Для кого:
Курс предназначен для широкого круга пользователей, включая специалистов по анализу и визуализации данных, собственников бизнеса, менеджеров всех уровней, бизнес-аналитиков, маркетологов, веб-аналитиков, финансистов, менеджеров проектов и всех, кто работает с данными и стремится повысить свои навыки в области аналитики и визуализации данных.
Цель курса:
Ознакомить слушателей с интерфейсом и возможностями Power BI для работы с базами данных и построения аналитических отчетов.
В результате обучения слушатели узнают:
- Как собирать и объединять данные из разных источников
- Как построить отчет в Power BI, где будут отображаться данные из разных источников
- Как анализировать данные и создавать расчёты
- Как настроить фильтры данных, выбрать подходящие элементы визуализации и опубликовать результат для просмотра в Power BI
ПРОГРАММА
1. Понятийный аппарат
- Power BI Desktop как инструмент для разработки модели данных и отчетов.
- Power BI Service как инструмент для мониторинга и анализа готовых отчетов.
- Power Query (редактор запросов). Загрузка и очистка данных (ETL).
- PowerPivot (наборы данных и модели данных) — интерфейс работы с табличными данными в оперативной памяти.
- Power View — подсистема визуализации и построения отчётов (Reporting).
2. Интерфейс Power BI
3. Источники данных. Способы загрузки данных. Импорт данных из баз данных и сервисов с различными форматами файлов
3.1. Группа «Файл»:
- Excel.
- CSV.
- XML.
- Текст.
- JSON.
- Папка.
3.2. Группа «База данных»:
- SQL Server.
- Access.
- SQL Server Analysis Service.
- Oracle.
- IBM DB2.
- MySQL.
- PostgreSQL.
- Sybase.
- Teradata.
- SAP HANA.
3.3. Группа «Azure»:
- База данных Microsoft Azure SQL.
- Microsoft Azure Marketplace.
- Microsoft Azure HDInsight.
- Хранилище BLOB-объектов.
- Табличное хранилище Microsoft Azure.
- Azure HDInsight Spark.
- Microsoft Azure DocumentDB.
- Хранилище озера данных Microsoft Azure.
3.4. Группа «Другое»:
- Интернет.
- Список SharePoint.
- Канал OData.
- Файл Hadoop.
- Active Directory.
- Microsoft ExChage.
- Dynamics CRM online.
- Facebook.
- Google Analytics.
- Объекты Salesfore.
- Отчеты Salesforce.
- ODBC.
- R-скрипт.
- appFigures.
- GitHub.
- MailChimp.
- Marketo.
- QuickBook Online.
- Smartsheets.
- SQL Sentry.
- Stripe.
- SweetIQ.
- Twilio.
- Zendesk.
- Spark.
4. Очистка и преобразование данных. Возможности ETL функционала
- Редактирование таблиц.
- Организация таблиц в сложную структуру.
- Схемы построения моделей данных.
- Управление связями между таблицами.
- Преобразование массивов информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.
- Создание моделей данных.
- Язык анализа данных DAX.
- Создание справочников.
5. Встроенные элементы визуализации в Power BI
- Линейчатая диаграмма с накоплением.
- Гистограмма с накоплением.
- Линейчатая диаграмма с группировкой.
- Гистограмма с группировкой.
- Нормированная линейчатая диаграмм.
- Нормированная гистограмма.
- График.
- Диаграмма с областями.
- Диаграмма с областями с накоплением.
- Линейная гистограмма и гистограмма с накоплением.
- Линейная гистограмма и гистограмма с группировкой.
- Каскадная диаграмма.
- Точечная диаграмма.
- Круговая диаграмма.
- Диаграмма дерева.
- Карта.
- Таблица.
- Матрица.
- Заполненная карта.
- Воронка.
- Датчик.
- Многострочная карточка.
- Карточка.
- Ключевой показатель эффективности.
- Срез.
- Кольцевой график.
- Визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).
6. Построение и публикация отчёта в Power BI
- Публикация дашборда в облаке с последующим открытием в браузере или в приложении Power BI на мобильных устройствах (смартфоне, планшете).
- Редактирование дашборда.
- Подписка на обновления дашборда по эл.почте.
- Встройка созданного дашборда в чат Microsoft Teams.
- Экспорт дашборда в Excel (как сводную подключенную к данным дашборда), в PowerPoint (с сохранением интерактивности или без) или в PDF.