การแปลงข้อมูลตัวเลขใน Power Query
การเตรียมข้อมูลใน Power BI
Maarten Van den Broeck
Content Developer at DataCamp
ทำไมต้องทำความสะอาดข้อมูล?
ต้นทุนของข้อมูลที่ไม่ดี = $3.1 ล้านล้าน
กฎ 1-10-100
$1 เพื่อตรวจสอบ
$10 เพื่อแก้ไข
$100 หากไม่ดำเนินการใดๆ
1
https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year
ข้อมูลตัวเลขที่สะอาดคืออะไร?
ปราศจากค่าที่หายไป / ข้อผิดพลาด / ค่าผิดปกติ
มีการแปลงทางคณิตศาสตร์ (ถ้าจำเป็น):
ค่าสัมบูรณ์
ลอการิทึม (ฐาน e / ฐาน 10)
การคูณหรือบวกด้วยค่าคงที่
ข้อมูลถูกปัดเศษให้เหมาะสม
การจัดการคอลัมน์วันที่
วันที่ (และเวลา) ถือเป็นประเภทข้อมูลแยกต่างหากใน Power Query
คอลัมน์วันที่สามารถใช้การแปลงพิเศษได้:
ดึงปี ไตรมาส เดือน สัปดาห์ วัน
ต้น/ปลายของปี ไตรมาส เดือน สัปดาห์
ดึงอายุ
อื่นๆ
มาฝึกกันเถอะ!
การเตรียมข้อมูลใน Power BI
Preparing Video For Download...