Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.

Предыдущая глава        Содержание    Следующая глава

В DAX связи очень важны. Но некоторые связи, как бы это сказать, сложнее, чем другие))

Несколько связей между двумя таблицами

Рассмотрим таблицы Sales и Calendar. Они связаны Calendar[Date] –> Sales[OrderDate]. Файл примера – ch22A_ComplicatedRelationships.xlsx.

Рис. 22.1. Могут ли эти две таблицы иметь более одной связи?

Подробнее »Глава 22. Сложные связи модели данных Power Pivot

Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.

Предыдущая глава       Содержание    Следующая глава

Power BI Desktop включает «под капотом» Power Pivot и Power Query, плюс превосходные средства визуализации. Power BI Desktop можно скачать бесплатно с сайта Microsoft. Power BI Desktop имеет три режима: Отчет, Данные и Модель (рис. 21.1–21.3).

Рис. 21.1. Режим отчета Power BI Desktop; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Глава 21. Power BI Desktop

Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.

Предыдущая глава       Содержание    Следующая глава

Базы данных являются превосходным источником данных. Люди вкладывают усилия в создание баз данных, чтобы данные были чистыми, полными и оптимизированными до того, как они будут использоваться. Если у вас есть DBA (администратор базы данных), любите его, обнимайте, благодарите. А затем попросите очистить и переформатировать данные для ваших целей))

Но за пределами базы данных, реальные данные… грязные. К сожалению, большая часть мира не получает свои данные из баз данных. Большая часть мира по уши в текстовых файлах и файлах Excel. В конце концов, кнопка Экспорт в Excel является 3-й наиболее распространенной кнопкой во всех приложениях BI (после Ok и Cancel, конечно), и эти кнопки производят такие файлы. Реальные данные часто разделяются на множество файлов, когда вы хотели бы анализировать их все вместе. Реальные данные помещаются в столбцы, когда они нужны в строках. Реальные данные хранятся в двумерной таблице, когда вам нужны отдельные таблицы данных и поиска. Эта глава не для тех, кто живет на суше. Если вы живете на земле баз данных, и у вас есть дружественный DBA, перейдите к следующей главе!

Рис. 20.1. Большинство людей, к сожалению, живут за пределами сказочной страны. Они живут в грязном мире реальных данных

Подробнее »Глава 20. Power Query в помощь

Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.

Предыдущая глава       Содержание    Следующая глава

Исследования показывают, что люди воспринимают «сейчас» как три секунды. Что-то, что занимает три секунды или меньше, происходит «сейчас» и что-то, что длится дольше, приводит к ожиданию. Кто-то из Microsoft недавно спросил: «Как вы думаете, как долго пользователи будут ждать, когда они нажмут на срез?». Я ответил: «Это должно быть быстро. Их не волнует, что за этим стоит много данных. Пределы человеческого терпения не соответствуют нашим проблемам объема данных или их сложности». Когда мы готовим интерактивные отчеты или дашборды, мы должны иметь в виду, что скорость взаимодействия имеет решающее значение. Если ожидание превысит три секунды, мы рискуем потерять потребителя. (Интересная статья по теме – Обнимания соблюдают правило 3 секунд.)

Рис. 19.1. На срезах нет фильтров, но ни один игрок в диапазонах 330–339 фунтов и 350 и более фунтов никогда не поймал тачдаун (по крайней мере, не в этом наборе данных); чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Глава 19. Борьба за производительность Power Pivot

Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.

Предыдущая глава       Содержание    Следующая глава

Ваши таблицы данных могут иметь различную структуру:

• В детализированных наборах данных каждая строка содержит относительно немного информации. Высокодисперсные наборы данных, как правило, содержат много коротких строк.
• В менее детализированных наборах данных каждая строка представляет собой «более толстый» фрагмент данных, и поэтому эти наборы данных, как правило, содержат меньше строк.
• Если ваши таблицы данных имеют одинаковую степень детализации, предыдущая глава – это все, что вам нужно. Но если у них разные степени детализации, вам пригодятся идеи, содержащиеся в этой главе.
• В общем случае, чем более дисперсен набор данных, тем более мощной и гибкой может быть ваша модель.

Рис. 18.1. Бюджет продаж, импортированный в модель данных Power Pivot; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Глава 18. Множественные таблицы данных Power Pivot с различной степенью детализации

Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.

Предыдущая глава       Содержание    Следующая глава

До сих пор мы работали только с одной таблицей данных – Продажи [Sales]. Таблицы данных обычно представляют бизнес-процессы, и в этом случае таблица Sales описывает трансакции продаж. Очевидно, что реальный бизнес включает более одного бизнес-процесса, и трансакции собираются в несколько таблиц.

Рис. 17.1. Записи звонков

Подробнее »Глава 17. Множественные таблицы данных Power Pivot