Modelldaten mit Power BI
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Bei der Datenmodellierung werden Ihre vorbereiteten Daten konfiguriert und geformt, um mithilfe von DAX (Data Analysis Expressions) ein semantisches Modell mit den erforderlichen Beziehungen und Berechnungen zu entwerfen. Dieser Prozess stellt eine genaue Analyse sicher und versetzt Sie in die Lage, klare, aussagekräftige Power BI-Berichte zu erstellen.
Dieser Lernpfad kann Ihnen helfen, sich auf Microsoft-zertifiziert: Zertifizierung für Datenanalysten vorzubereiten.
Voraussetzungen
Sie sollten mit der Power BI Desktop-Anwendung vertraut sein, bevor Sie mit diesem Lernpfad beginnen. Sie sollten auch ein grundlegendes Verständnis der Datenanalysekonzepte und der Terminologie wie Tabellen, Beziehungen und Berechnungen haben.
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Module in diesem Lernpfad
Semantische Modelle organisieren komplexe Daten in einer intuitiven Struktur, verbessern die Datenvisualisierung und ermöglichen effiziente, aufschlussreiche Berichte für eine bessere Entscheidungsfindung.
Data Analysis Expressions (DAX) ist eine Formelsprache für Power BI, mit der Sie Berechnungen erstellen, Logik hinzufügen und die Datenanalyse in Ihren Berichten und semantischen Modellen verbessern können.
Sie können in Ihrem Datenmodell individuell angepasste Logik festlegen, um tiefergehende Analysen und datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen, indem Sie semantischen Power BI-Modellen DAX-Berechnungen hinzufügen.
Durch Ändern des Filterkontexts in DAX können Sie steuern, wie Berechnungen Daten in semantischen Power BI-Modellen bewerten. Gewinnen Sie tiefere Einblicke, und passen Sie Ihre Analysen in Ihren Berichten an, indem Sie genau auswählen, welche Daten in die Berechnungen einbezogen werden sollen.
Mit DAX-Zeitintelligenzfunktionen in Power BI können Benutzer Daten über verschiedene Zeiträume hinweg analysieren und vergleichen und so aufschlussreiche Berichte zu Trends, Wachstum und Leistung im Zeitverlauf erstellen.
Berechnungen in Power BI sind notwendig, um die Datenanalyse anzureichern. Visuelle Berechnungen vereinfachen komplexe Formeln, verbessern die Leistung und reduzieren den Wartungsaufwand.
Die Leistungsoptimierung, auch als Leistungsabstimmung bekannt, umfasst Änderungen am aktuellen Zustand des semantischen Modells, damit es effizienter ausgeführt wird. Grundsätzlich ist die Leistung Ihres semantischen Modells besser, wenn es optimiert wurde.