Tvorba efektivních sestav v Power BI
Příjem dat a sémantické modely v Microsoft Fabric
Alex Kuntz
Head of Cloud Curriculum, DataCamp
Principy sémantických modelů
- Logická reprezentace dat: Zjednodušuje složitá data pro intuitivní analýzu
Automatické vytvoření: Vytváří se automaticky při vytváření Lakehouse/Warehouse.
Lakehouse:
Warehouse:
Relace v datovém modelu
- Tvorba relací: Propojte odpovídající sloupce pro sjednocení dat z více tabulek.
Kardinalita v relacích
Kardinalita: Určuje, jak data v jedné tabulce souvisí s druhou.
- Jeden k mnoha (1:*) Jeden záznam odpovídá více záznamům v druhé tabulce.
- Jeden k jednomu (1:1) Každý záznam má jedinečnou shodu v obou tabulkách.
- Mnoho k mnoha (*:*) Více záznamů v obou tabulkách navzájem souvisí.
- Jeden k mnoha (1:*) Jeden záznam odpovídá více záznamům v druhé tabulce.
Vizuály v sestavě Power BI
Úvod do DAX
- Jazyk DAX: Vzorcový jazyk pro Power BI
- Vlastní výpočty: Součty, průměry a další
- Složité výpočty: Pracuje napříč více tabulkami
- Použití: Tvorba měr a vypočítaných sloupců
Míry
- Kontext filtru: Počítá se podle filtrů a průřezů sestavy
- Neukládá data: Počítá se jen tehdy, když je potřeba ve vizuálech
- Žádný viditelný sloupec: Výsledky se zobrazují ve vizuálech, ne v tabulkách
Vypočítané sloupce
- Kontext řádku: Počítá se pro každý řádek datového modelu
- Přidává nová pole: Vytváří trvalé nové sloupce v tabulce
- Statické hodnoty: Vypočítají se jednou a jsou přímo viditelné v tabulce
