Nyheter, Prylar, Android, Mobiler, Appnedladdningar, Android

Transformera data i Power BI

Vill du veta hur Power Query och Data Analysis Expression-verktyg förbättrar dataanalyseffektiviteten i Power BI, från att rensa datauppsättningar till att aggregera data? Läs vidare!

Vad är Power Query och dess koppling till Data Analysis Expression (DAX)?

Dataanalytiker har nuförtiden börjat använda ett flertal verktyg och mjukvara för att analysera datamängden och göra antaganden baserade på slutsatserna. Power Query och Data Analysis Expression är de mest använda verktygen.

Båda dessa verktyg har gett betydande fördelar för analytiker på grund av deras användarvänlighet och höga noggrannhetsnivå. För det mesta använder analytiker dessa verktyg på grund av Power BI – en applikation för analytiker för att lagra sina datauppsättningar, utföra statistiska tester och göra antaganden.

Med Power Query kan användare göra flera redigeringar av datamängderna och deras tabeller. Så, Power BI skapar en tabell baserad på en annan tabell har blivit till hjälp för att rensa ut datamängder och genomföra nya tester.

Med andra ord kan det finnas tillfällen då en analytiker vill utföra specifika tester utan extremvärden i datasetet men inte vill ta bort den ursprungliga. För att åstadkomma detta kan analytiker skapa nya tabeller baserade på redan befintliga och rensa ut extremvärdena, vilket gör att de kan få korrekta resultat.

Å andra sidan används Data Analysis Expressions, även känd som DAX, i Power BI som låter analytiker aggregera sina data och utföra beräkningar. Ändå kräver användningen av DAX sortering av datauppsättningar i tabeller, vilket gör kombinationen Power Query och DAX fördelaktig.

Vad är Data Analysis Expression (DAX)?

Data Analysis Expression är ett programmeringsspråk som många använder när de använder Power BI. Att känna till uttryck för dataanalys. Människor kan förstå och analysera sin data mer effektivt och tydligt.

Med andra ord, genom att använda programmeringsspråket Data Analysis Expression kan användare bättre förstå olika datamodeller, utföra ytterligare beräkningar på data, få olika typer av beräkningar och dra bättre slutsatser.

Det finns dock även andra fördelar med att använda detta programmeringsspråk. Till exempel ger inte många dataprogrammeringsspråk användarna flexibiliteten att ha anpassade beräkningar med sitt verktyg – så genom att använda DAX kommer analytiker att kunna skapa olika typer av beräkningar som är skräddarsydda av dem.

Å andra sidan, genom att använda DAX, kan användare göra tidsbaserade beräkningar. För att ge ytterligare insikt, möjliggör DAX användning av tidsbaserade dataserier, en relativt ovanlig funktion i många dataprogrammeringsspråk.

Dessutom använder många företag nu Data Analysis Expression (DAX) för dataanalys, och utnyttjar dess integration av ett affärslogikkoncept inom programmeringsspråket. Med andra ord använder många företag DAX för att analysera sin försäljning, marknadsföringskampanjer, vinster, omvandlingsfrekvenser och många andra beräkningar som är viktiga för att förstå hur framgångsrikt ett företag är.

Genom att använda DAX och koppla det till Power BI kommer företag och användare alltså att få bättre insikter i sin verksamhet och förstå vilka områden de saknar och vilka som behöver övervakas och uppmärksammas bättre.

Vilka är fördelarna med att använda Power BI?

Som nämnts ovan har Power BI blivit ett av analytikers mest kraftfulla datavisualiseringsverktyg. Många företag har börjat använda Power BI i sin verksamhet och har sett många fördelar.

En av fördelarna med Power BI är den minskade tiden för onödiga steg som analytiker tidigare behövde göra manuellt. Till exempel, innan Power BI, var många analytiker tvungna att mata in datauppsättningar i verktyg, vilket var tidskrävande manuellt.

Men med introduktionen av Power BI har dessa anställda kunnat ägna mer av sin tid till de mer avgörande stegen i datavisualiseringsprocessen.

Å andra sidan har Power BI ökat produktiviteten och samarbetet mellan anställda i en organisation eftersom det ger ett delat utrymme där anställda kan samarbeta och arbeta med projekt samtidigt.

Dessutom har Power BI försett sina användare med en plattform som är enkel att använda. Verktygets användarvänlighet har gjort arbetet med verktyget roligare och bekvämare för de anställda.

Dessutom har denna användarvänlighetsfunktion ökat den positiva feedbacken från användarna – eftersom många anställda är benägna att förändras i sin arbetsprocess – har användarvänligheten gjort förändringen mer uthärdlig för dem.

Genom att integrera användningen av Power BI kommer företag således att kunna tillhandahålla en användarvänlig plattform för användarna. Slutligen tillåter Power BI användare att använda verktyget på vilken elektronisk enhet som helst, oavsett skärmstorlek.

Med andra ord kan anställda arbeta med sina projekt i nödsituationer på sina mobila enheter när ingen annan elektronisk enhet är tillgänglig, vilket gör att verktyg skalbart jämfört med andra.

Vad är datatransformation?

Datatransformation är när analytiker måste gå igenom ett urval av data för att rensa en del av onödig data för sina beräkningar. Tänk dig till exempel att ha en stor datamängd som har många koefficienter som har en betydande inverkan på vinsten för en produkt.

För att förstå vilket kön som har varit mest intresserad av utvecklingen måste analytiker beräkna förhållandet mellan manlig-vinst och kvinnlig-vinst. Eftersom datasetet ger många andra faktorer, såsom inköpsdatum, marknadsföringskonverteringsfrekvenser, kundnöjdhet, antal returer, etc.

Analytiker kommer att krävas för att transformera data endast för att få resultatet av den relation de vill få – i det här fallet endast att ha kön som en beroende koefficient i ekvationen. Å andra sidan består datatransformation också av att ändra formatet för en specifik datauppsättning.

Många företag verkar globalt; detta innebär att de kommer att registrera en del av sin försäljning och vinst i valutor som skiljer sig från sin lokala valuta. Till exempel säljer ett företag med huvudkontor i USA sin produkt i Storbritannien och Europa, vilket innebär att det kommer att redovisa sina vinster i amerikanska dollar (USD), euro (EUR) och pund sterling (GBP).

Med tanke på att företagen ådrar sig kostnader i USD måste företaget få sin intäktsinformation i USD för att jämföra kostnaden för sålda varor (COGS) med sina intäkter i samma valuta. För att uppnå detta är det viktigt att ändra dataformatet och omvandla alla till USD-valuta för att slutföra jämförelsen.

Så att transformera data är en av de mest använda funktionerna av dataanalytiker eftersom det ger många fördelar när man beräknar statistiska mått, skapar hypoteser och kommer med de mest exakta hypotesslutsatserna.

Här är några av stegen där både Power BI och Data Analyst Expressions används för att påskynda processen för datatransformation:

Steg till Master Power Query och DAX för datatransformation

Att utbilda anställda om hur var och en fungerar och fungerar är viktigt för att kunna använda de funktioner som erbjuds i Power BI på bästa sätt. Här är några saker att tänka på när du använder Power Query och DAX:

1- Förstå hur energifrågan fungerar i Power BI

Power Querys kärnmål innebär att samla in datauppsättningar från olika datakällor och tillämpa redigeringar och transformationer efter att ha importerat dem till verktyget.

2- Ladda data till datatransformation i Power BI

Efter att ha laddat upp datamängderna och kombinerat dem i Power BI, tillåter power query-metoden användare att redigera och ta bort all onödig data som är irrelevant för dataanalysen.

Nu när datasetet är färdigt kan analysen omvandla det till Power BI för att utföra statistiska tester med hjälp av ett flertal metoder – varav en är DAX-metoden.

3- Förstå DAX-funktioner och grunder

Att känna till de funktioner som behövs under processen är avgörande för att använda DAX-metoden. Några av de grundläggande är följande:

  • BELOPP
  • GENOMSNITT
  • OM
  • VÄXLA
  • TOTALYTD

Många andra DAX-funktioner kan göra jobbet för analytikern enklare. Att ha alla uppgifter skrivna och lagrade i ett dokument är därför avgörande för att göra åtkomsten till dem mer tillgänglig.

4- Sök efter DAX-tekniker

Å andra sidan finns det många tekniker som många analytiker delar på sociala plattformar när det kommer till DAX-metoden. Uppdatera dig därför genom att följa sociala medier där människor delar sina strategier.

5- Kombinera power query och DAX

Nu när du vet hur Power Query och DAX fungerar är det dags att kombinera båda verktygen och genomföra verkliga analyser. Till exempel kan en analytiker använda DAX på tabellerna de tidigare skapat med Power Query för att förstå en datauppsättnings avvikelse från år till år, vilket kan hjälpa dem att fatta viktiga affärsbeslut.

6- Börja utforska verkliga scenarier

Efter att ha utbildat sig i grunderna i DAX och Power Query är det dags att utforska och analysera verkliga scenarier i affärsvärlden.

Slutsats

Sammanfattningsvis är att använda Power BI ett viktigt verktyg för dataanalytiker, och utbildning och behärskning av de funktioner som erbjuds kan förbättra effektiviteten för organisationen och de anställda.