26.02.2021, 18:14 | #1 |
Участник
|
Power BI: Дневник слабака
По аналогии с книгой «Дневник слабака» Джефф Кинни
|
|
26.02.2021, 18:23 | #2 |
Участник
|
Когда данные загрузились в Power BI, то можно, например, объединить 2 таблицы в одну с помощью DAX-команд NATURALINNERJOIN и NATURALLEFTOUTERJOIN. Перед этим нужно создать связь между этими таблицами (по ключевому полю в каждой таблице). Связь создается по кнопке "Создать связи" через диалоговое окно мастера (wizard). Но есть один подводный камень. Когда запускаешь NATURALINNERJOIN выясняется, что имена ключевых полей должны быть РАЗНЫЕ. А ведь так удобно назвать поле "ID" одинаково в каждой таблице. Но нет! В одной таблице оно должно называться, например, "IDтаблица1", а в другой тогда "IDтаблица2" - т.е. по-разному. Тогда работает!
|
|
|
За это сообщение автора поблагодарили: Sancho (1). |
25.02.2022, 22:55 | #3 |
Участник
|
JOIN'ы можно делать на языке DAX, когда они уже загружены в файл Power BI, можно делать JOIN и в процессе загрузки-преобразования данных на языке Power M, но с точки зрения экономии места лучше их делать в базе данных, а потом загружать уже в Power BI. Основная мощь Power BI в том, что когда вы загрузили, например, данные за две отчетные даты, то одним нажатием кнопки можно получить детализацию за счет чего произошло изменение между этими датами. Допустим, у нас есть перечень продаж продуктов на начало месяца и на конец вида "название продукта - сумма продаж", и за месяц зафиксирован рост общего объема продаж. Чтобы узнать, какой вклад внес каждый из продуктов в общий рост, можно сгруппировать суммы продаж по каждому продукту и сравнить их. А можно сэкономить время - нажать в Power BI правой кнопке мыши по столбику графика, выбрать "Анализ" - "За счет чего..." и он выдаст красивую картинку, которую можно вставить в отчет, на которой видно какие продукты толкали продажи вверх, а какие вниз - наглядно и быстро.
|
|
Теги |
data analysis expression, m language, power bi, power query |
|
|