Power BI i Power Pivot dla
Excela
Analiza danych
Możliwości
Excela są imponujące, a odkąd Microsoft udostępnił narzędzia w rodzaju
Analysis Services, Power BI czy Power Pivot, arkusz ten stał się
znakomitym narzędziem do analizy, modelowania oraz innych form
przetwarzania dużych i złożonych zbiorów danych. Są to
umiejętności, które przydadzą się w wielu dziedzinach życia,
nie tylko w biznesie. Ich opanowanie nie jest zbyt trudne, a może stać
się źródłem wielkiej radości i prawdziwej satysfakcji
zwłaszcza dla każdego, kto lubi pracować z liczbami. Oczywiście osoby,
które osiągną wysoki poziom umiejętności w tym zakresie,
będą mogły liczyć na bardzo konkretne profity!
Ta książka jest świetnym
wprowadzeniem do modelowania danych w Excelu za pomocą narzędzi Power
BI i Power Pivot.
Dowiesz się z niej, jak optymalnie analizować zgromadzone dane i
skutecznie wydobyć z nich potrzebne informacje. Zapoznasz się z ważnymi
pojęciami i przyswoisz podstawowe techniki kształtowania modeli danych
w Excelu i Power BI. Dzięki licznym praktycznym i przydatnym przykładom
uzyskasz nową perspektywę - spojrzysz na zgromadzone dane okiem
wytrawnego modelarza. Co więcej, szybko się przekonasz, że należyte
zbudowanie modelu wcale nie jest trudne, a w efekcie przynosi
prawidłowe odpowiedzi na wiele ważnych pytań!
W tej książce między innymi:
- zasady i popularne
techniki modelowania danych
- tabele faktów w
złożonym modelu danych
- metody śledzenia
atrybutów historycznych
- migawki i ich zastosowania
- analiza zdarzeń o
określonym czasie trwania
- dobieranie rodzaju modelu
do konkretnych pytań biznesowych
Wprowadzenie
7
Dla kogo jest ta książka? 8
Co powinieneś już umieć? 8
Struktura książki 9
Konwencje 10
Materiały pomocnicze 11
Podziękowania 11
Rozdział 1.
Wprowadzenie
do modelowania danych 13
Praca z jedną tabelą 14
Wprowadzamy model danych 20
Schemat gwiazdy 28
Dlaczego nazywanie obiektów jest istotne? 33
Podsumowanie 35
Rozdział 2.
Stosowanie
tabel typu nagłówek/treść
37
Wprowadzenie do modelu nagłówek/treść 37
Agregowanie wartości z nagłówka 39
Spłaszczanie modelu nagłówek/treść 46
Podsumowanie 48
Rozdział 3.
Stosowanie wielu tabel faktów
49
Zdenormalizowane tabele faktów 49
Filtrowanie poprzez wymiary 55
Pojęcie niejednoznaczności modelu danych 58
Zamówienia i faktury 60
Obliczanie całkowitej ilości produktu zafakturowanego dla danego
klienta 65
Obliczanie liczby faktur obejmujących konkretne zamówienie
od konkretnego klienta 66
Obliczanie ilości zamawianej, jeśli istnieje powiązanie z fakturą 66
Podsumowanie 69
Rozdział 4.
Operowanie
datami i czasem 71
Tworzenie wymiaru daty 71
Automatyczne wymiary czasowe 75
Automatyczne grupowanie czasu w Excelu 75
Automatyczne grupowanie czasu w aplikacji Power BI Desktop 76
Stosowanie wielu wymiarów czasowych 77
Obsługa dat i godzin 84
Obliczenia z zakresu analizy czasowej 86
Obsługa kalendarza obrachunkowego 88
Obliczenia z uwzględnieniem dni roboczych 90
Dni robocze w jednym kraju lub regionie 91
Dni robocze w kilku krajach lub regionach 93
Uwzględnianie specyficznych okresów w roku kalendarzowym 97
Okresy nienakładające się 98
Okresy wyznaczane względem dnia bieżącego 99
Okresy nakładające się 102
Operowanie kalendarzami tygodniowymi 103
Podsumowanie 109
Rozdział 5.
Śledzenie atrybutów historycznych 111
Wprowadzenie do wymiarów wolnozmiennych 111
Stosowanie wymiarów wolnozmiennych 116
Wczytywanie wymiarów wolnozmiennych 120
Ustalanie ziarnistości wymiaru 123
Ustalanie ziarnistości tabeli faktów 126
Wymiary szybkozmienne 128
Wybór właściwej techniki modelowania 131
Podsumowanie 132
Rozdział 6.
Migawki 133
Operowanie danymi, których nie da się agregować względem
czasu 133
Agregowanie migawek 134
Migawki pochodne 140
Macierz przejścia 143
Podsumowanie 149
Rozdział 7.
Analizowanie przedziałów czasowych
151
Dane czasowe - wprowadzenie 151
Agregowanie z użyciem prostych przedziałów czasowych 153
Przedziały czasowe wykraczające poza datę początkową 156
Modelowanie zmian pracowniczych i przesunięć czasu 161
Analiza zdarzeń aktywnych 162
Łączenie różnych czasów trwania 172
Podsumowanie 178
Rozdział 8.
Relacje
wiele-do-wielu 179
Informacje wstępne na temat relacji wiele-do-wielu 179
Tajniki filtrowania dwukierunkowego 181
Pojęcie nieaddytywności 184
Kaskady relacji wiele-do-wielu 185
Czasowe relacje wiele-do-wielu 188
Czynniki relokacji i procenty 192
Materializacja relacji wiele-do-wielu 194
Stosowanie tabeli faktów jako pomostu 195
Zagadnienia wydajnościowe 196
Podsumowanie 199
Rozdział 9.
Praca
z różnymi poziomami ziarnistości
201
Pojęcie ziarnistości 201
Relacje przy różnych poziomach ziarnistości 203
Analiza danych budżetowych 203
Używanie języka DAX do przenoszenia filtrów 206
Filtrowanie za pomocą relacji 208
Ukrywanie wartości przy niewłaściwej ziarnistości 211
Alokacja wartości przy większej ziarnistości 215
Podsumowanie 216
Rozdział 10.
Modele segmentacji danych 217
Wyznaczanie relacji wielokolumnowych 217
Obliczanie segmentacji statycznej 220
Segmentacja dynamiczna 222
Możliwości kolumn obliczeniowych - analiza ABC 224
Podsumowanie 229
Rozdział 11.
Praca z różnymi
walutami 231
Omówienie różnych scenariuszy 231
Dane źródłowe w różnych walutach i raportowanie w
jednej walucie 232
Dane źródłowe w jednej walucie i raportowanie w wielu
walutach 237
Dane źródłowe w różnych walutach i raportowanie w
wielu walutach 241
Podsumowanie 244
Dodatek A.
Podstawy
modelowania danych 245
Tabele 245
Typy danych 247
Relacje 247
Filtrowanie danych i filtracja krzyżowa 248
Różne rodzaje modeli 252
Układ gwiazdy 252
Układ płatka śniegu 253
Modele z tabelami pomostowymi 254
Miary a addytywność 255
Miary addytywne 255
Miary nieaddytywne 255
Miary póładdytywne 256
256
stron, oprawa miękka