ग्रैन्युलैरिटी, मेजर्स, और हाइरार्कीज़

इंटरमीडिएट डेटा मॉडलिंग इन Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Granularity समझना

  • Granularity: डाइमेंशंस के संदर्भ में डेटा किस स्तर पर स्टोर है?
  • क्वेरी करने का न्यूनतम विवरण स्तर
  • "by" स्टेटमेंट से granularity परिभाषित करें:
    • जैसे by customer, by product, by day
    • जैसे by id, by NAICS$^1$ code, by establishment age, by year

1 NAICS: North American Industry Classification System
इंटरमीडिएट डेटा मॉडलिंग इन Power BI

Power BI में granularity संभालना

  • और भी finer grain पर जाना: उचित नहीं!
  • और coarser grain पर जाना: aggregations और grouping
    • कम rows पर बेहतर क्वेरी परफॉर्मेंस
    • छोटा cache और तेज़ refresh time

PBI में aggregating

PBI में grouping by

इंटरमीडिएट डेटा मॉडलिंग इन Power BI

Measures

  • ऐसे fields या उनके कॉम्बिनेशन जिन्हें aggregate या calculate किया जा सकता है
    • सीधे fact data से आते हैं
    • नए measures भी calculate किए जा सकते हैं

fact table में measures

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Measures बनाना

  • न्यूमेरिक वैल्यूज़ ऑटोमेटिकली measures में बदली जाती हैं और sum से aggregate होती हैं

  • Power BI में DAX से अपने measures बनाएँ
  • डायलॉग से खास प्रकार की calculations बनाइए: Quick measures

  • moderately complex measures सीखने के लिए बढ़िया
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Hierarchies

यूज़र्स को data dimensions में drill down करने दें

Natural hierarchies
  • हाइरार्की के levels वास्तव में मौजूद होते हैं
  • Year -> Month -> Day
Artificial hierarchies
  • क्वेरी के लिए levels बनाए जाते हैं
  • Intake year -> Favorite color -> Favorite sport
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अभ्यास करते हैं!

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