Möchten Sie wissen, wie Power Query- und Data Analysis Expression-Tools die Effizienz der Datenanalyse in Power BI verbessern, von der Bereinigung von Datensätzen bis zur Datenaggregation? Mehr lesen!
Was ist Power Query und seine Verbindung mit Data Analysis Expression (DAX)?
Heutzutage verwenden Datenanalysten zahlreiche Tools und Software, um den Datensatz zu analysieren und auf der Grundlage der Schlussfolgerungen Annahmen zu treffen. Power Query und Data Analysis Expression sind die am häufigsten verwendeten Tools.
Beide Tools haben den Analysten aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und hohen Genauigkeit erhebliche Vorteile gebracht. Meistens verwenden Analysten diese Tools dank Power BI, einer Anwendung, mit der Analysten ihre Datensätze speichern, statistische Tests durchführen und Annahmen treffen können.
Mit Power Query können Benutzer mehrere Bearbeitungen an Datensätzen und ihren Tabellen vornehmen. Also, Power BI erstellt eine Tabelle basierend auf einer anderen Tabelle Es ist nützlich geworden, um Datensätze zu bereinigen und neue Tests durchzuführen.
Mit anderen Worten: Es kann vorkommen, dass ein Analyst bestimmte Tests ohne Ausreißer im Datensatz ausführen möchte, das Original jedoch nicht entfernen möchte. Um dies zu erreichen, können Analysten neue Tabellen auf der Grundlage vorhandener Tabellen erstellen und Ausreißer bereinigen, um genaue Ergebnisse zu erhalten.
Andererseits verwendet Power BI Datenanalyseausdrücke, auch bekannt als DAX, die es Analysten ermöglichen, ihre Daten zu aggregieren und Berechnungen durchzuführen. Allerdings erfordert die Verwendung von DAX das Sortieren von Datensätzen in Tabellen, was die Kombination von Power Query und DAX vorteilhaft macht.
Was ist Data Analysis Expression (DAX)?
Data Analysis Expression ist eine Programmiersprache, die viele bei der Verwendung von Power BI verwenden. Kennen Sie den Ausdruck der Datenanalyse. Menschen können ihre Daten effizienter und klarer verstehen und analysieren.
Mit anderen Worten: Durch die Verwendung der Programmiersprache Data Analysis Expression können Benutzer verschiedene Datenmodelle besser verstehen, zusätzliche Berechnungen an den Daten durchführen, verschiedene Arten von Berechnungen erhalten und bessere Schlussfolgerungen ziehen.
Die Verwendung dieser Programmiersprache bietet jedoch auch andere Vorteile. Beispielsweise bieten nicht viele Datenprogrammiersprachen Benutzern die Flexibilität, mit ihrem Tool benutzerdefinierte Berechnungen durchzuführen. Daher können Analysten durch die Verwendung von DAX verschiedene Arten von Berechnungen erstellen, die auf sie zugeschnitten sind.
Andererseits können Benutzer mit DAX zeitbasierte Berechnungen durchführen. Um mehr Informationen bereitzustellen, ermöglicht DAX die Verwendung zeitbasierter Datenreihen, eine relativ ungewöhnliche Funktion in vielen Datenprogrammiersprachen.
Darüber hinaus nutzen viele Unternehmen mittlerweile Data Analysis Expression (DAX) für die Datenanalyse und nutzen dabei die Integration eines Geschäftslogikkonzepts in die Programmiersprache. Mit anderen Worten: Viele Unternehmen nutzen DAX, um ihre Verkäufe, Marketingkampagnen, Gewinne, Konversionsraten und viele andere Berechnungen zu analysieren, die für das Verständnis des Erfolgs eines Unternehmens wichtig sind.
Daher erhalten Unternehmen und Benutzer durch die Verwendung von DAX und die Verbindung mit Power BI einen besseren Einblick in ihre Abläufe und verstehen, welche Felder ihnen fehlen und welche überwacht und besser beachtet werden müssen.
Welche Vorteile bietet der Einsatz von Power BI?
Wie oben erwähnt, hat sich Power BI zu einem der leistungsstärksten Datenvisualisierungstools für Analysten entwickelt. Viele Unternehmen haben begonnen, Power BI in ihren Betrieben einzusetzen und haben viele Vorteile festgestellt.
Einer der Vorteile von Power BI ist die Zeitverkürzung unnötiger Schritte, die Analysten bisher manuell durchführen mussten. Vor Power BI mussten beispielsweise viele Analysten Datensätze manuell in Tools eingeben, was zeitaufwändig war.
Mit der Einführung von Power BI konnten diese Mitarbeiter jedoch mehr Zeit auf die wichtigsten Schritte des Datenvisualisierungsprozesses verwenden.
Andererseits hat Power BI die Produktivität und Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeitern in einer Organisation gesteigert, da es einen gemeinsamen Raum bietet, in dem Mitarbeiter gleichzeitig zusammenarbeiten und an Projekten arbeiten können.
Darüber hinaus bietet Power BI seinen Benutzern eine benutzerfreundliche Plattform. Die Benutzerfreundlichkeit des Tools hat die Arbeit damit für die Mitarbeiter angenehmer und komfortabler gemacht.
Darüber hinaus hat diese benutzerfreundliche Funktion zu mehr positivem Benutzerfeedback geführt. Da viele Mitarbeiter anfällig für Veränderungen in ihren Arbeitsprozessen sind, hat die Benutzerfreundlichkeit die Umstellung für sie erträglicher gemacht.
Daher können Unternehmen durch die Integration des Einsatzes von Power BI eine benutzerfreundliche Plattform für Benutzer bereitstellen. Schließlich ermöglicht Power BI Benutzern die Verwendung des Tools auf jedem elektronischen Gerät, unabhängig von der Bildschirmgröße.
Mit anderen Worten: Mitarbeiter können auf ihren mobilen Geräten an ihren Notfallprojekten arbeiten, wenn keine anderen elektronischen Geräte verfügbar sind skalierbares Werkzeug Im Vergleich zu anderen.
Was ist Datentransformation?
Bei der Datentransformation müssen Analysten eine Stichprobe von Daten überprüfen, um einige der unnötigen Daten für ihre Berechnungen zu bereinigen. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie hätten einen großen Datensatz mit zahlreichen Koeffizienten, die einen erheblichen Einfluss auf den Gewinn eines Produkts haben.
Um zu verstehen, welches Geschlecht am meisten an Entwicklung interessiert ist, müssen Analysten das Verhältnis zwischen dem Profit der Männer und dem Profit der Frauen berechnen. Da der Datensatz viele weitere Faktoren wie Kaufdatum, Marketing-Conversion-Raten, Kundenzufriedenheit, Anzahl der Retouren usw. bereitstellt.
Analysten werden gebeten, die Daten zu transformieren, um die gewünschten Beziehungsergebnisse zu erhalten. In diesem Fall wird nur das Geschlecht als abhängiger Koeffizient in der Gleichung verwendet. Andererseits beinhaltet die Datentransformation auch die Änderung des Formats eines bestimmten Datensatzes.
Zahlreiche Unternehmen sind weltweit tätig; Dies bedeutet, dass sie einen Teil ihrer Umsätze und Gewinne in anderen Währungen als ihrer Landeswährung verbuchen. Beispielsweise verkauft ein in den USA ansässiges Unternehmen seine Produkte in Großbritannien und Europa, was bedeutet, dass es seine Gewinne in US-Dollar (USD), Euro (EUR) und Pfund Sterling (GBP) verbucht.
Da den Unternehmen Kosten in USD entstehen, muss das Unternehmen seine Umsatzinformationen in USD erhalten, um die Kosten der verkauften Waren (COGS) mit seinem Umsatz in derselben Währung vergleichen zu können. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, das Format der Daten zu ändern und alle Daten in die Währung USD umzuwandeln, um den Vergleich abzuschließen.
Daher ist die Datentransformation eine der am häufigsten von Datenanalysten genutzten Funktionen, da sie viele Vorteile bei der Berechnung statistischer Maße, der Erstellung von Hypothesen und dem Erreichen der genauesten Hypothesenschlussfolgerungen bietet.
Hier sind einige der Schritte, die Power BI und Data Analyst Expressions verwenden, um den Datentransformationsprozess zu beschleunigen:
Schritte zur Beherrschung von Power Query und DAX für die Datentransformation
Um die Funktionen von Power BI optimal nutzen zu können, ist es wichtig, die Mitarbeiter darüber zu schulen, wie die einzelnen Funktionen funktionieren und funktionieren. Hier sind einige Dinge, die Sie bei der Verwendung von Power Query und DAX beachten sollten:
1- Verstehen Sie, wie Power Query in Power BI funktioniert
Das Hauptziel von Power Query besteht darin, Datensätze aus verschiedenen Datenquellen zu sammeln und nach dem Import in das Tool Bearbeitungen und Transformationen anzuwenden.
2- Laden Sie Daten in die Datentransformation in Power BI
Nach dem Hochladen der Datensätze und deren Zusammenführung in Power BI können Benutzer mit der Power-Query-Methode alle unnötigen Daten, die für die Datenanalyse nicht relevant sind, bearbeiten und löschen.
Nachdem der Datensatz nun vollständig ist, kann die Analyse ihn mithilfe zahlreicher Methoden für statistische Tests in Power BI umwandeln DAX-Methode.
3- Verstehen Sie die Funktionen und Grundlagen von DAX
Für die Verwendung der DAX-Methode ist es wichtig, die während des Prozesses erforderlichen Funktionen zu kennen. Einige der grundlegenden sind die folgenden:
- ZUSATZ
- DURCHSCHNITT
- JA
- ÄNDERN
- GESAMTD
Viele weitere DAX-Funktionen können die Arbeit des Analysten erleichtern. Daher ist es wichtig, alle Aufgaben aufzuschreiben und in einem Dokument zu speichern, um sie leichter zugänglich zu machen.
4- Suchen Sie nach DAX-Techniken
Andererseits gibt es viele Techniken, die zahlreiche Analysten auf sozialen Plattformen teilen, wenn es um die DAX-Methode geht. Aktualisieren Sie sich daher, indem Sie sozialen Netzwerken folgen, in denen Menschen ihre Strategien teilen.
5- Kombinieren Sie Power Query und DAX
Nachdem Sie nun wissen, wie Power Query und DAX funktionieren, ist es an der Zeit, beide Tools zu kombinieren und eine echte Analyse durchzuführen. Beispielsweise kann ein Analyst DAX für Tabellen verwenden, die er zuvor mit Power Query erstellt hat, um die Variation eines Datensatzes im Jahresvergleich zu verstehen, was ihm dabei helfen kann, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.
6- Beginnen Sie mit der Erkundung realer Szenarien
Nach der Schulung in den Grundlagen von DAX und Power Query ist es an der Zeit, reale Szenarien in der Geschäftswelt zu erkunden und zu analysieren.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von Power BI ein wesentliches Werkzeug für Datenanalysten ist und dass die Schulung und Beherrschung der angebotenen Funktionen die Effizienz der Organisation und der Mitarbeiter verbessern kann.
