Độ chi tiết, measure và phân cấp

Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Hiểu về độ chi tiết

  • Độ chi tiết (granularity): dữ liệu được lưu ở cấp nào theo các chiều?
  • Mức chi tiết tối thiểu để truy vấn
  • Xác định độ chi tiết bằng cụm từ "by":
    • Ví dụ: theo khách hàng, theo sản phẩm, theo ngày
    • Ví dụ: theo id, theo mã NAICS$^1$, theo tuổi cơ sở, theo năm

1 NAICS: North American Industry Classification System
Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI

Xử lý độ chi tiết trong Power BI

  • Chuyển sang hạt mịn hơn: không khuyến nghị!
  • Chuyển sang hạt thô hơn: tổng hợp và nhóm
    • Hiệu năng truy vấn tốt hơn với ít hàng hơn
    • Bộ nhớ đệm nhỏ hơn và làm mới nhanh hơn

tổng hợp trong PBI

nhóm theo trong PBI

Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI

Measure

  • Trường hoặc tổ hợp trường có thể tổng hợp hay tính toán
    • Đến trực tiếp từ dữ liệu fact
    • Cũng có thể tính measure mới

measure trong bảng fact

Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI

Tạo measure

  • Giá trị số được tự động chuyển thành measure và tổng hợp bằng tổng

  • Tạo measure của riêng bạn trong Power BI bằng DAX
  • Tạo các phép tính theo mẫu bằng hộp thoại: Quick measures

  • Hữu ích để học cách tạo measure ở mức trung bình phức tạp
Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI

Phân cấp (Hierarchy)

Cho phép người dùng drill-down theo chiều dữ liệu

Phân cấp tự nhiên
  • Cấp của phân cấp tồn tại trong “thế giới thực”
  • Năm -> Tháng -> Ngày
Phân cấp nhân tạo
  • Cấp được tạo để phục vụ truy vấn
  • Năm nhập học -> Màu yêu thích -> Môn thể thao yêu thích
Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI

Ayo berlatih!

Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI

Preparing Video For Download...