Главная Школы DataBI Power BI: Моделювання даних
DataBI

Power BI: Моделювання даних

290 USD за курс
3 месяцев
Для опытных
Business Analyst
Этот курс научит вас моделировать данные и проводить бизнес-анализ в Power BI. Вы освоите работу с Power Query, DAX и визуализацией данных для создания понятных отчетов. Курс подойдет аналитикам или тем, кто хочет ими стать.

О курсе

Программа курса

Основы работы с Power BI

На этом курсе начинают с основ работы в Power BI Desktop. Изучают три главных инструмента: подключение и очистка данных, моделирование и визуализация. Первый модуль показывает, как получать данные о продажах из базы данных компании с помощью Power Query. Работа со столбцами включает удаление, переименование и изменение формата данных. Также рассматривают условные и вычисляемые столбцы с формулами языка "M". Кроме этого, создают базовые меры DAX для суммы продаж и понимают, как формулы работают в визуализации.

Работа с Excel и формулами M

Второй модуль посвящен подключению к таблицам клиентов и географии из Excel. Здесь рассматривают текстовые операции и создание таблицы "Календарь". Глубже изучают язык "M" - её формулы, функции и выражения, в частности функции преобразования типов. Показывают, как генерировать столбцы сортировки и добавлять геоданные в модель. Также рассматривают объединение и слияние таблиц с разными типами объединений. На практике создают визуализацию динамики продаж и решают проблемы с сортировкой.

Моделирование данных и работа с текстовыми файлами

Третий модуль охватывает получение продуктовых таблиц и данных сотрудников. Показывают подключение к CSV-файлам с ценами закупок. Изучают такие операции как транспонирование, заполнение, объединение столбцов и отмена свертывания. Особое внимание уделяют столбцу [Index] и заполнению вверх/вниз. В моделировании рассматривают таблицы, ключи, связи между таблицами и типы связей. Объясняют разницу между таблицами-данными и таблицами-измерениями, а также схемы "звезда" и "снежинка". В DAX изучают функции-агрегаторы COUNT, COUNTROWS и DISTINCTCOUNT для подсчета клиентов, продуктов и отгрузок.

Работа с папками файлов и расширенные меры DAX

Четвертый модуль показывает, как подключаться к зарплатным ведомостям и структуру зарплат менеджеров. Рассматривают случаи, когда автоматически сгенерированные шаги не подходят, и как готовить столбцы для связывания. Изучают сложные условия фильтрации и подключение к папкам с файлами системы планирования. В модели реорганизуют таблицы и создают связи. В DAX создают меры для зарплат менеджеров, используют быстрые меры, а также функции AVERAGE, MIN, MAX для цен закупок. Рассматривают частные показатели с функциями DIVIDE и IFERROR. На визуализациях тестируют созданные меры в матрице, гистограмме и срезах.

Контексты вычислений DAX и итераторы

Пятый модуль охватывает подключение к папкам с прайс-листами и реорганизацию запросов. В модели организуют таблицу цен и её связи. Основное внимание уделяется DAX: контексту строк и функциям-итераторам. Объясняют отсутствие автоматической передачи контекста между таблицами. Создают меры для продаж с НДС, средней цены отгрузки с помощью SUMX и AVERAGEX. Также рассматривают менеджеров с бонусами, минимальный и максимальный бонус с MINX и MAXX, формы собственности клиентов с CONCATENATEX. Знакомятся с табличными функциями VALUES и FILTER и визуализируют их результаты.

Денормализация модели и вычисляемые столбцы

Шестой модуль посвящен созданию групп форм собственности и типов дней недели с помощью SWITCH. Используют текстовые функции TRIM, функции дат DAY и логические функции OR, AND. Объясняют разницу между RELATED и RELATEDTABLE для передачи контекста строк. Создают меры для максимального и актуального прайс-листов. В модели создают новый макет денормализованной модели данных, скрывают технические таблицы и поля. Обучаются создавать иерархии для продуктов, клиентов и географии. Тестируют меры в визуализации и используют иерархии для детализации.

Управление контекстом фильтров с CALCULATE

Седьмой модуль глубоко погружается в функцию CALCULATE. Рассматривают первый тип фильтров - столбец с операцией сравнения. Создают меры для количества клиентов-ФОП, суммы возвратов и их процента в обороте на одной и нескольких таблицах. Изучают второй тип фильтров - физическую таблицу или табличную функцию. Используют ALL, VALUES, FILTER как фильтры для расчета долей продуктов и клиентов в обороте. Рассматривают особые случаи VALUES с HASONEVALUE и SELECTEDVALUE. Создают меры для клиентов, которые отгружались один раз, и используют LOOKUPVALUE. Объясняют неявную CALCULATE в мерах и её использование в вычисляемых столбцах.

Расширенные функции для частных показателей

Восьмой модуль продолжает тему CALCULATE с функциями ALL, ALLEXCEPT и ALLSELECTED. Создают меры для долей клиентов и продуктов в общем обороте. Объясняют разницу между ALL с аргументом "таблица" и "столбцы". Сравнивают быстрые меры с ручным созданием мер-процентов. Используют ISFILTERED и ISCROSSFILTERED для управления вычислениями. Создают меры-проценты по родительскому элементу в иерархии. Рассматривают функцию ALLSELECTED для расчета долей только отобранных клиентов. На визуализациях тестируют разницу между типами ALL и поведение ALLSELECTED при фильтрации.

Сложные условия с FILTER

Девятый модуль детально рассматривает функцию FILTER и её аргументы. Показывают использование FILTER в CALCULATE и вне её с простыми и сложными условиями. Обучаются использовать меры в условии FILTER с неявной и явной CALCULATE. Объясняют преобразование контекста строк в контекст фильтров внутри FILTER. Создают меры для продаж и количества клиентов с оборотом свыше 1 млн, количества клиентов у менеджеров, которые выполнили план >90%, и продуктов с отгрузками <1 тыс. Сравнивают несколько FILTER в CALCULATE с одной FILTER со сложным условием. Рассматривают VALUES как первый аргумент FILTER для расчета возвращенных накладных.

Аналитика временных рядов

Десятый модуль посвящен аналитике изменений во времени. Используют функции SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD, TOTALMTD, TOTALQTD. Рассматривают функции-фильтры PREVIOUSMONTH, PREVIOUSQUARTER, PREVIOUSDAY. Показывают работу с финансовым годом и создание нестандартных календарей. Обучаются писать собственные функции Time intelligence и создавать скользящий оборот (скользящее среднее).

Несвязанные таблицы и анализ что-если

Одиннадцатый модуль показывает работу с несвязанными таблицами. Обучаются подключаться к сайтам в Интернете для получения курсов валют. Создают несвязанную таблицу с курсами валют для выбора валюты отчета. Рассматривают варианты использования анализа Что-Если. Создают переключатель мер на визуализации с помощью несвязанной таблицы и SWITCH. Работают с кейсами использования интервалов значений показателей.

Переменные VAR и работа с разными уровнями детализации

Двенадцатый модуль учит использовать переменные VAR в формулах. Показывают технику пошагового создания вычисляемого столбца через промежуточный. Объясняют синтаксис VAR...RETURN и как упрощать большие формулы. Рассматривают кейсы с использованием переменных. Обучаются работать с данными о продажах и планах, имеющих разный уровень детализации, и техники работы с такими таблицами.

Защита данных на уровне строк

Тринадцатый модуль посвящен безопасности данных. Показывают имплементацию защиты на уровне строк, создание и использование ролей. Рассматривают базовый и динамический защиты для ограничения доступа к данным.

Разработка отчетов в Power BI Desktop

Последние два модуля посвящены практической разработке отчетов. Обучаются настраивать страницы отчета, работать с разными типами визуализаций и конфигурировать взаимодействия. Добавляют логотипы и рисунки для декорирования. Работают со срезами для чисел, дат и текстовых полей, синхронизируют срезы. Настраивают фильтры и панель фильтров с простыми и сложными критериями. Используют иерархии для переходов на разные уровни детализации. Создают страницы детализации и настраивают подсказки. Работают с группами категорий, дискретизацией числовых значений и ссылками. Применяют условное форматирование с гистограммами, наборами значков и форматированием цветом.

Что делает этот курс особенным

Обучение происходит на реальных данных, что дает практический опыт. Курс разработан для аналитиков, которые хотят углубить знания. Каждый студент выполняет домашние задания с обязательной проверкой. Программа построена эффективно, чтобы экономить время участников. Особое внимание уделяют моделированию данных - ключевой навыку в аналитике. Участники получают доступ к видеоурокам и поддержку тренера на протяжении всего курса.

Что включено

Выдается диплом/сертификат
Гибкий график
Реальный проект в портфолио
Сопровождение ментора