: Часто данные разбиты на несколько таблиц. Вы можете объединять таблицы с помощью операций объединения в Power Query. Это помогает создавать единые таблицы для анализа.

Проверка и валидация данных

После выполнения всех этапов очистки и преобразования данных важно еще раз проверить их на корректность. Например, убедитесь, что все числовые данные находятся в ожидаемом диапазоне, а даты логически последовательны. В этом поможет создание временных фильтров и сверка с исходными данными.

Итоговая визуализация

По завершении подготовки данных стоит также задуматься о том, как это повлияет на итоговые визуализации. Убедитесь, что ваши очищенные и преобразованные данные удобно легли в структуру будущих отчетов. Это означает, что вы должны заранее продумать, какие визуализации будете использовать для представления результатов, и сделать ваши данные наиболее удобными для анализа.

Правильная подготовка данных не только экономит время и усилия на этапе анализа, но и значительно повышает качество принимаемых на основе данных решений. Инструменты и вспомогательные приемы, описанные в данной главе, помогут вам уверенно справляться с этой ключевой задачей в Power BI.

Основы работы с моделями данных: взаимосвязи и структуры

Работа с моделями данных в Power BI – это основа, на которой строятся все ваши визуализации и аналитические выводы. Понимание взаимосвязей и структур данных не только улучшает качество отчетов, но и обеспечивает более глубокую интерпретацию данных. В этой главе мы подробно рассмотрим, как создавать модели данных, устанавливать взаимосвязи и организовывать структуры для анализа.

Что такое модель данных?

Модель данных в Power BI представляет собой организацию ваших данных, которая включает таблицы и связи между ними. Каждая таблица может содержать разные аспекты данных, например, таблицы клиентов, продаж или продуктов. Вместе они образуют целостное представление о бизнес-процессах. Важно помнить, что правильно построенная модель данных позволяет избежать дублирования данных и повышает производительность отчетов.

Основные типы взаимосвязей

Power BI поддерживает несколько типов взаимосвязей, которые играют ключевую роль в анализе данных. Рассмотрим их:

1. Один к одному (1:1) – эта связь означает, что каждой записи в одной таблице соответствует исключительно одна запись в другой. Например, у каждого клиента может быть одна учетная запись в таблице пользователей.

2. Один ко многим (1:N) – наиболее распространенная связь, где одной записи в первой таблице соответствует несколько записей во второй. Например, один клиент может сделать множество покупок.

3. Многие ко многим (N:M) – в этом случае записи в двух таблицах могут сочетаться по-разному. Например, один продукт может продаваться в различных магазинах, а один магазин может иметь множество продуктов.

Создание взаимосвязей

Создание взаимосвязей между таблицами – важный шаг в создании модели данных. Power BI позволяет это делать через функцию «Управление отношениями» в редакторе моделирования. Рассмотрим создание связи на примере таблиц «Клиенты» и «Заказы»:

1. Перейдите в раздел моделей: В редакторе Power BI выберите вкладку «Модель», где вы увидите схемы ваших таблиц.

2. Добавление взаимосвязи: Выберите одну из таблиц, затем перетащите поле с идентификатором (например, ID клиента) на соответствующее поле в другой таблице (ID клиента в таблице заказов). Power BI автоматически определяет возможный тип взаимосвязи, но вы можете настроить его по своему усмотрению.