Niste sfaturi. Mi-ar fi plăcut să le mai cunosc.

Peter Hui

8 octombrie · 5 min citire

Când te gândești la modelare, la ce te gândești? O mulțime de îmbinări complicate, căutări sau poate doar frustrări?

power

Ați mai experimentat acest lucru? Aveți o măsură, dar nu vă oferă răspunsul corect. Te întrebi de ce. Nu sunteți sigur de ce, așa că modificați măsura. Poate că este ceva din tabel, poate o problemă de date, așa că îl modificați și în Power Query. Atunci ajungi cu nimic ...

Ei bine, am experimentat asta. Am încercat mai multe soluții la o problemă, dar într-adevăr soluția nu este din nimic special.

De aceea, de cele mai multe ori soluția este modelul în sine.

Pot să mă gândesc la 3 motive pentru care modelarea este importantă.

  1. Vă simplifică formulele DAX.
  2. Vă face să înțelegeți de ce este importantă Power Query.
  3. Vă oferă putere de negociere

Vă simplifică formulele DAX

… Cum? Aici avem un model pe care l-am mai întâlnit.

Aici, Orașele sunt alăturate tabelului județean într-o relație cu mulți la 1. Apoi județ în regiune într-o altă relație cu mulți la 1.

Data este alăturată tabelului Luni într-o relație mai multe. De la luni la ani și într-o relație cu mulți la 1.

Dacă vreau să obțin anumite vânzări regionale, pot scrie CALCULARE (SUMĂ (FACT [Vânzări]), FILTRU (REGION, REGION [Region] == „Nord”)).

Acum, de ce este tabelul regiunii atât de departe? Aici Power BI trebuie să filtreze prin oraș, județ și, în cele din urmă, către regiune.

Dacă vreau să obțin o anumită vânzare după lună și an, pot scrie CALCULARE (SUMĂ (FACT [Vânzări)), FILTRU (ANI, ANI [An]] == 2000), FILTRU (LUNĂ, LUNI [lună] == 12 )

Nu este tocmai greșit și probabil puteți obține rezultate. (Gândiți-vă că puneți o matrice vizuală și trageți o sumă simplă SUM (FACT [Vânzări)), cu rânduri de ani, luni sau regiuni etc.).

Problema este că Power BI trebuie să treacă prin două tabele separate pentru a ajunge la măsură. Dacă este un tabel mic, nu este mare lucru, dar atunci când aveți de-a face cu un set de date mare, va fi foarte dificil de citit pentru dvs. și pentru ca Power BI să meargă și să filtreze aceste tabele pentru a obține răspunsul dvs.

Pentru rapoartele de tip Power BI, este mai bine să păstrați tabelele de dimensiuni oarecum împreună.

Gândiți-vă la teme dimensionale.

Aici folosim acum o schemă stelară,

Albastru = Tema date- sărbătorile etc. ar trebui adăugate în acest tabel nu în altă parte.

Verde = Tema Datelor angajaților- informațiile personale și alte câmpuri noi ar trebui să fie aici.

Portocaliu = Tema locației - orice locații noi ar trebui adăugate aici.

Dacă aveți deja în vedere teme, vă puteți da seama deja care tabele ar trebui să aparțină reciproc.

Această setare vă ajută să sortați mai multe tabele și vă ajută să înțelegeți modelul. Probabil vor fi adăugate și alte tabele de dimensiuni în viitor, dar acum știți deja unde ar trebui să meargă.

Un model mai simplu te face să apreciezi Power Query

Acum, că aveți un model în minte, este timpul să decideți cum să vă alăturați corect acestor tabele.

Da, probabil că puteți face o cartografiere în DAX, puteți scrie - RELATED (REGION [region]) pentru a aduce în coloană și a ascunde tabelul REGION. Va funcționa, dar de ce să faci asta?

Aceasta este ceea ce înseamnă Microsoft atunci când spun că Power Query poate fi folosit pentru a „pregăti” sau „forma” datele.

În Power Query, puteți face aceste asocieri.

Formarea în Power Query are și câteva avantaje, puteți face cu ușurință o verificare dublă anti-aderare pentru a vedea dacă există luni care nu sunt reflectate în tabelul Ani.

Iată un articol dacă doriți să știți cum să faceți aceste asocieri în Power Query. Eu personal aș fi dorit ca cineva să-mi fi spus asta înainte. M-ar fi salvat de o mulțime de dureri de cap de date.

Vă oferă putere de negociere

Modelarea vă poate ajuta să vă dați seama, chiar de pe bat, la ce fel de întrebări puteți răspunde. (Măsurile dvs. pot fi construite pe baza tabelului de informații și pot fi tăiate după dimensiuni sau „teme”).

Aceasta este linia de bază. Dacă cineva ți-ar pune o întrebare de afaceri, poți spune deja din modelul tău dacă o poți obține pentru ei, spre deosebire de revizuirea tabelelor și descoperirea acesteia, vei avea un bun simț al ceea ce poți răspunde și nu.

Dacă sunt necesare informații suplimentare, ei bine, acum puteți face un caz pe baza modelului pentru a cere mai multe date de la alte unități. Dacă este nevoie de alte dimensiuni, știți deja cum pot fi unite în modelul dvs.

Iată ce ar trebui să vizezi și nu m-a condus niciodată greșit.

  1. Schema stelelor - iubeste steaua
  2. Scopul pentru 1: multe relații pentru fiecare tabel de dimensiuni la tabelul de fapte
  3. Gândiți-vă la teme dimensionale
  4. Nivel diferit de detalii - zile în tabel de fapt vs luni în tabelul de buget? Utilizați un tabel de date
  5. Folosiți Power Query, merită să așteptați. Faceți asocierile pentru a ajunge la „teme”

Înțeleg, uneori nu este atât de simplu la locul de muncă. Uneori trebuie doar să răspundeți cât mai curând posibil. Modelarea este ultimul lucru la care te poți gândi.

Dar gândiți-vă în acest fel - cât de mult timp va trebui să vă dați seama de măsuri și de depanare, la fel de bine ați fi putut investi într-un model de date adecvat pentru început!:)