Создание эффективных отчётов в Power BI
Приём данных и семантические модели в Microsoft Fabric
Alex Kuntz
Head of Cloud Curriculum, DataCamp
Понимание семантических моделей
- Логическое представление данных: упрощает сложные данные для интуитивного анализа
Автоматическое создание: создаётся автоматически при создании Lakehouse/Warehouse.
Lakehouse:
Warehouse:
Связи в модели
- Создание связей: соединяйте совпадающие столбцы, чтобы объединить данные из нескольких таблиц.
Кратность в связях
Кратность: определяет, как данные одной таблицы соотносятся с данными другой.
- Один-ко-многим (1:*) — одна запись связана со многими записями в другой таблице.
- Один-к-одному (1:1) — каждая запись имеет уникальное соответствие в обеих таблицах.
- Многие-ко-многим (*:*) — несколько записей в обеих таблицах связаны друг с другом.
- Один-ко-многим (1:*) — одна запись связана со многими записями в другой таблице.
Визуализации в отчёте Power BI
Введение в DAX
- Язык DAX: язык формул для Power BI
- Пользовательские вычисления: суммы, средние значения и многое другое
- Сложные вычисления: работают с несколькими таблицами
- Применяется для: создания мер и вычисляемых столбцов
Меры
- Контекст фильтра: вычисляется на основе фильтров отчёта и срезов
- Не хранит данные: вычисляется только при отображении в визуализациях
- Нет видимого столбца: результаты отображаются в визуализациях, а не в таблицах данных
Вычисляемые столбцы
- Контекст строки: вычисляется для каждой строки модели данных
- Добавляет новые поля: создаёт постоянные столбцы в таблице
- Статические значения: вычисляются однократно и отображаются непосредственно в таблице
