Patikimo duomenų modelio kūrimas Power BI | 2080.lt

Patikimo duomenų modelio kūrimas Power BI

Patikimo duomenų modelio kūrimas Power BI

Linkedin

Facebook

Pažymėti šį renginį

img

Specialūs pasiūlymai įmonėms

Jei planuojate mokymus savo komandai ar norite užsisakyti didesnį dalyvių skaičių, siūlome individualius sprendimus ir palankesnes kainas.
Susisiekite: [email protected] arba +370 602 55 004

Net ir tvarkingi duomenys neužtikrina patikimos analizės, jei lentelės susietos netinkamai. Neaiškūs ryšiai, neteisingos filtravimo kryptys ar nesutvarkyta datos logika lemia klaidingus rezultatus ir sudėtingą ataskaitos priežiūrą.

Kaip atskirti faktų ir dimensijų lenteles? Kaip pasirinkti tinkamus ryšius bei filtravimo kryptis? Ką svarbu patikrinti prieš pradedant kurti vizualizacijas?

Mokymo metu kursite paprastą žvaigždės principu paremtą duomenų modelį, nagrinėsite lentelių ryšius, datos lentelės paskirtį, stulpelių ir matų skirtumus bei modelio kokybės kriterijus.

KAM SKIRTAS MOKYMAS?

Mokymas skirtas:

  • Duomenų ir verslo analitikams
  • Finansų, pardavimų, rinkodaros ir operacijų specialistams
  • Specialistams, dirbantiems su Excel ar kitais duomenų šaltiniais ir norintiems savarankiškai kurti Power BI ataskaitas

MOKYMO METU SUŽINOSITE

  • Žvaigždės modelis: kaip atskirti faktų ir dimensijų lenteles bei suformuoti aiškią modelio struktūrą.
  • Ryšiai ir filtravimas: kaip lentelių ryšiai ir filtravimo kryptys veikia analizės rezultatą.
  • Modelio parengtis: kodėl svarbi datos lentelė, aiškūs pavadinimai ir modelio patikrinimas.

PO MOKYMO GEBĖSITE

  • Sukurti paprastą žvaigždės principu paremtą Power BI duomenų modelį.
  • Nustatyti ryšius tarp lentelių ir įvertinti filtravimo kryptis.
  • Patikrinti modelio struktūrą prieš kuriant skaičiavimus ir vizualizacijas.

MOKYMO PROGRAMA

  • Faktų ir dimensijų lentelės: Paprasto žvaigždės modelio struktūra ir lentelių paskirtis.
  • Ryšiai tarp lentelių: Ryšių nustatymas ir filtravimo krypčių poveikis.
  • Datos lentelė: Kalendoriaus lentelės svarba analizei ir laiko skaičiavimams.
  • Stulpeliai ir matai: Skirtumai bei pasirinkimas pagal analitinį poreikį.
  • Modelio kokybė: Aiškūs pavadinimai, struktūra ir patikrinimas prieš vizualizavimą.
  • Praktinė užduotis: Analitinio modelio sukūrimas ir patikrinimas.

 

PRAKTINIS MOKYMO FORMATAS

Mokymo metu derinami teorijos paaiškinimai, gyvos demonstracijos ir praktinės užduotys. Aptariami dalyviams aktualūs klausimai ir realios darbo su Power BI situacijos.

Lektoriai

Miroslav Šugalskij

Miroslav Šugalskij

„Microsoft Fabric“ architektas, verslo analitikos konsultantas ir MB „Data over time“ vadovas, turintis daugiau kaip 13 metų patirties duomenų analitikos, BI architektūros ir ataskaitų kūrimo srityse.

kontaktai

Norite gauti mokymus savo įmonėje, rašykite mums

+370 602 55 004

Nepraleiskite naujausių mokymų