E-book details

Modelowanie danych przy użyciu Microsoft Power BI

Modelowanie danych przy użyciu Microsoft Power BI

Markus Ehrenmueller-Jensen

Ebook

Samoobsługa i hurtownia danych przedsiębiorstwa z użyciem Power BI

Modelowanie danych to najczęściej pomijana funkcja w Power BI Desktop, ale to właśnie ona wyróżnia Power BI spośród innych narzędzi dostępnych na rynku. Ta praktyczna książka posłuży Ci jako przycisk szybkiego przewijania do przodu dla modelowania danych przy użyciu Power BI, modelu tabelarycznego usług Analysis Services i baz danych SQL. Służy ona jako punkt wyjścia do modelowania danych, a także pomaga odświeżyć wiedzę.

Autor Markus Ehrenmueller-Jensen, założyciel Savory Data, przedstawia podstawowe koncepcje modelu semantycznego Power BI wraz z praktycznymi przykładami w językach DAX, Power Query i T-SQL.

Nauczysz się:

- Normalizować i denormalizować dane

- Stosować najlepsze praktyki dla obliczeń, flag i wskaźników, daty i godziny, wymiarów wielokrotnego stosowania i wymiarów wolnozmiennych

- Pokonywać trudności związane z binningiem, budżetem, modelami zlokalizowanymi, modelami złożonymi czy tabelami zawierającymi pary kluczy i wartości

- Odkrywać i rozwiązywać problemy z wydajnością za pośrednictwem modelu danych

- Pracować z tabelami, relacjami, operacjami na zbiorach, postaciami normalnymi, modelowaniem wymiarowym i procesem ETL

Markus Ehrenmueller-Jensen, założyciel Savory Data, od 1994 r. pracuje jako lider projektów, trener i konsultant w obszarze inżynierii danych, analityki biznesowej i danologii. Jest inżynierem oprogramowania i profesorem w HTL Leonding (wyższa szkoła techniczna), gdzie uczy baz danych i inżynierii projektów. Posiada kilka certyfikatów Microsoft, a także tytuł Microsoft Data Platform MVP.

"Ta książka to wyczerpujący samouczek omawiający temat w języku, który jest łatwy do zrozumienia, a przy tym jest dogłębny, zwięzły i dokładny. Doświadczenie Markusa w zakresie modelowania danych będzie stanowić wartość dla każdego profesjonalisty pracującego z danymi przy użyciu Power BI".

-Paul Turley

Microsoft Data Platform MVP

  • Spis treści
  • Przedmowa
  • Wstęp
    • Podstawy modelowania danych
      • Czym jest model danych?
        • Model danych
          • Podstawowe komponenty
            • Encja
            • Tabele
            • Relacje
            • Klucze główne
            • Klucze zastępcze
            • Klucze obce
            • Kardynalność
          • Łączenie tabel
            • Operatory zbiorowe
            • Złączenia
            • Problemy ze ścieżkami złączeń
            • Diagramy związków encji
          • Opcje modelowania danych
            • Rodzaje tabel
            • Jedna tabela do przechowywania wszystkiego
            • Postaci normalne
            • Modelowanie wymiarowe
            • Poziom szczegółowości
            • Wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie
            • Ralph Kimball i Bill Inmon
            • Data Vault i inne antywzorce
          • Kluczowe wnioski
        • Budowanie modelu danych
          • Normalizowanie
          • Denormalizowanie
          • Obliczenia
          • Flagi i wskaźniki
          • Data i godzina
          • Wymiary wielokrotnego stosowania
          • Wymiary wolnozmienne
            • Typ 0: Zachowaj oryginał
            • Typ 1: Nadpisz
            • Typ 2: Dodaj nowy wiersz
            • Typ 3: Dodaj nowe atrybuty
            • Typ 4: Dodaj miniwymiary
            • Typy 5, 6 i 7
          • Hierarchie
          • Kluczowe wnioski
        • Rzeczywiste przykłady
          • Binning
            • Dodawanie kolumny do tabeli faktów
            • Tworzenie tabeli wyszukiwania
            • Opisywanie zakresów przedziałów
          • Budżet
            • Identyfikowanie poziomu szczegółowości
            • Obsługiwanie tabel faktów o różnej liczności
          • Model wielojęzyczny
          • Tabele par klucz-wartość
          • Połączenie samoobsługi i analizy biznesowej przedsiębiorstwa
          • Kluczowe wnioski
        • Optymalizowanie wydajności
          • Kluczowe wnioski
    • Modelowanie danych w Power BI
      • Poznawanie modelu danych Power BI
        • Model danych
          • Podstawowe pojęcia
            • Tabele i kolumny
            • Relacje
            • Klucze główne
            • Klucze zastępcze
            • Klucze obce
            • Kardynalność
          • Łączenie tabel
            • Operatory zbiorowe
            • Złączenia
            • Problemy ze ścieżkami złączeń
            • Diagramy relacji encji
          • Opcje modelowania danych
            • Typy tabel
            • Jedna tabela do przechowywania wszystkiego
            • Postaci normalne
            • Modelowanie wymiarowe
            • Poziom szczegółowości
            • Wyodrębnianie, przekształcanie, ładowanie
          • Kluczowe wnioski
        • Budowanie modelu danych w Power BI
          • Normalizowanie i denormalizowanie
          • Obliczenia
          • Data i godzina
            • Wyłączanie automatycznej daty/godziny
            • Oznaczanie tabeli dat
          • Wymiary wielokrotnego stosowania
          • Wymiary wolnozmienne
          • Hierarchie
          • Kluczowe wnioski
        • Rzeczywiste przykłady z użyciem Power BI
          • Binning
            • Tabela wyszukiwania
            • Tabela zakresów
          • Budżet
          • Model wielojęzyczny
            • Tabela wymiarów dla dostępnych języków
            • Elementy wizualne
            • Zawartość tekstowa
            • Zawartość numeryczna
            • Metadane modelu danych
            • Interfejs użytkownika w programie Power BI Desktop (wersja tradycyjna)
            • Interfejs użytkownika w programie Power BI Desktop (wersja Windows Store)
            • Interfejs użytkownika w usłudze Power BI
            • Interfejs użytkownika w usłudze Power BI Report Server
          • Tabele par klucz-wartość
          • Łączenie samoobsługi i analizy biznesowej przedsiębiorstwa
          • Kluczowe wnioski
        • Optymalizacja wydajności w modelu danych Power BI
          • Tryb przechowywania
          • Partycjonowanie
          • Wstępne agregowanie
          • Modele złożone
          • Tryb Dual
          • Tabele hybrydowe
          • Kluczowe wnioski
    • Modelowanie danych dla Power BI z pomocą języka DAX
      • Poznawanie modelu danych z punktu widzenia języka DAX
        • Model danych
          • Podstawowe komponenty
            • Tabele
            • Relacje
            • Klucze główne
          • Łączenie zapytań
            • Operatory zbiorowe
            • Złączenia
            • Wyodrębnianie, przekształcanie, ładowanie
          • Kluczowe wnioski
        • Budowanie modelu danych za pomocą języka DAX
          • Normalizowanie
          • Denormalizowanie
          • Obliczenia
            • Proste agregacje dla obliczeń addytywnych
            • Obliczenia pół-addytywne
            • Ponowne tworzenie obliczeń w formie miary DAX
            • Obliczenia analizy czasowej
          • Flagi i wskaźniki
            • Funkcja IF
            • Funkcja SWITCH
            • Funkcja SWITCH TRUE
            • Tabela wyszukiwania
            • Traktowanie wartości pustych
          • Data i godzina
          • Wymiary wielokrotnego stosowania
          • Wymiary wolnozmienne
          • Hierarchie
          • Kluczowe wnioski
        • Rzeczywiste przykłady z użyciem języka DAX
          • Binning
            • Tabela wyszukiwania
            • Tabela zakresów
          • Budżet
          • Model wielojęzyczny
          • Tabele par klucz-wartość
          • Łączenie samoobsługi i analizy biznesowej przedsiębiorstwa
          • Kluczowe wnioski
        • Optymalizowanie wydajności za pomocą języka DAX
          • Tryb przechowywania
          • Wstępne agregowanie
          • Miary świadome agregacji
          • Kluczowe wnioski
    • Modelowanie danych dla Power BI za pomocą Power Query
      • Poznawanie modelu danych z punktu widzenia Power Query
        • Model danych
          • Podstawowe komponenty
            • Tabele i zapytania
            • Relacje
            • Klucze główne
            • Klucze zastępcze
          • Łączenie zapytań
            • Operatory zbiorowe
            • Złączenia
            • Zależności zapytań
            • Rodzaje zapytań
            • Wyodrębnianie, przekształcanie, ładowanie
          • Kluczowe wnioski
        • Budowanie modelu danych za pomocą Power Query i M
          • Normalizowanie
            • Jakość kolumn
            • Rozkład kolumn
            • Profil kolumny
            • Identyfikowanie kolumn do znormalizowania
            • Tworzenie zapytania dla każdego wymiaru
            • Tworzenie jednego wspólnego zapytania wymiarów
          • Denormalizowanie
          • Obliczenia
          • Flagi i wskaźniki
          • Data i godzina
          • Wymiary wielokrotnego stosowania
          • Wymiary wolnozmienne
          • Hierarchie
          • Kluczowe wnioski
        • Rzeczywiste przykłady z użyciem Power Query i M
          • Binning
            • Ręczne tworzenie tabeli przedziałów
            • Tworzenie tabeli przedziałów na podstawie faktów
            • Tworzenie tabeli przedziałów w języku M
            • Tworzenie tabeli zakresów przedziałów w języku M
          • Budżet
          • Model wielojęzyczny
          • Tabele par klucz-wartość
            • Korzystanie z GUI
            • Korzystanie z kodu M
            • Pisanie funkcji w języku M
          • Łączenie samoobsługi i analizy biznesowej przedsiębiorstwa
          • Kluczowe wnioski
        • Optymalizacja wydajności modelu danych za pomocą Power Query
          • Tryb przechowywania
          • Partycjonowanie
          • Wstępne agregowanie
          • Kluczowe wnioski
    • Modelowanie danych dla Power BI za pomocą SQL
      • Poznawanie relacyjnego modelu danych
        • Model danych
          • Podstawowe komponenty
            • Tabele
            • Relacje
            • Klucze główne
            • Klucze zastępcze
            • Klucze obce
          • Łączenie zapytań
            • Operatory zbiorowe
            • Złączenia
            • Problemy ze ścieżkami złączeń
            • Diagramy relacji encji
            • Wyodrębnianie, przekształcanie, ładowanie
          • Kluczowe wnioski
        • Budowanie modelu danych przy użyciu języka SQL
          • Normalizowanie
            • Utrwalanie w postaci tabeli
            • Tworzenie widoku
            • Tworzenie funkcji
            • Tworzenie procedury
            • Tworzenie wymiaru filtru
          • Denormalizowanie
          • Obliczenia
          • Flagi i wskaźniki
          • Data i godzina
          • Wymiary wielokrotnego stosowania
          • Wymiary wolnozmienne
            • Typ 0: Zachowaj oryginał
            • Typ 1: Nadpisz
            • Typ 2: Dodawanie nowego wiersza
          • Hierarchie
          • Kluczowe wnioski
        • Rzeczywiste przykłady z użyciem SQL
          • Binning
            • Tworzenie tabeli wyszukiwania na podstawie faktów
            • Generowanie tabeli wyszukiwania
            • Tabela zakresów
          • Budżet
          • Model wielojęzyczny
          • Tabela par klucz-wartość
          • Łączenie samoobsługi i analizy biznesowej przedsiębiorstwa
          • Kluczowe wnioski
        • Optymalizacja wydajności modelu danych za pomocą SQL
          • Tryby przechowywania
            • Tabela
            • Indeks
            • Kompresja
            • Widok
            • Funkcja
            • Procedura składowana
          • Partycjonowanie
          • Wstępne agregowanie
          • Kluczowe wnioski
  • Epilog
  • Indeks
  • O autorze
  • Polecamy także
  • Title: Modelowanie danych przy użyciu Microsoft Power BI
  • Author: Markus Ehrenmueller-Jensen
  • ISBN: 9788375415698, 9788375415698
  • Date of issue: 2025-04-22
  • Format: Ebook
  • Item ID: e_4dsc
  • Publisher: Promise