การปรับแต่งความสัมพันธ์ใน Power BI Modeling

การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

การแพร่กระจายตัวกรอง

การแพร่กระจายตัวกรอง

  • ควบคุมการไหลของข้อมูลระหว่างตารางที่เกี่ยวข้องกัน
  • ตัวกรองจากตารางหนึ่งส่งผลต่อตารางที่เชื่อมโยงโดยอัตโนมัติ

การกรองข้อมูลในตารางที่เกี่ยวข้อง

การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric

ความสัมพันธ์แบบทิศทางเดียวและสองทิศทาง

ทิศทางของความสัมพันธ์กำหนดการไหลของตัวกรองระหว่างตาราง

  • ประเภทของทิศทางความสัมพันธ์

    • แบบทิศทางเดียว: ตัวกรองไหลทางเดียว

    ความสัมพันธ์แบบ One To Many ทิศทางเดียว

    • แบบสองทิศทาง: ตัวกรองไหลทั้งสองทาง

ความสัมพันธ์แบบ One To Many สองทิศทาง

การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric

ความสัมพันธ์แบบ Active และ Inactive

  • ความสัมพันธ์แบบ Active:

    • Active: ค่าเริ่มต้น ใช้งานในรายงาน

    ความสัมพันธ์แบบ Active

  • ความสัมพันธ์แบบ Inactive

    • Inactive: ไม่ถูกใช้งานหากไม่ระบุ

    ความสัมพันธ์แบบ Inactive

การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric

ความสัมพันธ์แบบ Virtual และ Physical

  • ความสัมพันธ์แบบ Physical:

    • สร้างโดยเชื่อมตารางโดยตรงด้วย primary key และ foreign key
    • จัดเก็บอยู่ภายในโมเดลข้อมูล
    • ประสิทธิภาพการคิวรีเร็วกว่า

  • ความสัมพันธ์แบบ Virtual:

    • กำหนดผ่านฟังก์ชัน DAX โดยไม่ต้องเชื่อมคีย์โดยตรง
    • มีอยู่เฉพาะในการคำนวณ
    • ยืดหยุ่นสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน แต่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพ
การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric

Copilot ใน Power BI

  • Copilot: ผู้ช่วย AI ที่รวมอยู่ในสภาพแวดล้อม Fabric
  • Copilot ใน Power BI: สร้างรายงานอัตโนมัติตามคำสั่งของผู้ใช้

ความสามารถ:

  • สร้างรายงาน โครงร่าง วิชวล และสรุปข้อมูลเชิงบรรยาย

ข้อจำกัด:

  • การแก้ไขวิชวล การเพิ่มตัวกรอง การปรับเลย์เอาต์ และความต้องการที่ซับซ้อน

Copilot ใน Power BI

การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric

มาฝึกกันเถอะ!

การนำเข้าข้อมูลและ Semantic Model ด้วย Microsoft Fabric

Preparing Video For Download...