Numerické transformace v Power Query

Příprava dat v Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Proč je třeba čistit data?

Náklady na nekvalitní data = 3,1 bilionu USD
Pravidlo 1-10-100
- 1 $ za ověření
- 10 $ za vyčištění
- 100 $, pokud nic neděláte

Logo Harvard Business Review

¹ https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year

Bez chybějících hodnot / chyb / odlehlých hodnot
Matematické transformace (v případě potřeby):
- Absolutní hodnota
- Logaritmus (přirozený / o základu 10)
- Násobení / přičtení skalární hodnoty
Data jsou zaokrouhlena na příslušný počet číslic

Datum (a čas) je v Power Query samostatný datový typ
Na sloupec s datem lze aplikovat speciální transformace:
- Extrakce roku, čtvrtletí, měsíce, týdne, dne
- Začátek/konec roku, čtvrtletí, měsíce, týdne
- Výpočet věku
- Ostatní

Snímek obrazovky zobrazující možnost transformace data v Power Query

Příprava dat v Power BI