Modelar dados com o Power BI
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Assunto
A modelagem de dados configura e formata os dados preparados para criar um modelo semântico com os relacionamentos e cálculos necessários usando DAX (Data Analysis Expressions). Esse processo garante uma análise precisa e prepara você para criar relatórios claros e impactantes do Power BI.
Este roteiro de aprendizagem pode ajudar você a se preparar para a certificação Certificado pela Microsoft: Analista de Dados Associado.
Pré-requisitos
Antes de iniciar este roteiro de aprendizagem, você deve estar familiarizado com o aplicativo do Power BI Desktop. Você também deve ter uma compreensão básica dos conceitos e da terminologia da análise de dados, como tabelas, relacionamentos e cálculos.
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Módulos neste roteiro de aprendizagem
Os modelos semânticos organizam dados complexos em uma estrutura intuitiva, aprimorando a visualização de dados e permitindo relatórios eficientes e informativos para uma melhor tomada de decisão.
Data Analysis Expressions (DAX) é uma linguagem de fórmulas para o Power BI que permite criar cálculos, adicionar lógica e aprimorar a análise de dados em seus relatórios e modelos semânticos.
A adição de cálculos DAX a modelos semânticos do Power BI permite definir lógica personalizada em seu modelo de dados, de modo a permitir análises mais profundas e decisões de negócios orientadas por dados.
A modificação do contexto do filtro no DAX permite controlar como os cálculos avaliam os dados em modelos semânticos do Power BI. Obtenha insights mais profundos e personalize sua análise nos relatórios escolhendo exatamente quais dados serão incluídos nos cálculos.
As funções de inteligência de dados temporais DAX no Power BI permitem aos usuários analisar e comparar dados ao longo de diferentes períodos, dando suporte a relatórios informativos sobre tendências, crescimento e desempenho ao longo do tempo.
Os cálculos no Power BI são necessários para enriquecer a análise dos dados. Os cálculos visuais simplificam fórmulas complexas, melhoram o desempenho e reduzem a manutenção.
A otimização de desempenho, também conhecida como ajuste de desempenho, envolve fazer alterações no estado atual do modelo semântico para que ele seja executado com mais eficiência. Essencialmente, quando seu modelo semântico é otimizado, ele tem um desempenho melhor.