M\u00f6chten Sie wissen, wie Power Query- und Data Analysis Expression-Tools die Effizienz der Datenanalyse in Power BI verbessern, von der Bereinigung von Datens\u00e4tzen bis zur Datenaggregation? Mehr lesen!<\/p>\n
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 h\u00e4ufigsten verwendeten Tools. <\/p>\n
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 Datens\u00e4tze speichern, statistische Tests durchf\u00fchren und Annahmen treffen k\u00f6nnen. <\/p>\n
Mit Power Query k\u00f6nnen Benutzer mehrere Bearbeitungen an Datens\u00e4tzen und ihren Tabellen vornehmen. Also, Power BI erstellt eine Tabelle basierend auf einer anderen Tabelle<\/a> Es ist n\u00fctzlich geworden, um Datens\u00e4tze zu bereinigen und neue Tests durchzuf\u00fchren.<\/p>\n Mit anderen Worten: Es kann vorkommen, dass ein Analyst bestimmte Tests ohne Ausrei\u00dfer im Datensatz ausf\u00fchren m\u00f6chte, das Original jedoch nicht entfernen m\u00f6chte. Um dies zu erreichen, k\u00f6nnen Analysten neue Tabellen auf der Grundlage vorhandener Tabellen erstellen und Ausrei\u00dfer bereinigen, um genaue Ergebnisse zu erhalten. <\/p>\n Andererseits verwendet Power BI Datenanalyseausdr\u00fccke, auch bekannt als DAX, die es Analysten erm\u00f6glichen, ihre Daten zu aggregieren und Berechnungen durchzuf\u00fchren. Allerdings erfordert die Verwendung von DAX das Sortieren von Datens\u00e4tzen in Tabellen, was die Kombination von Power Query und DAX vorteilhaft macht. <\/p>\n Data Analysis Expression ist eine Programmiersprache, die viele bei der Verwendung von Power BI verwenden. Kennen Sie den Ausdruck der Datenanalyse. Menschen k\u00f6nnen ihre Daten effizienter und klarer verstehen und analysieren. <\/p>\n Mit anderen Worten: Durch die Verwendung der Programmiersprache Data Analysis Expression k\u00f6nnen Benutzer verschiedene Datenmodelle besser verstehen, zus\u00e4tzliche Berechnungen an den Daten durchf\u00fchren, verschiedene Arten von Berechnungen erhalten und bessere Schlussfolgerungen ziehen.<\/p>\n Die Verwendung dieser Programmiersprache bietet jedoch auch andere Vorteile. Beispielsweise bieten nicht viele Datenprogrammiersprachen Benutzern die Flexibilit\u00e4t, mit ihrem Tool benutzerdefinierte Berechnungen durchzuf\u00fchren. Daher k\u00f6nnen Analysten durch die Verwendung von DAX verschiedene Arten von Berechnungen erstellen, die auf sie zugeschnitten sind.<\/p>\n Andererseits k\u00f6nnen Benutzer mit DAX zeitbasierte Berechnungen durchf\u00fchren. Um mehr Informationen bereitzustellen, erm\u00f6glicht DAX die Verwendung zeitbasierter Datenreihen, eine relativ ungew\u00f6hnliche Funktion in vielen Datenprogrammiersprachen.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus nutzen viele Unternehmen mittlerweile Data Analysis Expression (DAX) f\u00fcr die Datenanalyse und nutzen dabei die Integration eines Gesch\u00e4ftslogikkonzepts in die Programmiersprache. Mit anderen Worten: Viele Unternehmen nutzen DAX, um ihre Verk\u00e4ufe, Marketingkampagnen, Gewinne, Konversionsraten und viele andere Berechnungen zu analysieren, die f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis des Erfolgs eines Unternehmens wichtig sind.<\/p>\n Daher erhalten Unternehmen und Benutzer durch die Verwendung von DAX und die Verbindung mit Power BI einen besseren Einblick in ihre Abl\u00e4ufe und verstehen, welche Felder ihnen fehlen und welche \u00fcberwacht und besser beachtet werden m\u00fcssen.<\/p>\n Wie oben erw\u00e4hnt, hat sich Power BI zu einem der leistungsst\u00e4rksten Datenvisualisierungstools f\u00fcr Analysten entwickelt. Viele Unternehmen haben begonnen, Power BI in ihren Betrieben einzusetzen und haben viele Vorteile festgestellt.<\/p>\n Einer der Vorteile von Power BI ist die Zeitverk\u00fcrzung unn\u00f6tiger Schritte, die Analysten bisher manuell durchf\u00fchren mussten. Vor Power BI mussten beispielsweise viele Analysten Datens\u00e4tze manuell in Tools eingeben, was zeitaufw\u00e4ndig war. <\/p>\n Mit der Einf\u00fchrung von Power BI konnten diese Mitarbeiter jedoch mehr Zeit auf die wichtigsten Schritte des Datenvisualisierungsprozesses verwenden. <\/p>\n Andererseits hat Power BI die Produktivit\u00e4t und Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeitern in einer Organisation gesteigert, da es einen gemeinsamen Raum bietet, in dem Mitarbeiter gleichzeitig zusammenarbeiten und an Projekten arbeiten k\u00f6nnen. <\/p>\n Dar\u00fcber hinaus bietet Power BI seinen Benutzern eine benutzerfreundliche Plattform. Die Benutzerfreundlichkeit des Tools hat die Arbeit damit f\u00fcr die Mitarbeiter angenehmer und komfortabler gemacht. <\/p>\n Dar\u00fcber hinaus hat diese benutzerfreundliche Funktion zu mehr positivem Benutzerfeedback gef\u00fchrt. Da viele Mitarbeiter anf\u00e4llig f\u00fcr Ver\u00e4nderungen in ihren Arbeitsprozessen sind, hat die Benutzerfreundlichkeit die Umstellung f\u00fcr sie ertr\u00e4glicher gemacht. <\/p>\n Daher k\u00f6nnen Unternehmen durch die Integration des Einsatzes von Power BI eine benutzerfreundliche Plattform f\u00fcr Benutzer bereitstellen. Schlie\u00dflich erm\u00f6glicht Power BI Benutzern die Verwendung des Tools auf jedem elektronischen Ger\u00e4t, unabh\u00e4ngig von der Bildschirmgr\u00f6\u00dfe. <\/p>\nWas ist Data Analysis Expression (DAX)?<\/h2>\n
Welche Vorteile bietet der Einsatz von Power BI?<\/h2>\n