Stawiasz pierwsze kroki w świecie Power BI lub pragniesz zgłębić jego tajniki? Rozpocznij od modelowania danych w tym narzędziu, następnie przejdź do eksploracji, a na końcu skup się na wyciąganiu wartościowych wniosków z raportów.
Modelowanie danych to fundament każdego projektu analitycznego. Stanowi ono niewidoczną strukturę, na której opierają się wizualizacje i pulpity nawigacyjne.
Podobnie jak inne narzędzia do analizy danych, Power BI potrzebuje modelowania danych po stronie zaplecza. Umożliwia to integrację danych, ich transformację, tworzenie powiązań między tabelami, dodawanie obliczeń i wykonywanie innych niezbędnych operacji.
Zapraszam do lektury, aby dowiedzieć się wszystkiego o modelowaniu danych w Power BI, w tym praktycznych wskazówek krok po kroku.
Czym jest modelowanie danych?
Modelowanie danych polega na tworzeniu uproszczonej reprezentacji struktur, relacji i atrybutów danych. Łączy bazowe elementy zbiorów danych, takie jak tabele, wiersze i kolumny.
Ułatwia to organizację i zrozumienie danych, co przekłada się na efektywne ich przechowywanie, wyszukiwanie i analizę. Modele danych stanowią podstawę projektowania baz danych, oprogramowania i systemów.
Proces ten obejmuje identyfikację encji, definiowanie ich cech i ukazywanie powiązań między nimi, w celu odkrywania wzorców i uzyskiwania przydatnych wniosków. Jest to kluczowe dla analizy danych, zapewnienia ich dokładności i podejmowania trafnych decyzji.
Jak ważne jest modelowanie w analizie danych w Power BI?
Modelowanie danych odgrywa fundamentalną rolę w narzędziach analitycznych, takich jak Power BI. To oprogramowanie do analizy biznesowej wykorzystuje uporządkowane modele danych do tworzenia znaczących wizualizacji i analiz.
Dzięki zasadom modelowania danych, można efektywnie łączyć, przekształcać i wizualizować dane z różnorodnych źródeł, w obrębie rozległych zbiorów danych. Modelowanie w Power BI pomaga także zapewnić, że informacje prezentowane w narzędziach analitycznych są precyzyjne i trafne.
Ułatwia to podejmowanie świadomych decyzji i odblokowuje pełny potencjał wniosków wyciąganych na podstawie danych. Służy jako fundament, na którym potężne narzędzia analizy danych, takie jak Power BI, mogą dostarczać wartościowych analiz biznesowych.
Rodzaje modelowania danych
#1. Konceptualne modelowanie danych
Skupia się na ogólnym ujęciu danych. Modelowanie konceptualne prezentuje dane na wysokim poziomie, bez wnikania w specyfikę struktur baz danych czy detali technicznych. Pomaga to dopasować dane do celów organizacji i ułatwia zrozumienie ich istoty przez interesariuszy.
#2. Fizyczne modelowanie danych
Gdy modelujemy zbiór danych z myślą o technicznej implementacji przechowywania i odzyskiwania, mamy do czynienia z fizycznym modelowaniem danych. Określa ono struktury przechowywania danych, takie jak tabele, indeksy i ograniczenia, które są wykorzystywane w systemach baz danych.
#3. Logiczne modelowanie danych
Logiczne modelowanie danych jest pomostem między modelem konceptualnym a fizycznym. Służy jako plan projektowy bazy danych, umożliwiający komunikację między zespołami biznesowymi i technicznymi, przy jednoczesnym zachowaniu spójności i integralności danych.
Techniki modelowania danych w Power BI
#1. Schemat gwiazdy
Schemat gwiazdy jest popularną metodą modelowania danych w Power BI. W tym podejściu, centralną rolę odgrywa tabela faktów, zawierająca kluczowe wskaźniki i miary. Otaczają ją tabele wymiarów, które nadają kontekst danym. Nazwa „gwiazda” pochodzi od centralnie umieszczonej tabeli faktów, połączonej z tabelami wymiarów jak ramiona gwiazdy.
#2. Kardynalność
Kardynalność określa rodzaj relacji między tabelami w Power BI. Mówi o tym, ile unikalnych wartości z jednej tabeli odpowiada wartościom z drugiej. Opcje kardynalności to jeden do jednego, jeden do wielu i wiele do jednego. Wybór odpowiedniej kardynalności ma zasadnicze znaczenie dla dokładności modelowania.
#3. Kierunek filtra krzyżowego
Kierunek filtra krzyżowego określa, jak filtr zastosowany do danych w jednej połączonej tabeli wpłynie na dane w drugiej tabeli. Wyróżniamy dwa rodzaje kierunku filtra krzyżowego:
Pojedynczy
Pojedynczy kierunek filtra krzyżowego to relacja, w której filtry przepływają tylko w jednym kierunku, zwykle z tabeli wymiarów do tabeli faktów. Dzięki temu filtrowanie tabeli wymiarów wpływa na tabelę faktów, ale nie na odwrót.
Dwukierunkowy
Dwukierunkowy filtr krzyżowy umożliwia przepływ filtrów w obu kierunkach, między tabelami faktów i wymiarów. Może być przydatny w specyficznych sytuacjach, ale wymaga ostrożnego stosowania, ponieważ może prowadzić do nieoczekiwanych rezultatów, jeśli nie jest prawidłowo zarządzany.
#4. Schemat płatka śniegu
Źródło obrazu: Learn.Microsoft.Com
Schemat płatka śniegu to rozwinięcie schematu gwiazdy, gdzie tabele wymiarów są dalej normalizowane w podwymiary. Tworzy to bardziej uporządkowany, lecz bardziej złożony schemat. Choć może zmniejszyć nadmiarowość danych, nawigacja w Power BI może wymagać więcej pracy.
#5. Tabele wyszukiwania
Tabele wyszukiwania to tabele wymiarów przechowujące dane referencyjne, takie jak szczegóły produktów czy informacje geograficzne. Służą one do wzbogacania danych w tabelach faktów, dostarczając dodatkowego kontekstu do analizy.
#6. Tabele danych
Tabele danych to termin używany zamiennie z tabelami faktów. Zawierają podstawowe informacje, w tym miary i klucze obce. Stanowią fundament budowy raportów i wizualizacji w Power BI.
Korzyści z modelowania danych w Power BI
Jak modelować dane w Power BI
Tworzenie modelu danych w Power BI jest intuicyjne. Oto kroki, które należy wykonać:
Zaimportuj swój zestaw danych do Power BI
Najpierw musisz zaimportować swoje dane do Power BI. Możesz zaimportować dowolną liczbę zestawów danych lub zbiór danych zawierający wiele obiektów, takich jak tabele, kolumny i wiersze.
Power BI automatycznie przeanalizuje zaimportowany zbiór danych i stworzy podstawowy model danych, bazując na nazwach nagłówków kolumn lub tabel.
Aby zaimportować zestawy danych, wykonaj następujące kroki:
- Uruchom aplikację Power BI Desktop.
- Powinien pojawić się obszar roboczy Power BI wraz z ekranem powitalnym.
- Kliknij opcję „Pobierz dane”.
- W oknie dialogowym „Pobierz dane” możesz wybrać kategorię i źródło danych, które chcesz zaimportować.
- Domyślnym wyborem źródła danych jest „Wszystkie”.
- W tym przykładzie, dane znajdują się w skoroszycie Excel, więc wybierz opcję „Skoroszyt programu Excel” i kliknij „Połącz”.
- W oknie dialogowym „Otwórz” przejdź do pliku Excel na komputerze i kliknij go dwukrotnie, aby zaimportować go do Power BI.
- Teraz powinno się wyświetlić okno „Nawigatora”.
- Zaznacz obiekty, które chcesz zaimportować do raportu Power BI.
- Kliknij „Załaduj”, aby zakończyć import danych.
Utwórz model danych Power BI
Po kliknięciu „Załaduj” w „Nawigatorze”, Power BI analizuje dane, tworzy modele obiektów danych i przenosi Cię do zakładki „Widok raportu”.
Jeśli klikniesz „Widok tabeli” w lewym panelu, zobaczysz tabelaryczne widoki zaimportowanych obiektów.
Power BI nie zapisuje automatycznie Twojej pracy. Aby zapisać plik, kliknij „Plik” w menu wstążki, a następnie „Zapisz”.
Przejdźmy do modelowania danych w Power BI. Wykonaj następujące kroki:
- Kliknij „Widok modelu” w lewym panelu.
- Powinien pojawić się domyślny model utworzony przez Power BI.
- W tym przykładzie jest to schemat gwiazdy, z tabelą faktów w centrum, otoczoną tabelami wymiarów.
- Power BI nie zawsze poprawnie tworzy potrzebne połączenia.
- W tym przykładzie, nie połączono tabeli faktów z tabelą Table24, pomimo podobnych nagłówków „Geografia” i „Geo”.
- Nie jest to możliwe, ponieważ nagłówki nie są identyczne.
- Aby połączyć Table24 z tabelą faktów, przeciągnij obiekt „Geo” z Table24 na element „geograficzny” tabeli faktów.
Właśnie utworzyłeś model danych w Power BI! Poniżej znaczenie różnych elementów na liniach relacji:
- Gwiazda na krawędzi tabeli faktów i cyfra 1 na krawędzi tabeli wymiarów, oznaczają relację „jeden do wielu”.
- Strzałka na linii łączącej tabele, wskazuje kierunek filtru. Gdy ostra krawędź strzałki skierowana jest w stronę tabeli faktów, filtr zastosowany do tabeli wymiarów wpłynie na tabelę faktów.
- Gdy są dwie strzałki, filtr działa w obie strony, wpływając na obie tabele.
Wizualizuj swoje dane
Oto, jak możesz wizualizować dane, aby uzyskać użyteczne informacje:
- Kliknij zakładkę „Widok raportu”.
- Wybierz wykres z sekcji „Wizualizacje” po prawej stronie.
- W tym przypadku wybrano skumulowany wykres kolumnowy.
- Rozwiń zestawy danych po prawej stronie.
- Przeciągnij elementy do pól osi X i Y w edytorze wykresów.
- Power BI automatycznie utworzy wykres.
Zastosowania modelowania danych w Power BI
Tworzenie całościowych raportów
Aby stworzyć wielowymiarowy raport lub dashboard w Power BI, musisz skorzystać z funkcji modelowania danych. Dane z jednej tabeli mogą nie być wystarczająco jasne. Jednak połączenie danych z różnych źródeł i obiektów pozwala na lepszą wizualizację.
Integracja danych
Załóżmy, że w pliku Excel lub bazie danych SQL znajduje się kilka zestawów danych lub tabel. Zamiast tworzyć osobne raporty Power BI, możesz je połączyć w schemat gwiazdy lub płatka śniegu i wizualizować jako całość. Ujednolicenie wszystkich obiektów danych pozwala lepiej opowiadać historię danych.
Oczyszczanie i transformacja danych
Dopiero podczas tworzenia modeli danych w Power BI, staje się jasne, czy konieczne jest oczyszczenie i transformacja surowych danych.
Na przykład, jeśli narzędzie nie może połączyć powiązanych kolumn lub tabel, może to oznaczać niezgodność nagłówków. W ten sposób wiesz, co wymaga naprawy.
Inny przykład to sytuacja, gdy w tabeli znajduje się więcej niż jeden element. Załóżmy, że w zbiorze danych są tylko 4 lokalizacje: USA, Kalifornia, Wielka Brytania i Niemcy, a model pokazuje dodatkową, pustą lokalizację. Dzieje się tak, ponieważ niektóre nazwy geograficzne zawierają niepotrzebne spacje i Power BI klasyfikuje je jako nowy element.
Kontrola widoczności danych
Za pomocą zakładki „Widok modelu” możesz ograniczyć dostęp do danych w raporcie. Klikając ikonę oka na każdej karcie danych, możesz ukryć lub odkryć tabelę.
Jeśli tabela zawiera więcej niż jedną kolumnę, możesz dostosować widoczność poszczególnych kolumn.
Manipulacja wybranymi tabelami
Każda tabela danych w interfejsie modelu danych Power BI ma opcję „Więcej opcji” lub ikonę z trzema kropkami. Tam znajdziesz różne akcje, które możesz wykonać na wybranej tabeli:
- Nowa miara lub kolumna
- Odśwież dane
- Zarządzaj relacjami
- Odświeżanie przyrostowe
- Zarządzaj agregacjami
- I wiele innych.
Podsumowanie
To wszystko, jeśli chodzi o tworzenie modelu danych w Power BI do wizualizacji dużych i rozproszonych zbiorów danych w jednym logicznym raporcie lub panelu.
Poznałeś różne techniki modelowania danych w Power BI oraz kroki, które pozwalają na stworzenie modelu danych. Postępuj zgodnie z instrukcjami, a wkrótce utworzysz swój własny model.
Na koniec, zachęcamy do zapoznania się z najlepszymi kursami analityka danych, które pomogą Ci rozwinąć karierę w tej dziedzinie.
newsblog.pl