DAX и Power BI в анализе данных. Создание

DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu

Michiel Rozema, Henk Vlootman

DAX i Power BI w analizie danych. Tworzenie zaawansowanych i efektywnych analiz dla biznesu

Microsoft Power BI jest doskonałym narzędziem do profesjonalnej analizy danych. Jeśli jednak chcesz uzyskać za jego pomocą naprawdę spektakularne efekty, musisz się biegle posługiwać językiem DAX (Data Analysis Expressions). Pozwala on na wykonywanie zaawansowanych obliczeń i zapytań dotyczących danych w powiązanych tabelach i kolumnach w tabelarycznych modelach danych.

To książka przeznaczona dla analityków biznesowych, którzy już poznali język DAX, chcą jednak skorzystać z pełnego potencjału formuł tego języka i modeli Power BI, by tworzyć wydajne i zaawansowane analizy danych. Opisano w niej zasady analizy biznesowej i reguły projektowania dobrych modeli. Zaprezentowano też praktyczne przykłady użycia języka DAX w rzeczywistych sytuacjach biznesowych. Pokazano niuanse pracy z modelami Power BI, a także z funkcjami DAX, filtrami i miarami. Nie zabrakło bardzo przydatnych wskazówek dotyczących błędów popełnianych często podczas tworzenia zaawansowanych agregacji danych. Do książki zostały dołączone materiały do pobrania (pliki PBIX), które ułatwią pełne zrozumienie prezentowanych treści i ich stosowanie we własnej praktyce zawodowej.

Najciekawsze zagadnienia:

• koncepcje modelowania danych i struktur
• modele Power BI a modele systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych
• bezpieczne poziomy agregacji, atrybuty i hierarchie
• koncepcja kontekstu i jej stosowanie
• standardowa analiza czasowa
• inteligentna ocena inwestycji za pomocą finansowych funkcji DAX

Poznaj prawdziwy potencjał języka DAX w analizie danych!

O autorze:

Michiel Rozema jest jednym z najlepszych ekspertów Power BI na świecie. Przez osiem lat, jako pracownik firmy Microsoft, zajmował się wprowadzaniem Power BI w Holandii. Poświęcił mu wiele wystąpień na branżowych konferencjach. W 2019 roku otrzymał tytuł Microsoft MVP.

Henk Vlootman jest doświadczonym konsultantem do spraw Power Platform, Power BI i Excela. W 2019 roku otrzymał tytuł Microsoft MVP. Jest współzałożycielem niderlandzkiej grupy użytkowników Power BI.

Spis treści:

O autorach

O recenzencie

Wstęp

Część I. Wprowadzenie

• Rozdział 1. Język DAX w analizie biznesowej

  Model pięciowarstwowy w analizie biznesowej

  Analiza biznesowa w dużych przedsiębiorstwach i z perspektywy użytkownika końcowego

  Gdzie pasuje DAX i gdzie go znaleźć?

  Excel

  Power BI

  SQL Server Analysis Services

  Azure Analysis Services

  Narzędzia do budowy modeli i pracy z DAX

  Wizualizacje i interaktywne raporty z użyciem DAX

  Podejście do tworzenia rozwiązania

  Przyspieszanie pracy nad rozwiązaniem BI dzięki modelom Power BI

  Cykl transformacji cyfrowej

  Podsumowanie

• Rozdział 2. Projektowanie modelu

  Kolumnowy magazyn danych

  Relacyjne bazy danych

  Kolumnowe bazy danych

  Typy danych i kodowanie

  Relacje

  Dane w Excelu

  Dane w relacyjnej bazie danych

  Relacyjny model Power BI

  Właściwości relacji

  Kardynalność

  Projekt efektywnego modelu

  Schemat gwiazdy i płatka śniegu

  Problem schematu gwiazdy

  Zasady systemu RDBMS, których należy unikać w modelach Power BI

  Uwarunkowania związane z pamięcią i wydajnością

  Podsumowanie

• Rozdział 3. Zastosowanie języka DAX

  Kolumny obliczeniowe

  Tabele obliczeniowe

  Miary

  Filtry zabezpieczeń

  Zapytania DAX

  Tabele dat

  Tworzenie tabeli dat

  Sprawdzone metody pracy z DAX

  Przede wszystkim miary DAX

  Tworzenie miar jawnych

  Miary bazowe jako elementy składowe

  Ukrywanie elementów modelu

  Nie mieszaj danych i miar - zamiast tego używaj tabel miar

  Rodzaje tabel

  Podsumowanie

• Rozdział 4. Kontekst i filtrowanie

  Model Power BI

  Wprowadzenie do kontekstu DAX

  Kontekst wiersza

  Kontekst zapytania

  Kontekst filtra

  Wykrywanie filtrów

  Porównanie kontekstów zapytania i filtra z kontekstem wiersza

  Filtrowanie DAX - zastosowanie funkcji CALCULATE

  Krok 1. Ustawienie kontekstu filtra

  Krok 2. Usuwanie istniejących filtrów

  Krok 3. Dodawanie nowych filtrów

  Krok 4. Wykonywanie obliczenia

  Usuwanie filtrów za pomocą funkcji ALL

  Analiza czasowa

  Zmiana działania relacji

  Funkcje tablicowe w DAX

  Agregacje tabeli

  Zastosowanie tabel wirtualnych

  Kontekst w funkcjach tablicowych

  Wydajność a funkcje tablicowe

  Filtrowanie za pomocą funkcji tablicowych

  Zastosowanie funkcji CALCULATETABLE

  Filtry i tabele

  Zastosowanie TREATAS

  Zmienne w języku DAX

  Podsumowanie

Część II. Praktyczne zastosowania DAX

• Rozdział 5. Bezpieczeństwo z DAX

  Wprowadzenie do zabezpieczeń na poziomie wiersza (RLS)

  Role

  Dynamiczne zabezpieczenia na poziomie wiersza

  Modelowanie a zabezpieczenia na poziomie wiersza

  Testowanie ról

  Testowanie raportów przy połączeniu na żywo

  Zabezpieczanie hierarchii za pomocą funkcji PATH

  Tabele hierarchiczne

  Wprowadzenie do funkcji PATH

  Zastosowanie funkcji PATH w zabezpieczeniach na poziomie wiersza

  Zaawansowane poruszanie się po ścieżce w zabezpieczeniach na poziomie wiersza

  Zabezpieczanie atrybutów

  Przypadek użycia zabezpieczeń atrybutów

  Zabezpieczenia na poziomie obiektu i jego ograniczenia

  Dynamiczne zabezpieczanie atrybutów - wprowadzenie do zabezpieczeń na poziomie wartości

  Zabezpieczanie poziomów agregacji

  Miary nie mogą być zabezpieczane, ale tabele faktów tak

  Ograniczanie poziomu szczegółowości tabeli faktów

  Zabezpieczanie poziomów agregacji za pomocą modeli złożonych

  Połączenie zabezpieczeń agregacji z zabezpieczeniami na poziomie wiersza

  Zabezpieczanie poziomu agregacji jako atrybutu

  Podsumowanie

• Rozdział 6. Dynamicznie zmieniające się wizualizacje

  Uzasadnienie biznesowe projektu

  Dynamiczne miary

  Podstawowe miary KPI

  Tworzenie tabeli pomocniczej

  Tworzenie dynamicznej miary DAX

  Jednoczesny wybór obliczenia i kolumn dat

  Dynamiczne etykiety

  Ogólny zarys rozwiązania

  Tworzenie tabeli pomocniczej

  Tworzenie miary DAX przy użyciu etykiet dynamicznych

  Łączenie etykiet dynamicznych z obliczeniami dynamicznymi

  Podsumowanie

• Rozdział 7. Kalendarze alternatywne

  Kalendarz tygodniowy a gregoriański

  Czym jest kalendarz tygodniowy?

  Numer tygodnia

  Okresy

  Kwartały

  Lata

  Tworzenie tabeli kalendarza tygodniowego

  Ustawienie dat

  Ustalenie poprawnej daty początkowej

  Ustalenie poprawnej daty końcowej

  Dodawanie kolumn do tabeli dat

  Analiza czasowa z kalendarzami tygodniowymi

  Model Power BI

  Obliczanie sprzedaży od początku roku do wybranego dnia

  Obliczanie wzrostu sprzedaży

  Przesuwanie średniej o tydzień w ramach roku obrachunkowego

  Aktualizowanie raportu

  Tabela do wyboru dat

  Tworzenie opcji wyboru

  Używanie tabeli do wyboru dat w miarach

  Podsumowanie

• Rozdział 8. Praca z AutoExist

  Model Power BI

  Jak Power BI wizualizuje dane wyjściowe z modelu

  Filtry wizualne a kontekst

  Jak miary zmieniają działanie wizualizacji

  Zapytanie DAX a wizualizacja

  Czym jest i co robi AutoExist

  Stosowanie wielu filtrów w wizualizacji

  Jak AutoExist optymalizuje obliczenia DAX

  Przykład: przypadek brakujących dni roboczych

  Uzasadnienie biznesowe

  Budowa modelu

  Analiza wpływów z zamówienia

  Rozszerzenie tabeli Calendar

  Analiza według dni roboczych

  Gdzie się podział mój dzień roboczy?

  Rozwiązanie problemu brakującego dnia roboczego

  Przyczyna problemu

  Zmiana budowy modelu, by obejść AutoExist

  Zawsze bierz pod uwagę kontekst

  Naprawa obliczenia dnia roboczego

  Optymalizacja wydajności raportu za pomocą AutoExist

  Poziom szczegółowości w tabeli faktów

  Filtrowanie wielu tabel faktów

  Optymalizacja budowy modelu

  Optymalizacja wizualizacji

  Podsumowanie

• Rozdział 9. Interesy między różnymi oddziałami jednej firmy

  Modelowanie procesu sprzedaży QuantoBikes

  Proces sprzedaży

  Budowa modelu

  Interesy między oddziałami

  Widok z oddziałami a widok skonsolidowany

  Dopasowywanie wewnętrznych sprzedaży i zakupów

  Wizualizacja interesów wewnątrz firmy

  Przyszła sprzedaż

  Jednorazowe zamówienia sprzedaży

  Długoterminowe zamówienia sprzedaży

  Testowanie złożonych obliczeń

  Podsumowanie

• Rozdział 10. Odkrywanie przyszłości - prognozowanie i przyszłe wartości

  Obliczenia finansowe

  Bieżąca wartość i bieżąca wartość netto

  Wewnętrzna stopa zwrotu

  Funkcje finansowe DAX

  Uzasadnienie biznesowe i model

  Tworzenie zmiennych stóp i wskaźników

  Obliczanie przyszłej wartości (FV)

  Początkowy wkład i wartość rezydualna

  Nieregularne przepływy pieniężne

  Powtarzające się przepływy pieniężne

  Dodatnie i ujemne przepływy pieniężne

  Obliczanie bieżącej wartości netto (NPV)

  Obliczanie wewnętrznej stopy zwrotu (IRR)

  Obliczanie czynszu pokrywającego koszty

  Aproksymacja czynszu pokrywającego koszty

  Optymalizacja aproksymacji

  Podsumowanie

• Rozdział 11. Analiza zapasów

  Modelowanie danych związanych ze stanem

  Poziom szczegółowości zapasów

  Podstawowe obliczenia zapasów

  Docelowe poziomy zapasów

  Prognozowanie stanów zapasów

  Dwa typy prognozowania

  Obliczanie zapasów pozostających długi czas na półkach

  Praca z docelowymi poziomami zapasów opartymi na prognozach

  Zastosowanie regresji liniowej w ekstrapolacji zapasów

  Podsumowanie

• Rozdział 12. Planowanie składu osobowego

  Model Power BI

  Obliczanie sprzedaży

  Optymalizacja obliczania sprzedaży

  Obliczanie wymaganych etatów

  Wartości całkowite

  Optymalizacja obliczania liczby etatów

  Optymalizacja modelu Power BI

  Poziomy agregacji

  Podsumowanie