric genelinde tümleşik yapay zekâ asistanı
  • Power BI’da Copilot: Kullanıcı istemlerine göre raporları otomatik oluşturur

Yetenekler:

  • Rapor, taslak, görsel ve veriye yönelik anlatı özetleri üretir.

Sınırlamalar:

  • Görsel düzenlemeler, filtre ekleme, yerleşim ayarları, karmaşık niyetler.

Power BI’da Copilot

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Preparing Video For Download...