Преобразование и агрегирование данных

Преобразование данных в Power BI

Khaled Choucri

Strategic Analyst - Trilogy

Форматы наборов данных

Длинный формат данных
- Повторяющиеся значения в первом столбце
- Как правило, только один числовой столбец
- Удобнее для машинной обработки

Набор данных в длинном формате с двумя категориальными столбцами: Team и Variable, и одним числовым столбцом: Value.

Широкий формат данных
- Уникальные значения в первом столбце
- Несколько числовых столбцов
- Удобнее для восприятия человеком

Набор данных в широком формате с одним категориальным столбцом: Team, и тремя числовыми столбцами: Points, Assists и Rebounds.

¹ Данные можно представлять по-разному в зависимости от формата набора данных

Преобразование формата данных

Два набора данных: один в длинном формате, другой — в широком. Длинный связан с широким стрелкой с подписью pivot, а широкий с длинным — стрелкой с подписью unpivot.

Для преобразования из длинного формата в широкий используется pivot
Для преобразования из широкого в длинный используется unpivot

Преобразование формата данных

Транспонирование меняет строки и столбцы местами

Таблица с названиями дней недели в первом столбце и данными о продажах по регионам: Север, Юг, Восток и Запад. После транспонирования регионы становятся первым столбцом, а продажи по дням недели — остальными столбцами.

Агрегирование с группировкой

Группировка изменяет детализацию набора данных
После выбора уровня детализации (групп) применяется агрегирование, например:
- Сумма
- Среднее
- Медиана
- Мин / Макс
- Количество
- Пользовательская агрегация

Две таблицы: одна с ежедневными данными о продажах без группировки, другая — с суммарными и средними продажами по неделям после группировки и агрегирования.

Давайте потренируемся!

Преобразование данных в Power BI