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
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.