Power BI में प्रभावी रिपोर्ट बनाना
Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models
Alex Kuntz
Head of Cloud Curriculum, DataCamp
Semantic Models को समझना
- Logical Data Representation: जटिल डेटा को सहज विश्लेषण के लिए सरल बनाता है
Auto-Creation: Lakehouse/Warehouse बनाते समय अपने-आप बनता है.
Lakehouse:
Warehouse:
मॉडल में रिलेशनशिप समझना
- रिलेशनशिप बनाना: कई टेबल्स के डेटा को एकजुट करने के लिए मिलते-जुलते कॉलम्स को जोड़ें.
रिलेशनशिप में Cardinality
Cardinality: बताती है कि एक टेबल का डेटा दूसरी से कैसे संबंधित है.
- One-to-Many (1:*) एक रिकॉर्ड दूसरी टेबल के कई रिकॉर्ड्स से संबंधित होता है.
- One-to-One (1:1) हर रिकॉर्ड का दोनों टेबल्स में एक यूनिक मैच होता है.
- Many-to-Many (*:*) दोनों टेबल्स के कई रिकॉर्ड्स आपस में संबंधित होते हैं.
- One-to-Many (1:*) एक रिकॉर्ड दूसरी टेबल के कई रिकॉर्ड्स से संबंधित होता है.
Power BI रिपोर्ट में विज़ुअल्स
DAX परिचय
- DAX Language: Power BI के लिए फ़ॉर्मूला लैंग्वेज
- Custom Calculations: sums, averages आदि बनाएँ
- Complex Calculations: कई टेबल्स पर काम करता है
- Used for: Measures और Calculated Columns बनाने के लिए
Measures
- Filter Context: रिपोर्ट फ़िल्टर्स और slicers के आधार पर कैलकुलेट होता है
- डेटा स्टोर नहीं करता: सिर्फ visuals में ज़रूरत पर कैलकुलेट होता है
- कोई दृश्य कॉलम नहीं: नतीजे visuals में दिखते हैं, डेटा टेबल्स में नहीं
Calculated Columns
- Row Context: डेटा मॉडल की हर रो के लिए कैलकुलेट होता है
- नए फ़ील्ड जोड़ता है: टेबल में स्थायी नए कॉलम बनाता है
- स्टैटिक वैल्यूज़: एक बार कैलकुलेट होकर सीधे टेबल में दिखती हैं
