Если вы хотите использовать Power BI или Excel для анализа данных, реальные примеры из этой книги позволят вам иначе посмотреть на свои отчеты. С правильно спроектированной моделью данных ответы на все вопросы будут предельно простыми!
Читая эту книгу, вы:
- освоите базовые концепции моделирования данных, включая таблицы, связи и ключи
- познакомитесь с распространенными схемами данных «звезда» и «снежинка» и общими техниками моделирования
- усвоите важность гранулярности
- узнаете, как использовать несколько таблиц фактов (например, продажи и закупки) в единой модели данных
- научитесь производить расчеты с календарем, используя таблицы с датами
- освоите отслеживание исторических атрибутов, таких как адреса покупателей или привязку клиентов к менеджерам
- узнаете, как использовать снимки для подсчета количества товаров в наличии
- научитесь эффективно работать с несколькими валютами одновременно
- приобретете знания для анализа событий с определенной длительностью, включая пересекающиеся интервалы
- сможете определить, какая модель данных лучше отвечает вашей специфике работы.
Author(s): Альберто Феррари, Марко Руссо
Publisher: ДМК Пресс
Year: 2020
Language: Russian
Pages: 288
City: М.
Tags: bi
Оглавление
Предисловие от издательства
Отзывы и пожелания
Список опечаток
Нарушение авторских прав
Рецензия
Введение
Для кого предназначена эта книга?
Как мы представляем себе нашего читателя?
Структура книги
Условные обозначения
Сопутствующий контент
Благодарности
Список опечаток и поддержка
Обратная связь
Оставайтесь с нами
Глава 1. Введение в моделирование данных
Работа с одной таблицей
Введение в модель данных
Введение в схему «звезда»
Понимание важности именования объектов
Заключение
Глава 2. Использование главной/подчиненной таблицы
Введение в модель данных с главной и подчиненной таблицам
Агрегирование мер из главной таблицы
Выравнивание главной и подчиненной таблиц
Заключение
Глава 3. Использование множественных таблиц фактов
Использование денормализованных таблиц фактов
Фильтрация через измерения
Понимание неоднозначности модели данных
Работа с заказами и счетами
Расчет полной суммы по счетам для покупателя
Расчет суммы по счетам, включающим данный заказ от конкретного покупателя
Расчет суммы заказов, включенных в счета
Заключение
Глава 4. Работа с датой и временем
Создание измерения даты и времени
Понятие автоматических измерений времени
Автоматическая группировка дат в Excel
Автоматическая группировка дат в Power BI Desktop
Использование нескольких измерений даты и времени
Обращение с датой и временем
Функции для работы с датой и временем
Работа с финансовыми календарями
Расчет рабочих дней
Учет рабочих дней в рамках одной страны или региона
Учет рабочих дней в разных странах
Работа с особыми периодами года
Работа с непересекающимися периодами
Периоды, связанные с текущим днем
Работа с пересекающимися периодами
Работа с недельными календарями
Заключение
Глава 5. Отслеживание исторических атрибутов
Введение в медленно меняющиеся измерения
Использование медленно меняющихся измерений
Загрузка медленно меняющихся измерений
Исправление гранулярности в измерении
Исправление гранулярности в таблице фактов
Быстро меняющиеся измерения
Выбор оптимальной техники моделирования
Заключение
Глава 6. Использование снимков
Данные, которые нельзя агрегировать по времени
Агрегирование снимков
Понятие производных снимков
Понятие матрицы переходов
Заключение
Глава 7. Анализ интервалов даты и времени
Введение во временные данные
Агрегирование простых интервалов
Интервалы с переходом дат
Моделирование рабочих смен и временных сдвигов
Анализ активных событий
Смешивание разных интервалов
Заключение
Глава 8. Связи «многие ко многим»
Введение в связи «многие ко многим»
Понятие шаблона двунаправленной фильтрации
Понятие неаддитивности
Каскадные связи «многие ко многим»
Временные связи «многие ко многим»
Факторы перераспределения и процентные соотношения
Материализация связей «многие ко многим»
Использование таблицы фактов в качестве моста
Вопросы производительности
Заключение
Глава 9. Работа с разными гранулярностями
Введение в гранулярности
Связи на разных уровнях гранулярности
Анализ данных о бюджетировании
Использование DAX для распространения фильтра
Фильтрация при помощи связей
Скрытие значений на недопустимых уровнях гранулярности
Распределение значений по уровням с большей гранулярностью
Заключение
Глава 10. Сегментация данных в модели
Вычисление связей по нескольким столбцам
Вычисление статической сегментации
Использование динамической сегментации
Понимание потенциала вычисляемых столбцов: ABC анализ
Заключение
Глава 11. Работа с несколькими валютами
Введение в различные сценарии
Несколько валют источника, одна валюта отчета
Одна валюта источника, несколько валют отчета
Несколько валют источника, несколько валют отчета
Заключение
Приложение A. Моделирование данных 101
Таблицы
Типы данных
Связи
Фильтрация и перекрестная фильтрация
Различные типы моделей
Схема «звезда»
Схема «снежинка»
Модели с таблицами-мостами
Меры и аддитивность
Аддитивные меры
Неаддитивные меры
Полуаддитивные меры
Предметный указатель
