Przekształcanie i agregowanie danych

Transformacja danych w Power BI

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

Struktury zbiorów danych

Struktura długa
- Powtarzające się wartości w pierwszej kolumnie
- Zazwyczaj tylko jedna kolumna numeryczna
- Łatwiejsza do przetworzenia przez komputer

Długi zbiór danych zawierający dwie kolumny kategoryczne: Drużyna i Zmienna, oraz jedną kolumnę numeryczną: Wartość.

Struktura szeroka
- Unikalne wartości w pierwszej kolumnie
- Wiele kolumn numerycznych
- Bardziej czytelna dla człowieka

Szeroki zbiór danych zawierający jedną kolumnę kategoryczną: Drużyna, oraz trzy kolumny numeryczne: Punkty, Asysty i Zbiórki.

¹ Dane można reprezentować na różne sposoby, przyjmując różne struktury zbioru

Przekształcanie struktury danych

Dwa zbiory danych: jeden w strukturze długiej i jeden w strukturze szerokiej. Zbiór długi jest połączony ze zbiorem szerokim strzałką z etykietą pivot, a zbiór szeroki ze zbiorem długim strzałką z etykietą unpivot.

Przekształcenie z długiej na szeroką to przestawienie (pivot)
Przekształcenie z szerokiej na długą to cofnięcie przestawienia (unpivot)

Przekształcanie struktury danych

Transpozycja zamienia wiersze w kolumny i kolumny w wiersze

Tabela zawierająca nazwy dni jako pierwszą kolumnę oraz liczbę sprzedanych jednostek w regionach Północ, Południe, Wschód i Zachód jako pozostałe kolumny. Po transpozycji tej tabeli regiony stają się pierwszą kolumną, a liczba sprzedanych jednostek według dnia tygodnia – pozostałymi kolumnami.

Agregowanie z przekształceniem grupowania

Grupowanie zmienia granularność zbioru danych
Po wyborze granularności (grup) stosuje się agregację, np.:
- Suma
- Średnia
- Mediana
- Min / Maks
- Liczba
- Agregacja niestandardowa

Dwie tabele: jedna z niezgrupowanymi dziennymi danymi sprzedaży, druga z sumą i średnią sprzedaży dla każdego tygodnia po zgrupowaniu danych dziennych i agregacji.

Czas na ćwiczenia!

Transformacja danych w Power BI