Схемы, отношения, направление фильтрации и соединения Если ваша панель мониторинга Power BI выглядит великолепно, но ваши цифры неверны, возможно, проблема не в вашем DAX. Это может быть ваша модель данных :) При создании отчета Power BI возникает соблазн сосредоточиться на...
Схемы, отношения, направление фильтрации и соединения
Если ваша панель мониторинга Power BI выглядит великолепно, но ваши цифры неверны, возможно, проблема не в вашем DAX. Это может быть ваша модель данных :)
При построении отчета Power BI возникает соблазн сосредоточиться на диаграммах, срезах и информационных панелях. Но за каждым надежным отчетом Power BI стоит хорошо продуманная модель данных.
Ваша модель определяет, как взаимодействуют таблицы, как перемещаются фильтры, как ведут себя вычисления DAX и насколько легко масштабируется ваш отчет по мере роста объема данных.
В этой статье мы получим практическое представление о моделировании данных, таблицах фактов и измерений, схемах, связях, направлении фильтрации и соединениях Power Query.
Почему важно моделирование данных
Представьте себе розничную компанию с миллионами торговых операций.
Каждая транзакция содержит такую информацию, как:
Клиент
Продукт
Дата
Расположение
Количество
Сумма продажи
Один из вариантов — поместить все в одну огромную таблицу.
Другой вариант — разделить данные на логические таблицы и соединить их.
Этот второй подход обычно намного лучше подходит для бизнес-аналитики.
Хорошая модель Power BI обеспечивает:
Повышенная производительность при запросе больших наборов данных.
Упрощенные вычисления DAX
Клеа
