Aussagekräftige Berichte mit Power BI erstellen

1. Einführung: Hallo und willkommen zum Kurs mit Microsoft Power BI in vollem Umfang. Ich bin Sunil Gupta, dein Lehrer für diesen Kurs. Und ich habe 12 Jahre Erfahrung in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Analytik. In diesem Kurs werden wir die leistungsstarken Funktionen von Power BI erkunden und lernen, wie Sie damit die leistungsstarken Funktionen von Power BI erkunden und lernen, wie Sie atemberaubende Visualisierungen und interaktive Dashboards erstellen können, die Ihnen helfen können, Ihre Daten zu verstehen . ob Sie Geschäftsanalysten, Datenwissenschaftler oder einfach nur jemand sind , der bessere Erkenntnisse aus seinen Daten gewinnen möchte . Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten und das Wissen, um überzeugende Datenstorys und Dashboards zu erstellen überzeugende Datenstorys und Dashboards , die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Dieser Kurs beginnt also mit den Grundlagen, vom Herunterladen von Microsoft Power BI über die Erstellung eines Basisberichts, das Erstellen der Leinwand, das Hinzufügen des Hintergrunds, um sie zu verwenden, und der Diagrammoptionen zu den Berichten Erstellung der interaktiven Task Force. Lassen Sie uns also loslegen und die Welt der Datenvisualisierung mit Power BI im Unterricht erkunden . 2. Herunterladen und Installieren von Power BI final: In dieser Vorlesung werden wir das Power BI herunterladen. Um Power BI herunterzuladen, müssen wir zu Google gehen und einfach Power BI eingeben, herunterladen und die Eingabetaste drücken. Sie werden die forstwirtschaftliche Karte sehen. Ich sage zuerst, vielleicht siehst du das zweite oder so, aber du musst zu den Downloads Power BI, power bi.microsoft.com gehen . Klicken Sie hier. Sie werden zur Power BI-Homepage auf der Microsoft-Website weitergeleitet. Und hier sehen Sie verschiedene Optionen wie Power BI, zusätzlich zu meinem lokalen Microsoft-Datengateway. Okay? Sie müssen also zum Produkt gehen und wir müssen zu den Produkten x gehen. Und Sie können unseren BI Desktop sehen oder ein Profi oder ein Premium-Power BI Mobile, Power BI Embedded und Power BI Report Server für alle Visualisierungen und die nächste Auftragserstellung und Berichtserstellung sein ein Profi oder ein Premium-Power BI Mobile, Power BI Embedded und Power BI Report Server für alle Visualisierungen und die nächste Auftragserstellung und . Also müssen wir auf die Leiste klicken. Der nächste Job. Und wenn Sie auf diese Seite kommen, werden Sie sehen, dass das von den Daten im Inneren zu X geht. Und mit Schnäppchenläden und mit Bar Get Extra können Sie umfangreiche interaktive Berichte mit UW let Analytics an Ihrem Finger erstellen — kostenlos. Also hier kannst du im Detail nachlesen, was Barbie ich tun kann, wenn du darüber lesen möchtest. Okay, aber zum Herunterladen müssen wir auf die Option Kostenlos herunterladen klicken Dadurch gelangen Sie zum Microsoft Store. Also klicken Sie auf Öffnen. Der Microsoft Store wird hier eröffnet. Das ist jetzt das Power BI. Ich habe es bereits heruntergeladen. Wenn Sie es nicht heruntergeladen haben, werden Sie hier sehen, ärgern Sie sich. Klicken Sie auf das Tor und es wird in Ihrem nächsten Top heruntergeladen. Das ist also eine Desktop-App , die Sie herunterladen müssen. Sie müssen den Dr. noch nicht herunterladen. Klicken Sie also auf das Tor und es wird heruntergeladen und auf Ihrem System installiert. Du klickst einfach auf Hier öffnen. Es wird heruntergeladen und installiert. Klicken Sie auf Öffnen und Microsoft Power BI wird in Ihrer nächsten Station geöffnet. Es ist also ziemlich einfach. Sie müssen die DOT-EXE- oder MSA-Datei nicht herunterladen. Gehen Sie einfach in den Microsoft Store. Klicken Sie dort und sehen Sie, dass dies die Feeds aus sind. Dies ist die Homepage, wenn Sie Power BI zum ersten Mal herunterladen und öffnen Wir werden diese Seite sehen, siehe diese Homepage nach Power BI Desktop. Hier sehen Sie die Berichtsansicht. Hier sehen Sie die Datenansicht in der Sie Ihre Tabellen sehen können. Hier sehen Sie die Modellansicht, in der Sie Ihre Modelle sehen können, wie sie miteinander verbunden sind. Und auf der Menüseite können Sie das Zuhause sehen. Dann siehst du die Beilage, in der du neue visuelle Haupteinflüsse , einen Zerlegungsbaum, eine intelligente Erzählung und all die Dinge, die wir lernen werden, einfügen kannst. Dann modeln. Du kannst sehen, du kannst sehen und helfen. Und hier können Sie sich das Microsoft Power BI ansehen, als nächstes verwandte Handbuch, das von Microsoft erstellt wurde. Und hier sehen Sie das Opsin von Good Data, in dem Sie die verschiedenen Optionen wie die Excel-Arbeitsmappe sehen können . Wenn Sie die Daten aus der Excel-Arbeitsmappe abrufen möchten. Datenflussdaten von Microsoft Power BI-Datensätzen waren SQL Server-, Analytic Service Analysis Server-Text- oder CSV-Datei. Wenn Sie aus dem Internet kommen möchten, können wir das auch tun. Es gibt also verschiedene Optionen, die Sie haben können. Wenn Sie Ihre Daten abrufen möchten, Excel-Arbeitsmappe, Datenhub, SQL Server. Also alle Jobs und hier, und hier kann man auch SQL Server sehen. All diese Optionen sind also hier. Und hier können Sie auch sehen, wie Sie Ihrem Bericht Daten hinzufügen. Sie können Datenimportdaten aus Excel abrufen. Sie können Daten aus SQL Server importieren oder sie einfach in eine leere Tabelle einfügen. Sie können einen Beispieldatensatz ausprobieren , den Microsoft bereitgestellt hat. Okay, all diese Dinge werden wir ab der nächsten Vorlesung sehen . Das ist also die Übersicht über Microsoft Power BI. Sobald Sie mit dem Bericht fertig sind, können Sie Ihre Daten speichern. Wenn Sie von irgendwoher importieren möchten, können Sie Ihre Schrift importieren, um zu exportieren, Sie können exportieren. Und es gibt noch eine andere Option oder Nick, wenn du deine Daten erstellst, kannst du sie auflisten, okay, also diese Öffentlichkeit wird es ermöglichen, wenn wir einige Visualisierungen erstellen und ein Dashboard macht. Wenn wir einige Berichte generieren, wird die Schaltfläche Veröffentlichen aktiviert. Und es ist ziemlich einfach zu aktivieren. Und es ist ziemlich einfach, sie mit Ihrem Top-Management oder Ihrem bearbeiteten Kunden zu visualisieren , indem Sie die E-Mail-ID und sie können sie auf jeder Plattform öffnen, so wie sie sie auf dem Handy mit Power BI öffnen können , mobil. Das ist unser Visualisierungstool , mit dem Sie Ihre gesamte Visualisierung auf einem Handy sehen können. Okay? sehen uns also in der nächsten Vorlesung, wo wir sehen werden, ich werde versuchen, die Daten aus Excel zu importieren. 3. POWER BI FRONT- UND BACK-END-UMGEBUNGEN: Hallo und willkommen zurück. Ich hoffe, dir gefällt dieser Kurs. Und in dieser Vorlesung werde ich über Power BI-Umgebungen sprechen. Was sind also die Umgebungen , die wir in Power BI haben? Es ist sehr wichtig , das zu verstehen. Lassen Sie mich also schnell beginnen. Power BI hat also tatsächlich seinen Endpunkt erreicht. Sie können sagen, jedes Frontend, in dem wir alle Visualisierungen durchführen , und es ist ein Analyseteil, in dem Sie die Grafiken, Berichte und Dashboards sehen können Das ist also der Frontend-Teil. Die andere sind Backend-Umgebungen, in denen wir die Datentabellen, die Datensätze, verschiedene Datenbanken und verschiedene Datenquellen importieren verschiedene Datenbanken und verschiedene Datenquellen die wir in Power BI verwenden, Berichte erstellen und Dashboards erstellen und alles andere. Was sind Bi? Es gibt also grundsätzlich zwischen Registrierung , Frontend und Backend Wenn Sie sich also das Power Bi ansehen, also diesen Bereich, in dem wir uns mit all unserem Visualisierungsteil befinden, das ist der Front-End-Teil dessen, was wir hier auf der Vorderseite sehen können, im Front-End-Teil des Pods sein Und wenn wir das verwenden, holen Sie sich Daten und holen Sie sich die Daten aus den verschiedenen Quellen. Dies ist also der Back-End-Teil, in dem wir die Radius-Option haben , aus verschiedenen Datenquellen zu importieren, die Excel oder Daten fließen in SQL Server-Text oder CSV-Datei vom Vape Wir können die Daten exportieren Also all diese anderen Dinge mit der dünnen Haut. Dies sind also die beiden Endmomente , die wir in Power BI haben und Microsoft Power BI ist ein leistungsstarkes Business Intelligence-Tool, mit dem Benutzer Daten und Sales Insights analysieren können. Biodegrade besteht aus einer Front-End- und einer Back-End-Umgebung, die jeweils unterschiedliche Operationen ausführen, jeweils unterschiedliche Operationen ausführen Datenanalyse und -visualisierung zu unterstützen Also sowohl diese Umgebungs-Frontend als auch Mackinder, wichtig, weil sie die Daten sichern und wiederherstellen Und im Frontend visualisieren wir die Daten. Wir erstellen Diagramme, Grafiken, wo Sie gesehen haben, wie wir unsere Tools, die wir zur Visualisierung der Daten verwendet haben, regularisiert haben, und dann sind wir fertig, basierend auf Don't Wir können die Daten analysieren, sodass wir den Teil der Datenanalyse am Frontend durchführen können Teil der Datenanalyse am Frontend Lassen Sie mich also etwas detaillierter auf die Frontend-Umgebung eingehen etwas detaillierter auf die Frontend-Umgebung Bezug auf Internet Moment in Power ist BI also die Benutzeroberfläche, auf der Daten, Datenanalyse und -visualisierung stattfinden. Wie ich hier schon sagte, wenn wir Berichte erstellen und all das erledigt ist. Was auch immer wir auf der Benutzeroberfläche sehen können, sie ist Teil der Frontend-Umgebung den wichtigsten Vorgängen in der Frontend-Umgebung gehört die Datenverbindung Sie können nur mithilfe der Datenbank eine Verbindung zu den verschiedenen Datenquellen herstellen. Datenbanken wie SQL, meine Fortsetzung oder was auch immer Sie verwenden, die wir mit Power BI und dann mit den Cloud-Diensten verbinden können Power BI und dann mit den Cloud-Diensten verbinden Dann ist die zweite die Datenmodellierung. Datenmodellierung. Dazu müssen Sie die Daten transformieren und auslesen , die Sie nicht im Power Query Editor verwendet Um ein Datenmodell zu erstellen, das dient. Unsere Datenanalyse benötigt eine Datenverbindung, um eine Verbindung zu den Datenquellen herzustellen. Datenmodellierung zur Transformation und Speicherung der Daten für die Datenanalyse. Dashboard-Erstellung, Sie können nur interaktive Dashboards und Berichte erstellen, indem Visualisierungen erstellen und die Lektionen zwischen den Datensätzen und verschiedenen anderen Optionen definieren die Lektionen zwischen den Datensätzen und verschiedenen Und wir können auch Hauptfächer und Berechnungen hinzufügen. Wir können unsere eigenen Berechnungen hinzufügen. Wir können dem vorhandenen Datensatz unsere eigenen Hauptfächer hinzufügen und einen Bericht erstellen Die vierte ist sehr wichtig, dass jede Visualisierung, sodass Power BI eine Vielzahl von Visualisierungen wie Diagramme, Grafiken, Karten und Tabellen bietet , um die Zeit in bidirektionaler Power Bi darzustellen , weg Barbara ist so beliebt und hat Sie zu Ihnen gesagt, weil sie eine sehr breite Palette von Visualisierungstools bietet, wie Diagramme , Grafiken, Karten und Datentabellen Datentabellen um Daten auf sehr intuitive und sehr moderne Weise zu präsentieren . So können wir Daten sehr einfach visualisieren. Und die Daten, auf denen Ihr Sohn liegt, oder die Diagramme und Berichte mit Datenvisualisierungstools in Power BI erstellt wurden , sind von Natur aus sehr attraktiv , sehr zweigeteilt. Astronaut, wenn du sie dir ansiehst, wirst du einige Teile der Daten verstehen , die du nicht analysieren kannst oder die du nicht verstehen kannst, wenn du dir die Tabelle ansiehst Wenn Sie also Daten visualisieren, haben Sie ein besseres Verständnis Dann ist der nächste Teil die Erstellung des Dashboards. Sobald wir also die Berichte und alles haben, können wir die Berichte zusammenfassen. Wir können es auf ein Dashboard stellen und Dashboards erstellen , die den Benutzern eine Geschichte erzählen Dashboards ermöglichen es Benutzern also, eine konsolidierte Ansicht mehrerer Berichte zu erstellen , die einen ganzheitlichen Überblick über die Daten bieten Da Sie also die Daten haben, können wir, wie gesagt, verschiedene Berichte und Grafiken in RBA erstellen Aber wenn wir alle Berichte und Ansichten zusammenfügen, erstellen wir ein Dashboard. Und das Dashboard zeigt die gesamte Geschichte der Daten und fügt Datenanalysen hinzu, die Sie für den Datensatz durchführen möchten. Das, indem Sie Berichte, Grafiken und Diagramme erstellen , die Sie auf einer Seite platzieren und das als Taskleiste bezeichnet wird Das Dashboard wird also ein sehr intuitiver, sehr ganzheitlicher Ansatz sein , RPA, Präsentation von Daten oder die Analyse der Daten Ein Dashboard hat also mehrere Berichte, Zufluchtsorte und Grafiken, und sie werden miteinander verknüpft, wenn Sie einen Parameter ändern, Sie, alle Grafiken und Diagramme werden sich darauf basierend ändern Dadurch erhalten Sie einen sehr umfassenden Überblick über die Datenanalyse, und es ist nicht sehr wichtig, ein Dashboard zu erstellen. Und Dashboards sind im Grunde genommen genau das, eine konsolidierte Ansicht der verschiedenen Berichte Und dann noch die Kapsel, ein sehr wichtiger Teil. Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung Power BI ermöglicht es Benutzern, an Berichten und Dashboards zusammenzuarbeiten und diese mit den Stakeholdern weltweit zu teilen. Bei den heutigen Power-, BI- oder anderen Business-Intelligence-Tools haben wir die Möglichkeit, haben wir die Möglichkeit mit unseren Teammitgliedern, den Stakeholdern, zusammenzuarbeiten. Und wir können sehen, was wir erstellen als Bericht oder Dashboard, das wir direkt mit den Stakeholdern oder unseren Teammitgliedern und unseren Managern, unserem Top-Management, teilen können . Und sie können live verfolgen, was Sie tun und welche Berichte Sie erstellt haben. Und wenn sie etwas dazu hinzufügen wollen, können sie etwas dazu machen. Das können sie auch auf Dashboards tun. Es ist also eine sehr einfache Möglichkeit, mit dem Thema zusammenzuarbeiten. Und C ist der Bericht, den Sie mit Ihrem Top-Management oder den Teamleitern oder sogar den Stakeholdern des Unternehmens oder sogar den Kunden erstellt haben mit Ihrem Top-Management oder den Teamleitern oder sogar den Stakeholdern des Unternehmens oder sogar den Kunden erstellt oder sogar den Stakeholdern des Unternehmens , obwohl Sie teambasiert sind Es ermöglicht Ihnen also nicht nur, mit ihnen zusammenzuarbeiten, es ist auch sehr einfach ihnen Berichte und Dashboards hinzuzufügen Und sie können dieselbe Ansicht haben, die Sie haben. Sie können einfach auf die Dinge klicken und eine sehr gute Analyse durchführen wenn sie die Daten verwenden möchten. Das ist also ein sehr wichtiges Feature , das stört und zusammenarbeitet, was es sehr, sehr wichtig macht Power BI-Datenanalyse-Tool. Dieses Analysetool. Lassen Sie uns nun etwas über das Backend und die Frau verstehen. Bei der Registrierung bei Power BI finden also Datenverarbeitung, Speicherung und Verwaltung statt Also im Backend speichern wir die Daten natürlich immer, oder? Alle Datenbanken und Datenbankserver sind also Teil der Backend-Sache Also im Backend, dann warm, sogar im Power BI auch der Ort, an dem wir die Daten speichern Wir verwalten die Daten und wir führen die Datenverarbeitung durch, oder? Power BI-Backend-Umgebung ist also Die Power BI-Backend-Umgebung ist also auch dort, wo wir uns befinden, dieselbe Wir machen den Datenspeicher für die Datenverarbeitung und Verwaltung der All diese drei wichtigen Datenverarbeitungs -, Speicher- und Verwaltungsdatenverwaltung finden also -, Speicher- und Verwaltungsdatenverwaltung in der Back-End-Umgebung von Power BI statt, und zu den wichtigsten Vorgängen, die wir in der Back-End-Umgebung in Power Via ausführen der Back-End-Umgebung in Power Via gehören die Datenaktualisierung Power BI, ich kann Daten automatisch aktualisieren, um Insights angezeigt zu werden, wie Ali oder was würde passieren, wenn einige Unternehmen E-Commerce-Website gibt es und sie haben die Datendatenquelle oder sie haben ihre Wiederherstellung , dass normalerweise Entzündungen. In unserer Datenbank. Wir wählen die Datentabellen der Toten aus ihren Datendatenbanktabellen und wiederholen einige Analysen dazu Wir erstellen Berichte, Dashboards und Finanzanalysen oder was auch immer. Analysen, Kundendistanzen und was auch immer Sie mit diesen Daten tun möchten Aber das Problem waren die Daten im E-Commerce-Umfeld oder jede Frau heutzutage online, jedes Unternehmen ist online, jedes Unsere zweiten neuen Daten werden zu den Tabellen hinzugefügt. Werden die Daten jedes Mal aktualisiert? Das Problem war, dass die Daten, die IP, Daten zurückwarteten. Wenn Sie Daten zurückgehalten haben, haben Sie weitergemacht und legen nun einen Bericht an das Management vor. Das Szenario wurde komplett geändert , weil sie in diesen zehn Tagen, sie getan haben, irgendeine Kampagne durchgeführt hätten. Sie hätten die neuen Rituale und die Berichte bekommen , die Sie oder Sie erstellt haben, das hat sich geändert. Das nützt also nach zehn Tagen erstmal nichts. Problem ist also in Power Bi gelöst, denn hier Daten, wenn Sie Daten von einem beliebigen Datenbankserver und den Database Service-Datentabellen auswählen beliebigen Datenbankserver und , die aktualisiert wurden. Was wird Power BI also tun? Die Datentabellen werden automatisch aktualisiert. Und wenn die Datentabellen aktualisiert werden, werden alle neuen Informationen in die Tabellen übernommen, die wir in Tabellen übernommen, die wir in unserer Back-End-Umgebung verarbeiten In Power BI werden sogar die Power BI-Referenzen, die wir beantworten, ebenfalls Und Ihre Berichte werden auch auf der Grundlage der neuen Daten geändert , die eingegangen sind. Auf diese Weise verwendet Power BI automatisch die Phrasendaten aus verschiedenen Quellen, unabhängig davon, aus welchen Quellen Sie Daten erhalten , die automatisch aktualisiert werden Sie müssen nur das Intervall festlegen , in dem Sie die Daten abrufen und die Daten im Backend des Power Bi aktualisieren möchten Daten im Backend des Power also an, Sie wählen in diesen Intervallen Nehmen wir also an, Sie wählen in diesen Intervallen alle 10 Stunden, jeden Tag oder jeden zweiten Tag, alle 24 Stunden oder alle 10 Minuten. Welches Intervall ich auch für das Datenintervall auswähle, diese Daten werden aktualisiert und warten darauf Du musst nichts tun. Ihre Berichte, Ihre Dashboards werden automatisch aktualisiert und Ihre Berichte und Ihre Dashboards, wann immer Sie das sagen, werden sehr, sehr relevant sein und es wird für das Top-Management sehr, sehr nützlich sein , die Daten in Echtzeit zu analysieren Daten aktualisieren also sehr, sehr wichtige Funktionen in Power Bi Dann folgt die Datentransformation. Der Power Query Editor erledigt die Datentransformations - und Bereinigungsoperationen im Backend ermöglicht so die Datenmodellierung im Frontend Für die Datentransformation ist das also sehr, sehr wichtig, wenn Sie sich für einen Datenanalysten entscheiden. Warum? Denn wenn Sie an den Rohdaten arbeiten und nicht transformieren, fügen Sie den Tabellen keine neuen Hauptfächer, Funktionen und Spalten hinzu Sie werden nicht in der Lage sein, die richtige Ansicht von Daten oder Charakterinformationen oder die korrekte Analyse zu erhalten die richtige Ansicht von . Das wirst du nicht können. Sie haben die, all die Dinge, Spalten sind in Ihren Daten vorhanden. Ich habe zum Beispiel die Benutzerinformationen, welche Dinge er gekauft hat, was der Preis war was der Preis war und zu welchem Preis sie verkauft wurden. Und all diese Theoreme für Gewinn und Verlust. Diese Kennzahlen, die Sie hinzufügen können, transformieren die Daten, Sie erstellen neue Felder, Sie fügen neue Berechnungen hinzu. Wenn Sie den Umsatz auf der Grundlage anderer Dinge berechnen möchten , oder möchten Sie die Rabatte nach einer anderen Formel berechnen ? All diese Dinge können wir also mit dem Tool für die digitale Transformation tun , das im Power BI, Power Query Editor, bereitgestellt wurde . Also diese Sache, Transformation, Datentransformation und Reinigung oder Präsenz oder im Backend Damit Sie Lage sind, die Datenmodellierung am Frontend, die Back-End-Verarbeitung von Transformations - und Bereinigungsoperationen im Backend von Power durchzuführen, ermöglicht BI Ihnen, die Datenmodellierung am Frontend viel besser Das ist also die Stärke der Datentransformation in Power BI. Dann folgt die Datenkomprimierung, Datenkomprimierung Power BI komprimiert die Daten und optimiert Daten , um den Speicherbedarf zu reduzieren Daten zur Reduzierung des Speicherbedarfs bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Abfrageleistung. Power BI hat also eine sehr wichtige und sehr leistungsstarke Funktion der Datenkomprimierung, bei der Power BI, die nichts zum Komprimieren der Daten tut, Platz spart. Power BI, Sie werden Ihre Daten automatisch komprimieren und diese Daten optimieren, um den Speicherbedarf zu reduzieren , sodass Sie keine großen Stories sind der Ort, an dem die Daten gespeichert werden, oder? Der Speicherbedarf wird also sinken. Gleichzeitig stellt Power BI jedoch sicher, dass die Komprimierung einer Brita und die Optimierung der Daten für den Speicherbedarf, um den Speicherbedarf reduzieren, die Abfrageleistung nicht beeinträchtigt Das Power-Bi, das Komprimieren Ihrer Daten und die Optimierung der Daten, beeinträchtigt also Komprimieren Ihrer Daten und die Optimierung der Daten, beeinträchtigt nicht die Leistung Ihrer Anfrage Es wird nicht viel Zeit in Anspruch nehmen Es wird viel schneller und agiler sein. Gut, da es nicht komprimiert war. Power BI führt die Datenkomprimierung also selbst durch. Dann kommen die Sicherheit und Authentifizierung. Das ist eine sehr, sehr wichtige Sache für alle Unternehmensanwendungen, oder? Power BI-Zahnspangen. Studieren. Die Power BI-Back-End-Umgebung kümmert sich um Benutzerauthentifizierung, Zugriffskontrolle und Datensicherheit und stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf vertrauliche Informationen zugreifen können Und obwohl Power BI Ihnen die Möglichkeit bietet, Ihre Dashboards und Cereal Report zu teilen und mit anderen zusammenzuarbeiten Gleichzeitig wird sichergestellt, dass die Back-End-Umgebung die Benutzerauthentifizierung und Zugriffskontrolle übernimmt Wenn Sie also die Einstellungen für Ihre Berichte und Ihr Dashboard festlegen, können Sie den Benutzern und Ihrem Teammitglied die Zugriffskontrolle geben , dass sie nur diese bestimmten Aufgaben ausführen können . Sie können zum Beispiel nur sehen, oder sie können nur essen, oder sie können all das modifizieren. Sie können löschen oder sie können nicht löschen. Sie haben nur zuverlässigen Zugriff auf all diese Arten von Zugriffskontrollen, die Sie über die Back-End-Umgebung oder Power BI durchführen können Sie über die Back-End-Umgebung oder Power BI durchführen Und jeder Benutzer wird authentifiziert, und dann darf er das System protokollieren Und es schützt auch Ihre Daten. Das ist also nur autorisiert. Sie können nur auf die vertraulichen Informationen zugreifen. Weil das Unternehmen, all die Dinge, die als Datenebene gespeichert werden. So wird auch sichergestellt , dass Ihre Server oder Datenbanken sicher sind und dass alle vertraulichen Informationen ordnungsgemäß geschützt sind. Dann speichert der Datenspeicher von Power BI Daten im Cloud-Speicher ermöglicht so eine schnelle und effiziente Abfrage auf unsere Weise Wenn Sie ein Power BI importiert haben, stellen Sie die Daten in einem Cloud-basierten Speicher wieder her, sodass Sie sich keine Gedanken über die Geschichten, Dinge und alles andere machen müssen über die Geschichten, Dinge und alles Und das ist es, es wurde in der Cloud installiert. Es ist sehr schnell und effizient. Wenn Sie das Zeitintervall und die Abruf-, Abfrage- und Abrufzeit abfragen, wenn Sie etwas abfragen und das Ritual erhalten, ist die Zeit zwischen dem Eingang der Anfrage und dem Erscheinen des Ergebnisses bei Cloud-basierten Transaktionen sehr, sehr minimal Dieser Datenspeicher ist also, da er in der Cloud ist sehr schnell und effizient Sowohl das Abfragen als auch das Abrufen nehmen nur sehr, sehr wenig Zeit in Anspruch, und es ist sehr effizient und bietet Ihnen auch eine sehr gute Leistung Für die Leistungsoptimierung sorgen also auch der Power-Bi-Back und die Registrierung Einschreibung. Was es also tun wird, ist, die Abfrage Education zu optimieren und die Caching- und Caching-Techniken zu nutzen, um die Gesamtleistung zu verbessern Power BI verwendet also intern die Raten- oder Techniken, um die Gesamtleistung zu verbessern , sodass Union sich keine Gedanken über all diese Casting-Techniken machen muss und darüber, wie die Abfrage Bildung verbessert oder optimiert werden kann, all diese Dinge Die Power Bi-Backend-Umgebung kümmert sich automatisch um diese Dinge Hier dreht sich also alles um die Frontend - und Backend-Einführung für Power BI Und in der nächsten Vorlesung werden wir sehen, wie. Okay, lass uns, lass uns das in dieser Vorlesungsadresse machen. Wir werden also sehen, wie Frontend und Backend sowie Frontend- und Backend-Umgebung in Power BI zusammenarbeiten, um ein nahtloses Erlebnis für Datenanalysten zu bieten ein nahtloses Erlebnis für Datenanalysten , das Frontend-Operationen lösten Backend-Prozesse wie Daten, Lob und Daten aus, die eine gewisse Relevanz hatten Vom Frontend aus können Sie also die Backend-Prozesse steuern Und Sie können einfach mit Visualization im Frontend interagieren , die dann Anfragen an das Backend sendet, welche Daten abgerufen und Wenn Sie also etwas im Frontend vorschlagen, geht es natürlich zurück zum Backend und ruft die Daten und Prozesse geht es natürlich zurück zum Backend und ruft die Daten und Und dann zeigt es Ihnen, dass das Jad-Ergebnis in Form der Grafiken und Diagramme zurück und auf diese Abfragen reagiert, indem angeforderte Daten abruft und das Ergebnis an die Frontend-Visualisierung zurückgibt Das ist eine ganz normale Sache, die wir alle wissen. Lassen Sie uns kurz die Frontend-Umgebung und die Rückseite überarbeiten und was sind die wichtigsten Dinge, die sie tun Die Frontend-Umgebung wird also für Datenmodelle verwendet Und dann haben wir die Datenanalyseausdrücke, DAX-Abfrage der berechneten Hauptfächer und Spalten Und dann wird das Frontend für die Erstellung von Berichten und Dashboards verwendet und für die Erstellung von Berichten und Dashboards missbraucht, und das Veröffentlichen und Einrichten erfolgt ebenfalls über Für das Backend haben wir das Verbinden und Extrahieren, Verbindung zur Datenquelle wiederherstellen und die Daten extrahieren Diese Operation führen wir durch, dann transformieren und speichern wir die Daten. Dann führen wir die Profil - und Abfrageoptimierung durch. Und dann haben wir die Margin Append-Operationen im Backend Wenn wir das zusammenfassen, haben wir vier Punkte Microsoft Power, BI, Frontend - und Backend-Umgebung arbeiten zusammen, um eine umfassende Business-Intelligence-Lösung bereitzustellen eine umfassende Business-Intelligence-Lösung Frontend-Umgebung ermöglicht es Ihnen einfach eine Verbindung zu Daten herzustellen, Berichte und Dashboards zu erstellen und mit anderen zusammenzuarbeiten, z. B. Ihren Teammitgliedern, Ihren Managern, Ihren Stakeholdern, Ihren Kunden, was, wem auch immer Sie möchten, Sie können Zugriff gewähren und mit ihnen zusammenarbeiten Und gesagt, Sie berichten über Backend-Umgebungen , kümmern sich um Datenverarbeitung, Speicherung, Sicherheit und Leistung oder um Optimierung. Und der letzte Punkt ist geklärt, der letzte Punkt ist, dass die Interaktion zwischen Frontend und Backend eine reibungslose und effiziente Datenanalyse gewährleistet Erfahrung. Interaktion zwischen der Frontend-Umgebung und der Back-End-Umgebung ist so reibungslos , dass Sie keine Verzögerung bei der Datenverarbeitung spüren werden Sobald Sie auf einen Bericht klicken, ziehen Sie die Felder und Hauptfächer per Drag-and-Drop Sie werden die Daten schnell visualisieren und sie sind sehr flüssig und das bietet Ihnen ein sehr nahtloses und effizientes Datenanalyseerlebnis Das wollte ich also über die Frontend- und Backend-Umgebungen des Power Bi vermitteln über die Frontend- und Backend-Umgebungen des Power Ich hoffe, ich kann alles, was ich wollte, sehr klar und präzise lesen wollte, sehr klar und präzise Ich hoffe du hast es verstanden. Wenn Sie Zweifel haben, können Sie kommentieren und fragen. In der nächsten Vorlesung. 4. POWER BI Steckverbinder: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung lernen wir die Grundlagen von Power BI kennen. nächsten ethischen Dinge, und das ist die Art der Datenkonnektoren, behandeln die Nivellierung. Wie ich bereits erwähnt habe, bietet Power Way auch viele Konnektoren für Datenbanken. Es ist zum Beispiel nicht auf eine Art von Datenbank beschränkt , die Sie mit Power BI verwenden können. Es bietet viele Datenkonnektoren, fast alle Arten unserer Datenkonnektoren für die Verbindung mit jeder Art von Datenquelle, die Sie verwenden. Microsoft Excel, Microsoft Excel oder meine, meine Fortsetzung oder SQL Server oder die keine Fortsetzung Datenbanken wie MongoDB schnappten sich Datenbanken, GraphQL in Ordnung, nicht Reihenfolge, Neo4j, jede Art von Datenbanken, die Sie verwenden und die Sie sehr einfach mit Power BI verbinden können , da sie integrierte Datenkonnektoren bieten, auf die Sie einfach klicken und den Datenquellenpfad angeben und die Das ist es also, das ist die Flexibilität , die die Funktionen in Power BI bietet, das macht es so, so großartig. Und dass Power BI derzeit die Nummer eins auf dem Markt ist. Und ich denke, das liegt daran, dass es von Microsoft sehr nützlich ist, weil Sie es mit allen anderen Microsoft Office 360 Pipe oder Apps verwenden können Microsoft Office 360 Pipe , die in einer Office-Umgebung bereitgestellt werden Es ist sehr einfach , es mit den anderen Tools zu kombinieren, die Sie mit Excel oder PowerPoint oder was auch immer Sie verwenden. Es ist also sehr einfach, sich mit Microsoft und allen anderen Tools zu verbinden . Sei es AWS oder Google, GCP, was auch immer Sie verwenden, Sie können sich problemlos mit Microsoft Power BI verbinden Das werden wir also lernen, welche Arten von Datenkonnektoren in Microsoft Power BI verfügbar sind . Microsoft Power BI bietet eine Vielzahl von Datenkonnektoren, mit denen Benutzer eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen können. Welche Analyse- und Visualisierungszwecke. Wenn Sie also Microsoft Power BI verwenden, also wenn Sie eine Verbindung zu einer Datenquelle herstellen, sammeln Sie für unsere Datenanalysezwecke natürlich also wenn Sie eine Verbindung zu einer Datenquelle herstellen, sammeln Sie für unsere Datenanalysezwecke nur zur Datenanalyse und -visualisierung. Das machen wir also mit dem Power BI. Diese Konnektoren ermöglichen also die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Systemen in Power BI. Welches System und welche Server Sie auch immer für Ihren Datenbankspeicher verwenden, es bietet Ihnen eine nahtlose Einrichtung nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Es wird also keine Verzögerung geben oder so. Es wird sehr nahtlos funktionieren und es wird auch sehr effizient sein. Lassen Sie uns verstehen, welches Level andere Datensammler in Power BI haben. Power BI bietet also Konnektoren für beliebte Datenbanken wie Microsoft SQL Server und Microsoft. Microsoft-Nachfolgeserver, Microsoft Excel. Sogar unsere Oracle-Datenbank ist auch Teil meiner Fortsetzung, ebenfalls, nach der Knappheit, cool, sie stellt Diese Konnektoren sind, mit diesen Konnektoren können Sie lediglich eine Verbindung zu ihren Datenbanken herstellen und Tabellen, Ansichten und sogar die gespeicherte Prozedur direkt in Power BI importieren , Ansichten und sogar die gespeicherte . Sie können einfach die Abfragefunktionen der Datenbank-Connectors nutzen , um Daten vor der Analyse abzurufen und zu übertragen. Diese Datenbank kann also erweitert werden. Konnektoren dienen nicht nur zum Abrufen, sondern bieten Ihnen auch die Abfragefunktionen dieser Datenbanken, sodass Sie Ihre Daten nicht nur abrufen, sondern auch transformieren können und dann Analyse beginnen können, sodass Sie Ihre Daten transformieren können , bevor Sie die Analyse durchführen. Also, was sind die Dateikonnektoren, sind unsere Ebenen. Power-Based-Unterstützung verbindet also Sinn für verschiedene Dateiformate wie Excel, CSV, XML, JSON und C. An einem Punkt können Sie einfach Daten aus den einzelnen Dateiformaten zur Analyse und Visualisierung in Power BI importieren einzelnen Dateiformaten zur Analyse und Visualisierung in . Mithilfe von Dateikonnektoren können Benutzer auf Daten aus lokalen Dateien zugreifen und diese aktualisieren, Mithilfe von Dateikonnektoren können Benutzer auf Daten aus lokalen Dateien zugreifen und diese aktualisieren wenn Dateien in einem Cloud-basierten Speicher gespeichert sind Dienste wie OneDrive oder SharePoint. Es stellt also nicht nur die Datenbank-Connectors bereit, sondern auch die Dateikonnektoren. Dann bietet es auch die Cloud Service Connectors. Wie ich bereits erwähnt habe, Power BI in verschiedene Cloud-Dienste integrieren , sodass Benutzer eine Verbindung zu ihren herstellen können, sodass Benutzer eine Verbindung zu ihren Daten herstellen können, die in Spielpumpen wie Microsoft Brand, G'day, Salesforce, Google Analytics und SharePoint Online gespeichert in Spielpumpen wie Microsoft Brand, G'day, Salesforce, Google Analytics und SharePoint Daher können diese Online-Cloud Service Connectors auch problemlos in Power BI integriert werden. Diese Konnektoren bieten direkten Zugriff auf Daten in der Cloud, sodass Sie Berichte und Dashboards auf der Grundlage von Echtzeit und diesen doppelten Datenaktualisierungen erstellen und Dashboards auf der Grundlage von Echtzeit und diesen doppelten Datenaktualisierungen So wie wir es auch in der vorherigen Vorlesung besprochen haben. Also, wenn wir Our Power BI mit einer beliebigen Datenquelle oder über den Beta Cloud Service oder die Dateikonnektoren oder sogar die Datenbank-Connectors verbinden Our Power BI einer beliebigen Datenquelle oder über den Beta Cloud Service oder die Dateikonnektoren . Sie erhalten damit nicht nur Zugriff auf die Daten in der Cloud oder in den Datenbanken, sondern können auch Berichte und Dashboards in Echtzeit erstellen Berichte und Dashboards in Echtzeit Und Sie können mit der Echtzeitanzeige fortfahren. Und wenn Daten umformuliert werden, spiegelt sich das in Power BI wider, oder Sie können sagen, Datenaktualisierung mit zwei Punkten Zu diesem Zeitpunkt wird es aktualisiert und in Ihren Datenberichten und Datenvisualisierungen wiedergegeben Ihren Datenberichten und Datenvisualisierungen , wie auch immer Sie erstellt haben Online Service Connectors unterstützt auch, bisher bietet es Konnektoren für beliebte Onlinedienste wie Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics und SharePoint Online. Okay. diesen Konnektoren können Benutzer also eine Verbindung zu ihren Daten, Onlinediensten, Konten und detaillierten Daten zur Analyse und Visualisierung herstellen. Sie können einfach Daten aus mehreren Onlinediensten abrufen , um konsolidierte Berichte und Dashboards zu erstellen konsolidierte Berichte und Dashboards Nehmen wir an, Sie haben ein Unternehmen und Ihre Daten werden an verschiedenen, unterschiedlichen Orten gespeichert. Barbie, ich kann Daten aus den verschiedenen Onlinediensten abrufen den verschiedenen Onlinediensten und konsolidierte Berichte für Sie erstellen Und dass diese Berichte miteinander kombiniert werden können. Pausenberichte können miteinander kombiniert werden , um ein konsolidiertes Dashboard zu erstellen. Das gibt Ihnen also den ganzheitlichen Ansatz Ihrer ganzheitlichen Sicht auf Ihr Unternehmen, was mit unseren Werten und unseren Datenquellen vor sich geht. Wenn es auf Power BI zusammengeführt wird, erhalten Sie eine sehr gute Visualisierung der gesamten Sache in einer sehr ganzheitlichen, realen Darstellung. Big-Data-Konnektoren unterstützen auch die strombasierte Unterstützung der Konnektoren für Big-Data-Plattformen wie Apache Spark, Hadoop, Azure, Data Lake Storage und viele mehr Mit diesen Konnektoren können Benutzer eine Verbindung zu großen Datenmengen strukturierter und unstrukturierter Daten Vorabanalyse und Visualisierung. Sie können den Power Query Editor nur verwenden, um Daten zu transformieren und zu speichern, bevor Sie sie in Power BI importieren. Und es unterstützt auch die benutzerdefinierten Konnektoren. Barbie können Benutzer einen benutzerdefinierten Connector erstellen , um eine Verbindung zu den proprietären oder speziellen Datenquellen Nehmen wir an, wenn Sie ein großes Unternehmen haben und Ihre eigenen proprietären Datenquellen haben, handelt es sich um sehr spezialisierte Datenquellen für Ihren eigenen Bedarf. Power BI kann angepasst werden , um Daten abzurufen oder eine Verbindung zu diesen Dies sind ebenfalls proprietäre Datenquellen. Diese Cache-Vergiftung ist also auch möglich. Benutzerdefinierte Konnektoren bieten Flexibilität bei der Integration mit einzigartigen Datenquellen, die in den integrierten Konnektoren nicht enthalten sind . Es gibt also eingebaute Anschlüsse, mit denen Sie eine Verbindung zu den Big-Data-Konnektoren herstellen können. Online Services Connector oder Cloud Service Connectors sind Feldkonnektoren oder Datenbank-Connectors. Darüber hinaus verfügt Faraway über benutzerdefinierte Konnektoren, mit denen Sie eine Verbindung zu den proprietären Datenquellen herstellen können , die in den integrierten Konnektoren nicht verfügbar sind Das ist also auch möglich. Und damit können Sie mithilfe des Power Query SDK einfach benutzerdefinierte Konnektoren entwickeln . Power BI Query können Sie also benutzerdefinierte Konnektoren für Ihre Raumfahrt und proprietäre Datenquellen erstellen. Und es nutzt die von der Power BI-Community entwickelten Konnektoren Power BI-Community entwickelten Schwulen-Community in Bars wächst also und sie ist auch jetzt noch sehr schnell. Und viele Leute haben die benutzerdefinierten Connectors erstellt , um Verbindung zu einer proprietären oder bestimmten Datenquelle herzustellen. Und wenn Ihre Datenquelle ihnen ähnlich ist, können Sie auch die von der Community erstellten benutzerdefinierten Connectors verwenden . Was wir daraus verstehen können, lassen Sie mich das für Sie zusammenfassen Power BI bietet umfassende Setup-Datenkonnektoren, denen Sie eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen können, um diese zu analysieren und zu visualisieren Datenbank-Connectors können Sie jedoch nur zwei beliebte Datenbanken und wichtige Tabellenansichten und gespeicherte Prozeduren verbinden zwei beliebte Datenbanken und . Prozeduren, Dateikonnektoren, Fabrega-Dateiformate wie Excel, CSV, XML und JSON Cloud Service Connectors bieten direkten Zugriff auf die auf Cloud-Plattformen wie Judas und Google Analytics gespeicherten Daten Cloud-Plattformen wie Judas und Google Analytics Mit Online Service Connectors können Benutzer eine Verbindung zu Online-Diensten wie Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics Big Data Connectors erleichtert und integriert die Daten von Big-Data-Plattformen wie Apache Spark, Azure, Data Lake und vielen anderen. Benutzerdefinierte Konnektoren bieten Flexibilität bei der Verbindung mit proprietären und speziellen Datenquellen Dies sind also die Datenkonnektoren die in Microsoft Power BI verfügbar sind. Lass es mich dir auch hier zeigen. Wenn Sie also zu Microsoft Power BI kommen, und hier können Sie sehen es eine Excel-Arbeitsmappenoption gibt Wenn Sie also hier klicken, können Sie hier Daten aus einer Microsoft Excel-Arbeitsmappe importieren aus einer Microsoft Excel-Arbeitsmappe Dann die zweite Option, einfacher, einbeiniger Data Hub, also was Sie anstößig sind. Wenn Sie also Daten aus Ihrer Organisation importieren möchten, können Sie hier klicken. Sie können ein Power BI-Dataset oder sogar Data Marts oder Lake House oder Warehouses öffnen sogar Data Marts oder Lake House oder Warehouses Wenn Sie eine Verbindung herstellen möchten, können Sie sich hier mit verbinden. Dann haben wir hier die SQL Server-Option. Dann haben wir die, wenn Sie Ihre Daten selbst eingeben möchten und Sie können direkt eine Tabelle erstellen, indem Sie hier Daten eingeben klicken. Dann stellt Dataverse über SQL-Endpunkte eine Verbindung zu einer Datenbank her, sodass Sie auch eine Verbindung zur Datenbank herstellen können Und hier können Sie die neuesten Quellen sehen , die Sie verwendet haben. Abgesehen davon haben wir hier auch oft die guten Daten. Hier können Sie also sehen, dass diese Liste gemeinsame Datenquellen aktualisiert. Nutzen Sie also gemeinsame Datenquellen. Sie können Ihre Excel-Arbeitsmappe, Power BI-Datensatz, Datenflussdaten, SQL Server Analysis Services und Analysis Services Sie können Ihr Live Connect sehen , um unsere Importdaten aus SQL zu verbinden. Wir verbinden unsere Importdaten aus SQL Server Analysis Services, Datenbank-, Text- oder CSV-Dateien , die Sie importieren möchten und die Sie importieren können. Sie können Daten direkt von der Webseite importieren. Sie können einfach die URL und Ihre Webseite angeben , und die Daten werden von dieser Webseite abgerufen. Sie können den OData-Feed verwenden , um Daten aus einem OData-Feed zu importieren Sie können eine Abfrage von Grund auf neu erstellen und die Daten abrufen. Sie können die Power BI-Vorlagen-Apps verwenden, einen vorgefertigten Datensatz installieren und im Power BI-Dienst Berichte Und wenn du auf Mehr klickst, erhältst du alle anderen Optionen, wie du sie hier sehen kannst. Dies sind die Datenbanken. Alle Arten von Datenbanken oder Konnektoren sind hier aufgelistet. Und wenn Sie die Konnektoren sehen möchten, können Sie Ihren Excel-Text-, CSV-, XML-, JSON-Ordner, PDF-, SharePoint-Ordner und all diese vier Datenbanken sehen XML-, JSON-Ordner, PDF-, . Sie können Ihren SQL-Datenbankserver, SQL-Datenbankserver, zusätzliche Datenbank-SQL-Server-Analyse, was ich Datenbank nenne IBM Db2-Datenbank, IBM-Informatik-Datenbank, IBM Mysock namens Database Postgres, Sybase, Teradata, SAP Hana-Datenbank, SAP Business Survey erlaubt Anwendungsserver, SAP Business Warehouse-Nachrichtenserver . Also all die Jobs und andere Amazon Red Impala, Google BigQuery, Google BigQuery eine Jury, weil Snowflake, Weltraum Das alles ist also auf einem Tenor gemacht. Bei skalierbaren BI-Connectors-Daten beobachten wir tatsächlich die Realität als Knoten. Also alle Jobs und du findest hier. Also fast alle Arten von Datenbanken Konnektoren sind hier in der Microsoft Fabric Preview verfügbar . Hier können Sie unser Database Warehouse, Data Marts und Power Platform sehen Data Marts und Power Platform Sie können also sehen, dass es sich bei Ihren Daten um Datenfluss, Jobservices, Datenbanken und Dienste handelt Sie über Online-Dienste verbinden können Sie können hier sehen, Lift Up Online Services, Salesforce, Sweet IQ, Spark-Kurs, March Seat, QuickBooks Also all die Jobs und GitHub. Salesforce, Dynamics, Microsoft Dynamics, Forschung, T5, Microsoft Exchange SharePoint Alles, was Sie verbinden können. Du kannst den anderen auch sehen. Okay? Das sind also die, das sind die Datenbank-Connectors, die in Power BI verfügbar sind. Sie können sie alle hier aufgelistet sehen. Es gibt so viel von allem, fast alles, was Sie brauchen, wird unser Label hier sein. Steckverbinder. Wir sehen uns in der nächsten Vorlesung. 5. Erstellen grundlegender Berichte mit POWER BI: Jetzt haben wir das grundlegende Verständnis von Power VA und verschiedenen Datenanschlüssen. Und wir haben auch das Verständnis von Power Interface. Lassen Sie uns ein einfaches Projekt erstellen. Lass uns die praktischen Übungen machen. Bringen Sie Ihnen nacheinander bei, wie Sie diese, jene, wie Sie ein Diagramm erstellen, und es ist besser mit allen Datensätzen praktisch Ich habe also meinen kleinen Datensatz von Newark und es ist eine CSV-Datei. Also, als Erstes, was wir tun, klicken wir auf Daten abrufen, und hier wählen wir den Schrägstrich CSV Und hier importiere ich einfach diese CSV-Datei von New York Properties Sales Punkt . Sie importieren einfach diese Daten, die hier wichtig sein werden. Jetzt haben wir das N mal N, der Himmel unterstreicht das Partyeigentum. Also Eigentum. Lassen Sie mich zunächst diese Immobilie stornieren. Okay. Geh hierher. Jetzt gehe ich noch einmal, um Daten zu holen, Text. Es ist weniger CSV und ALLE wählen dies aus. Jetzt haben wir UAC, Underscore Environments, New Relic Underscore Property und das nennen wir Sales struck CSP Das sind also Neera-Immobiliendaten. Seit klein, in Ordnung. Hier haben wir den ID-Bereich, Nachbarschaft, Link, Interessen der Klassenkategorie, Lambda-Quadratfuß Diese Daten fehlen, überqueren die Quadratmeterzahl oder da hatte er sie in welchem Jahr gebaut und versiegelt und verkauft. Das sind also die Datenspalten, die wir in unserem Datensatz haben. Aber wenn Sie hier nachschauen, Reha, Verkaufspreis, ja, aber bei den Verkaufspreisen sind 1$ am Ende beigefügt also, wenn Sie diesen Datensatz direkt Was passiert also, wenn Sie diesen Datensatz direkt laden? Das wird als TextField betrachtet, oder? Dies wird berücksichtigt, entweder die Texte werden Dollar bezeichnet und dem Verkaufspreis beigefügt. Wir müssen diese Daten also zuerst so transformieren, dass sie als ADA-Nummer oder als Preis betrachtet werden . Okay? Für Daten vor dem Laden können Sie also direkt zum Laden gehen oder auf Transformieren klicken. Sie können also beide Dinge tun. Okay, aber ich schlage vor, dass Sie vor dem Laden einfach die Daten transformieren. Klicken Sie also einfach auf Daten transformieren. Nach dem Laden kannst du die Daten auch transformieren, okay? Es ist kein Problem. Also hier brauchen wir Verkaufspreise, Preise, Nähen als TextField hier und hier. Jeder Eintrag, an den $1 angehängt ist , wird dort als Zeichenfolge betrachtet. Okay, um das zu tun, was wir tun müssen, was ich tun werde, klicke ich, ich wähle diese Spalte aus. Ich gehe zum Transformieren Ihres Zuhauses, transformiere es und wähle dann die Werte ersetzen aus. Wenn Sie also auf Wert ersetzen klicken, sehen Sie, dass die Optionen Werte ersetzen und Fehler ersetzen, Ersetzer später angezeigt wird Moment werde ich die Werte für das Ersetzen verwenden, also klicken Sie einfach darauf. Und hier, was ich tun möchte, ich möchte den Dollar durch das Leerzeichen ersetzen, okay, also was auch immer Sie ersetzen wollen, dafür findet es das Dollarzeichen in den Spaltenwerten und es wird durch uns ersetzt. Leer. Okay? Also einfach auf OK klicken und es ist weg. Okay? Und wir sehen uns. Alle Dollarwerte wurden ersetzt. Jetzt ändere ich den Datentyp auf Ganzzahl, okay? Und lass uns auf die ganze Zahl klicken. Jetzt wurde es geändert. Okay? Klicken Sie nun auf Schließen und bewerben Sie sich. Also einfach auf Schließen und Anwenden klicken. Jetzt werden die Daten geladen. Okay? Nun, hier, wenn Sie die Daten hochladen, können Sie hier in der rechten Ecke sehen, Strom und warum und das nennt man Unterstrichzellen, die hierher kommen und sehen, dass Unterstrichzellen, die hierher kommen und Ihr Verkaufspreis als Zahl kommt Okay? Nun, da unsere Daten in unserem Power BI vermerkt wurden, was können wir tun? Sie können, Sie können sehen, dass die Berichtsansicht, die Datenansicht und das Modell mit drei Ebenenansichten in der Berichtsansicht visuell nichts ist , da wir hier unsere Visualisierungen auf der Grundlage unserer Daten erstellen werden unsere Visualisierungen auf der Grundlage unserer Daten Die zweite ist Data View. Wir wollen Ihre Daten sehen. Sie können auf die Datenansicht klicken und Ihre Tabelle sehen Sie hier. Also CEA-Preis, alles, all diese Spalten und Zeilen wurden hierher importiert. Wenn Sie dann ein Modell erstellen möchten, wenn Sie eine oder zwei Tabellen haben, können Sie das Modell erstellen und die Modellansicht sehen. Ja. Also Modellansicht, UW, und das ist die Dashboard-Ansicht Und in der rechten Ecke sehen Sie hier zwei Optionen, eigentlich drei Optionen, Filter, die wir später sehen werden , um Filter und Visualisierungen anzuwenden Und es gibt noch andere Arten von visualisiertem Ebenengefühl wie ein Balkendiagramm, ein Säulendiagramm, ein Balkendiagramm, ein gruppiertes Säulendiagramm, ein Balkendiagramm Ob Diagramm, Ringdiagramm, alle Arten von Diagrammen oder deren Kartendiagramm, hier ist alles verfügbar. Und dann haben wir hier die Datenoption. In der Datenoption können Sie Ihre Tabelle sehen. Welche Datentabelle Sie auch importiert haben, dass Will, wir können mit den Spalten, Namen oder Adressen klarkommen. Ja, Gebäudeklasse, Brutto, Quadrat, ID, Grundstück ist hier der Quadratverkaufspreis, Gebäude. Tiefer Kurs, hier wurde alles gegeben. Um mit der Erstellung der Visualisierung zu beginnen, ziehen Sie einfach diesen Verkaufspreis hierher. Und jetzt können Sie sehen, dass Ihr einfaches Balkendiagramm erstellt wurde. Dies ist ein gruppiertes Balkendiagramm, das hier erstellt wurde. Jetzt wird die Summe aller Verkäufe angezeigt. Nun, wenn ich noch etwas hinzufügen möchte, ich, wenn ich Daten hier platzieren möchte, kann ich Verkaufsdaten hierher ziehen und ablegen. Und jetzt wird es die Jungfrau, das Datum, das Datum auf der X-Achse und Y-Achse seit dem Verkaufspreis angeben Okay, er, von hier aus können Sie auswählen, was Sie zum Verkaufspreis zusammenfassen möchten oder ob Sie die Durchschnittssumme oder den Durchschnittswert anzeigen möchten , den Sie hier sehen können. Du kannst mit den Verkäufen rechnen, du kannst. Das sind also die Dinge, die Sie von hier aus tun können. Okay? Also werde ich vorerst einige der Verkäufe fortsetzen. Dies ist also ein standardmäßiges gruppiertes Säulendiagramm, das erstellt wurde Wenn Sie es nun in ein Balkendiagramm ändern möchten , können Sie dies wie folgt tun. Okay, also was auch immer du erschaffen willst, du kannst es so wissen, okay? Wenn Sie weitere erstellen möchten, können Sie einfach auf die Zellen klicken, die sich hier befinden. Und jetzt zerstörst du das Datum. Und wenn Sie das visualisieren möchten, nehmen wir an, Sie möchten den Verkaufspreis hier neu ausrichten, können Sie ihn hierher ziehen Jetzt haben wir es versiegelt und den Verkaufspreis wieder verkauft, wir können sehen und wir wollen ein Liniendiagramm erstellen. Darauf kannst du ein Liniendiagramm erstellen, okay? Wenn Sie Area hinzufügen möchten, können Sie Area hier eingeben und es wird Ihnen das Datum auf der Grundlage derselben Daten angezeigt . Und es wird reichen, ich füge ein Datum mit der Idee mit diesem farbigen Licht hinzu. Als Nächstes können Sie noch eine weitere Sache tun Sie können auch ein Kartendiagramm erstellen. Erstellen Sie ein Kartendiagramm. Sie müssen also zu den Optionen und Einstellungen gehen . Klicken Sie auf Optionen. Du musst zur Sicherheit gehen. Und doch müssen Sie diese Opsin-Map und die Field Map-Visuals überprüfen, okay, das sollte überprüft werden, damit wir das Kartendiagramm erstellen können Verwenden Sie also das Kartendiagramm, wir können einfach, wenn Sie den gesamten Code möchten und Sie wahrscheinlich eine Karte erstellen möchten, auf die Karte klicken und sie mit CNO versehen. Karte war, kannst du das nicht hören? Lass mich einfach minimieren, minimieren. Zieh das her. Und was frage ich mich, will ich es groß machen? Okay? Nun, wenn du Area hinzufügen willst, kannst du Area hineinlegen. Wenn Sie jetzt also das jetzt platzieren möchten , können Sie hier sehen, dass das ArcMap-Diagramm fertig ist Du kannst es hier sehen und es vor Ort einbetten, wenn du den Code und alle anderen Details verwendest, okay? Natürlich können Sie auf dem Band, auf dem Sie Limonade trinken möchten, einen Künstler sehen. Zusammengefasst: Der Verkaufspreis basiert auf dieser Postleitzahl. Also all diese Dinge können wir hier tun. Dies dient also dazu, eine einfache Visualisierung zu erstellen wobei beide C verwendet werden. Dies ist ein einfaches Kreisdiagramm Das sind also die Dinge, die Sie tun können. Sie können hier ein beliebiges Datum auswählen und etwas eingeben, wenn wir können Sie können einen Jobcode auswählen und er wird geändert. Das ist also wichtig, es wird alles Interaktive entfernen. Nicht nur das wird sich ändern, auch alle anderen Charts werden sich ändern, aber es. Okay. Ich hoffe, du hast Verständnis. In der nächsten Vorlesung werden wir also versuchen, mehr Berichte auf der Grundlage unserer Daten zu erstellen. 6. Importieren von Daten in Power BI final: Jetzt lernen wir, wie man Daten aus Excel in Microsoft Power BI importiert . Wenn Sie also zum ersten Mal hierher kommen, werden wir sehen, wie Sie Ihrem Bericht Daten hinzufügen. Und hier können Sie sehen, wie die Optionen Daten aus Excel importieren, Daten aus SQL Server und Daten in eine leere Tabelle einfügen und einen Beispieldatensatz ausprobieren und Daten aus einer anderen Quelle abrufen. Sie können die verschiedenen Optionen hier sehen. Abgesehen davon können Sie hier im Startmenü sehen , dass Sie gute Daten sehen können. Wenn Sie also hier klicken, können Sie gängige Datenquellen sehen. Excel-Arbeitsmappe Power, BI-Datensatz, alle Datenquellen, die Sie hier sehen können. Sie können hier Excel-Arbeitsmappe, SQL Server sehen. Geben Sie hier also Daten manuell ein. Kopieren und einfügen oder Sie können eine Tabelle eingeben, Tabelle. Wenn Sie manuell eingeben möchten, geben Sie dies manuell ein, das können Sie auch hier tun. Moment verwenden wir also den Excel-Seed für unsere Datenanalyse und Dashboard-Erstellung für diese Klasse. Also klicke ich auf Daten aus Excel importieren. Sie können hier klicken. Du kannst auch von hier aus gehen. Okay? Klicken Sie also auf Daten aus Excel importieren. Und ich werde diese Personaldaten verwenden. Also wähle ich diesen Sitzplatz aus und klicke auf Menü öffnen. Klicken Sie auf Öffnen. Der zusätzliche Sitzplatz wird geöffnet sein. Und hier können Sie sehen, dass es zwei Dinge gibt. Kabel. Erstens, Sie klicken einfach hier. Sie können die Daten sehen, Sie können sie hier sehen. Sie können die HR-Daten sehen. Also klicke ich auf die HR-Daten und ich werde, was ich tun werde, ich klicke auf die Wägezelle, klicke auf die HR-Datentabelle und klicke auf die Ladung. Wenn Sie also das Microsoft Power BI laden das Microsoft Power BI beginnt es, die Daten aus der Excel-Datei in das Power BI zu laden . Sobald Sie die Daten importieren, werden Sie alle Grafiken mit Ihren Daten sehen. Also wo ist der Auditor? Ich kann hier keinen Tisch sehen, richtig. Es bedeutet nur, dass unser Drag-and-Drop vom DataFrame auf den Bericht Canvas zu diesem Verbot, das wir hier sehen. Dies ist die Leinwand, dieser gesamte Bereich heißt Canvas und hier können wir unsere Eventberichte und das Dashboard erstellen. Okay, also wo sind unsere Daten, um sie zu sehen, oder wir müssen auf die Datenansicht klicken. Dies ist die Standardansicht. Dies ist die Datenansicht und das ist das Modell. In Microsoft Power BI gibt es drei Ansichten. Das heißt, die erste ist die Berichtsansicht, zweite ist die Datenansicht und die dritte ist die Modellansicht. Im Moment befinden wir uns also in der Berichtsansicht. Sobald Sie nun auf die Datenansicht klicken, können Sie hier sehen, dass unsere Tabelle mit unseren Daten von Excel Seat hier geladen wurde. Es ist also ein riesiger Datensatz , den wir dort 1.471 Zeilen in diesen Datensatz geladen haben . Aber Sie können hier die erste Spalte, die zweite Spalte sehen , die Überschrift ist nicht hier, oder? In unserem Excel. Wir sehen uns dort. Spaltennamen, aber hier ist es nicht sichtbar, oder? Also, wie macht man das? Also gehen wir zur Berichtsansicht, gehen zu den transformierten Daten. Schau mal, wenn du hierher kommst, kannst du sehen, wie Daten transformiert werden, Daten transformieren, oder? Du klickst also einfach auf die Zunge aus den Daten. Und unser Tisch wird hier eröffnet. Wir sehen uns bei unseren Daten und wir sehen uns. Unser erster Kolumnenname ist Tristen bei letzten Geschäftsreisen, CF Unterstrich, Altersgruppe beim Arbeitsministerium, all diese Dinge. Eigentlich ist das nicht unsere erste Zeile, das sind unsere Spalten. Aber beim Laden wird Barbara in der Regel berücksichtigt. Also, wie können wir das machen? Wie können, wie können wir dieses Problem lösen und diese Bürste für eine der beiden Spalten verwenden. Um das zu tun, müssen wir herkommen. Sie können hierher kommen und sehen, wie die enormen Kosten als Header gestiegen sind. Genau hier. Sie können sich die Opsin-Regel ansehen, die riesige Kosten. Sie können den Cursor hier sehen. Ein riesiger Anreiz, nachzufragen. Du klickst einfach hier und die erste Zeile wird, hallo da. Klicken Sie einfach hier und sehen Sie, Sie wissen schon, unsere Tabelle. Unser Tisch ist völlig in Ordnung. Und die erste Zeile ist zur Überschrift geworden. Jetzt sind unsere Header richtig gemacht. Auf diese Weise können wir zu den Transform-Daten kommen und hier auf die riesige erste Zeile als Header klicken. Und unsere erste Zeile wird die Überschrift unserer Tabelle. Okay, auf diese Weise können wir unsere Daten transformieren nachdem Astronaut mit der Transformation fertig Sie klicken einfach auf Schließen und Anwenden hier. Klicken Sie einfach auf Schließen und Anwenden. Jetzt wendet es die Änderungen an, die wir in unserem Datensatz vorgenommen haben. Okay? Jetzt sehen wir den Rückgabewert. Wenn Sie nun auf die Datenansicht klicken, Ihre Fluktuation in der ersten Spalte angezeigt. Geschäftsreisen, all diese Spalten sind zur ersten Spalte geworden. Der Header ist richtig ausgerichtet, oder? Wir können zur Grafik oder zur Berichtsansicht und zur modernen Ansicht kommen . Sie können alle Spaltendetails sehen, die Sie haben. Sie können hier sehen, welche Art von Daten Sie in der modernen Ansicht sehen können? Colab, du kannst expandieren. Okay? Also Datenansicht, Berichtsansicht und Modellansicht, die Sie hoffentlich verstanden haben und wie wir einen Datensatz aus Excel in die Leiste importieren können , wo wir das auch sehen können. Jetzt können wir hier verschiedene Optionen sehen. Wenn Sie jetzt hierher kommen, werden Sie sehen, dass es hier drei Optionen gibt. Daten. In den Daten können Sie sehen, dass alle Spalten in unserem Datensatz hier aufgelistet wurden, oder? Okay. Und dann haben wir die Visualisierung, in der Sie Optionen für die Erstellung des Berichtsdiagramms, des Kreisdiagramms, des Balkendiagramms, des Säulendiagramms, all diese Optionen, das Ringdiagramm und das Kreisdiagramm speichern können Kreisdiagramms, des Balkendiagramms, des Säulendiagramms, all diese Optionen, das Ringdiagramm . All diese Optionen sind hier. Das ist also eine Visualisierungsoption und dann haben wir den Filter. Wenn wir einen Filter anwenden möchten , können Sie das auch tun. Also. Wir haben hier drei wichtige Optionen aufgeführt: Datenvisualisierung und die Filtrationsfilter. Wir werden dies also verwenden, um unser Dashboard und unsere Berichte zu erstellen. Also werden wir zuerst versuchen, Berichte und dann Margos Berichte zu erstellen und versuchen , ein Dashboard in Power, BI und Daten zu erstellen. Das, das wird das sehr, sehr interaktive sein. Und es wird wirklich großartig sein, wenn Sie die Visualisierung verkaufen , die wir in Data Power BI erstellen. Es wird wirklich fantastisch sein und Sie können Ihren Kunden beeindrucken da es sehr schwierig sein wird dynamische Visualisierung und Asphalt zu verwenden. sehen uns also in der nächsten Vorlesung, in wir versuchen werden, einige Berichte zu erstellen. Sie sind ein paar Diagramme hier auf dieser leeren Leinwand. 7. Importieren von Daten aus dem Web: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung lernen wir eine sehr wichtige Funktion von Microsoft Power BI kennen. Und diese Funktion ist heutzutage sehr wichtig, da der Großteil der Datenquellen, die wir nutzen wollen, unser Online-Level ist. Daher ist es sehr wichtig, die online verfügbaren Daten einfach unser Microsoft Power BI zu übertragen und direkt auf diese Daten zuzugreifen. Also, was ist früher passiert? Wir haben unsere Daten auf einer Website, ich nehme an, Ana Wikipedia oder irgendwo, und wir wollen diese Daten bekommen. Wir müssen die Daten kopieren. Wir müssen das in das Excel-Blatt einfügen und dann diese Daten transformieren, an diesen Daten arbeiten dann diese Excelsior-Daten speichern. Diese Excel-Sitzung in Microsoft Power BI und dann, was noch wichtiger ist, in das Power BI, das Excel-Blatt, das wir aus dem Internet genommen haben. Wir können laufen. Microsoft Power BI hat jedoch sehr wichtige Funktion bereitgestellt , mit der wir einfach die Web-URL-Adresse der Website eingeben können die Web-URL-Adresse , auf der diese Tabelle im Internet verfügbar ist. Und Microsoft Power BI extrahiert alle Daten in dieser Tabelle tabellarisch in einem Excel-Format in Microsoft Power BI einem Excel-Format in und schreibt in Power BI. Wir können mit der Arbeit an diesen Daten beginnen. Das ist also eine ziemlich wichtige Funktion, mit der wir Daten aus jeder Quelle abrufen können, sogar aus dem Internet. Als ob wir gesehen haben, wie wir die Daten aus Excel importieren können. Sehen Sie, wie wir das können, wir werden sehen, wie wir den SQL Server und den SQL Server machen können. Und in dieser Vorlesung werden wir sehen, wie wir die Daten aus dem Internet abrufen können. Also sehen Sie hier, wenn Sie darauf klicken, Daten abrufen, gute Daten, können Sie sehen, dass die Excel-Arbeitsmappe Power BI-Datenflussdaten SQL Server, Analysis Services, Techs und CSV-Dateien waren . Und hier kannst du das Web sehen. Also, wofür ist diese Welle? Diese Welle dient zum Importieren von Daten von einer Webseite. Wenn Sie also Daten in einer Tabelle auf einer Website haben , von der Sie möchten, dass sie für Power BI wichtig sind, und Sie die Daten transformieren oder an diesen Daten arbeiten oder diese Daten für Ihre Dashboard-Erstellung und Ihren Bericht verwenden möchten die Daten transformieren oder an diesen Daten arbeiten , Chris, und das können Sie definitiv mit Hilfe der Weboption hier tun . Lassen Sie mich Ihnen zeigen, dass dies eine Wikipedia-Seite ist. Wir sind eine Liste der Länder und ihrer Bevölkerung Zitieren Sie die Wikipedia-Punktorgie. Hier sehen wir die Liste der Länder und Abhängigkeiten nach Bevölkerung. Wenn Sie also hier nach unten scrollen, können Sie sehen, wie die Länder auf der Grundlage der Bevölkerung geordnet sind. China ist das bevölkerungsreichste Land. Der Rang ist eins und kommt dann auf den zweiten Platz nach Indien. Und C hier, ihre Bevölkerung, dieser Prozentsatz der Bevölkerung. Das Restaurant an der Wand. Und was hat getan was haben diese Daten aktualisiert, die da sind. Und wie die Quelle. Und im Norden. Daher wurden die Bevölkerungsdaten aller Länder der Welt Bevölkerungsdaten auf dieser Wikipedia-Website aktualisiert. Nun, wenn ich an dieser Tabelle mit der Bevölkerung des Landes auf der Welt arbeiten möchte . Was ich tun kann, kann ich einfach löschen. Ich kann, ich kann diese Daten kopieren und in das X, Z einfügen und dann das Excel-Blatt speichern und diese hervorragende Datei in das Microsoft Power BI importieren. Das ist der eine Weg, der die traditionelle Methode ist. Aber ich kann diese Daten so importieren, wie sie sind, wie sie in meinem Power BI sind. Wie können wir das machen? Sie müssen nur die URL kopieren. Also kopiere ich einfach diese URL hier. Das kopiere es. Und dann müssen wir zu Microsoft Power BI gehen , um auf Daten abrufen zu klicken. Wir müssen ins Internet gehen und Daten von der Webseite importieren. Klicken Sie darauf und Sie werden aufgefordert. Siehst du, diese Aufforderung wird aus dem Internet kommen. Grundlegend. Erwachsene bleiben bei der Grundausstattung. Und hier ist es und bittet Sie, die URL einzugeben. Ich füge einfach die URL ein, die ich kopiert habe. Das ist also die URL, die wir haben, unternehmenseigene Wikipedia.org mit Schrägstrichen versehene Wiki-Slash-Liste der Länder und der Schwangerschaften nach Bevölkerung. Das ist also die URL, von der ich die Daten oder die Tabelle extrahieren möchte . Nachdem wir diese URL eingegeben haben, müssen wir nur noch auf Okay klicken . Klicken Sie auf Okay. Und Power BI ist intelligent genug, um alle auf dieser bestimmten Website verfügbaren Tabellen abzurufen . Also sieh, jetzt werden die Tabellen von dieser Webseite abgerufen. Nun sehen Sie hier, das sind die Tabellen, die das Niveau haben. Webseiten. Sehen Sie hier also, dies ist die Tabelle mit dem Länderrang, dem Ländernamen, dem Bevölkerungsprozentsatz und der Bevölkerungsdatenquelle. Und das ist auch die, das ist genau die Rangfolge Bevölkerung, Prozentsatz, Bevölkerung, Datenquelle und Knoten des Landes . Also genau das Gleiche wurde hier im Power BI aufgefüllt und alle Daten wurden hier aufgefüllt. Abgesehen davon gibt es auch einige andere Tabellen, wie Spalte eins, Spalte zwei. Diese Tabellenspalte, all diese ergänzenden Tabellen sind auch da. Also, welche Tische willst du? Sie können einfach darauf klicken. Ich möchte also, dass dieser Ländername und die jeweiligen Bevölkerungsdaten wichtig sind. Also klicken Sie auf diese Option und hier gibt es zwei Optionen. Sie können die Daten hier selbst laden oder transformieren. Also was ich tun werde, ich lade einfach die Daten. Und letzteres wird für die Transformation der Daten verwendet. Okay. Klicken Sie auf Laden und diese Tabelle wird in unser Microsoft Power BI geladen. Also sieh hier, es wird geladen. Es wird ein paar Sekunden dauern. Und ältere Datenmodelle werden hier hinzugefügt, c. Jetzt sind wir also bei den Visuals. Wenn Sie jedoch zur Datenansicht kommen , können Sie die Tabelle hier sehen, den Tabellenrang, das Land, die Bevölkerung, die Bevölkerung, den Prozentsatz, das Datum, die Quelle und die Knoten. All diese Dinge wurden also hier hinzugefügt, richtig, direkt in unser Microsoft Power BI. Sobald wir das hinzugefügt haben, können wir zu dem Bericht oder den Bildern kommen, den Bildern des Schmerzes. Und hier können wir mit der Erstellung unserer Berichte beginnen. Hier können Sie das Tabellendetail sehen. Welche Spalten gibt es, okay, und hier können wir die Daten sehen. Also nehmen wir an, wenn Sie die Daten transformieren möchten , können Sie einfach unterstützen Ich will nicht, ich mache mir keine allzu großen Sorgen um das Datum. Ich kann also einfach das Datum oder die Datumsspalte auswählen und ich kann sie einfach löschen. Also einfach hier klicken und löschen. Die Spalte mit dem Rekorddatum ist für meine Sache nicht erforderlich. Also habe ich gelöscht und in ähnlicher Weise auch die Quellen, die für Social nicht erforderlich sind, also lösche ich North auch nicht erforderlich. Also lösche ich die Notizen, Spaltenverwaltung und heile, wenn du deinen Rang sehen kannst. Und hier, wenn ich diese Spalte umbenennen möchte , kann ich auf Umbenennen klicken. Und hier kann ich einfach die Abhängigkeit von welchem Land aufheben. Jetzt lautet der Spaltenname Land, Bevölkerung. Ich werde einfach sehen, was hier angegeben ist . Es wird also als Population angegeben. Also belasse ich es so, dieses hier, ich gebe den Prozentsatz der Bevölkerung an, okay? Also werde ich das einfach entfernen und Parson Dad davor setzen. Jetzt lautet der Name der Spalte Rang, Land, Bevölkerung und prozentualer Bevölkerungsanteil. Auf diese Weise können wir den Datensatz transformieren. Wenn Sie diesen Ländernamen ändern möchten, klicken Sie einfach darauf und geben Sie einfach Ihren Namen ein. Sie können einfach Betrug angeben. Okay. Wir sehen uns von Yeti, Sie enthalten den Datentyp. All diese Dinge kannst du tun. Nochmals, wenn Sie Ihr Studium oder eine neue Kolumne haben, können Sie das auch tun. Entferne einfach das Raubtier und alle Länder werden hierher kommen. Wenn du nun etwas Tortilla hinzufügen möchtest, kannst du einfach hier klicken. Und Sie können hier zu den Daten kommen. Sie können den Rang, das Land, den Rang und die Bevölkerung angeben. Also wir sehen uns. Jetzt haben wir diese Rinde dunkelrot obwohl Ländername und prozentuale Bevölkerung, Kontakt-Button, diese Bevölkerung. Okay. Auf diese Weise können wir die Daten aus dem Internet abrufen und sie als Teil unseres Berichts verwenden. 8. Importieren von Daten aus der Access-Datenbank: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung lernen wir wiederum ein sehr wichtiges Feature kennen, nämlich die Verbindung zu diesen Datenquellen. Wir haben also gesehen, wie wir eine Verbindung zu unserem Excel können, wie wir das tun und wie wir die Daten von X und Z importieren können. Dann haben wir in der letzten Vorlesung gesehen , wie wir diese Daten von der Website unterstützen können . Jetzt werden wir sehen, wie wir Daten aus der Datenbank importieren können. Denn in der realen Welt, wenn wir uns die Daten einiger Unternehmen oder Organisationen ansehen , haben wir die Daten meistens entweder in Excel oder in einer Datenbank. In einer Datenbank wie Equals oder Word oder Microsoft Access oder einem beliebigen DBMS-Server. Oder sogar in einigen Fällen in Datenbanken ohne Sequel wie MongoDB oder in einer Datenbank, in der Daten wie Graph , DB und L Es ist also wichtig zu wissen, dass wir die Daten aus all diesen Datenquellen abrufen können. Und Microsoft Power BI hat uns die Möglichkeit gegeben , Daten aus einer dieser Datenquellen abzurufen. Wenn wir also auf Mehr klicken, sehen wir die Orte, an denen wir die Daten abrufen können. Also hier kannst du sehen, wie du es benennst und du bekommst das Opsin. Also wie von überall, wo Sie von Google Analytics, von Vertriebsmitarbeitern einen Bericht aus der Common Data Service Dynamics Study Session 5 haben können. Ich habe Zahlen, Daten, GitHub, LinkedIn, Sales, also Mixpanel, QuickBooks, Smart Seat. Wann immer Sie also Ihre Daten oder andere Apps speichern, in denen Sie Daten von dort speichern, können Sie die Daten einfach in das Microsoft Power BI übertragen. Das ist das Tolle an Microsoft Power BI hier können Sie die GOD Power Platform-Datenbank sehen. Hier sehen Sie also die Liste der Datenbanken, aus denen Sie die Daten in das Power BI importieren können. Sequel Server-Datenbank, Access-Datenbank, SQL Serverless Analytics und welche Datenbank? Oracle-Datenbank, IBM Db2-Datenbank, IBM Informatik-Informatik-Datenbank, IBM Neck Jar, meine Nachfolge-Datenbank für SQL-Datenbank, Sybase-Datenbanken, Datendaten, SAP, SAP Hana, SAP Business Warehouse, Amazon Redshift, Impala, Google BigQuery, Google BigQuery oder auf Agilität, was das Auto Snowflake. Also alle Datenquellen, die Sie hier sehen können, MariaDB. All diese Dinge sind also Online-Dienste verfügbar. Sie können Ihre Online-Dienste sehen, wie Michael sagte, Point Online, Microsoft Exchange Online, dynamische Statistiken bis hin zu fünf Online-Agenda-DevOps für Themen, Google Analytics, Adobe Analytics, GitHub, LinkedIn. Also von überall aus trichtern. Wir haben also alle Optionen, also sollten wir wissen, wie das geht. Deshalb versuche ich, die Vorlesungen zu allem hinzuzufügen , zum Beispiel die Daten aus der Excel-Arbeitsmappe, das Abrufen der Daten aus dem Internet, das Abrufen der Daten aus ihnen, unseren Datenbanken. In dieser Vorlesung wähle ich also die Microsoft Access-Datenbank aus. Okay, also aus der Access-Datenbank, wie wir die Daten in unser Power BI bekommen können. Das werden wir in dieser Vorlesung sehen. Lassen Sie mich das hier von der Realität aus erklären. Wir müssen von, kommen zum Get Data. Klicke dort und dann klickst du einfach auf Mehr. Und dann klicke auf Modus. Sie gelangen zum Navigator zum Abrufen von Daten. Hier klicken Sie einfach auf die Datenbank und hier sehen wir die Stoppdiversität , die unser Niveau ist oder ist. Klicken Sie in diesem Fall also auf Access-Datenbank und dann auf Ziel verbinden. Wenn wir eine Verbindung herstellen und zu dem Verzeichnis gehen müssen, in dem wir unsere Access-Datenbankdatei aufbewahrt haben. Also hier habe ich hier eine North Wind Dot AC Dot DB Access-Datenbankdatei aufbewahrt . Ich wähle diese Datei und die elektrische Datei aus und klicke oft einfach auf Öffnen. Und sobald Sie auf Öffnen klicken , werden Ihnen die verschiedenen Optionen hier angezeigt. Im Navigator wird Ihnen also angezeigt, dass die geteilten Optionen bestehen. Also seht, es gibt viele Dinge , die hier gezeigt werden. Lassen Sie mich Ihnen also sagen , was diese Opsine sind. Wenn Sie hier sehen, sind hier zwei rechteckige oder quadratische Boxen. Dies ist das Symbol einer Abfrage. Wenn wir also Daten aus einer Datenbank abrufen, müssen wir in dieser Datenbank einige Abfragen durchgeführt haben, wir müssen einige Join-Operationen ausgeführt haben. Wir hätten einige temporäre Tabellen, einige permanente Tabellen und auch Beziehungen zwischen den Tabellen, oder? Datenbanken werden also alle möglichen Dinge tun. Wenn wir also Daten aus einer Datenbank in unser Power BI importieren , werden all diese Dinge auch importiert. Es importiert die Abfragen wie Sie hier sehen können, kundenspezifisch, dies ist eine Abfrage, erweiterte Embrasure-Abfrage oder Zwischensumme für Bestellungen. Dies ist auch eine Abfrage. All diese Abfragen , die wir in die Datenbank geschrieben haben, werden also auch wichtig sein. Und das ist das Symbol der Abfrage. Das sind also die Abfragen , die hier gesät werden. Und dann haben wir das, dieses TMP ist eine temporäre Tabelle, die in der Access-Datenbank Alia erstellt wurde . Okay. Das sind also die TNP oder das Symbol für die temporären Datenbanken. Das sind also die temporären Tabellen , die in der Access-Datenbank erstellt wurden . Okay? Und wenn wir hierher kommen, sind das die Tische , auf denen wir laufen wollen. Das sind also die echten Tabellen, Kunden, Kunden, Mitarbeiter, Bestelldetails, Bestellungen, Produkte und Lieferanten. Das sind also die Abfragen. Dies sind die temporären Tabellen, und das sind die Tabellen , auf denen wir basierend auf diesen Tabellen weitergehen werden. Diese temporären Tabellen wurden erstellt. Und auf der Grundlage dieser Tabellen wurden diese Abfragen geschrieben, um die erforderlichen Informationen aus der Tabelle abzurufen , z. B. Produktverkäufe nach Kategorien. Produkte im Lieferrückstand unterstützen erweiterte Unterklassen, erweiterte Bestellzwischensummen, all diese Dinge haben wir in einer Abfrage geschrieben, okay? Was wir jetzt tun können, wir können einfach die Tabellen auswählen. Okay? Wenn Sie möchten, können Sie also alle Tabellen auswählen und auf Laden klicken, oder Sie können auch die Daten transformieren. Also, was ich hier mache, ich wähle einfach Kunden aus, Mitarbeiter sind, dass es Produkte und Lieferanten sind. Wie wir wissen, pflegen wir, wenn wir mehr als eine Tabelle in unserer Datenbank haben, wenn wir mehr als eine Tabelle in unserer Datenbank haben, eine gewisse Beziehung zwischen den Tabellen, z. B. Kunde und Mitarbeiter, wie z. B. die Bestellung. Also die Tabelle mit den Bestelldetails wird einige mit den Kunden gehört haben , weil das Geld für Kunden, die nur wir die Bestelldetails haben, oder? Also ein Bestelldetail, wir haben die Produktreferenz, die Produktreferenz, wir haben die Produkttabelle der Referenz für den Steilschuh. Nehmen wir an, wir haben die Referenzen für Vorräte. All diese Tabellen werden also eine gewisse Beziehung zueinander haben . Und wenn wir diese Tabellen importieren, Microsoft Power BI, importieren wir auch die Beziehung zwischen diesen Datenmodellen. Microsoft Power BI ist also intelligent genug, um auch die Beziehungen zu importieren und sich so zu verhalten, wie es sich sehr intelligent verhalten wird. Was ich tun werde, ich wähle alle Tabellen außer der Bestelltabelle aus. Importiert die Bestelltabellen nicht. Okay? Okay, aber was wir tun werden, wählen wir hier aus, es gibt die Möglichkeit eine verwandte Tabelle auszuwählen. Wenn ich also Kunde auswähle, beinhaltet das Bestelldetails, Produkte, Seehäfen und Lieferanten. Und wenn ich auf klicke, verlasse ich die Tabelle Bestellungen und wähle nicht die DoorDash-Tabelle aus. Aber wenn ich hier klicke, wähle die zugehörigen Tabellen aus. Was Microsoft Power BI tun wird, ist, dass es nach unseren Tabellen sucht und die zugehörigen Tabellen findet . Und basierend auf der Beziehung zwischen den Tabellen werden automatisch die ausgelassenen Tabellen ausgewählt. Wenn also eine Beziehung zwischen diesen Tabellen und Aufträgen besteht , werden die Auftragstabellen automatisch vom Power BI ausgewählt. Okay, hier wähle ich also nicht die Tabelle Bestellungen aus, sondern klicke einfach auf Verwandte Tabellen auswählen. Und ich klicke einfach hier und sehe, dass die Bestelltabelle automatisch von Microsoft Power BI ausgewählt wurde , da sie auch die Beziehung zu anderen Tabellen hat. Also, wenn du willst, kannst du R wählen, du kannst. Klicken Sie hier, und Microsoft Power BI ist intelligent genug, um die miteinander verknüpften Tabellen standardmäßig oder für sich selbst auszuwählen die miteinander verknüpften Tabellen . Jetzt haben wir die Tabelle ausgewählt. Jetzt klicke ich auf die Ladung. Also einfach auf das Laden klicken und die Tabellen werden geladen. Sehen Sie sich hier alle Tabellen an, in denen Kunden die Teile, Lieferanten und Produkte angeben. Diese werden in unser Microsoft Power BI geladen. Okay, es wird also die Daten laden, es wird auch die Beziehungen laden und es wird auch das Datenmodell erstellen. Jetzt sind wir also beim Bericht. Will visualisiert Arpeggio. Also klicke ich jetzt auf die Datenansicht. Und wenn wir auf Datenansicht klicken, können wir die Tabelle hier sehen. Wir können also sehen, dass dies die Kundentabelle ist. Wir können auf den Mitarbeiter und die Mitarbeitertabelle klicken. Dann haben wir die Tabelle mit den Bestelldetails, wir haben die Bestelltabellen, wir haben die Produkttabellen und wir haben diese superstabile und dann haben wir die Tabelle mit den Lieferungen. Also, wir sehen uns in der Kundentabelle mit der ID, dem Nachnamen, dem Vornamen der Firma , der E-Mail-ID und der Berufsbezeichnung, Seltsamkeit, Telefon, Faxstadt. All diese Details sind für Kundendaten da. Alle Kundendaten wurden hier gespeichert. Dann haben wir den Mitarbeiter, bei dem wir die Mitarbeiter-ID, den Nachnamen, den Vornamen, die E-Mail-Adresse, die Berufsbezeichnung und alle anderen Daten haben, die hier gespeichert wurden. In ähnlicher Weise haben wir die Seite mit den Bestelldetails, auf der wir die ID haben. Dann haben wir die Bestellnummer, Produkt-ID, die Menge, den Einzelpreis, den Rabattstatus, die ID und die gefundenen Daten, Bestellnummer und die Inventarnummer. In ähnlicher Weise haben wir die Bestelltabelle, in der wir die Auftrags-ID, die Mitarbeiter-ID und dann die Kunden-ID haben . Jetzt haben wir also diese Tabelle Bestellungen, die die Verweise auf die Mitarbeiter-ID Deshalb beziehen wir uns auf die Mitarbeitertabelle, die Kunden-ID, die wir der Kundentabelle melden werden. Und dann haben wir das Bestelldatum, die Postleitzahl, die Postleitzahl, nehmen wir an, die SIP-Adresse, all diese Dinge. Okay? Und dann haben wir die Produkttabelle, in der wir die ID für einen Kernproduktnamen haben . All diese Dinge, okay? Und dann haben wir hier die Tabelle der Sequenzlieferanten. Also diese anderen Tabellen, die wir haben, jetzt habe ich, was ich Ihnen gesagt habe, dass BI nach unserer Macht die Beziehung zwischen den Tabellen oder die Datenmodellierung selbst übernimmt. Oder es importiert die Beziehung, die wir erstellt haben, in die Datenbank, die importiert wird und die auch in die Modellansicht erstellt wird. Das können wir also in das Modell einbeziehen. Sie klicken einfach auf die Modellansicht und sehen hier haben wir die Mitarbeitertabelle. Das ist es aber. Sehen Sie, wir haben die Mitarbeitertabelle mit all diesen Spalten. Dann bezieht sich die Mitarbeitertabelle auf die Bestellungen und die Kunden. Also, der Kundentisch hat diese Dinge. Und dann haben wir die Bestelltabelle. Also Kunde in Ordnung, also hör dir das an. Und dann hört der Mitarbeiter bei den Bestellungen zu und die Bestellungen werden die Kunden haben. Und dann hat die Bestelltabelle die Beziehung zu den Bestelldetails, die mit der Bestellnummer zusammenhängen, oder? Okay. Dann haben wir den Lehrplan, der sich auf die Befehle bezieht. Auf diese Weise können wir die Modellansicht unserer Datentabellen sehen , okay? Also, wie sie miteinander verwandt sind. Es besteht keine Beziehung zwischen den Lieferanten und den anderen Tabellen. Okay? Auf diese Weise können wir uns die Modellansicht ansehen, Adoleszenz zwischen diesen Tabellen, Datenmodellierung von Macht. Jetzt zeige ich Ihnen, wie sich die RBA um dieses Ding gekümmert hat. Wir gehen zur Datei und wir gehen zu den Optionen und Einstellungen. Und dann klicken wir auf das, wir haben hier die beiden Optionen, Opsins und Opsin. Weitere Datenquelleneinstellung. Also hier klicke ich einfach auf die Optionen und wir sehen uns. In den Optionen sehen Sie nun die beiden globalen Optionen und die aktuelle Dateioption. globale Option gilt also für Die globale Option gilt also für alle Dateien, die in Microsoft Power BI geöffnet werden. Hier können Sie sehen, dass der Typ erkennt, dass ein Opsin vorhanden ist, also type protected und wir haben eine ausgewählt, die standardmäßig aktiviert ist, und sie wird in der Regel ausgewählt, z. B. Spaltentyp-Header für unstrukturierte Quellen entsprechend der jeweiligen Dateieinstellung erkennen unstrukturierte Quellen entsprechend der . Okay? Oder Sie können die andere Option wählen. Erkenne immer Spaltentypen und Überschriften für unstrukturierte Quellen, okay? Hintergrunddaten haben es ermöglicht. Vorschauen zum Herunterladen der Daten im Hintergrund, je nachdem , was eingestellt wird. Okay. Das sind also die Opsin-Sägen, die mir standardmäßig gegeben wurden. Sie können also die CDS-Übernahme von Power Query Editor auswählen, ah, für Artist Scripting. Also all diese. Nun, was ich dir aktuelle Datei ansehen werde, siehe hier Daten laden. Also, was es erkennt Spaltentypen und Header-Dateistruktur. Und sehen Sie hier, wie es die Beziehung zwischen den Datenquellen in Tabellen importiert hat . Weil wir das bereits ausgewählt haben. Dies sind standardmäßig ausgewählte wichtige Beziehungen aus der Datenquelle beim ersten Laden. Und deshalb wird die Bestelltabelle automatisch ausgewählt, wenn ich sie nicht ausgewählt habe . Wenn ich darauf klicke, wähle ich die zugehörigen Tabellen aus, oder? Aufgrund dieser Option, die wir hier ausgewählt haben, neue Beziehungen nach dem Laden der Daten automatisch erkannt. Diese beiden Optionen werden also hilfreich sein, um die Beziehung zwischen den Tabellen und Punktdatenquellen zu erkennen und aufrechtzuerhalten . Stellen Sie also sicher, dass dies ausgewählt ist. Okay? So stellt Power BI also sicher, dass es beibehalten wird. Beim ersten Laden werden alle Beziehungen aus der Datenquelle importiert . Okay? Also ich hoffe du hast es verstanden. Klicken Sie auf Okay, und hier können Sie die Datentabellen sehen . Tabellenansicht. 9. Web-Scraping in Power bi: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir also mehr über das Crapping im Internet in Power BI lernen , oder wir können einfach sagen, wie wir Daten von einer Website auf unser Microsoft Power BI übertragen können . Wir haben also bereits gesehen, wie das geht. Wir haben zwar den Sammelkanal gesehen, nicht das Pulver, wir fügen der Website hinzu, wo wir die Tabellendaten von der Website abrufen können . In dieser Vorlesung gehen wir los und schauen, ob es eine Website gibt, eine Shopping-Website. Und von dort aus, und wie können wir die ARP-Tabellendetails für eine bestimmte Website abrufen ? Deshalb habe ich, was ich getan habe, diese Website geöffnet. Dies ist die Website von Dennis Warehouse, auf der ich hier den Bereich für Bekleidung geöffnet habe. Okay, was ich jetzt tun möchte, ich möchte die Details all dieser Produkttabellen abrufen . Die Details dieses bestimmten Produkts werden also in einer unserer Datenbank in einer bestimmten Tabelle gespeichert . Deshalb möchte ich die Details dieser Tabellen zur weiteren Analyse in unser Power BI aufnehmen. Okay, das ist also der Tausch unserer Website gegen unser rotes Haus in Tennessee. Und ich mag die Abteilung für Herrenbekleidung. Hier. Ich möchte die zugrunde liegenden Tabellen von dieser Website abrufen. Okay, ich hoffe, wir können das machen. Also müssen wir einfach die URL kopieren, wie wir es zuvor gesehen haben. Und wir müssen zum Power BI gehen und wir müssen zu den Daten gehen. Klicken Sie also auf Daten abrufen und dann auf Modus. Und wenn Sie auf Modul klicken, um die Optionen zu erhalten, werden verschiedene Optionen angezeigt. Und hier müssen wir zum anderen gehen und dann müssen wir auf das Internet klicken. Okay, also wähle Web und klicke auf Verbinden. Jetzt werden Sie aufgefordert, die URL einzugeben. Also geben wir die URL, die wir kopiert haben, hier ein. Sobald Sie die URL eingegeben haben, müssen Sie nur noch die vollständige URL sehen, die ich hier aufbewahrt habe. Klicken Sie nun auf Okay. Sobald Sie also auf Okay klicken, stellt Power BI eine Verbindung zu dieser Website her. Und es wird versuchen, die Daten von dieser Website abzurufen. Es wird die Daten von der Website entfernen. Wenn Sie also diese Navigatoroption hier sehen, können Sie sehen, dass es zwei Optionen gibt Ihre Tabellenansicht und Ihre Überprüfung. Wenn Sie also auf die Webansicht klicken, können Sie die Objekt-Website sehen, wie sie auf Ihrer Seite aussieht. Das Gleiche, was du hier sehen kannst. Okay? Das ist also die Webansicht, und dann können wir auf Erstellen, Tabellenansicht klicken, tut mir leid. Und wenn Sie auf diese Tabelle klicken, können Sie die erste, die zweite und die dritte Spalte sehen . Es gibt drei Spalten. Und hier sind die Produktdetails angegeben. Die Quotenspalte schließt den Preis ab, und in der dritten Spalte wird beschrieben ob es sich um eine neue Kunstwelt handelt. Okay? Das ist also genau das , was Sie hier sehen können. Sehen Sie sich die Beschreibung an, dass wir Ihren Preis sehen und angreifen. Also dasselbe wie das Gleiche wurde auch in der Tabelle gespeichert, die Beschreibung, der Preis und die Rückseite wussten diese drei Dinge, oder? Damit wir hierher gekommen sind. Dann die Spalte, eine weitere Tabelle ist da, wo die erste Spalte und die zweite Spalte sind. Spalte zwei ist die Ansicht. Dann haben wir also Spalte drei. Wir haben die Tabelle für Tabelle 567, dann haben wir den aktiven einen Code und diesen Schutz alle. Okay, was ich jetzt mache, ich werde nur die erste Tabelle wichtig machen. Tabelle zwei. Wir können die Tabelle auf W3, W4 stellen. Tabelle sechs. Was sind die Tische, die du willst? Sie können einfach nachschauen und Sie können das hören, Sie können auch die Tabelle Hinzufügen anhand von Beispielen verwenden. Und klicke auf Lord. Sie werden es wollen, W3 wird geladen. Jetzt gehen wir zur Datenansicht. Sehen Sie sich die erste Tabelle an. Dann haben wir Level drei, Level vier. Jetzt können wir einfach auf Transform Data klicken. Und hier ist die erste Spalte, wir können ihr einen Namen, eine Produktbeschreibung und eine Beschreibung geben . Diese zweite Spalte können wir in Reis umbenennen. Und Spalte drei können wir zurücklegen. Okay, also jetzt auf diese Weise, jetzt besteht unsere Tabelle permanent aus Skripten und Reis und Tag. Also Preis hier das Wochenende, mach es zu einer festen Dezimalzahl. Oder wir können es als ganze Zahl angeben. Also jetzt ist es so. Das kam also auf Lumber. Okay. Okay. Okay. Also nochmal, Produktbeschreibung. Dann gieße ich den Reis ein. Auf die gleiche Weise können Sie das tun, wenn Sie zehn, den Spaltennamen auch hier, machen möchten. Okay? Gehen Sie erneut zu den Transformationsdaten. Okay, jetzt haben wir die Kolumne namens James. Okay? Jetzt schließen wir und bewerben uns. Sie können hier den Produktpreis, die Produktdisziplin und den Preis sehen. Und hier können Sie das Datenmodell sehen. Tabelle 3.4 Element Connect. Auf diese Weise können wir die Daten aus dem Internet abrufen. 10. Projekt 1 - Analyse von E-Commerce-Verkaufsdaten: Hallo und willkommen zurück. Also werden wir unser erstes Projekt in Power BI durchführen. Mit diesem Projekt werden auch die Grundlagen von Power BI erlernt. Wir werden also den Ansatz des Handelns und Lernens verfolgen. Wir werden also das Projekt durchführen und während des Projekts die Grundlagen von RBA Edge lernen, aber wir werden nicht zuerst lernen und das dann auf ein Projekt anwenden Stattdessen. Wir machen das Projekt. Und mit dem Projekt werden wir auch die Grundlagen lernen. Das ist also der beste Ansatz, um alles zu lernen , jede Programmiersprache, jedes Tool, alles, wenn Sie lernen wollen, wenn Sie es praktisch machen, dann wird es gut für Sie sein Lass uns anfangen. Das erste Projekt ist die Analyse von E-Commerce-Verkaufsdaten. Für das, was wir tun werden, werden wir einfach eine E-Commerce-Verkaufsdatenanalyse durchführen. Dazu erhalten wir die Daten für einen E-Commerce-Shop, der die Alpha-E-Commerce-Website Data Cell State verkauft von Data Cell State verkauft, oder für ein Geschäft. Und dieser Self-DW, sehr, sehr roh und chaotisch. Da das so ist, werden diese Daten sehr roh und chaotisch sein Wir müssen viele Datenreinigungsaktivitäten durchführen. Denn wenn Sie Datenanalysen mit unübersichtlichen Daten oder Rohdaten durchführen, erzielen Sie möglicherweise kein besseres Ergebnis oder Sie erhalten nicht das gewünschte Ergebnis Aus diesem Grund müssen wir die Daten bereinigen , um sie sauber und relevant zu machen. Deshalb sind Synthasen Rohdaten. Wir müssen viele Aktivitätstasten zur Datenbereinigung ausführen. Dazu verwenden wir CSV-Datei mit Unterstrichen als Datenpunkt Wir werden sehen, was in dieser CSV-Datei enthalten ist, sodass wir das Ziel unseres Projekts besprechen können . Weiß und Analyse reichen also für diesen E-Commerce aus. Da Daten vorliegen, werden wir versuchen, Dinge zu analysieren und uns diese zu leisten. Als Erstes werden unsere Sündenkategorien sein. Dann werden wir sehen, wie die Zellen im Laufe der Zeit entstehen und wie sie im Laufe der Zeit abnehmen. Dann werden wir sehen, welche Verkaufsaktionen das Unternehmen durchgeführt hat, um den Umsatz zu steigern. Und dann werden wir sehen, was ist die Lieferzeit für die Lieferung der Waren an den Verbraucher, die Kundenseite, okay, also was ist die Lieferzeit? Dies sind also die Hinweise , anhand derer wir unsere Analyse durchführen werden Okay? Ich hoffe also, dass die Tagesordnung für diese praktische Aktivität klar ist. Gehen wir also zum Power BI. Hier. Was wir tun müssen, wir werden mit einer neuen Sache beginnen. Und wenn du willst, kannst du das frühere Ding speichern, okay? Und lassen Sie mich das schließen. Und hier. Als Erstes erhalten wir die Daten. Also die Daten, die wir aus den CSV-Dateien bekommen , Texans ESP Und hier, das ist die CSV-Datei mit den Unterstrichdaten , auf die ich klicken werde, um sie zu öffnen Okay, jetzt klicke ich auf Laden. Okay, Daten, Informationen und Wissen reichen aus. In der nächsten Vorlesung. Zuerst werden wir notieren und sehen, welche Dinge da sind. Jetzt werden die Daten hier geladen. Wir werden uns die Datenansicht ansehen. Wenn Sie auf die Daten klicken, können Sie in der ersten Spalte, Spalte zwei, so sehen . Es gibt 17 Spalten und in jeder Spalte gibt es einen, es gibt mehrere Einträge, oder? Das sind also die Daten. Und mit diesen Daten verstehen wir nichts, also müssen wir diesbezüglich viele Datenbereinigungsaktivitäten durchführen. Das sind also die Daten dazu, wir werden die Analyse durchführen. In der nächsten Vorlesung werden wir also heute mit der Datenbereinigung und Datentransformation auf dieser Zelle beginnen Datenbereinigung und Datentransformation . Die nächste Vorlesung 11. Projekt 1 - Bearbeiten von Zeilen, Spalten, Datentransformation, Datentypen: Jetzt müssen wir diese Zellen als CSV-Datei mit unterstrichenen Datenpunkten importieren diese Zellen als CSV-Datei mit unterstrichenen Datenpunkten Und danach ist es für das Laden freigegeben. Was wir tun müssen, wir müssen die Daten transformieren, weil Sie hier sehen können , dass die Spaltennamen nicht richtig sind oder Spalte eins, Spalte zwei, das ist nicht richtig. Dann sieht man in den ersten beiden Reihen, dass das nicht richtig ist. Und dann die Spaltennamen , die hier in der dritten Zeile stehen. Also müssen wir sie unter Überschriften setzen, oder? Dann kannst du hier sehen, dass viele N A-Werte da sind. Leere Zeilen sind da, oder? Also müssen wir all diese Dinge in Angriff nehmen. Wir müssen die Datenbereinigungsaktivitäten durchführen. Also müssen wir diese Daten transformieren. Und dafür werden wir sehen, wie wir das bearbeiten können , das zeigt, wie können wir die Rollenspalten als Spaltennamen, Spalte eins, Spalte zwei machen die Rollenspalten als ? Ist das der, das als Spaltenname, wie wir die unerwünschten Rollen entfernen können, wie wir die NA-Werte entfernen können, wie wir die leeren Zeilen entfernen können und alles. Dies ist also das Thema dieser Vorlesung, in der wir lernen, wie man Daten mithilfe von NAD und Transformationsfunktion transformiert, die Zeilen und Spalten bearbeitet und die Spaltenüberschriften erstellt Klicken wir also auf Daten transformieren. Klicken Sie also einfach auf Daten transformieren und sehen Sie, Sie wissen schon, unser Power Query Editor wurde geöffnet. Und du, wenn du willst, kannst du es im Vollbildmodus und als CEO machen. Nun, wir können hier sehen dass die ersten beiden Zeilen dazu nicht nützlich sind, das zu entfernen, weil das nichts nützt. Wir können zu Transform gehen. Und dann, und dann können wir die Zeilen auswählen, um die Rollen zu entfernen, die wir benötigen, um nach Hause zu kommen. Und dann müssen wir hier zu den Zeilen Entfernen kommen. Und hier können Sie entfernen und die verschiedenen Optionen verwenden, die hier angegeben sind. Aber wir möchten die ersten beiden Zeilen aus diesem Datensatz entfernen . Sie können also diese Option auswählen, DMO, oberste Zeilen. Klicken Sie darauf. Und dann hier, wie viele Zeilen du von oben entfernen möchtest, die du angeben kannst. Also hier müssen wir die ersten beiden entfernen. Also setzen wir hier zwei ein und klicken auf Okay, und diese beiden Zeilen werden die richtigen sein. Jetzt haben wir den unerwünschten Raj aus unseren Daten entfernt. Okay, als Nächstes möchte ich diese Spalte, diese Zeile, Bestell-ID, Produkt-ID und Shop-ID als Kopfzeile erstellen diese Zeile, Bestell-ID, Produkt-ID . Um das zu tun, wenn du zur Transformation gehst, und hier findest du das Opsin entweder in der riesigen ersten Zeile als Header Sie können hier sehen, dass riesige Wash Dries Header eine riesige Headergröße in der ersten Reihe haben. Also, was wir tun werden, wir werden die vier Haltestellen und die riesige Wash True-Antenne verwenden. Diese gewaschene Zeile wird also zum Header für unsere Daten. Klicken Sie einfach darauf und sehen Sie, wie die Namen der ersten Spalte die Bestell-ID, die Produkt-ID, die dritte Spalte, die Shop-ID, die Bestellung, das Datum, die Bestellung und den Umsatz beibehalten Produkt-ID, die dritte Spalte, die Shop-ID, haben. Jetzt sind unsere Daten also nicht wirklich eine richtige Welle, sie haben auch die Spaltennamen. Das ist also der Weg. Als erstes haben wir die Zeilen mit der Option Oberste Zeilen entfernen entfernt. Das ist eine weitere Option, oder unterste Zeilen entfernen, wenn Sie den leeren oder unerwünschten Raj von unten entfernen möchten . Sie sind unerwünschter Raj von unten, Sie können die entfernten unteren Zeilen verwenden und die Anzahl der Zeilen von unten angeben, die Sie entfernen möchten Ähnlich wie wir es gemacht haben, haben wir das Entfernen von Spalten verwendet. Lassen Sie uns das studieren. Wir müssen, okay, was wir also getan haben, wir haben die Modus-Spalte verwendet oder Zeilen entfernt, okay, tut mir leid. Und wir haben diesen Ansatz verwendet. Okay, also hier haben wir zwei n , die wir haben und entfernen die oberen beiden Reihen. Und als Nächstes, was wir getan haben, haben wir die erste Reihe gemacht. Wir haben festgestellt, dass die erste Reihe eine Kopfzeile ist. Um das zu tun, sind wir zur Transformation gegangen. Und dann ist hier die erste Option Verwendung von Flash-Laufwerken und wie Sie möchten, Waschtrockner rein und die Flash-Laufwerke werden als Nächstes wollen wir den Stab entfernen , kommen Waschtrockner rein und die Flash-Laufwerke werden als Nächstes wollen wir den Stab entfernen , der keine Werte hat. Es gibt also so viele leere Zeilen, Zeilen sind da. Also wenn wir das entfernen wollen, können wir einfach zu den Zeilen gehen. Und hier können wir klicken, um leere Zeilen zu verschieben. Also siehe hier jetzt auf die leeren Zeilen wurden entfernt. Okay? Auf diese Weise können wir die leeren Zeilen entfernen. Als Nächstes wollen wir diese NA-Werte entfernen. Um alle Werte zu entfernen, können wir einfach hierher kommen und hinzufügen, Andrey kann nach n suchen. Und wir können einfach auswählen und auf klicken Okay, also alle n-Werte werden mehr oder diese Spalte haben . In ähnlicher Weise können wir diese Arbeit machen. Sie sättigen. Und genauso müssen wir das nicht tun, du kannst auch ferngesteuert leeren. Das ist mein Name. Also kannst du nachschauen und du kannst es noch mehr. Und so sind unsere Daten jetzt sauber. In ähnlicher Weise können Sie hier sehen, diese dritte Spalte keine Werte hat, dieser NS durcheinander ist, oder wir können die dritte Spalte auswählen und dass diese dritte Spalte keine Werte hat, dieser NS durcheinander ist, oder wir können die dritte Spalte auswählen und zur Option Spalten entfernen gehen Und wir können einfach auf diese Spalte zum Entfernen klicken. Und diese Spalte wurde aus deinem Eishockey entfernt. Jetzt sehen unsere Daten viel besser aus. Okay, also was sind die Optionen für eine Reha? Welche Schritte haben wir befolgt? Das können wir hier an den angewandten Schritten sehen. Also lasse ich unsere Daten so aussehen. Unerwünschte Zeilen und es gibt keine richtigen Spaltennamen, Überschriften Also was wir gefastet haben, wir haben Geschlecht, Windeln, die nicht erforderlich sind Dann haben wir die obersten Zeilen entfernt, und dann haben wir den Flush-Draw gemacht, dann haben wir die leeren Zeilen aus den Daten entfernt und dann haben wir die Zeilen herausgefiltert Also alle Werte, die wir herausgefiltert haben und dann haben wir eine dritte Spalte entfernt. Auf diese Weise haben wir das bearbeitet. Wir haben gelernt, wie man die Zeilen und Ausgabedaten, Spalte Hotelling, bearbeitet , wie man mit den NA-Werten umgeht, wie man beliebige Werte herausfiltert und wie man die Daten mit der Transformationsfunktion hier transformiert und wie man die ersten Zeilenüberschriften Okay, das ist also die grundlegende Bearbeitung, die wir gemacht haben. Als Nächstes werden wir den Gesamtumsatz überprüfen und versuchen, es herauszufinden. Okay? Bericht, den du hier sehen kannst. Wir können den Datentyp auch von hier aus nicht ändern. Einfach hier klicken. Wenn du es wie die Bestellungs-IDs machen möchtest, schicke eine SMS an deine, damit wir daraus eine ganze Zahl machen können. Dann Produkt-ID. Lass es so sein, dann speichere die ID und lass es sein, lass es sein , dass das Bestelldatum keine Daten ist. Wir können einen Tagesausflug daraus machen. Jetzt ist es also der richtige Typ. Jetzt ist es in der richtigen Reihenfolge, dass auch wir das können, das ist das X, wir können es zu unserem Datum machen. Sie können auch die Uhrzeit auswählen. Wir können unsere Sünden begehen, werden sehen, wie wir mit solchen Situationen umgehen können , in denen Zellen, eine Zelle, Zelle, Zellengröße hier für jeden Wert hinzugefügt werden und es Text ist. Wir machen daraus eine Zahl und entfernen die Zellen, die wir in der nächsten Vorlesung lernen. Dann wären die Einnahmen keine Dezimalzahl. Also machen wir eine Dezimalzahl. Die Aktie ist die Zahl. Ganze Zahl, schätze ich. Ja. Okay. Auch bei Aktien wird der Datentyp auf Dezimalzahl und dann der Preis geändert der Datentyp auf Dezimalzahl und dann Der Preis wird unsere Dezimalzahl bilden. Hier tendieren wir zum Datentyp, Promo-Typ, das ist okay Dann Werbebohnen, okay, Werbung für Spielzeug, okay. Und das Format des Liefertermins ist, dass Texte es auf den neuesten Stand bringen. Und das Lieferdatumsformat wird es wieder schaffen. Wir werden es wieder gutmachen. Okay, also diese Welle für alles automatisiert. Okay, wir haben also die Bestell-ID, Produkt-ID, die Shop-ID, Bestelldatum, den Umsatz und den Umsatz. Der Umsatz ist bereits eine Dezimalzahl. Wir aktualisieren. Okay, also auf diese Weise haben wir von was wir aus unserem Datensatz gemacht haben, einen Richtigen gemacht haben. Wir haben die grundlegende Transformation der Daten durchgeführt. Jetzt ist es fertig und wir können hier auf Schließen und Anwenden klicken. Okay? Klicken Sie einfach auf Schließen und Anwenden. Und das wird so sein, die Daten werden erneut geladen, nachdem alle von uns vorgenommenen Änderungen übernommen wurden. Wir haben das Handy für Daten, ja. Okay, wir sehen uns in der nächsten Vorlesung. Wir werden wirklich versuchen, noch mehr Transformation vorzunehmen 12. Projekt 1 - Umgang mit Fehlern: Hallo und willkommen zurück. Wir haben also geschlechtsspezifische Datentypen und wir haben einige Zeilen entfernt, und ich bin Columns, und wir haben auch die Verdünnungen entfernt Durch die Verwendung dieser Filterung haben wir eine Spalte entfernt, wir haben die Straßen entfernt. Wir erhalten auch die Datentypen für die Spalten. Aber hier, als ich den Datentyp für dieses Bestelldatum ändere, was ich bekommen habe, haben wir bei einigen Medikamenten hier einen Fehler bekommen Es ist also das Format für das Aussaatdatum. Wir konnten die bereitgestellten Eingaben auf ihrer Reise nicht weitergeben . Ab 14. Jen. Zu dünn, es analysiert nicht und die Daten und zerstört uns, um sie hinzuzufügen, es wirft uns Daten Also eine Sache, die wir tun können, wenn du so etwas bekommst, weil es derselbe Kommentar war, aber ich weiß nicht, warum dieses dreieckige Bi das Bestelldatum eins sehen kann , um beide Theme-Daten Was wir also tun können, wir können diese Spalte entfernen. Es ist nicht relevant, da beide Daten identisch sind. Wenn du willst. Du kannst denken, dass beide gleich sind. Wir können einfach hier klicken und wir können diese Spaltenreihenfolge duplizieren. Klicken Sie also auf Duplizieren. Jetzt haben wir die Kopie davon und jetzt sind beide gleich. Also können wir einfach diese Spalte entfernen, die n-te Spalte. Jetzt ist der Herausgeber weg und wir haben das Bestelldatum und haben es bestellt. Habe angefangen zu kopieren, ob sie diese Seite momenten könnten. Okay. Also jetzt haben wir jede Spalte ferngesteuert. Okay? Also müssen wir das oder die Spalten entfernen. Wenn wir also diese Spalte entfernen, müssen wir sie jetzt überprüfen, um das auch zu ordnen. Also benennen wir das um, indem hier doppelklicken, und machen es wirklich zu Okay? Jetzt haben wir also keine Bearbeitungsstunden. Okay? Jetzt kannst du an der Preissache sehen, wir haben den Schnitt und laufen , worauf wir wirklich hingearbeitet haben. Hier ist etwas Besseres. Jedenfalls verliere ich. Okay, es ist also ein Einwurf für den MA Wanli gegen drei In Ordnung? Okay, soweit dieses Wasser wir machen können, können wir die Preisspalte auswählen und wir können mit der Transformation fortfahren. Und hier finden Sie eine Option zum Entfernen der Bearbeitung. Das kannst du dir holen, du kannst zu den Replace Values kommen und hier kannst du auf Ersetzen klicken. Werte sind implizit, also klicken wir auf Fehler ersetzen. Und für die Ersatzwoche können Sie Null setzen. Jetzt wird der Editor entfernt und durch eine Null ersetzt, oder Sie können ihn durch W ersetzen. Okay, Heritage Relu, all diese Dinge. Okay. Als Nächstes, was ich hier für das Lieferformat sehen möchte , haben wir den Editor. Also können wir dasselbe tun. Für welches Lieferformat haben wir? Was Will tun wird ein Duplikat erstellen. Also klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf und wir werden es entfernen. Also lass mich und George Column. Also haben sie den Doppelpunkt nicht benutzt und zu den entfernten Spalten gegangen und haben das entfernt. Jetzt mache ich ein Duplikat davon. Und wenn sie sie sehen, verkaufen sie sie, sie sagten, Lieferformat. Okay. Okay, jetzt sind unsere Daten kostenlos, also können wir das jetzt wieder. Okay? Als Nächstes möchte ich diese Zeitform entfernen. Dazu müssen wir also sammeln, wählen Sie hier die Spalte Verkauf aus. Und dann müssen wir zur Palme gehen. Und hier müssen wir zu den Werten ersetzen gehen und auf den Ortswert klicken. Und hier melden Sie Verkäufe und Verkäufe mit Ersatz. Nun, da Dezidua, alles Holz, können wir es richtig oder lumbar machen Jetzt haben wir auch die Zellen. Ist die Sache mit dem Hals noch etwas , das wir ändern wollen? Wenn du etwas ändern willst, sind wir meiner Meinung nach startklar. Hier können wir mit den Daten arbeiten und unsere Daten transformieren. Und dann können wir anfangen zu laufen. Und wir können anfangen zu visualisieren, ob 13. Projekt 1 - Verkaufsanalyse: Und willkommen zurück. Lassen Sie uns also das letzte einfache Projekt durchführen und diesen Projektabschnitt abschließen, indem wir einige Bilder erstellen. Also machen wir die Analyse und erstellen einige visuelle Elemente. Und hier werden wir die Analyse dieser Volkszählungsdaten durchführen die Analyse dieser Volkszählungsdaten Als erstes machen wir das Produkt mit dem Eigengewicht und dann machen wir den Verkauf pro Geschäft Also seit meinem Produkt, welches Produkt wurde für zu Hause gelöst und wie viele Verkäufe wurden dann für die Produktanalyse getätigt, und dann machen wir den gleichen Spot Store und dann machen wir den Umsatz. Wie wäre es mit einem Monat? Und dann Bi-Promotionen für jedes Chromosom. Wie viele sind seitdem passiert? Okay, also lass uns anfangen. Also machen wir als Erstes den Verkauf als Nebenprodukt. Für Daten, was ich mache, ziehe ich einfach die Produkt-ID hierher und dann ziehe ich sie. Okay? Also sehen Sie hier, jetzt können Sie für die Produkt-ID 101 sehen, fehlende Nummer ist Null für bi, 17. 17 ist 182 so. So kannst du drei auf einmal sehen. Okay, was ich jetzt tun werde, ich wandle das in ein Balkendiagramm um. Also C, und jetzt können wir es uns ansehen und wir können, und um es besser zu machen, was ich mache, mache ich ein Balkendiagramm. Und jetzt können Sie für jedes Produkt sehen , dass Sie diese Anzahl solcher Störungen sehen können , dass Sie diese Anzahl solcher Störungen sehen Sie können Canidae seit Bi, es selbst für Produkt Wenn du diese Überschrift ändern willst, kannst du hierher kommen und du kannst die X-Achse, was auch immer du willst, die Schrift, alles, was du sehen kannst, dieser Ligaball, wer will die Farbe ändern Du kannst die Farbe überhaupt erkennen, okay? Was auch immer Sie ändern möchten, Sie können es von hier aus tun. Und du kannst es mutig machen oder was auch immer sie wollen. Sie können fest, Sie können sich um Ihren Titel kümmern, Sie können mit der rechten Maustaste auf das Produkt PRO klicken. Okay? Und dann können Sie unsere Y-Achse ändern. Ähnliche Werte. Du kannst wählen, wie du willst, okay, also alles besprochene Myosin kannst du aus deinem Hockey Als Nächstes können wir, falls Sie den Titel ändern möchten , einige Optionen hier bearbeiten. Vielleicht sechs. Okay? Sehen Sie also, wie Sie sogar die Schriftart ändern können. Und Sie können ändern, wie Sie es angezeigt haben möchten. Zu allen besprochenen Mäusen. Und das können wir hier tun. Und selbst du kannst es ändern, es fett machen und es so metallisch machen. Also all diese kleinen Dinge, die Sie tun können, Sie können die Farbe eindämmen, indem Sie Tread auftragen Und wenn wir wollen, kannst du es so machen, aber das ist nicht richtig visuell, also machst du es blau Und im Hintergrund kannst du das auch ändern. Sie können das Makro Null sehen, sodass Sie einen x-farbigen Hintergrund sehen können , alles, was Sie hier können, so. Du kannst es auskleiden. In meiner Tagesleiter, Laptop. Hier kannst du Hockey spielen. Untertitel, wenn wir wollen. Sie können nach Keton fragen und den Untertitel angeben. Der Untertitel wird auch kommen. Das kannst du dem Fahrer sagen, der Fahrer wird auch etwas netter decken Und all diese Dinge können Sie mit diesem Bildformat tun. Und generell können Sie die Eigenschaften ändern. Also, wie kriegen wir das Ding in die Höhe. Sie können es auch von hier aus tun. Und du kannst es auch von hier aus machen. Und neue Inhalte zu produzieren, indem du neue Inhalte hinzufügst, all diese Dinge kannst du von deinen Effekten aus machen , wenn du den Hintergrund dieses Dings ändern willst , du kannst diesen Backlog auch sehen , du gibst an, ihn live zu machen Du kannst das porträtieren. Sie setzen diesen Hintergrund ebenfalls fort, sodass Sie einige der Vorlesungen ausprobieren können. Sie können diesen Hintergrund auch ändern. Okay? Jetzt haben wir Verkäufe nach Produkt-ID durchgeführt. Als Nächstes machen wir es richtig, Verkäufe kaufen Sachen. Wenn Sie dies in einem anderen Diagramm sehen möchten, können Sie hier ein Liniendiagramm einfügen. Sie können ein Flächendiagramm einfügen. Sie können ein gestapeltes Flächendiagramm wie dieses erstellen. Sie können Hallo, Sie können auch ein Ringdiagramm, Kreisdiagramm und Sie können es auch in ein Ringdiagramm einfügen. Okay. Also auf diese Weise kannst du , was haben sie genommen? Was immer du willst, du kannst es versuchen. Ich denke, das sieht besser aus. Okay? Als Nächstes werden wir die Verkäufe nach Geschäften so weit machen , dass dies auf den leeren Bereich klicken und wenn Zellen, Zellen und dann mein Geschäft. Wir müssten also den Store und den iTunes Store verfolgen und uns das ansehen. Jetzt kannst du dir eine Vorstellung davon wie viele Zellen gerade passieren, okay? Also hier kannst du auch so nach vorne gehen. Sie können das Donut-Diagramm hier platzieren. Also Handlung gespeichert, das kannst du auch sehen. Und siehe da, ich bin zum zarten Hintergrund gegangen. Allgemeine Eigenschaften finden Sie hier. Und er hatte, du konntest nicht kommen und irgendwelche Auswirkungen sehen. Sie können den Hintergrund ändern. Das, was auch immer du willst, du kannst forken, was für dich besser aussieht, dein Theme hinzufügen, du kannst entscheiden, dass du könntest. Aber ich werde die Grenzkante so platzieren. Liganden und all diese Dinge, mit denen du weitermachen willst, kannst du deine Store-ID ändern All diese Anpassungen können Sie also nebenbei vornehmen. Ich werde nicht viel nehmen, viel Nick, die Sache ist, dass ich trotzdem gegangen bin, ja. also für dieses Feld Klicken Sie also für dieses Feld auf das Leerzeichen und verfolgen Sie dann den Umsatz. Und ja, ich muss das Datum der Bestellung angeben. Aber ich kann es jetzt sehen. Sie können die Details hier sehen. Sie können also den Umsatz pro Quartal sehen, okay. Und die Kontroverse über einen Monat können Sie sehen, wenn Sie sich das ansehen, dann können Sie diese Quote sehen. Dann hat Kumpel, da wir Daten haben, dass flüssige Protonen nicht in dieser Spalte sind und nur für ein Jahr, können Sie sehen, dass dieses Quartal, ein, Quartal, zwei, Viertel, drei Viertel für was? Okay. So wie wir das können, im Gegensatz zu Bi, habe ich Bi nie gekannt. Ja. Als Nächstes müssen wir die Zellen durch Beförderungen legen. Also klicken Sie auf das leere Feld, dann Seitdem hatte er den Promo-Rabatt und gießen Sie dieses Wasser ein wenig Datum hier melden. Jetzt können Sie also sehen, dass Promulgate weg ist Den Rabatt für Probleme mit dem Mobilfunktyp finden Sie hier. Ich habe das eingegeben, du kannst diese oder jene ID entfernen. Wunderbares Zitat, dieser Umsatz ist weg. Jetzt können Sie den Aktionsrabatt sehen. Was war der Verkauf und was war der Umsatz. Okay. So können Sie analysieren. Also lass mich gehen. Und sie legten eine Xbox an, um sie einzufügen. Sie können sich dafür einsetzen, dass ich hier gesprochen habe. Elektronischer Geschäftsverkehr. Das ist , du kannst es so ausdrücken. Hier hat eine dicke Kette, die Hintergrundfarbe, um die man sich kümmern kann. Die nächste Farbe, die Sie von hier aus in wissenschaftliche Inhalte einfügen möchten. X farbig blau, Hintergrund. E-Commerce, Zcash. Seit Data Analysis, ein einfaches Projekt, das wir 14. Erste Schritte mit PowerBI: Jetzt haben wir die Daten in Power BI importiert und fügen diesen Bericht für Sie ein. Und er hatte eine Harnwegsinfektion und berichtet. Diese Leerstelle ist also die Leinwand. Als Erstes werden wir versuchen, dem etwas Farbe hinzuzufügen , damit unser Bericht gut aussieht. Um das zu tun, was ich tun werde, gehe ich hierher und gehe zur Canvas-Einstellung. Also wenn du hier bist, wenn du hier etwas auswählst und hier auf dem Format Painter gehst. Information, Sie können den Namen für die Anzeige der Canvas-Einstellung angeben . Sie können die Einrichtung Ihrer Leinwand festlegen, wie sie aussehen würde, das Verhältnis. Also behalte ich heute Abend Cystein. Und dann gehe ich zurück zur Leinwand. Und von hier aus können Sie eine Farbe für Ihre Leinwand auswählen. Sie können also ein Bild auswählen. Und hier sind die Transparenzen zu 100%. Das ist eine sehr bissige Art und Weise. Jetzt können wir das Bild hier sehen. Also was ich tun werde, ich verschiebe das einfach und ich füge diese Farbe Sienna, Farbe, Hintergrundfarbe hinzu. Ich kann auf diese Weise sparen. Wir können jetzt den Hintergrund für Canvas anpassen, wir werden Berichte veröffentlichen. Also entferne vorerst die Farbe und füge sie hinzu. Und ich verwende dieses Bild hier. Und hier. Das perfekte zur Seite und Transparenz, ich behalte es. Okay. Und er hat, du kannst auch ein Hintergrundbild anbringen, wenn du willst. Okay. Also nehmen wir vorerst den Leinwandhintergrund später, falls nötig, versuchen wir, mehr gecachte Minus- und Vorderseiten zu machen. Okay, was ich jetzt tun werde, ich werde versuchen, eine Kopfzeile für unser Dashboard oder unseren Bericht zu erstellen. Also werde ich hier ein Lehrbuch verwenden. Sie können eine Textbuchoption sehen. Klicken Sie darauf. Das Textfeld wird hier geöffnet. Jetzt. Du kannst überall hinziehen. Irgendwo. Ich lasse einfach unseren Dashboard-Bericht hier weg und füge HR, Mitarbeiterfluktuation und das kapitalistische zur Schaffung von Arbeitsplätzen Analytics-Dashboard zur Schaffung von Arbeitsplätzen hinzu. Okay, also sie verkaufen, fett gedruckt. Und dann richte ich es in der Mitte aus und versuche, es als Cystein darzustellen. Sehen Sie sich jetzt den Header an. Das haben wir. Kannst du nicht Header für Outed und Header für unseren haben. Wenn Sie nun den Hintergrund ändern möchten, müssen wir erneut zu den Eigenschaften gehen. Hier. Sie können von hier aus auch sehen, dass die hoch und die Höhe sinkt. Sie können den Messwert und die Position erhöhen oder verringern. Sie können es um die Substanz als ihren Titel ändern. Wenn Sie dafür einen Titel aktivieren möchten, können Sie den Titel schützen. Okay? Wenn wir dann etwas Hintergrundwissen hinzufügen möchten, können Sie es hier eingeben. Also hier, was ich tun werde, ich wähle eine Farbe dafür aus. Ich wähle einfach diese Farbe. Also passend zu unserem T to R T wählen wir eine Farbe aus. Das könnte also versuchen, eine andere Farbe zu entfernen. Sie können wirklich zurückkehren , um die Farben zu ändern. Also von der Farm bis hin zum Farbwechsel. Also sagen sie, nein, wir können zum Bearbeitungssymbol kommen. Jetzt kommt der nette Teil. Und er hat eine Ikone geschickt. Kann einen Sattel immer dunkler machen. Sieht heutzutage also ziemlich gut aus. Also haben wir das jetzt in unserem Dashboard erstellt. Also als Nächstes, was ich tun werde, werde ich versuchen, etwas Garcia hinzuzufügen, das wird mit unseren Daten verknüpft sein sodass wir verschiedene Optionen haben, Importoptionen. Hier siehst du die Kartenoption, ich klicke auf Karte. Die Karte wird hier sein. Jetzt heißt es also, die Seite hier wegwerfen. Ist genau so abgestürzt. Und wenn du willst, kannst du hier hingehen und das auswählen. Und habe versucht, hier zu arbeiten. Sie sehen also hier und hier nach Mitarbeitern in der Fluganzahl zu suchen . Also C und jetzt können wir auf dieser Karte sehen, dass wir die Gesamtzahl der Mitarbeiter sehen können. Jetzt gehe ich und passe es an. Also kann ich hierher gehen. Und von hier aus, diese Option für Ihr Bild, können Sie Ihre Region, Ihr Ich und wie es aussieht formatieren , sodass Sie das Handle durchgehen können. Ich kann hier einen Titel eintragen. Ich setze die helle Farbe ein und behalte sie schwarz. Ich kann die Größe vergrößern und sie in der Mitte ausrichten. Nun, die Summe der impliziten Coms, die standardmäßig gekommen sind, möchte ich entfernen. Also, wie können wir das machen? Ich kann, ich kann diese Kategorieebene entfernen. Sie können also in diesen allgemeinen und visuellen Clubs hierher kommen, um auf diesen allgemeinen und visuellen Clubs die Kategorieebene zu gelangen. Wenn du ein Level wählst, wenn du es standardmäßig anklickst, sind einige von Flight Count, der Spaltenname wird hier angezeigt. Wenn du das also entfernen möchtest, klickst du hier einfach auf, aus und es wird entfernt. Unser Farbding ist jetzt also das Lesen. Also was ich jetzt tun werde, ich rufe einfach an und versuche, das zu reduzieren. In Ordnung. Ich versuche, den Stipendiaten zu behalten. Also das ist jetzt eine Sache. Eine andere Sache, die wir tun können, nichts, was wir tun können. Wir können zur Tagesordnung gehen. Wenn Sie die Schriftart ändern möchten, können Sie die Schriftart ändern. Also gehe ich zum Whiteboard. Also jetzt sieht das besser aus. Als Nächstes müssen Sie den Hintergrund dieses Dings ändern . Also gehe ich zum Titel, wähle die Hintergrundfarbe aus und wähle diese aus. Das ist für den Titel. Sind sie betroffen? Wählen Sie das aus. Nun, das sieht gut aus, aber das Problem ist die Farbe Schwarz. Ich werde es in Ordnung bringen. Bei Künstlern mit Gesprächen zum Titel, Texten, Begleitmaterial. Nun, das sieht gut aus nach Total Employee. Deshalb haben wir hier eine Karte erstellt. Als Nächstes können wir die Form ändern, jetzt ist es ein Rechteck. Das können wir. Und auch wie das Grundstück, okay, wir kommen zur virtuellen Grenze und du klickst es einfach an. Und jetzt können wir von hier aus nur Px sehen. Die Grenze wird also an General gehen und dann so weitergehen. Und du drückst es einfach so ein bisschen aus. Jetzt sieht es richtig cool aus. Es besteht mindestens eine Wahrscheinlichkeit, dass der Rand schwarz ist. Ich möchte, dass es dabei maximal wird. Sieht jetzt gut aus, oder? Jetzt ist es völlig in Ordnung. Als Nächstes, was ich tun werde, kopiere ich das einfach und füge es ein, weil ich eine Akkretion erstellen möchte. Dann möchte ich die Fluktuationsrate erstellen. Und dann möchte ich diese Anzahl an aktuellen Mitarbeitern schaffen . Dann möchte ich das implizit 8 h erstellen, so weiter, so weiter vorläufig und es steht. Jetzt wird es richtig, also werde ich es versuchen, damit der nächste Wachmann nächste Name als Druck. Okay. Dann die Akkretionsrate. Dann ist das richtig? Gabe Raza, derzeitiger Arbeitgeber. Okay. Also lass es uns jetzt einfach versuchen. Das. Sieht gut aus. Also jetzt haben wir den Einkaufswagen bereit, jetzt Abnutzung. Also hier möchte ich herausfinden, wie viele davon die Firma Nafta beinhalten. Dafür. Klicken Sie auf Personaldaten und erstellen Sie ein neues Hauptfach. Wir können also eine neue Spalte erstellen, eine neue Hauptzelle. Klicken Sie auf Neues Hauptfach. Und hier erstelle ich ein neues Maß, die Akkretion. Abzocke, um etwas aus dem Hotel zu nehmen einfach Cola. Stromfluss. Das hat uns wirklich Elektriker gegeben. Sehen Sie hier, jetzt haben wir die totale Fluktuation. Und all das, wir müssen eine benutzerdefinierte Spalte und benutzerdefinierte Majors erstellen eine benutzerdefinierte Spalte und benutzerdefinierte . Wir werden im nächsten Abschnitt sehen, wie wir sie erstellen können. Der nächste Abschnitt. 15. Erstellen benutzerdefinierter bedingter Spalte: In der letzten Vorlesung haben wir diese Position mithilfe einer Formel hinzugefügt . Und das war wie eine Reihe wichtiger Implikationen minus der aktuellen in dieser Hinsicht, der Anzahl der Mitarbeiter, dieses Unternehmen. Was wir nun tun werden, wir werden versuchen, dasselbe zu tun, herausfinden, dass die Anzahl der Mitarbeiter von Tricia vom Unternehmen aus behandelt wird anhand einer benutzerdefinierten Spalte herausfinden, dass die Anzahl der Mitarbeiter von Tricia vom Unternehmen aus behandelt wird. Also, was ich tun werde, werde ich auf diese transformierten Daten klicken. Wenn wir nun auf die Transformationsdaten klicken, schauen wir uns nun die Spalten an. E, Spalte ist wie Ja oder Nein. Es bedeutet, dass er das Unternehmen verlassen hat. Das ist es, ja. Wenn es immer noch funktioniert, ist es nicht. Hier gibt es also keine Spalte, in der wir die Gesamtzahl der Mitarbeiter finden können , die das Unternehmen verlassen haben und das Unternehmen verlassen haben. Also das ist dein S oder nein. Dafür können wir also eine benutzerdefinierte Spalte erstellen, in wir die Bedingung angeben, z. B. wenn Mitarbeiter, wenn ja, geben wir eine ein. Und wenn Sie wissen, wann Sie Null setzen, erstellen wir eine weitere Spalte namens Fluktuationszähler, Kristen. So etwas. Okay, dafür müssen wir zu dir kommen. Es besteht die Möglichkeit, eine Spalte hinzuzufügen. In diesem Fall haben wir also drei Optionen Bedingte Spalte, Indexspalte und doppelte Spalten. Also hier müssen Sie eine Spalte erstellen. Wählen wir also die Fluktuation aus. Wir klicken auf Erstellen und dann auf die Spalte Bedingt. Hier für diese neue Spalte wird der Name Trisha beibehalten. Trisha. Das kannst du der Summenzählung geben. Und hier wählen wir die Abnutzung des Spaltennamens aus. Und der Operator wählt Gleichheit und Wert aus, wenn ja. Wir geben einen. Wenn nicht, ja, nein, dann setzen wir Null. Wenn ja, eins, ist die Ausgabe eins. Und wenn es nicht gleich ja ist, ist dieses Konzept nicht gleich Null. Klicken Sie auf Okay. Jetzt sieh es dir hier an. Jetzt haben wir hier eine neue Spalte erstellt, eine benutzerdefinierte Spalte, die die Anzahl der Fluktuationen angibt. Jetzt sind die Werte also 10101 Kilojoule. Also geben wir jetzt den Spaltentyp ein. Wir müssen die ganze Zahl eingeben , weil es die Nummer eins ist. Jetzt haben wir unseren Datentyp dieser Spalte auch auf die ganze Zahl geändert . Jetzt klicken wir auf Schließen und Anwenden. Auf diese Weise. Wir haben unsere benutzerdefinierte Spalte erstellt , die als Fluktuationszahl bezeichnet wird. Jetzt wählen wir das aus. Wir entfernen dieses Filtersymbol. Und wenn du hierher kommst, wirst du sehen, dass hier eine neue Zählspalte ist. Siehst du, ja, wir haben dieselbe Nummer wie in der letzten Vorlesung, sieben. diese Weise können wir nun eine benutzerdefinierte Spalte, eine Ebenenspalte in unserem Datensatz, erstellen. Die Anzahl der letzten Zähler, die auf der Fluktuationsspalte des Levels in unserem Datensatz basiert die auf der Fluktuationsspalte des Levels in , entspricht hier Ja und Nein. Und damit können wir die Anzahl der Mitarbeiter, die arbeiten, nicht finden . Nach einigem Zählen. diesem Zweck haben wir eine neue Spalte bei Recent Cone erstellt , in der wir in der benutzerdefinierten Spalte die Bedingung angegeben haben , dass, wenn ja, wir eine angeben. Und wenn es Null ist, setzen wir den GTO ein. Und damit jetzt, Entscheidung 1010. So können wir einige Operationen durchführen. Wir können die Beweise finden und wir können die Summe finden. diese Weise können wir die Akkretion finden und eine benutzerdefinierte Spalte in Spalte ba erstellen. Studierende bei der nächsten Vorlesung. 16. Erstellen neuer Maßnahme und Hinzufügen von mehr Karten endgültig: Als Nächstes versuchen wir, die aktuelle Rate zu ermitteln. Okay, also vorher, was ich tun möchte, ich möchte, dass dieser nicht gut aussieht. Ich möchte den Hintergrund weiß machen, aber alle Karten hier. Also lass mich das machen. Dass wir hier draußen zum Telefonat kommen müssen. Ich setze Schwarz und dann gehe ich auch zu Gentle Title über. Texte farbig, ich setze Schwarz. Und dann Hintergrundfarbe, ich liebe No Fill. Und dann haben wir den Effekt und die Hintergrundfarbe auf Weiß gebracht. Nun, Abnutzung, dasselbe, was ich hier machen werde, auch Black Kendall-Titel genannt. Wählen wir Schwarz, Makedonien und dann Effekt. Also, was ich jetzt tun werde, ich werde das Gleiche auch damit machen. Okay, das sorgt also für Verwirrung. Lassen Sie mich das alles entfernen. Als Nächstes folgt unsere Fluktuationsrate bei YouTubern. die Fluktuationsrate angeht, müssen wir also Was die Fluktuationsrate angeht, müssen wir also herausfinden, dass die Fluktuationsrate die Anzahl der Mitarbeiter, die das Unternehmen verlassen haben Anzahl der Mitarbeiter, die das Unternehmen verlassen , geteilt durch die Gesamtzahl der Mitarbeiter ist, oder? Dafür müssen wir also ein neues Hauptfach gründen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Diagrammdaten. Und hier finden Sie ein neues Haupt-Opsin. Klicken Sie auf neues Hauptfach. Und er hatte eine Fluktuationsrate. Und weitere Fluktuationsrate, was ich verwenden werde. Einige aktuelle Zählungen dividiert durch die Summe der Gesamtsumme, setzen Sie sie an die Anzahl der Spiele. Das wird uns also die Fluktuationsrate geben. Also jetzt deine Fluktuationsrate die erstellt wurde, ich klicke hier. Jetzt kommt es also zu Punkt eins — sechs. Also, was ich tun werde, gebe ich in Prozent ein, ich klicke hier, sehe, dass es oft einen Prozentsatz gibt. Also habe ich jetzt auf Prozent geklickt. Es ist also dieses Ding , verzerrte Szintillatoren vor Ort, 16,12 Prozent. Nun, es ist zweistellig, ob wir einen Schuss in einer Ziffer machen wollen , oder willst du nur 16% sehen? Das kannst du machen. Also ich denke, TO Digit sieht gut aus. Auf diese Weise haben wir eine neue Kennzahl namens Fluktuationsrate erstellt . Und indem ich eine Formel verwende. Wenn Sie also auf Fluktuationsrate Senior klicken, haben wir unsere Fluktuationsrate als neues Hauptfach erstellt , das wir für dieses Feld verwenden, diese Karte hier, einige Spalten, Gesamtzahl der Mitarbeiter, die das Unternehmen verlassen haben, geteilt durch die Gesamtzahl der Mitarbeiter im Unternehmen. Also das wird Ärzten geben und lesen. Und danach haben wir es von Wissenschaftlern erfunden. Zeigen Sie diesen Wert also in Prozent an. Wir klicken hier auf Prozentsatz. Von hier aus können Sie die Anzahl von auswählen. Ich wollte es auch zeigen. Die Fluktuationsrate liegt bei 16,12. Jetzt haben wir also gelernt, wie man ein neues Hauptfach hinzufügt und diese nachhaltige 0,12 erstellt. Jetzt haben wir gelernt, wie man ein neues Hauptfach hinzufügt und eine neue Kennzahl erstellt und diese in einen Prozentsatz umrechnet. Okay. Also der nächste. Im nächsten Schritt erstelle ich den aktuellen Mitarbeiter. Bisher wurde dieser Alkanname, Titel dieses aktuellen Mitarbeiters genannt. Okay, jetzt erstelle ich einen aktuellen Mitarbeiter. Aber anscheinend implizieren Sie das soweit und entfernen Sie die Abnutzung hier. Wir können etwas CCF-Unterstrich setzen , aktuell impliziert Alpha. Jetzt können wir sehen, dass wir die Gesamtzahl der Addieren dieser beiden erhalten , Sie erhalten das Minus 237. Es wird das richtig machen. Jetzt haben wir einen weiteren Nachteil geschaffen, jede Strömung mit sich bringt. Der nächste. Ich erstelle eine weitere Karte. Lass uns das und hier kopieren und das in den Titel ändern. Zwei. Fäden. Implizieren Sie es, implizieren Sie es. Okay? Okay, also welches Feld wird ein durchschnittlicher Mitarbeiter sehen? Wir werden hier die Altersspalte verwenden. Wählen wir das aus. Jetzt zeigt es sich also, dass die Summe der gesamten Mitarbeiter das ist, was wir täglich angeben müssen. Also klicken wir einfach hier. Und hier sehen Sie ein durchschnittliches Minimum. Wenn Sie also ein Mindestalter, ein Mindestalter von 18 Jahren wählen und wenn wir in Mississippi die maximale Anzahl an Spielen und wenn Sie Beweise vorlegen, wird Ihnen der Durchschnitt angezeigt, implizieren Sie es. Also nochmal, wenn wir hier sind , können wir umschreiben, müssen zur Farbe kommen. Und jetzt schneidet der durchschnittliche Mitarbeiter mit 36,92 ab, was nicht gut aussieht. Wir müssen also nur die ganze Zahl lösen. Hier. Du kannst es meine Logo-visuelle Farbe nennen. Hier sehen Sie Display Units, Otto und hier Wert-Dezimalstellen oder zwei. Hier setzen wir Null. Wenn du also Null setzt, wird dir die 37 angezeigt, okay? Es wird also die Dezimalwerte nicht lösen. Okay? Nächste Spalte, nächste Karte, wir wollen ein Dorf erstellen. Bleib in der Firma. Hier. Ich ändere diesen Titel in die Firma. Wie werden wir also den durchschnittlichen Tag in der Firma finden? Dafür müssen wir also den Spaltennamen finden, dem Ihre festgelegte Firma arbeitet. Aber es gibt eine Kolumne, Air Sac Company, sagen wir mal so. Das bedeutet also, dem Blütenblatt alle zu geben wie Sie selbst. Es fasst alle Mitarbeiter , die zusammengearbeitet haben. Also geben wir hier den Durchschnitt an. Und so ein Immobilienunternehmen sieben. Sobald ein Mitarbeiter dem Unternehmen beitritt , gibt es dort sieben Mitarbeiter. Auf diese Weise haben wir diese Karten erstellt, die unserem Dashboard ein sehr gutes Aussehen verleihen. Jetzt haben wir also mit Hilfe dieses Kartenopsins eine Karte erstellt . Okay, in der nächsten Lektion werden wir versuchen, hier einige Berichte zu erstellen und unser Dashboard zu vervollständigen , um immer mehr Elemente hinzuzufügen. Immer mehr. Elemente des Sports werden versuchen, immer mehr Elemente hinzuzufügen, und wir werden versuchen ihn auch dynamisch zu gestalten. Also, wir sehen uns in der nächsten Vorlesung. Die nächste Vorlesung. 17. Erstellen von Berichten mit Pie Column Chart und Donut Chart: In dieser Vorlesung werden wir also einige Berichte CEO oder zu unserem Dashboard hinzufügen . Deshalb werden wir hier einige Diagramme hinzufügen , damit sie mehr Einblicke in die Daten erhalten. Ich habe Ihnen also bereits gesagt, dass wir hier die Möglichkeit haben , unseren Boards Diagramme hinzuzufügen. Also beginne ich zuerst mit dem Hinzufügen eines Kreisdiagramms. Um ein beliebiges Diagramm hinzuzufügen, klicken Sie einfach auf dieses Diagramm und ein Symbol. Kannst du hören? Ja, ich werde das Kreisdiagramm erstellen, dem die von jeder Abteilung angedeuteten Informationen zusammengenäht werden. Wie in unserem Datensatz können Sie also sehen, dass es Abteilungen wie R&D und HR gibt. Also sind alle Abteilungen da. Also möchte ich es in meiner Abteilung sehen. Okay. Also was ich dafür tun werde, ziehe ich per Chat. Und in der Legende setze ich die Abteilung hier ein, also Abteilungslegenden. Jetzt haben wir also die Abteilung HR, R&D und Zelle. In unseren Daten gibt es drei Abteilungen. Das ist jetzt also in den Werten enthalten, was ich als Werte oder Mitarbeiterzahl angeben werde. Also hier gebe ich die Anzahl der Mitarbeiter an, die Werte, um Sie zu sehen. Sobald wir die Anzahl der Spiele in die Werte und die Legende der Abteilung ziehen Anzahl der Spiele in , wurde unser Kreisdiagramm so einfach und häufig erstellt . Sehen Sie sich an, wie jede Abteilung verkauft wird, und sehen Sie, wie die Aktivitäten miteinander interagieren. Jetzt Gesamtzahl der Mitarbeiter, Jungfrau 470. Wenn ich auf Forschungs- und Entwicklungsabteilungen klicke. Damit können Sie also die Gesamtzahl der 94961 Mitarbeiter in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung sehen . Und unter ihnen, 133, verließ der Ehemann das Unternehmen. Die Fluktuationsrate für diese Anden beginnt bei 0,8 für aktuelle Mitarbeiter, die in der Forschung und Entwicklung tätig sind, oder bei 824. So wie das. Wir können die Details für jede Abteilung abrufen. Okay. Jetzt haben wir dieses Kreisdiagramm erstellt. Lass mich einfach essen, essen, essen. Ich möchte diese Überschrift ändern. Das werde ich tun, ich nehme es einfach und gehe mit Tagesordnung und Titel vor Gericht. Ich möchte, dass es dem Mitarbeiter leid tut. Das ist die Überschrift, in die ich dir die Schrift gebe , ändere sie. Okay, und ich richte es in der Mitte aus. Schauen Sie sich jetzt an, wie es aussieht. Ziemlich gut. Wir können noch einige Änderungen vornehmen. Wenn wir diesen Dingen eine andere Schriftfarbe geben wollen, können Sie jede Farbe wählen, die Sie möchten, Abteilung Forschung und Entwicklung, diese Dinge, damit wir das tun können. Was das Kreisdiagrammformat betrifft, Ihr Ritual, allgemeine Eigenschaften. Sie können die Größe erhöhen. Artikel. Charming Song oder Jason, Sie können den Titel Advanced auswählen, den wir gesehen haben. Okay? Und in ähnlicher Weise können Sie in Kraft treten. Sie können die Hintergrundfarbe dafür auch so einstellen. Du kannst beim Weiß bleiben und du kannst jede Farbe wählen, die zu ihrem Team passt. Also für mich mag ich den weißen Hintergrund und ich bleibe dabei. Okay? Abgesehen davon, welche anderen Dinge wir tun können, können Sie zum visuellen Rand des Effekthintergrunds gehen. Wir können hier klicken. Hier können wir die mediale Grenze auswählen. Das wird also so kommen. Okay? Digitales Wasser und runde und runde Ecken. Sie können darauf klicken und sehen, wie es um die Sache herum aussehen wird. Okay? Wenn wir das so machen möchten, können Sie zum allgemeinen Effekt und zu den visuellen Rändern gehen und Titel und Pixel auswählen. Okay? Und wählen Sie dann erneut die Agenda aus. Ich gehe zum Effect. Traurig oder wenn du ein Setup erstellen möchtest. Wir werden dem einen weiteren Effekt hinzufügen. C ist also das Setup, das auch gut aussehen wird. Also werde ich so weitermachen. Okay, abgesehen davon, wenn wir den Dings-Slices eine andere Farbe geben wollen, kannst du jetzt Blau wählen, wenn du es platzieren möchtest. Also das wird, das wird blau sein. Nehmen wir an, Sie würden ein L auch so eingeben. Sie können die Farbe wählen. Also all diese Dinge, wenn du gehst, wird er es erfahren und du wirst häufiger sein, wenn wir das abwechseln wollen. Sie können hier sehen, wie Sie es so drehen können. Wenn Sie auf andere Weise speichern möchten, können Sie dies tun. Also haben wir jetzt ein Kreisdiagramm hinzugefügt. Nun, in diesem Titel, möchte ich etwas Hintergrundfarbe für das, was von den Abteilungen impliziert wird, verwenden. Wählen Sie die Hintergrundfarbe, etwas dunkler. Wähle diesen. Okay. Also so können wir die Farbe setzen, ja. Okay, als Nächstes möchte ich hier ein weiteres Diagramm erstellen, Down-Data, geclustertes Säulendiagramm. Klicken Sie also auf das benutzerdefinierte Säulendiagramm. Und hier möchte ich es noch einmal nach Abteilungen hinzufügen. Bisher dieser Algorithmus. Die erste Porta X ist da. Also für die X-Achse und setze die Abteilung, also die Abteilungen, also ihre Achse, ich setze die Y-Achse der Abteilung und Fluktuation, Diokletian. Und dann für die Legende Alberta, Gender, Gender berichtete Briefe. Also CEA, aktuelle Rate nach Abteilungen. Okay. Deshalb gebe ich hier die Anpassungsoption mit dem Titel Aktuelle Rate von Alberta nach Abteilung und Geschlecht an. Und leg es einfach in die Mitte. Schriftfarbe und ich behalte es nur schwarz. Und die Zelle ist ausgewählt. Und dann setze ich die Hintergrundfarbe ein, ungefähr so. Okay? Und dann können Sie jeden Rand und jede Randfarbe auswählen . So etwas. Magie für unser Team. Also lasse ich einen Künstler wie diesen kommen. Okay, wenn Sie jetzt Personalabteilung und Mann auswählen, können Sie die Details sehen. Aprikose, weiblich, männlich, weiblich. Alle Gläser füllen alle Daten, die Sie analysieren können. Okay. Auf diese Weise haben wir ein gruppiertes Säulendiagramm erstellt. Als Nächstes erstellen Sie hier ein Ringdiagramm. Dafür müssen wir also auf das Donut-Diagramm klicken. Es tut uns leid. Mir geht es einfach gut. Die Tea-Donut-Grafik hier. Dafür. Schlage einfach diese Dinge vor. Okay? Die Spendertabelle, ich erstelle einen Tarif nach Abteilung. Soweit das, was ich tun werde, werde ich Legenden und öffentliche Bildung einbauen. Also werde ich Bildung angeben und dann möchte ich die Bildung im aktuellen Tempo nach Bildung analysieren. Als Nächstes gebe ich die Fluktuationsrate an. Ich werde es ins Gefängnis ziehen und es ins Gefängnis stecken. Also C und jetzt können wir die Fluktuationsrate sehen, meine Bildungsqualifikation des Mitarbeiters. Lassen Sie mich das jetzt zuerst anpassen. Also gehe ich zum allgemeinen Titel Schauspielerin und Vergewaltigung durch Bildung. Und worauf wir hinarbeiten. Und dann in der Mitte. Und wählen Sie dann die Hintergrundfarbe aus. Wählen Sie in einer anderen Farbe etwas Ähnliches wie diesen aus. Und wir können damit weitermachen. Und dann klicken Sie in der Tat einfach auf den Regionsrand wählen Sie einen etwas dunkleren aus. Hier ist der Hintergrund und dann hier. Okay. Jetzt die E, der Kurs wurde, wurden die E, der Kurs wurde, hinzugefügt. Klick. Okay, jetzt haben wir diese Berichte hinzugefügt. In unserem Dashboard gibt es Diagramme. Als Nächstes werden wir uns bemühen, hier weitere Diagramme hinzuzufügen und versuchen, dieses Dashboard zu erstellen, indem wir einige Schaltflächen hinzufügen . Hier sagen wir einige Dinge , die als Slicer bezeichnet werden. Also fügen wir einen Slicer hinzu , sodass sich Ihre eigenen Daten ändern, wenn Sie auf den Slicer klicken . Es ist wie eine Filtertaste oder etwas, das funktioniert. Auf diese Weise können Sie die Daten häufiger und einfacher erstellen und Ihr Dashboard wird dadurch sehr attraktiv . Als Nächstes fügen wir hier einige weitere Diagramme hinzu. Und wir werden die letzten vier besser machen und wir können mehr Daten hinzufügen. Die nächste Vorlesung gefällt den Studierenden also. 18. Erstellen von gestapelten Säulendiagrammen und Matrix Report Final: Lassen Sie uns nun unserem Dashboard etwas mehr Visualisierung und einige weitere Berichte hinzufügen unserem Dashboard etwas mehr Visualisierung und , die wir mit diesem Libor erstellen können. Als Nächstes möchte ich hinzufügen, dass ich ein gestapeltes Säulendiagramm hatte. Gestapeltes Säulendiagramm und Hand hier auswählen. Was ich portiere, ist die Anzahl der Mitarbeiter nach Altersgruppe. Okay. Also dafür jedes Band ins Meer ausgewaschen habe, setze ich, wenn ich jedes Band ins Meer ausgewaschen habe, auf die X-Achse, okay? Und dann für die Y-Achse und stellen Sie einige oft ein. Also Y-Achse, wie Sommer, wie auf meiner Y-Achse. Und für die späten Teenager und das Geschlecht. Jetzt können wir also sehen, wir können sehen, dass dies die Altersgruppe impliziert. Wir können vor Ort sehen, wie viele Mitarbeiter es gibt, welches Alter und mit geschlechtsspezifischen Unterschied es oder sogenannte männliche, weibliche Wochenende und Laien gibt. Lassen Sie mich das jetzt anpassen. Also ja, Jane, die Titelnummer. Je nach Buchungszentrum , der Schriftart, wähle ich diese Farbe aus , die ich auswähle. Und dann gehe zum Rand mit dem Symbol und dann als Zehn. Santos. All das müssen wir auch tun, um diese Dinge zu erledigen. Das Geschlecht und die Tatsache , dass wir es bereits getan haben, haben Guam für dieses gesunde Setup entschieden . Das ist jetzt die Anzahl der Mitarbeiter nach Altersgruppen. Sie können also hier für 25 bis 35 sehen. Das kannst du dir also ansehen, wenn ich rübergehen würde. Also jetzt dieses System, was ich tun möchte, als nächstes, ich möchte, wenn wir die Farbe dieser Dinge ändern wollen , können Sie das hier tun. Und dann geh zu Legends. Meine Güte, du kannst hier zu den Stapes gehen. Text, Hintergrund, all diese Dinge, Effekte, Symbole, Farben und alles, was Sie ändern können, okay? X-Achse, Y-Achse, all diese Dinge, die Sie ändern können. Okay? Das nächste Diagramm, das ich hinzufügen werde, ist ein gestapeltes Flächendiagramm. Also klicke ich hier und fahre. Und was ich vergrößern möchte, ich möchte die andere Arbeitszufriedenheit nach Abteilungen aufschlüsseln. Also dafür, für eine X-Achse und lege sie zurück wann. Also stelle ich die Abteilung ein. Und dann kann man zu Arbeitszufriedenheit führen. Arbeitszufriedenheit. Arbeitszufriedenheit auf der Y-Achse. Wir sehen uns in unserem Diagramm, das ist fertig, damit Sie es später tun können. Arbeitszufriedenheit. Wie viel es gibt, gibt es auch Beweise. Können sie also mit ihrer Arbeit zufrieden sein? Aufnahmezentrum. Wählen Sie die Hintergrundfarbe und fahren Sie mit diesem Effekt fort. Weil Grenzen, aber es ist etwas, das ich an der Ecke auswählen könnte . Und so haben wir jetzt ein gestapeltes Flächendiagramm erstellt, das auf der Abteilung basiert , und jetzt können wir jede Abteilung haben, die für die Arbeitszufriedenheit von entscheidender Bedeutung ist. Unsere Abteilung hat mindestens Arbeitszufriedenheit und Forschung und Entwicklung und verkauft dann an Pipeline. Als Nächstes möchte ich hier die Tabelle zur Bewertung der Arbeitszufriedenheit erstellen. Bisher das und verwende die Metriken hier. Klicken Sie auf Metriken und ziehen Sie sie einfach hierher. Und was sind die Dinge, die ich dafür vergrößern möchte ? Ich will es genießen. Ich wollte die Bewertung der Arbeitszufriedenheit anhand des Jobs und die Stellenbewertung, die Zufriedenheitsbewertung, sehen Bewertung der Arbeitszufriedenheit anhand des Jobs und die Stellenbewertung . Okay? Bisher gilt das für Zeilen, Jobrolle, die Jobrolle, diese. Und für die Kolumne werde ich lustige Spezifikationen und Qualität, mehrfache Arbeitszufriedenheit und Werte in den Vordergrund stellen . Ich werde einige oft spielen lassen. Daher wird bei CER jetzt keine Arbeitszufriedenheit Bewertung der Arbeitszufriedenheit befürwortet. Jetzt gehen wir hierher und gehen zum Titel, schalten ihn ein. Und das Operationszentrum für Arbeitszufriedenheit . Stellen Sie die Hintergrundfarbe als ein. Schauen wir uns die Wirkung an. Und Barbara erschaffe traurig oder allein. Jetzt wurde also eine Bewertung der Arbeitszufriedenheit erstellt. Jetzt haben wir also auch die Matrix. Diese Matrix gibt dir also das ganze Sensitive. Ich kann es nicht präsentieren lassen. Was ist die Bewertung der Arbeitszufriedenheit? Ja. Okay. Aber selbst die Quelle hat nie die ganzen Berichte darüber gesehen die ganzen Berichte Zehner bekommt und auf dem aufbaut, was wir auswählen. Okay, als Nächstes fügen wir unserem Armaturenbrett etwas Wasser hinzu und sehen, wie wir es vollständig machen. Unsere Jungs Paul wird erstellt und wie interaktiv. Als Nächstes werden wir versuchen, hier ein paar weitere Daten auf einem Dashboard zu analysieren , wer hat versucht, sie mehr zu fragen. Bereit für die nächste Vorlesung. 19. Attrition nach Altersgruppe und Bildungsbereich Final: Jetzt werden wir hier einige interessante Berichte hinzufügen. Also das Erste, was ich gelogen habe, gefällt mir, dass es von Bildung getauft wurde. Also hier haben wir es in der letzten Ausgabe gesehen. Und das werde ich mir vor Kurzem von Education Free ansehen. Dafür verwende ich das gestapelte Balkendiagramm oder das gestapelte Balkendiagramm hier, hier. Und dafür möchte ich die Y-Achse nehmen. Ich verwende Bildung, Bildung auf der Y-Achse. Und dann füge die X-Achse und den Sommerelektriker hinzu. Es gibt ein gewisses Problem, zumindest ein Elektriker. Also schauen Sie, Sie wissen schon, die besten unter ihnen um kollisionsfrei zu sein wie die von Laden als medizinische, Marketing-, technische Abteilung und andere. Sie können die Akkretion sehen. Also was ich jetzt mache, füge einfach den Titel Akkretion by Education für diese Kolumne hinzu. Ich setze nur Christian, Christian Byte, da Sie die Schriftart frei ändern können. Und dann habe ich meine Zustimmung gegeben. Ich wähle einen Hintergrund, den ich dann angeben werde. Tatsächlich könnte man auf vielen ausgewählten Schröpfkurven herumlaufen. Und dann traurig oder allein. Und dann traurig oder allein. Jetzt haben wir es also. Der Patient ist nicht frei. Stack-Balkendiagramm. Jetzt möchte ich die Farbe dieses Balkendiagramms ändern. Also, wie können wir das machen? Wir können die Tagesordnung hier durchgehen. Ja, Boss-Farbe zu so etwas. Es sieht einfach gut aus, das zu wissen. So können Sie die passende Farbe auswählen. Ich finde, das sieht gut aus. Sieht gut aus. Wir können gehen, wir können es anrufen. Danke. Also, das sieht gut aus. Okay. Sogar wir können die verschiedenen, unterschiedlichen Farben für verschiedene Marketingzwecke auswählen, auswählen, diese auswählen und verkaufen. Auf diese Weise können wir nun die Farbe von allem ändern. Okay. Als Nächstes möchte ich einige aktuelle Zählungen nach Altersgruppen angeben. Also Teil dessen, was ich gehen wollte, unser Lehrbuch hier, Überschrift. Überschrift, ich verwende hier oben ein Textfeld im Menü. Sie können sich dort die Xbox-Möglichkeiten ansehen. Das ist also ein Textfeld. Einfach hier klicken. Und unser Textfeld wird erstellt. Und für diesen ganzen Bereich, Akkretion, Sekretion nach Geschlecht , vier verschiedene Altersklassen. Hier möchte ich die aktuelle Rate anhand der Altersgruppe analysieren . Okay? Also dieses Zentrum und die Hintergrundfarbe, ich möchte die Hintergrundfarbe wie diese haben. Dieser ist gut. Dafür. Es sieht gut aus. Als Nächstes, Scherz, jede Altersgruppe, möchte ich die Daten speichern. Wie viele Spirituosen gibt es für Männer und Frauen, wie wird das unterschieden, wie Schauspielerin, und es ist passiert. Also verwende ich dafür das Donut-Diagramm. Zuerst. Ich erstelle hier eine Spendertabelle. Und für diese Zelle für latentes Geschlecht. Weil ich auf der Tagesordnung stehen will. Also legendäres Geschlecht und dann Werte und eine angemessene Elektrikerakkretion. Elektriker, komm. Und im Detail werde ich die CFO H-Band und den Lifestyle für jede Band veröffentlichen , in der es sich um sie handelt. Also jetzt kannst du es hier sehen. Jetzt können wir sehen, dass es so viele H. gibt Und für Männer und Frauen kann man dieses Ding sehen. Nein. Ich habe diesen Titel gequetscht. Für die Zelle. Ich bin mir ziemlich sicher, die Schrift. Wir verwenden dieselbe Hintergrundfarbe wie diese. Also jetzt wollte ich sagen, es mir nicht gut gehen wird, aber es verklagt. Es klagt für alle Altersgruppen. Also filtere diese vier. Diese vier können nur unter 25 sein. Ich kann zu den Filtern gehen, um zu sehen, wie Ihre Daten visualisiert werden, und die drei Optionen aufrufen, die da sind. Wir haben den Filter nicht benutzt, sie führen. Aber jetzt möchte ich diese Daten nur für die Altersgruppe filtern diese Daten nur für , die unterquantifiziert ist. Wir sehen uns also unter Filter. Es geht darum zu sehen, ob jede Band alles ist. Wenn Sie hier klicken, können Sie das H-Band hier sehen. Also wähle ich dafür die Unterquantifizierung aus. Und das war's. Jetzt. Das ist so weiter wie unter 25, 25. Okay. Wie Künstler und er ist bekannt für Männer und Frauen. Jetzt möchte ich diese Spendertabelle für jede Altersgruppe erstellen , z. B. für Kinder unter 25, 25 bis 34 Jahren. Taktiken wie 44,45 bis 55 und erstellen Sie ein ähnlicheres Donut-Diagramm und platzieren Sie den Filter dort. Aber vorher will ich, ich will das nicht lösen. Wie können wir das machen? Also lass mich hierher gehen. Lass uns sehen. Wir tauschen die Leggings aus und es wird hier kein Limonade geben, aber wir können sehen. Jetzt haben wir einen erstellt. Ich werde nicht fünf Jahre alt sein. In ähnlicher Weise möchte ich für Cuneate für alle anderen kreieren. Jetzt möchte ich das kopieren und in ein ähnliches einfügen. Das ändere ich. Den Sattel, sattel ihn, um dich zu beruhigen. Also das sind wir auch im Endeffekt. Nun, diesen, ich möchte diesen Text in Teil D ändern diesen Text in Teil D Zellen kommen hierher und wählen aus. Okay. Dann kopiere ich das, füge es hier ein und plane diese, damit der Regisseur es liebt, Essen zu finden. Dieses Mal werde ich, was ich tun werde, versuchen, Leute zu finden. Komm her und ich wähle 35 bis 44,44 bis 54. Und dann erstelle ich hier noch einen. Und dafür behalte ich den Titel. Agenda, Titel und hoffnungslos. Hoffnungslos. Hier wähle ich dieses Tupel aus. Schau hier, jetzt habe ich das erstellt, auf die Altersgruppe zugeschnitten. Jetzt können wir also sehen , dass in letzter Zeit die männlichen und weiblichen Altersgruppen 2.520, 520-530-5305, verschiedene Leute, die ich kenne. Auf diese Weise können wir die nächste Sache aufklären. Was ich machen wollte, will ich hier aufschneiden. Sie haben den Familienstand geklärt. Wir können analysieren, indem wir einen Slicer erstellen. Hier können wir auswählen, ob das Halbzellen-Slicing korrekt ist. Einige schätzen, dass verheiratete Leute dachten, er sollte sich dem einzelnen Tupel stellen. Also schreiben wir das auf. Diese Slicer, die wir auswählen und die wir tatsächlich versenden können , passiert für die Leute im DeVos-Bericht. Diese Analyse wird also in der nächsten Vorlesung durchgeführt. 20. Slicer zum Dashboard hinzufügen: Also jetzt möchte ich noch einen Hobel für den Familienstand hinzufügen. Aber bevor Sie den Slicer zu diesem Donut-Diagramm hinzufügen, nehmen Sie an, dass jeder Teil unter Quantifizierung steht. Dafür sind 25 produktiv. Ebenso können Sie hier 18 für Männer, Frauen und 24 sehen , oder? Also insgesamt 38 Mitarbeiter im Unternehmen. Deshalb möchte ich diese Zahl hier zwischen den Spenderlisten lösen , um unseren Bericht visuell ansprechender zu gestalten. Wie wir das machen können. Es ist ziemlich einfach. Lass es uns machen. Für jede Altersgruppe gebe ich die Gesamtzahl der Personen an , die eine Anzahl von Personen sind, die das Unternehmen verlassen haben. Also die Gesamtzahl der Traditionen hier. Damit Papa den Wachmann wieder hier hatte, klicke ich auf die Karte. Und was für diese Karte? Usda. Okay, Dauer, Spalte, Vektor, Summe zählen hier. Jetzt zeigt es also den Elektriker, oder? Aber ich möchte für die Altersgruppe 25 eine Lösung finden. Also können wir zum Filter und zum CEO kommen. Jetzt wir, es wird für alle gezeigt. Also suche ich jetzt von hier aus nach CF und füge diese Füllung hier hinzu. Der Prädiktortyp für Kinder wurde hinzugefügt. Jetzt kann ich unter 25 auswählen und jetzt werden sie an Ort und Stelle 30 angezeigt, richtig? Stimmt. Also das hat es jetzt nicht gelesen. Ich mache es nur ein bisschen. Und wir können hierher gehen. Carlo Trello. Okay. Als es ihm OK sagte. In diesem Sommer machen Praktiker das. Okay. Also müssen wir das jetzt verschieben. Okay. Wie kann ich sagen dass Sierra Nevada County ist, also kopiere ich das einfach. Und ich gehe ins Freie. Wählen Sie fünf bis 25 bis 30, 34 oder nicht. hallo. Okay, das ist alles. Nun, das ist auch so weiter. Ähnlich hier. Filtern Sie hier vor 35 als Standard. Okay, nächste Frage zum Ausprobieren und hier auswählen. Das ist jetzt also erledigt. Also basierend auf der Abteilung, der Eisenbahn, die bis zu diesem Punkt gekommen ist, alles. Okay. Als Nächstes fügen wir den Slicer zu unserem Dashboard hinzu und damit unser Desk-Port abgeschlossen. Sie können also hier sehen, dass es hier eine Slicer-Option gibt. Klicken Sie einfach separat auf Slicer. Also jetzt mit dem Slicer entsteht hier. Also jetzt möchte ich hier die Daten aufteilen. Antiport baute auf der Agenda auf, nicht, nicht geschlechtsspezifisch, eigentlich auf dem Familienstand. Wählen Sie also den Familienstand aus und arbeiten Sie an dem Film. Also jetzt sehen wir uns für das, wenn Sie das Schlimmste auswählen, können wir das für einzelne formatierte analysieren, okay? Also, was die ausgewählten Daten angeht, wissen Sie, dass sich das dynamisch ändern wird. Okay, jetzt, was ich weiß, was ich tun möchte, ich möchte hier in die Slicer-Einstellungen gehen, die zu den Slicer-Einstellungen kommen werden. Und hier fielen dann Opsine wie Farbstoff runter. Wenn Sie also von oben nach unten klicken, wird ein Dropdown angezeigt. Okay? Wenn Sie auf „ Arbeit abgeschlossen“ klicken, wird diese aufgelistet. Okay. Aber trotzdem möchte ich den Titel so eloquent binden und ziehe ihn einfach nach oben. Ja. Okay. Also jetzt diese Scheiben, Slicer Header kann jetzt den Tag auswählen, an dem ich verheiratet war, ledig. Auf dieser Grundlage können Sie die Daten analysieren. Bericht. Als Nächstes möchte ich das einfach so anpassen, dass es so aussieht, als müsste Code zeitlich umgeleitet werden. Den Hintergrund dieser Dinge gehe ich zu Effect und wähle so etwas aus. Wählen Sie das aus. Ich glaube, ich wähle diesen aus. Ja. Also okay. Und diese Schriftfarbe wird nicht gut sein. Jetzt ist unser Dashboard fast erstellt. Und jetzt können Sie sehen, wie Sie im Familienstand, ledig, verheiratet sind. Sie können also sehen, wie es darauf gemacht ist. Sie können sich vorstellen, dass, wenn Sie sich für verheiratet entscheiden, die Fluktuationsrate für Männer bei 12% liegt , was für die Wall Street bei zehn Prozent liegt. Für Alleinstehende sind es 25% mehr als 25. Diese Liste entspricht also zu zehn Prozent dem walisischen Volk. So vielfältige Menschen, weniger Tendenz, das Unternehmen zu verlassen. Für unverheiratete Menschen 12% Und die Singles neigen dazu, das Unternehmen sehr häufig zu wechseln. Und dann werden Sie sehen , dass die aktuelle Rate 25 Punkte beträgt, das Unternehmen sehr häufig und dort werden Sie sehen, dass die aktuelle Rate 25,53 beträgt. die gleiche Weise können wir den Sinn der Personalabteilung erkennen . Und für alle Abteilungen, die wir analysieren können. Neben Männern und Frauen können Sie die Fluktuationsrate nach Ausbildung auswählen und Sie erhalten einen Bereich , den Sie auch für die medizinische, Marketing- oder technische Abteilung sehen können . Auf der Grundlage all der Daten können wir also Gewalt und Nomadenvölker analysieren. Sie können die Bewertung der Arbeitszufriedenheit für die Single sehen. Sie können die Bewertung der Arbeitszufriedenheit für die verschiedenen Personen sehen . Sie können die Bewertung der Arbeitszufriedenheit sehen. Also verbinde die unter 25-Jährigen, Scheidungen, Zillow, richtig. Format es auch unter 2050 oder Single unter 25 kommt. Unser Bericht ist also sehr korrekt, oder? Auf diese Weise können wir in Microsoft Power BI ein Dashboard erstellen und unsere Daten analysieren. Sie können diese Teilnahme also tun, indem Sie eine solche Aufgabe erstellen. 21. Dashboard zur HR: So sieht also unser letztes Dashboard in Power BI aus, das wir in dieser Klasse erstellt haben. Und wenn Sie den Schritten folgen, erhalten Sie dieses sehr interaktive Dashboard das Sie erhalten, wenn Sie auf diesen Slicer klicken. Sie erhalten also die Details für diesen bestimmten Artikel, z. B. die verschiedenen Personen. Sie wollen sehen, wie vielfältig Menschen wie Menschen sind, wie hoch die Rate ist. So können Sie sehen, dass verschiedene Hotelangestellte oder 327,33 Personen das Unternehmen verlassen haben. Fluktuationsrate liegt also für eine unter den vielfältigen Menschen bei 10,09, wo die Fluktuationsrate bei Diversität oder bei 94 liegt . Und was die Abteilung angeht, können Sie auch sehen, dass es für die Forschungs- und Entwicklungsabteilung 224 Implikationen gibt und keine davon. Und dann haben wir die Verkaufsabteilung. Und dann kannst du sehen, dass die Personalabteilung okay ist. Formatieren Sie es auch, Sie können es sehen. Wenn Sie also für das Männchen und das Weibchen sehen möchten, können Sie hier klicken und Sie können sehen, dass die Venen weitere Behandlung verfilzt sind, OK. Und sehen Sie, Sie können das Weibchen und das Verheiratete sehen. Du könntest ähnlich, du kannst hier klicken, du wirst das Weibchen sehen und D waschen oder in der Mitte ist es ziemlich hoch. 75 Prozent. Essen abwechslungsreich oder zur Mitte ist es nicht so hoch. Auf die gleiche Weise. Wenn Sie dies sehen möchten, sind dies die vollständigen Daten. Wenn du für die Bildung sehen willst, wie die Leute das wahrscheinlich unterstützen, wirst du ein Gymnasium gründen. Für die High School. Die Leute wollen 17 oder 18%, wenn die Fluktuationsrate ziemlich hoch ist. Und dazu könnten Sie, wenn Sie sich von Mann und Frau unterscheiden, auf diesen Teil klicken. Männlich. Sie können sehen, für die High School, männlich, das ist das Taschentuch, das für den Bachelor-Abschluss drapiert ist. Sie können tatsächlich Sonntag um 17.31 Uhr sehen. Für den Doktortitel. Zum Zentrum sind es 10,42 für den Master-Abschluss, 14,3. Und wenn Sie sich die Abteilung zweimal ansehen, können Sie unter anderem all die Dinge sehen, die Sie anklicken und sehen können. Sehen Sie hier, wenn Sie sich diese Grafik ansehen, können Sie sehen, dass ihre Zufriedenheit in Vertriebsabteilung 2,75, in Forschung und Entwicklung 2,73 beträgt und jeder hinzugefügte Wert 2,6 auf den Markt gebracht wurde. Das ist also die Arbeitszufriedenheit nach Abteilungen. Steigerung der Arbeitszufriedenheit. Sie können sich das hier ansehen, Sie können sehen, dass das mit Asphalt, den wir für Bildung geschaffen haben, sehr interaktiv ist dass das mit Asphalt, den wir für Bildung geschaffen haben und sich wie Biowissenschaften anfühlt. Biowissenschaften, die Sie analysieren möchten, können Sie die Daten automatisch zuordnen. Sie können die Daten für das Marketing ausrichten, Sie können sie für den technischen Bereich nutzen. Sie können all diese Dinge analysieren, die Sie tun können, und die Daten analysieren. So erstellen wir also ein interaktives Dashboard und eine interaktive Visualisierung indem wir diese Visualisierungen, diese Berichte, zu unserem Dashboard hinzufügen. Dies können Sie hier anklicken, veröffentlichen und Sie können es bei Ihrem Top-Management oder bei Ihrem Kunden einsehen. Und es wird so sein, sie können es in der tabellarischen Einstellung, im Power BI-Handy öffnen und sie können es sich ansehen. Okay, das ist also das, und das wird auch das Projekt für dich sein, du folgst einfach den Schritten in den Vorlesungen und versuchst einfach, das zu implementieren und sagst dann dein Dashboard. Und Sie können mit anderen Farbkombinationen spielen und/oder andere verfügbare Visualisierungen auswählen. Sie können hier andere Charts auswählen. Und Sie können Ihr eigenes Dashboard für Mitarbeiterfluktuation und Personalanalysen erstellen Ihr eigenes Dashboard für Mitarbeiterfluktuation . Okay, ich hoffe, du hast diesen Kurs verstanden und daraus gelernt. Und mit diesem Kurs können Sie atemberaubende Visualisierungen und Dashboards erstellen . 22. Finanzdatenanalyse mit Unterstreichen von Daten und Datenmodellierung: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung. Und von nun an werden wir einige Projekte durchführen , bei denen wir die Finanzdatenanalyse durchführen werden . Was ist also Finanzdatenanalyse? Bei der Finanzanalyse werden die geschlechtsspezifischen Führungskräfte eines Unternehmens auf ihre Gewinn-Verlust-Quote und verschiedene andere finanzielle Aspekte hin analysiert, z. B. was ist der Verlust? In welchem Bereich werden Gewinne erzielt? Welche Region erzielt Gewinne? Was, was sind, was sind die, was sind die Marketingbudgets? Was sind die Spannweiten? Okay. Also all diese Gewinne und Verluste und einige andere Finanzen, die wir machen, werden Finanzanalyse genannt. Damit wir auch Power BI in einem sehr groben Finale verwenden können. Lassen Sie uns also anfangen und die Daten ansehen, die wir analysieren werden. Also was ich tun werde, ich werde Daten angeben. Es ist eine Excel-Arbeitsmappe, also klicke ich hier auf Excel-Arbeitsmappe Sie können auf die Arbeitsmappe Get Data and Excel klicken. Okay, beide schämen sich. Klicken Sie also auf All we have the file namens Data Financial Dot Excel. Okay, also importieren wir einfach Daten. Klicken Sie auf Öffnen. Und es wird in unserem Power BI wichtig sein. Sehen Sie, wir haben jetzt diese Excel-Datei zur Datenfinanzierung. Hier können Sie die verschiedenen Optionen sehen , z. B. das Konto mit dem Verzeichnis belastet , den Kalender und dann mit diesem Eintrag weitere vier. Pbl unterstreicht den Kalender. Es unterstreicht die Zeichen. Diese duplizieren es also mit ihnen. Er wird es genau hier unterstreichen. Wir müssen das einmal importieren. Okay. Also klicke ich auf das Hauptbuch Sie unterstreichen den Kalender, das Kontoverzeichnis ist voll. Hier. Ein paar vorgeschlagene Tabellen oder deren Cashflow, siehe einige sadistische Tabellen oder ihre Cashflow-Rechnung und SOC geben an, wann Daten ausgewählt werden , weil das in unserer Exzellenz-IT hervorgehoben wurde , also werden wir Deshalb habe ich das nicht getan. Okay, also in all diesen vier Tabellen, Leiste BA, und wenn Sie auf die Tabelle klicken, können Sie die Tabellendetails hier sehen. Tabellenkalender enthält also Datum, Jahr, Monat und Tag. Und T berechnet den Betrag pro Kassette die den Account Key Report, die Klasse und die Unterklasse enthält Und Unterklasse für Konto und mehrere Spalten, okay? Und dann unsere Tabelle mit der Eintragsnummer, dem Datum, dem Gebietsschlüssel, den Details und dem Betrag Und dann Gebiete, in denen der Stammschlüssel des Tarifs enthalten ist, im Gegenteil. Und fang an. Wir werden sehen und wir werden die schwierigste Sache aufklären. Wir werden das laden. Sie können die Daten auch transformieren. Aber unsere Daten sind ziemlich sauber und wir werden auch nicht zur Transformation der Daten übergehen. Wir werden es einfach laden. Und wenn wir Änderungen vornehmen müssen, laden wir den Datensatz nach oben. Okay, also klicken Sie auf Laden. Jetzt werden unsere Datendateien und Tabellen in Power BI geladen. Okay? Also, wir sehen uns all diese TBL in Ihrem Kalender Und es ist auch eine Reihe davon. Okay? Jetzt können Sie hier im Datenbereich sehen, wie Power BI die Daten geladen hat, und die Erkenntnisse dazu. Sie können hier sehen, wie der echte Underscore-Kalender Tubular Discord das Konto aufgeladen Sie werden den Editor unterstreichen . Diese vier Tabellen wurden dem neuen Klick hier hinzugefügt Sie können die Spalten in diesen Tabellen sehen. Okay? Also jetzt können wir das sehen. Jetzt können Sie hier sehen, dass es drei Dinge gibt, drei Abschnitte des Portfolios drei Abschnitte des Portfolios, in denen die Berichte erstellt werden, die hier visuell dargestellt werden. Wenn wir das also visualisieren wollen, sieht Excel unser Hauptbuch Sie können es hier visualisieren. Der nächste ist TableView. Tableview gibt Ihnen diese Tabellenansicht. Wenn Sie also hier auf die Tabelle klicken, werden Ihnen diese Datentabellen angezeigt Okay? Also lass mich dir die Tabelle erklären. Also die erste Tabelle ist die unterstrichene Hauptbuchtabelle. Hier sehen Sie die erste Spalte, die Eintragsnummer, die das Feld mit der Eintragsnummer enthält Und dann haben wir das Datum an diesem bestimmten Datum. Dann haben wir das. Dann haben wir den Gebietsschlüssel, dann haben wir den Kontoschlüssel, dann haben wir die Details und dann den Betrag. Okay? Also das sind die sechs Spalten, 123456 Spalten sind im Allgemeinen später da Als nächstes kommt c. Nun, hier gibt es zwei Dinge Eintragsnummer, eingeben, knifflig. Als Nächstes sehen wir uns das Josh-Unterkonto an. Die Charts. Sie können sehen, dass die Spalten für den Bericht „Zählschlüssel“, „Klasse“, „ Unterklasse zu Konto“ und „ Unterauszug“ vorhanden sind In ähnlicher Weise können Sie in der Tabelle Territorien sehen, dass Gebiete identifiziert wurden, ihnen ein Schlüsselgebiet, Schlüsselgebiet USA, Region, Nordamerika usw. zugewiesen Okay? Das ist also das Schwierige, dann haben wir die Kalendertabelle, die Datum, Jahr, Monat und Tag enthält . Das sind also die Tabellen , die wir für unser Ding verwenden werden : Model View, Model View, Model of our Data. Wie die verschiedenen Tabellen miteinander verbunden sind. Damit wir es hier sehen können. Also lass mir das Array. Sie können in dieser modalen Ansicht sehen. Es gibt nur wenige Beziehungen, die von Power BI bereits hergestellt wurden und wie dies geschieht. Denn wenn Sie sehen können, dass sie diese Tabelle T starten und sie das Feld Datum enthält und Diagramme entwickeln. Sie haben kein Datumsfeld, einmal die Tabelle der Gedichte, und sie haben keine Schulden. Aber wenn Sie sich diese beiden ansehen können, bedeutet es, Kontenschlüsseltabellen und Diagramme zu haben , die auch einen Bezirk haben. Wenn Sie also auf diese Beziehung, diesen Pfeil, klicken, können Sie sehen, welches Feld Ehemann, welches Feld zugeordnet wurde Sehen Sie sich also an, dass Ihre Kontenschlüsseltabelle TL dem Kontoschlüssel des Diagramm-Up-Kontos zugeordnet ist dem Kontoschlüssel des Diagramm-Up-Kontos zugeordnet , weil beide dieselbe Spalte sind Da diese beiden Schlüssel in diesen beiden Tabellen gemeinsam sind, hat Power BI diese Beziehung zwischen diesen beiden Tabellen bereits hergestellt Beziehung zwischen diesen beiden In ähnlicher Weise in diesem Gebiet drei. Und in der Tabelle, welche Spannung gemeinsam ist, können Sie den Gebietsschlüssel sehen. Aus diesem Grund hat Power BI die Beziehung zwischen der Gebietstabelle und der Ertragstabelle hergestellt . Jetzt wurden diese drei Tabellen bereits mit ihnen verknüpft, miteinander. Denn wenn du willst, dass der Tisch brüllt, kannst du zur Kunst gehen Sie können mit dem Kontoschlüssel auf das Charts Up-Konto zugreifen mit dem Kontoschlüssel auf das Charts Up-Konto Und von hier aus können Sie darauf zugreifen. Sie sind knifflig, wenn es darum geht, den Trick anzuwenden. Sie können von hier aus auf diese Tabelle zugreifen. Dieser Tischkalender wurde jedoch nicht verknüpft. Warum? Denn sehen Sie, diese Tabelle hat keine, hat Datum, Monat, Quartal und hier, und das sind die Felder, die nicht diese berechnete Gemeinsamkeit haben, aber die Tabelle hat eine Gemeinsamkeit, nämlich den Bundesstaat. Was wir also tun werden, wir klicken einfach auf dieses Datum, ziehen es und ordnen es den Tabellen zu, die sich ergeben C. Sobald ich ziehe, ordnen es den Tabellen zu, die sich ergeben C. Sobald ich ziehe, wird eine Beziehung zwischen diesen beiden hergestellt Das Datumsfeld ist zugeordnet, okay. Und sehen Sie Ihr Y zu diesem Datum, und dieses Datum wurde nicht durch Zuhören von Personen in Beziehung gesetzt, nicht standardmäßig vom Power BI festgelegt , weil dies der Kalender ist, dies ist das eigentliche Datumsfeld, aber das ist kein Datumsfeld Das Kalendersymbol ist in diesem Feld nicht vorhanden. Sie können es hier sehen, aber Sie können es hier sehen. Aber das Kalendersymbol ist hier. Diese beiden Felder sind also unterschiedlich. Aus diesem Grund ist Power BI nicht in der Lage , die Verbindung zwischen ihnen stabil zu Wenn das ein Datumsfeld gewesen wäre, Tabelle B, hätte ich das für uns getan Aber wenn es nicht gemacht wird, können wir es manuell machen. Als Nächstes ist das ein Datumsfeld, also können wir zum Grundstück gehen und wir können zu den Edwards gehen Und hier können Sie sehen, dass Datatype hier spät ist Und sehen Sie, der Datentyp für dieses Datumsfeld ist Datum, richtig? In ähnlicher Weise können wir zum Datumsfeld der DL-Tabelle und zur Eigenschaft gehen Jetzt müssen wir den Datentyp auch hier darauf warten lassen. Es wurde festgestellt, dass die Lektionen im Modell angezeigt werden. Und Sie können zur Tabellenansicht gehen, Sie können zum Modell wechseln, wo Sie zur Berichtsansicht wechseln können . In der Modellansicht können wir nur wenige andere Dinge tun. Und das heißt, wir können den Fülltyp auch von Ihrem CEO aus ändern. Das Jahresfeld in der, in diesem Fall ist wie aggregiert, aber wir wollen nicht aggregiert werden Also können wir zum Grundstück kommen und hier können wir zum Advanced gehen Und hier kannst du die Zusammenfassung von einigen auf nichts ändern von einigen auf nichts weil wir nicht möchten, dass Ohr zusammengefasst wird. Okay? Auf diese Weise können wir diese Dinge auch von hier aus erledigen. Der Betrag ist zusammengefasst. Das ist in Ordnung, weil wir möchten, dass unser Betrag zusammengefasst wird. Okay. Jedes andere Feld, falls es benötigt wird, können wir auch von hier aus überprüfen und ändern. Abgesehen davon können Sie von hier aus auch Datum, Typ und Datentyp ändern . Sie können den Namen ändern, Sie können das Format ändern, Sie können die Zusammenfassung ändern. Sie enthalten auch die Datenkategorie, okay? Datentyp auch, okay. All diese Dinge kannst du hier tun. Jane den Tisch hier und mach das, okay? So hängen unsere Daten hier also zusammen. Als Nächstes werden wir versuchen, einige Berichte zu erstellen. Scheint wie die nächste Vorlesung 23. Umsatzberechnung: Hallo und willkommen zurück. Wir haben gesehen, wie wir die Datenmodellierung in Power BI im Kontext der Finanzdaten dieser Zelle durchführen können. Jetzt sind alle Tabellen miteinander verbunden. Wir haben unsere Tabellen korrekt modelliert. Als Nächstes beginnen wir mit der Visualisierung und gehen zur Anzeigeebene für den Visualisierungsbericht Also füge ich hinzu, wie ich dir schon früher gesagt habe Berichtsansicht, Tab, TableView. Und dann haben wir das Modell , das wir gesehen haben, sie werden es auch sehen, wir haben es gesehen. Als Nächstes werden Sie sehen, wie wir unsere Bilder erstellen können. Das erste, was ich mit diesen Finanzdaten machen möchte, ist die Berechnung des Umsatzes. Um den Umsatz zu berechnen, müssen wir also als Erstes verstehen, und wir müssen das Erste tun und wir müssen das Erste tun, während ich bereit bin, Bilder zu erstellen und eine flüssige Beziehung herzustellen, wir müssen die richtigen visuellen Dinge auswählen Okay, hier können Sie sehen, dass es einige Optionen wie Will Visuals Und hier sehen Sie die Werte Diagramm, Option Gestapeltes Balkendiagramm, dann Säulendiagramm, Gruppiertes Balkendiagramm, Gruppiertes Säulendiagramm, Bündiges Balkendiagramm, Gestapeltes Balkendiagramm Und dann haben wir das gestapelte Säulendiagramm, das Liniendiagramm, verschiedene Diagrammoptionen hier oder da, Kreisdiagramm, das Ringdiagramm. Jetzt müssen wir also richtig denken und wir müssen diese Rituale richtig wählen. Jetzt möchte ich die Verkäufe erstellen. Ich möchte den Umsatz berechnen. Dafür. Ich wähle die Matrix. Okay, also fangen wir mit der Matrix an. Also dazu einfach draufklicken. Und siehe hier wird ein Matrix-Visual hinzugefügt, aber es wird keins geben. Stellen Sie hier ihre eigenen Artikel aus, nähen , nähen, weil wir nichts ausgewählt haben. Jedes Feld, das in dieser Matrix angezeigt werden soll und das auswählt. Siehst du es jetzt, diese Matrix ist da, aber das hat nichts mit Radon zu tun, oder? Wenn die leere Matrix. Wenn ich das hier auswähle, sehen Sie hier alle Tabellen, die wir in unserem Power BI wichtig haben und an denen wir arbeiten, mit allen Feldern aufgelistet. Hier siehst du für Zeilen und Spalten und die Werte, es gibt viele Optionen zur Individualisierung und hier unten, beim Hinzufügen von Datenfeldern wie Zeilen, Spalten und Werten In ähnlicher Weise haben wir hier die Filteroption Fügen Sie hier bei Data Filson Daten hinzu , damit Sie das verstehen , fügen Sie dies ebenfalls Okay, jetzt haben wir diesen Artikel hier bereit. Wir müssen die Zeilen und Spalten und die Werte eingeben. Also gehen wir als erstes zur Tabelle, weil wir den Umsatz berechnen wollten, gehen wir zur Tabelle, die Rechnung unterstreicht GL Und von hier aus wählen wir den Betrag aus und geben ihn in den Gültigen ein, weil wir den Umsatz berechnen wollen. Also ich lege es einfach hier hin und wir sehen sobald ich diese Werte hier beibehalten habe. Ein Teil unserer MT oder der Betrag hier, ein Teil des Gesamtumsatzes muss hierher kommen, unter den Fängen zusammenfassen, die Tabelle aufgenommen werden. Als Nächstes möchte ich hier ein paar Informationen posten und zeigen, dass ich etwas posten werde. Dafür gehe ich zum Kontenplan. Und von hier aus wähle ich eine Unterklasse für diese Zeile aus. Jetzt können Sie hier sehen, dass wir die Unterklasse zur Anpassung der Verkaufskosten und Summe der Verkäufe haben. Warum Up-Selector, diese Unterklasse, Sie in der Berichtsansicht Und sehen Sie hier, das ist die Tabelle nach oben Diagramme, unsere Tabelle hier. Sie können den Bericht mit den Kontoschlüsseln einsehen. In dieser Berichtsspalte. Wir haben keine Verkaufsartikel in der Klasse. Außerdem haben wir keine Verkaufsartikel in der Unterklasse. Wir haben das Vermögen, Haftung, die Eigentümeranfrage und den Verkauf. Wir sehen uns in der Unterklasse. Wir haben die Verkäufe, oder? Und selbst in der Unterklasse haben wir Tap-Verkäufe, aber dieser Verkauf beinhaltet die Sie haben Upsells gemacht In ähnlicher Weise können Sie im Unterkonto die Zellen Umsatz und Rückgabe sehen. Beides sind die Materialien, während dies zwei Deshalb haben wir die Unterklasse ausgewählt Kehre zurück zu hier. Und jetzt, was ich als Nächstes tun möchte, möchte ich das filtern , indem ich einfach Zellen auswähle. Ich wähle hier einfach Zellen aus und sehe dir jetzt deine an, wir haben all diese unnötigen Dinge entfernt und Wanli wird hier verkauft Als Nächstes möchte ich tun, ich möchte diese Matrix hinzufügen. Soweit gehe ich zum Kalender. Sie werden das Ohr herausnehmen und es in die Säule stecken. Jetzt können Sie hier für jedes Jahr sehen, Gesamtumsatz berechnet wurde. Es ist 1920, okay. Wenn du das abwählen willst, wird es so kommen Und wenn Sie nur Zellen auswählen, wird es so aussehen. Auf diese Weise berechnen wir den Gesamtumsatz für das jeweilige Jahr. Okay, also ich hoffe, das sind Katholiken. Ich werde versuchen, unsere Matrix weiter zu formatieren. Da ich die nächste Vorlesung habe 24. Formatierung der Verkaufsmatrix: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Vorlesung haben wir also den Umsatz berechnet. Jetzt möchte ich diese Matrix formatieren, die wir erstellt haben. Eine Sache, die Sie tun können, Sie können die Größe einfach so ändern, damit es besser aussieht, weil es hier viel Platz untertitelt hat, unnötiger Platz Sie es also einfach gut aussehen indem Sie die Größe ändern, sodass wir es von hier aus tun können. Okay? Als Nächstes wollen wir es formen. Sie wählen hier einfach die Matrix aus. Okay? Und dann ändere ich die Größe erneut, weil wir es hier auswählen Lass es vorerst so sein. Wählen Sie also das visuelle Diagramm aus , das Sie erstellen. In unserem Fall ist dies Matrix, also können Sie Dax auswählen. Und hier kannst du sehen, dass es eine Build-Grafik gibt. Und außerdem haben wir die Möglichkeit, ausgereifte Grafiken zu Also klicken wir einfach darauf und wir werden versuchen, unsere Bilder zu formatieren. Als Erstes möchte ich also, dass die Zwischensummen nicht unnötig sind , weil es nur einen Wert gibt Wir brauchen das also nicht, unsere Gesamthöhe. Also gehe ich zu den Werten. Du klickst einfach auf die Werte und scrollst nach unten. Hier seht ihr bei Columns are proto-life, sum is the right Wählen Sie einfach die Spalte aus. Die Zwischensumme ist weg. Als Nächstes folgt die Zwischensumme der Zeile. Ich klicke ab und sehe nach. Jetzt sieht unser Ding viel besser aus, oder? Auf diese Weise können wir also die Spaltenzwischensumme, die Zeilen und die Zwischensummen entfernen die Spaltenzwischensumme, die Zeilen und die Zwischensummen Also einfach klicken. Das wird weg sein. Als Nächstes können Sie, wenn Sie zu den Werten und der Ebene gehen, von hier aus die Schriftgröße, den Schriftstil und die Fantasie auswählen hier aus die Schriftgröße, den Schriftstil und Das ist also etwas weniger nett, also werde ich versuchen, das zu erhöhen. Also wir sehen uns jetzt, die Schriftgröße für die Werte hat zugenommen. Machen Sie 50 lateinisch ausgegebene Bedürfnisse draus. Wir können den Zeitaufwand reduzieren , wenn Sie die Textfarbe ändern möchten Sie können dies hier auswählen und ändern. Okay? Also normalerweise ist es vorerst schwarz, ist gut. Als Nächstes sehen wir uns die Spaltenüberschrift an. Kilometer wird auch die Schriftgröße erhöhen. Descriptive wird es an die Autoren gehen lassen. Und du kannst auch machen, und wenn du die Schriftfarbe und alles ändern willst, kannst du das ändern. Okay? Jetzt haben wir also richtig formatiert. Als Nächstes wollen wir tun. Wir möchten die Überschrift hinzufügen. Um eine Überschrift hinzuzufügen, müssen wir zu den Ritualen gehen. Und wir müssen hier zum Titel kommen. Und dann müssen wir den Titel eingeben. Ja. Und dann müssen wir die Überschrift auswählen, je nachdem, was Sie möchten Lass es mit drei und der Schriftgröße wenn wir den Inhalt hier ändern wollen, und Schriftstil und Schriftgröße können Sie erkennen Richten Sie es dann auf die Mitte aus. Jetzt ist unsere Verkaufsmatrix fertig, wenn wir möchten, können Sie auch den Hintergrund hinzufügen, sodass Sie zum Effekt kommen und den Hintergrund auswählen können. Okay. Bejeweled Rand, wenn wir das machen wollen, können Sie das auch selbst gestalten. Okay. Werde ich diese Dinge also erkunden , während ich mehr Übungen mache? Okay, im Moment liest sich unsere Verkaufsmatrix. Die nächste Vorlesung 25. Analyse des Verkaufs mit Drill Up und Drill Down: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir also die Verkaufsdaten detaillierter analysieren. Moment sehen wir also die Verkaufsdaten für ein bestimmtes Jahr. Aber ich möchte das Gegenteil, damit ich die Daten von 2018 vierteljährlich oder sogar zweimonatlich auflisten Das ist derzeit also nicht möglich. Aber genau das werden wir in dieser Vorlesung tun. Wir werden diese Matrix für die monatlichen und vierteljährlichen Datensatzdaten aufschlüsseln . Dafür müssen wir uns also als Erstes in den Kolumnen sehen. Ich habe hier Ohr ausgewählt. Also muss ich das Ohr hier entfernen und wir müssen das Datum angeben, Columbia. Entferne das Ohr und trage Daten in die Spalte ein, Datumsspalte. Sobald ich das Datum eingegeben habe, bleiben unsere Daten gleich. Dieselbe Verkaufssumme wird für ETO erzielt. Aber wenn Sie sich die Spalte hier ansehen, ist das Opsin für Jahr, Quartal, Monat und Datum Das bedeutet, dass wir unsere Daten halbjährlich, vierteljährlich, halbjährlich und halbjährlich betrachten können . Okay? Wenn Sie sich diese Matrix also genau ansehen, können Sie jetzt den Opsin oder den Berufssinn dieser Erwachsenen sehen Ein Pfeil nach Pfeil und dann dieser für die Hierarchie. Okay? Diese Pfeile haben sich also gelöst , weil wir das Datum ausgewählt haben, das mehrere Werte enthält. Quartal, Monat und Tag zuvor war es jedoch nicht da als wir eines der Ohren ausgewählt haben. Also, wenn ich auf diesen Pfeil klicke, was er bewirkt, bringt uns das zur nächsten Hierarchie, nächsten Ebene in der Hierarchie. Also nächste Ebene in der Hierarchie, Quartal. Also C und jetzt wurden unsere Daten für Quartal, Quartal, eins, Quartal, zwei, Quartal, Quartal, drei, Quartal, vier aufgeteilt eins, Quartal, zwei, Quartal, Quartal, drei, Quartal, vier Und wenn ich das nächste Mal noch einmal mache, dann monatlich. Aber Sie können hier sehen, dass das Ohr nicht erwähnt wurde , für welches Jahr die Krankheit. Dieser Januar ist also die Summe der Verkäufe der 1.819,20 in allen Verkäufe im Februar oder die Kombination dieser Verkäufe beziehen sich den Monat Februar bis zum 18. Februar, den Monat Februar bis zum 19. Februar und den 20. Februar. Das ist also die Summe der Gesamtsumme all dieser drei Jahre. Januar all dieser drei Jahre. also die Januar-Verkäufe am 18. 1920. Wenn Sie also auf diese Weise analysieren möchten, können Sie das tun. Aber für Analysezwecke ist es etwas schwierig weil wir nicht die Summe aller drei Ohren oder des Januarmonats wollen , oder? Ich möchte hier nach Gehör analysieren. Also dafür müssen wir, wenn du zur Ordinalsache zurückkehren willst Sie können also hier auf Drill Up klicken. Und jetzt sind wir wieder bei den richtigen Daten. Okay, also wie können wir BI jährlich machen. Schau dir dieses Ding an. Erweitern Sie in der Hierarchie alles um eine Ebene nach unten , erweitern Sie alles nach unten. Wenn ich hier klicke, wirst du sehen. Jetzt kannst du. Wir sind Daten auf vierteljährlicher Basis, aber die vierteljährlichen Daten für Quartal, eins, Quartal, zwei, Quartal, drei, viertes Quartal für 2018 waren Sonya auch für 2019 ähnlich Ähnliches gilt auch für 2020. Jetzt wissen wir also es klar ist, dass das erste Quartal 2018, das zweite Quartal, das dritte Quartal 2018 und das vierte Quartal 2018 bevorstehen. Ähnlich für 2.019,20. Wenn ich noch einmal schreibe, wird es uns das Jahr für Jahr zeigen. Also hier lass mich was 2018. Dies sind die Daten für das erste Quartal, Januar, Februar, März, April, Mai, Juni, Juli, August, September, Oktober, November, Dezember. Ähnliches Blatt wird es im Quartal 2019 erleiden. Und Sie können sowohl das Monatliche als auch das Monatliche analysieren . Und hier können Sie für 2020 analysieren. Auf diese Weise haben wir die Möglichkeit, jedes Jahr zu erweitern , indem wir zum ersten, zweiten, dritten Quartal Dann können Sie auch zum Monat wechseln Also das ist das Opsin, okay? Wir haben also zwei Optionen gesehen. Eine ist diese, die Limonade noch etwas steigen wird. Und dann haben wir diese Option gesehen, werden , dass, wenn sie das für jedes Jahr tun wird, also, okay. Also, was auch immer für Sie erforderlich ist, Sie können dieses Ding verwenden. Als Nächstes sehen wir hier eine weitere Option, diese. Klicken Sie, um Drill Down zu aktivieren. Wenn wir in diesem und diesem haben. Jetzt zeige ich dir, was das bewirken wird. Klicken Sie einfach darauf. Also, wenn du das siehst, okay, jetzt wurde es ausgewählt und es wird dir gefallen, okay? Es bedeutet, dass es ausgewählt ist. Wenn ich nun auf 18 klicke, siehst du, dass nur die Daten für 2.018,2 Tausend 19,20-Daten ausgeblendet werden 19,20-Daten Für 2018 können Sie also Quartal, eins, Quartal, zwei, Quartal, drei, viertes Quartal sehen . Wenn du ein kleines Turnitin analysieren willst, wird es das tun. Sie werden also nicht auf einmal zum Ziel führen. Wenn Sie auf das erste Quartal klicken , werden Ihnen die monatlichen Daten für das erste Quartal angezeigt. Januar, Februar, März, zweites und drittes Quartal 2018 werden versteckt sein, oder? Wenn Sie auf Januar klicken , werden Ihnen die Januar-Daten angezeigt, okay? Du kannst hoch, hoch, hoch gehen. Und wenn Sie „Insgesamt 19“ auswählen, werden Ihnen insgesamt 19 Quartalsdaten angezeigt, das erste Quartal, das zweite Quartal, das dritte Quartal. Wenn Sie das dritte Quartal auswählen, wird Ihnen der vierteljährliche Datenmonat Juli, August, September angezeigt , in dem die Verkäufe in Ordnung waren. In ähnlicher Weise können Sie das erste Quartal, das zweite Quartal, das dritte Quartal und das zweite Quartal auswählen, wobei die wichtigsten Daten gleich sind Also. Das ist also eine weitere Methode, um zu analysieren . Wenn Sie einen Drilldown zu einem bestimmten Jahr in Wanli durchführen und analysieren möchten , können Sie das von hier aus tun Hier geht es also darum , die Daten mithilfe von Power BI auf und ab zu analysieren. Also das ist so ein cooles Feature hier, oder? Jetzt können Sie es abwählen. Sie können hier sehen, wie es sich in all den drei Jahren gemischt hat. Einige werden bald hier sein. Und wenn wir wählen, okay. Wenn wir dies auswählen, werden daraus die Drilldaten für jedes Jahr sowie die vierteljährlichen, monatlichen Daten gewonnen. Richtig? Wenn wir das auswählen, wir die Möglichkeit, gleich hier zu sehen , welche anderen Optionen wir einstellen. Also nur teilweise Totale Vereinigung. Also ich hoffe, das ist für Sie klar, ich hoffe, das ist für Sie klar. Und du kannst diese Übungen auch machen. Sie fügen die nächste Vorlesung ein 26. Visualisierung der Verkaufserlöse: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir also einige weitere Visualisierungen zu den Verkäufen machen , die sie nicht wollen Jetzt haben wir also die Verkaufsmatrix. Jetzt möchte ich einige Visualisierungen hinzufügen, damit wir die Zellen genauer analysieren können . Okay, jetzt haben wir diese Matrix. Was ich tun möchte, ich kopiere einfach diese Matrix Control C und Control V, kopiere und füge sie ein und erstelle von hier aus eine doppelte Matrix. Als Nächstes können Sie hier die Rechnungsbilder sehen. Wir haben verschiedene Optionen zur Verfügung, um eine visuelle Übersicht und eine Bereichsdiagrammoption zu erstellen Übersicht und eine Bereichsdiagrammoption Wenn ich hier also eine der Diagrammoptionen auswähle, wird sie das tun. Der Rohling hier. Und dann müssen wir die Felder von hier aus auswählen. Und dann müssen wir, aber die texanische Y-Achse und sie wird anfangen, die Daten zu werfen, oder? Also nach der Auswahl kannst du jetzt die Dinge auswählen und es werden dir die Details angezeigt, okay? Also so, das ist die Art, Visualisierungen zu erstellen Aber ich möchte, ich möchte diesen Begriff nicht mögen , denn was ich getan habe, habe ich bereits diese Matrix erstellt und ich möchte darauf aufbauen, welche Lektionen ich daraus machen möchte. Also wähle ich einfach diese Matrix aus. Dann gehe ich zum visuellen, kleinen Bild hier. Ich wähle Support aus. Ich möchte ein Liniendiagramm erstellen. Ich mache einen Klick auf das Liniendiagramm und sehe, Sie wissen schon, ob Matrix in ein Liniendiagramm umgewandelt wurde, wo es jedes Jahr zweieinhalb Verkäufe sind wo es jedes Jahr zweieinhalb Verkäufe Okay? Nun, wenn Sie sehen, wir haben den Drill Down auf unser Niveau hier. Aber auch hier wird alles zusammengefasst, alle Quartale der verschiedenen Jahre zusammengefasst Das erste Quartal ist hier die Summe der Verkäufe des ersten Quartals nach 1.819,20 Um das richtig zu machen. Das wollen wir nicht. Und sieh dir das Rindler Opsin an, das ist unser Level hier , das hier nicht verfügbar ist Das liegt daran, dass Sie jetzt sind , wir schauen uns die Verkaufszahlen an, aber auf der X-Achse können Sie sehen, dass zwei Artikel da sind, Unterklasse und das Datum Da die Unterklassen sie verteilen, keine Leitungsgebühr haben, wird die Unterklasse hier nicht benötigt, also entferne ich das einfach Und sobald ich das entfernt habe, können Sie sehen, dass wir jetzt alles erklären müssen eine Ebene in der Hierarchie ist verfügbar. Wenn ich also hier klicke, können Sie hier sehen, jetzt haben wir die Summe in 18 Quartalen, einem Quartal, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen, zwei Quartalen und drei als 2000 , oder dann insgesamt 19 , Quartal, dann insgesamt 19 Quartale Jetzt haben wir also die Verkäufe dieses Dings. Jetzt haben wir also die Verkäufe. Wie sich der Umsatz über dem Wasser verändert, das ist unsere Ebene für totale Einheit. Wir können das Muster hier sehen, genau hier. Das erste Quartal ist weniger und dann steigt es auf das vierte Quartal. Andererseits beginnt die erste Bestellung mit der weniger und dann mit dem dritten Quartal. vierte Quartal ist die größte Krankheit, das Muster der verkauften Embryonen Jetzt haben wir also eine, jetzt können Sie weiter aufschlüsseln. Wir können so für jeden Monat auswählen, den es will. Und wenn Sie aufsteigen, können Sie ein beliebiges Jahr wählen. Sie können 2019 für Total in den Jahren 1940, 2019 und Januar auswählen. All diese Dinge, auf die wir zurückkommen werden, zu den zusätzlichen Dingen zurück. Okay? Das ist also einer. Visualisiere sie, die wir erstellt haben , wo wir das Muster sehen können Wie läuft der Verkauf ab? Jetzt kopiere ich das einfach auch und besorge mir ein anderes. Okay, jetzt haben wir das. Das nächste Ding. Was ich machen will, ich will es bekommen. Ich möchte für jedes Jahr verschiedene Liniendiagramme visualisieren. Um das zu tun, was ich tun möchte, entferne ich das Ohr von dieser X-Achse Ich klicke einfach auf Neustart. Ich habe dieses Diagramm ausgewählt, also alles, was in ist, wird in diesem Jahr passieren. Also entferne es jetzt von hier. Okay. als Nächstes nehme ich dieses Datum in die Legende auf. Also werde ich hier einfach Unterricht anbieten. Also und danach gehe ich zu dem Date. Und hier wähle ich die Datumshierarchie gewählte Hierarchie aus und siehe, und jetzt haben wir die Liniendiagramme für jedes Jahr getrennt. Dieses H, 2018, 1920. Jede Zeile steht also auch für die Menge, wenn ich sie hier auswähle. Das sind also die Daten für Total Unity, Tattaglia und Frontlicht Total 19, das 1,2 mal 24, dieses hier Auf diese Weise können wir auswählen und sehen, ob wir uns entscheiden , hier zu beenden, werden sich alle Residuen Für die gesamte Community wähle ich die 1900er Jahre aus, alle visuellen Elemente werden sich ändern. Das ist also die Magie von Power BI. Okay? Jetzt haben wir das E für jedes Jahr, wir haben die Linie, die Sie auch weiter aufschlüsseln können. Sorry, nicht das. Wir wollen den Monat zweimal sehen, du kannst das machen. Okay? Und wenn Sie solche Drilldowns durchführen möchten, können Sie auch Daten zeichnen. Okay? Das ist jeder Teil, die DYs, okay. Bisher können Sie jeden Monat, wenn Sie analysieren möchten, wie es sich von Monat zu Monat verändert, wie es sich so verändert Für jedes Jahr steigen die Umsatzerlöse , die Sie hier erzielen können Wenn du die Farbe dieser Dinge ändern möchtest kannst du das tun, indem du dir das Bild ansiehst. Dieses Format ist rituell und Sie können Linien und Farben auswählen. Es gibt drei Farben. Sie können eine beliebige Farbe auswählen, wenn Ihr Inhalt dies unterstützen soll. Sie möchten auswählen, es zu einem Gesetz zu machen. Und du willst es rot machen. Und das hier, wenn wir pink machen wollen, das kannst du machen. Sie können also zum Format gehen und auswählen, dass Sie das auch tun können , wenn wir X-Achse oder Y-Achse nennen wollen , wenn wir X-Achse oder Y-Achse Sie können den Titel ändern. Also hier können wir, den Umsatz angeht, sagen Sie und okay, also so, das können Sie tun, okay. Ich hoffe also, dass das klar und deutlich ist, dass Sie, wenn Sie den Untertitel und alles, was Sie tun möchten , tun können, indem Sie hierher gehen. Die nächste Vorlesung 27. Hinzufügen von Slicer zu Berichten: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir einige weitere Dinge mit Power BI und uns machen . Wie wir wissen, können Sie, wenn Sie hier zur Tabellenansicht gehen, sehen, dass es sich um eine Tabelle handelt , die als Territoriatstabelle bezeichnet wird. Und wenn wir uns die Titriertabelle ansehen, enthält sie das Land und die Region, oder? Wenn wir also zur Berichtsansicht zurückkehren, möchte ich diese Umsatzdaten nach Ländern geordnet sehen. Wie können wir das machen, was können wir Slicer verwenden. Slicer ist wie eine Filterung, bei der mein spezielles Neogene-Feld verwendet wird mein spezielles Neogene-Feld Okay? Also das werde ich hier wissen. Bevor wir also zum Slicer übergehen, lassen Sie mich auch damit weitermachen, ich habe ein Ende, diese Dinge Jetzt können Sie also sehen, wir sehen so viele Dinge auf dieser Grafik, oder? Visualisierung. Ich möchte diesen Monat herausnehmen und von der X-Achse und von Quartal zu Quartal zusammenfassen . Dazu muss ich zur visuellen Formatierungsoption gehen, das Diagrammformat auswählen, zu den Parameter-Visuals gehen und einfach auf die X-Achse klicken. Die X-Achse hat die geschriebenen Dinge verloren. Das Quartal gegenüber dem Vorquartal wird so vage. Also werde ich das einfach entfernen. Ich werde unser Bild etwas sauberer machen. Und für die Y-Achse entfernen Sie dies ebenfalls. Jetzt ist es also ziemlich klar. Und jetzt will ich auch nicht die Summe für den oberen Berg pro Monat. Gehen Sie zur X-Achse innerhalb der X-Achse und klicken Sie direkt neben der Kachel auf das Symbol Also ist die X-Achse weg. Ähnliches machen wir auch für die Y-Achse. Also jetzt ist unsere Sache ziemlich klar, okay? In ähnlicher Weise können Sie dies auch tun, wenn Sie möchten . Okay? Als Nächstes wollte ich, ich, ich, ich die Verkaufserlöse nach Ländern analysieren. Also dafür, mein Junge, füge ich hier einen Hobel Sie können hier also die Slicer-Option für das Ergebnis sehen. Lass mich herausfinden, wo es ist. Okay? Dass dies hier die Slicer-Option Also klicke ich einfach hier. Ein Slicer wird hier hinzugefügt. Jetzt möchte ich ein Feld auswählen, auf dem dieser Slicer laufen soll Also gehe ich in das Gebiet und wähle das Land aus. Und ich wähle einfach das Land aus und ziehe es auf die kostenlose Option hier. Also Land, also sieh dir hier an, jetzt haben wir einen Slicer, der die Liste der Länder enthält. Okay? Wenn ich jetzt Australien auswähle und müde bin, ändert sich das gesamte Alle Werte steigen. Das sind also die Werte ASHP oder Australien, dieses System, Australien, das ist spezifisch für Australien und man weiß nie, für dieses bestimmte Land dieses Hitchcock-Kanada, das ist für Frankreich, das ist für Deutschland ASHP oder Australien, dieses System, Australien, das ist spezifisch für Australien und man weiß nie, für dieses bestimmte Land dieses Hitchcock-Kanada, das ist für Frankreich, das ist für Deutschland. Wenn Sie also für ein bestimmtes Land analysieren möchten , wie sich die Zellen verkaufen werden, wenn sie angespannt sind, können Sie das tun Das ist für die USA. Auf diese Weise sieht der Slicer alle, alle Charts, all die visuellen Elemente zusammen. Hier ist Neuseeland für Deutschland. Das ist also die Stärke von Slicer in Power Bi, der einfach ein bestimmtes Land auswählt und Sie können es analysieren Okay? Auf diese Weise können wir einfach Slicer. Das ist also der, wir können Slicer verwenden. Okay? Wenn Sie also Ihr spezielles Land analysieren möchten, können Sie einfach den Slicer auswählen und ihn verkaufen Okay? Auf diese Weise können wir Slicer zu unserem Bericht oder Dashboard hinzufügen, okay? Derselbe Typ, die nächste Vorlesung 28. Gewinn- und Verlustanalyse: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Vorlesung haben wir die Sensibilität geschaffen. Und das ist es, was wir erreicht haben, wo wir die Zellen sehen können. Wir können uns jedoch vorstellen, dass wir, da es nur über das Land geht, auch den Slicer hinzugefügt haben, und das haben wir getan Okay? Als Nächstes werden wir in dieser Vorlesung tun. Das werde ich dir zuerst zeigen und dann machen wir es. In dieser Vorlesung werden wir also Gewinn und Verlust erstellen. Also erstellen wir hier diese Matrix , in der Ihnen die Gewinn- und Verlustrechnung angezeigt wird, und dann wird Ihnen die Summe angezeigt. Okay. Also CFR-Handelskonto, es ist einer der Gesamtgewinne. Und dann außer Betrieb auch zum Schwimmen insgesamt. Okay. Und dann werden wir dort sehen, wie wir den Bruttogewinn berechnen können, wie wir den Betriebsgewinn berechnen können und wie wir den Gewinn vor Steuern und Zinsen und Steuern berechnen können. Und dann berechnen wir das Nettoeigentum. Das werden wir also tun, und wir werden hier auch den Slicer hinzufügen Seegrund. Im Gegenteil, Sie können einen Analyst hinzufügen, der die Region darstellt, die auf der Region basiert, die Sie ebenfalls analysieren können Das ist also das Ziel dieser Vorlesung. Lass es uns machen. Um das zu tun, was ich tun werde, vergesse ich das lieber. Schlag, Okay, also wir sind gerade auf dieser Seite. Wir haben es bis spät gemacht. Das ist unser Ziel, werde versuchen, ein Dashboard wie dieses zu erstellen, okay, in dieser Vorlesung. Um also einen Dialog zu erstellen , den ich Ihnen gezeigt habe, was ich tun werde, klicken Sie mit der rechten Maustaste hier. Und von hier aus kannst du die Seite umbenennen, okay? Was auch immer du geben willst, du kannst es dir geben, okay. Und Sie können sehen, dass es eine weitere Option namens Löschen, Höhe, Umbenennen und Duplizieren Also Optionen, du kannst die Seite verstecken, du kannst die Seite löschen, du kannst sie lesen. Das Geniale könnte duplizieren. Folgendes werde ich tun, ich dupliziere das Stück. Jetzt. Ich habe die Seite repliziert und du doppelklickst einfach darauf und du kannst ihr einen Namen geben Gewinn und Verlust, PLN, GuV. Okay? Das werden wir also erstellen. Also hier möchte ich eine Matrix erstellen. Für dieses Gewinn- und Verlustdiagramm ist es also nicht erforderlich, also lösche ich es. Und das brauchen wir dann auch nicht, also das auch löschen. Dafür brauche ich eine Matrix. Okay? Als Erstes habe ich deshalb die Verkaufsseite dupliziert Okay? Also das ist was, denn ich möchte die Matrix nicht neu erstellen , weil wir so viele Dinge auf dieser Matrix haben, oder? Es ist also besser, damit fortzufahren. Als nächstes folgt die Berechnung von Gewinn und Verlust. Was ich tun möchte, ich möchte das ändern. Also hier möchte ich einfach zu diesem Filter gehen. Und hier kannst du sehen, dass es einen Filter oder eine Kampfunterklasse gibt. Also, was ich tun werde, ich werde diesen Kompromiss einfach verschieben. Der allererste Schritt besteht also darin, diese Unterklasse für Daten zu entfernen. Sobald Sie also die Unterklasse entfernen, können wir die Details von Sales sehen , oder? Es endet, das führt zu den Einnahmen. Okay. Als Nächstes möchte ich diesen Fahrradbericht filtern, denn wenn Sie den Kontenplan für dieses Ding sehen , können Sie hier sehen, dass Gewinn und Verlust in diesem Kontenplan enthalten sind und dass er unter diesem Bericht steht. Okay. Als Nächstes möchte ich also den Gewinn und Verlust berechnen. Also brauche ich diesen Gewinn und Verlust. Dafür gehe ich zur Berichtsansicht. Und hier möchte ich das filtern. Und ich möchte all die, alle Beträge sehen , die hierher kommen, aber ich möchte, dass der tatsächliche Betrag hier angezeigt wird, die sich auf den Gewinn und Verlust beziehen. Dafür gehe ich zu Charts, Count. Und von hier aus füge ich diesen Bericht ein und ich füge ihn in den Filter ein. Okay, ich filtere nach Bericht. Und hier, nachdem ich einen Bericht in den Filter eingegeben habe, wähle ich einen Live-Gewinn und Verlust aus. Jetzt kannst du hier sehen, wie ich den Gewinn und Verlust für verschiedene Konten erhalte. Okay? Als Nächstes möchte ich hier eine Unterklasse hinzufügen Also hier haben wir die Zeilen, aber ich möchte die Klasse hier in dieser Zeile hinzufügen Klasse und Klasse werden eine Klassenunterklasse sein, und dann gibt es noch eine Unterklasse, die ich hinzufügen möchte, okay? Und dann möchte ich das Konto hinzufügen. Konto auch hier. Okay. Jetzt erhalten wir also das Zins- und Steuerkonto, das nicht betriebliche Konto, das Betriebskonto und das Handelskonto Also all diese Details, die wir bekommen, als Nächstes werden wir diese Dinge und das Meerwasser einfach erweitern Sehen Sie sich Ihr Handelskonto, die Umsatzkosten und operativen und betriebsfremden Zinsen und Steuern Jetzt möchte ich die Betriebskosten dafür erhöhen. Also klicke ich hier. Also hier, Betriebskosten, Clinton-Verwaltung, Marketing und Vertrieb. Jetzt bekommen wir ein klares Bild. Jetzt können wir uns für Gewinn und Verlust entscheiden. Als Nächstes möchte ich diese Fahrradklasse filtern . Also wir sehen uns. Handelskonto sollte offen sein und dann werde ich das Betriebskonto, das nicht in Betrieb ist, dann Zinsen und Steuern, aber es ist nicht in Ordnung Also gehen wir zu diesen drei Punkten. Und hier finden Sie eine Option für Gesucht von CLL. Klicken Sie auf Nach Klasse sortieren. Okay, tut mir leid, nach Klasse. Also jetzt und noch einmal auf Klasse klicken. Also, nach zweimaligem Klicken, entdecken Sie jetzt Handelskonto, Betriebskonto, Nichtbetrieb und Zinsen und keine Krankheit in der Reihenfolge, oder? Also wie wir das gemacht haben, wenn Sie hier klicken, können Sie breit nach einer einzigen Sache suchen. Okay? Aber als wir mit dem Kurs fertig waren, habe ich es einfach verdoppelt und auf Kurs geklickt Und dann wieder auf Lehre klicken. Das ist nur ein Trick. Jetzt wurde es nach mehreren Optionen sortiert. Okay? Jetzt ist es also in Ordnung. Jetzt ist es also in Ordnung. Das nächste Ding. Wir haben diesen Slicer bereits für Sie Wenn wir also klicken, können wir die länderspezifischen Gewinne und Verluste sehen die länderspezifischen Gewinne und Verluste Sehen Sie sich also die Verkaufs- und Kostenoptionen an. Okay? Jetzt möchte ich die Zwischensumme hinzufügen, um den Bruttogewinn für Handelskonten und Nichtbetrieb und all diese Dinge aufzuräumen Bruttogewinn für Handelskonten und Nichtbetrieb und all Okay. Also dafür, was ich tun möchte, möchte ich langsam an der Zwischensumme arbeiten Dafür gehe ich zu den Visuals. Und ich gehe zu Select This. Gehe zum Geschlecht. Klicken Sie dann auf die dieser Zwischensumme dieser Zeile Sobald ich also auf die Zwischensumme der Zeile geklickt habe, erhalten wir die Zwischensumme für das Dies ist der Bruttogewinn für zwei Threonin. Threonin und zweifacher Stipendiat für alle. Aber alles, wir bekommen hier die Zwischensumme. Eine weitere Sache ist, diese Zwischensumme oben angezeigt wird Ich möchte es unten zeigen. Dafür müssen wir zu den Spalten gehen, in denen ich die Reihe verliere, die Zwischensumme der Protonen Okay? Okay, lass mich herausfinden , wo es ist. Okay, wir müssen zur Zwischensumme der Zeile kommen . Und hier kannst du die Summe sehen. Und hier kannst du die Position sehen. Das Gelbe klickt nach unten. Und sobald wir unten klicken, sehen Sie hier nun die Kosten, Umsätze und Umsatzkosten des Pelzhandelskontos . Und Total kommt her. Dann kommen Betriebskonto, Vertrieb, Marketingadministration und Total. Das ist jetzt also ein bisschen klar, oder? Okay. Jetzt haben wir gelernt wie man hier die Zwischensumme für jedes einzelne Konto Okay? In der nächsten Vorlesung, was Will tun wird, wir versuchen, die Liste Bruttogewinn, Betriebsgewinn, Gewinn vor Steuern und Nettogewinn zu finden . Wir sehen uns also in der nächsten Vorlesung. 29. Berechnung des Bruttogewinn-Betriebsgewinns und des PBIT: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Vorlesung haben wir diese Gewinn- und Verlustmatrix erstellt. Und wir haben hier gesehen, wie wir Total bestellen können. Okay? Als Nächstes möchte ich den Bruttogewinn ermitteln. Soweit Evangelium, wenn wir eine Matrix nehmen können, erstelle ich eine Matrix. Also wähle ich einfach eine Matrix aus, okay? Wir haben Greg, nur den Platz. Okay? Ebenso der Bruttogewinn. Erstellen Sie diese Matrix. Diese Matrix, wie benutzt man die DL-Tabelle? Ein Tisch. Und zu wem gehören diese, von unschätzbarem Wert Also wähle ich aus, kann das in den Wert eintragen, und dann füge ich das Datum in Spalte C Und jetzt erhalte ich sie. Gewinne für 1919 bis 29. Dies ist die Summe für alle Mitglieder der DFS. Jetzt möchte ich, dass diese nach Klassen gefiltert werden weil ich den Bruttogewinn haben will, aber lokal. Also wähle ich die Klasse aus , die in den Filter zurückgezogen wird. Und doch wähle ich ein Liter-Handelskonto aus. Also C und jetzt bekommen wir den Bruttogewinn 438-324-6233 vier gleiche Allantois Sie sagten also, der Bruttogewinn für Handelskonto für 2018 beträgt 19,20 Jetzt will ich dieses Portal nicht. Um diese Summe zu entfernen, muss ich zu den Zölom-Zwischensummen gehen Also wähle ich das aus und gehe zur Formatierung. Und hier gehe ich zur Zwischensumme der Spalten und klicke darauf Jetzt. Das ist weg. Also jetzt ist das klar, okay, bis jetzt. Um es umzudrehen, das ist der Bruttogewinn. Ich möchte den Titel hinzufügen und auf Titel und Titel als Gewinn klicken und ihn ausrichten und ihnen Mikrofarben geben. Das ist also der Bruttogewinn für unsere Kolumne. Als Nächstes möchte ich auch den Betriebsgewinn erstellen , sodass ich ihn einfach kopiere und diesen einfüge. Okay, jetzt haben wir den Bruttogewinn, den Betriebsgewinn. Lassen Sie mich hier also zuerst den Titel nennen, Booklet. Denken Sie an Profit. Okay. Das ist jetzt also erledigt. Jetzt brauche ich das Betriebsergebnis, das heißt, wir müssen auch die Betriebsbilanz berücksichtigen. Dafür gehe ich zum Konto. Das habe ich in den Filter getan. Und dann wähle ich hier, Okay, Sadie, Hier in der Klasse muss ich das Betriebskonto auswählen Also jetzt, jetzt bekommen wir den Betriebsgewinn. Okay? Okay, als Nächstes möchte ich diesen D Gewinn vor Zinsen und Steuern erstellen . Also kopiere ich das einfach und am besten. Und hier. Dazu müssen wir nur in der Klasse auswählen, wir müssen auch die nicht funktionierenden auswählen Also wähle ich das aus. Also, wenn das der nicht betriebliche Gewinn ist , müssen wir das sehr schnell verketten Können wir das ändern müssen? Wir fügen hinzu, dass wir einen sanften Titel bekommen können und das wird der Gewinn vor Zinsen und Steuern PBIT Okay? Das ist also Gewinn vor Zinsen und Steuern. Das haben wir also geschaffen. MT kommt also genauso, okay? Als Nächstes möchte ich diesen Nettogewinn erzielen. Also dafür werde ich wieder einfach das sein und einfügen. Und für den Nettogewinn müssen wir die Zinsen und Steuern abschaffen. Dafür muss ich hier also die Klasse auswählen, die wir in Betracht ziehen müssen, am besten lernen und die Steuermethode. Das ist also Nettogewinn, also werde ich diesen allgemeinen Landtitel, der winzig ist, auswählen, daraus Nettogewinn machen. So können wir also den Nettogewinn, den Bruttogewinn, den Betriebsgewinn und den Gewinn vor Zinsen und Steuern berechnen den Nettogewinn, den Bruttogewinn, . Also legst du es einfach hier hin. Okay, richte es richtig aus, damit es gut aussieht. Okay. Jetzt, auch unter Land, finden Sie die Gewinne und Verluste für Kanada, Frankreich, Deutschland und Punktland für die USA Also all diese Dinge kommen richtig, okay. Sie können also sehen, dass es auf der rechten Seite kollektiv kommt, das ich erstellt habe. Jetzt möchte ich hier noch einen Slicer hinzufügen , wenn er auf der Region ist, die ich sehen möchte Wenn wir also zum Slicer gehen müssen, wählen Sie einen Slicer und den Slicer Hier, was wir getan haben, haben wir die Freiheit gelassen, lasst uns hier landen. Ich will sie vor Ort haben. Ich möchte die Genitalregion aus dem Gebiet melden und werde hier nachschauen. Jetzt, Deutschland. Wählen Sie die Bedürfnisse eines Gentlemans aus. Also C, jetzt haben wir die Region Europa. Europa. In Europa sind in dieser Tabelle drei Länder aufgeführt: Frankreich und Renuka für ihre Gewinne und Verluste Sie können Nordamerika, die USA und Kanada sehen. In dieser Region und in Bezug auf das Land können Sie den Bruttogewinn, den Betriebsgewinn, den Nettogewinn und den Gewinn vor Einnahmen auswählen und einsehen . Interessanter Dax und Nettogewinn, den Sie sehen können. Auf diese Weise können wir die Finanzdaten analysieren. Lassen Sie mich das hinzufügen. Lassen Sie mich das jetzt ändern. Ich werde hier das Geschlecht und das Ritual durchgehen, um Juwel zu sein. Wählen Sie den Hintergrund als etwas aus. Das ist Florida. Etwas leichter als das hier. Okay. Und dann Titel Sales und er hatte einen Tabak. Ich habe versucht, es klarzustellen. Dieser. Sie können also färben, was Sie wollen. Und du kannst das einfach mögen, okay? Ich hoffe, Sie alle wissen, wie man Finanzanalysen durchführt. 30. Karten zur Darstellung des Gesamtumsatzes: Hallo und willkommen zurück. Also bis jetzt haben wir Matrix verwendet, also Matrix, um unsere Zahlen darzustellen, oder? Hier haben wir also all die Zahlen dargestellt, die wir waren Matrix, dann Crush, Operating Profit, How Profit vor Zinsen und Steuern und Nettogewinn, all diese Dinge haben wir berechnet und so weiter durch Matrix. Also haben wir die Matrixform verwendet. Also als Nächstes möchte ich riesige Karten. Karten sind auch eine sehr wichtige Option in Microsoft Power BI zur Darstellung von Zahlen verfügbar ist. Das werden wir in dieser Vorlesung tun. Aber bevor ich fortfahre, lassen Sie mich Dashboards hinzufügen , damit es ordentlich aussieht Dinge hier unten. Bruttogewinn , alles, was wir geschaffen haben, der Raum, um andere Dinge zu tun. Also hier möchte ich die Karte hinzufügen. Wenn Sie also in das Alter kommen, werden Optionen für Ihren Führerschein gegenüber hier sehen Sie , warum diese gegenteilige Sache aber. Du kannst die Narben und Ungefangenen sehen. Sie können 12310 sehen, was bedeutet, dass es in erster Linie darum geht, Produkte zu entwerfen und zu entwickeln, die Zahlen darstellen, Passphrase, also in 123, okay, es gibt noch Du kannst dich sehen, wenn ich Karten bekommen muss. Hier in der Feldoption können Sie sehen, dass nur ein Feld direkt hinzugefügt werden soll oder nicht Zeilen und Spalten und Werte. Wenn wir, wenn Sie auf die Metriken klicken, können Sie Zeilen, Spalten und Werte sehen. Diese drei Optionen sind dazu da, hinzugefügt zu werden, aber wenn du Karten auswählst nur eine auf diesem Feld hinzugefügt. Also Bi oder Zahlenfeld, weil die Schutzzellen dazu bestimmt sind, Zahlen darzustellen. Okay, also hier zum Zahlenbetrag. Also gehe ich einfach zur Hauptbuchtabelle und wähle den Betrag und/oder den zu zerreißenden Betrag aus Sobald ich den Betrag hier eingegeben habe, kannst du sehen wir auf 5 Millionen kommen, je länger es dauert, die Summe all dieser Zahlen, okay? Das nützt also nichts. Aber ich frage mich, ob der Gesamtumsatz hier angezeigt wird. Also was Schulden angeht, was ich tun kann, ich kann zum Konto Charts up gehen und Sulphur Columns leiten, wir haben hier die Unterklasse. Wenn Sie sich innerhalb der Unterklasse die Tabelle mit aufgeladenen Konten ansehen , können Sie hier in der Unterklasse sehen, dass der Umsatz die Daten definiert Innerhalb der Unterklasse haben wir die Verkäufe, oder? Also müssen wir zum Charts up-Konto gehen. Wir müssen diese Up-Klasse, die Unterklasse, hinzufügen, und das ist ein Plus in den Filter Und innerhalb des Filters müssen wir einen weniger auswählen. Also C und jetzt bekommen wir welche alias Mount Athos Total. Wenn Sie dies zusammenfassen, Gesamtumsatz für 2018, erhalten Sie den Gesamtumsatz für 2018, 1920 diese Zahl. Lass mich den Taschenrechner benutzen. Also du also 3575428 plus 5697845 plus 783569 plus 5697845 plus Okay. Okay. Da stimmt etwas nicht. Okay. Kalibrieren wir es 3575428 plus 5697845 plus 783 mal 369 Cent, wir bekommen nicht dasselbe unter 17 wir Okay. Das ist also Gesamtumsatz für all die Jahre. 2018, 19.20. Nun, das wird in diesen drei Jahren immer im Sommergespräch kommen . Das können wir auch nicht für ein bestimmtes Jahr. Okay. Lassen Sie mich hier einige Änderungen vornehmen. Wir müssen in die Tiefe gehen. Und hier gehen wir zum Aktivitätslabel. Ich möchte diesen etwas höheren Betrag entfernen, also klicke ich hier und das wird verschwinden. Als nächstes kommt Farbe auf Blau. Ich will, okay? Ich möchte diese Konvergenz lösen. Und dann möchte ich Select None setzen . Okay? Jetzt ist es üblich. Gut. Als Nächstes möchte ich Titel hinzufügen. Klicken Sie auf den Titel und ich gebe den Titel ein. Da melde ich den Gesamtumsatz und ordne ihn zentral an. Wenn Sie möchten, können Sie diese Hintergrundfarbe hinzufügen, dieselbe Farbe, der wir hier folgen. Okay, lassen Sie mich nun zu den Bildern gehen, um die Farbe auf Gelb zu bringen und dieses PBIT zu verwenden Jetzt schmeckt es gut, okay? Jetzt haben wir diesen Gesamtumsatz hier. Wenn Sie es nach Ländern filtern möchten, können Sie filtern. Und das gilt auch für Australien für all diese drei Jahre, für Kanada, Deutschland und Großbritannien. Und wenn Sie die Region vergrößern möchten, können Sie sehen. Ebenso können Sie hier seinen Slicer für das Ohr aufstellen. Und das kannst du auch für das Ohr berechnen. Okay? Also das Ding, das du auch tun kannst, das ist die eine Aufgabe für dich. Du kannst uns Slicer geben und versuchen , die Zahlen für jedes Jahr zu bekommen Okay? Hier dreht sich also alles um die Karten. Ab der nächsten Vorlesung sehen wir Sie in der nächsten Vorlesung. 31. Verwendung von KPI: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir also noch etwas über KPI lernen Bis jetzt haben wir gesehen, wie wir Matrix und Guard verwenden können . Jetzt werden wir etwas über KPI lernen. Wenn Sie also zur Sache mit den visuellen Visualisierungen kommen, können Sie hier sehen, dass es sich um einen optionalen KPI handelt Klicken Sie also einfach auf „Ausführen“. Und wenn Sie darauf klicken, können Sie sehen, wie der KPI think hierher kommt. Und in der, hier seht ihr gedrehte Achse und Ziel, gibt es drei Dinge, die eingehalten werden müssen. Vorerst. Ziel, das werden wir nicht tun. Das. Target heißt, wir Vertrieb und Marketing, wir werden zielgerichtet sein, oder? Und geben Sie das Ziel vor, wir können die Trends angeben und wir können den Wert nachweisen. Es wird also Ihren Wert bewerten, der den Verkauf unterstützt. Es bewertet also Ihre Verkäufe in einem bestimmten Zeitraum oder was für ein Trend. Und dann wird es Ihnen sagen, ob wir das Ziel erreicht haben oder nicht. Das ist also eine ziemlich komplexe Sache, die funktionieren wird. Vielleicht sind letztere nicht Teil dieser Kursagenda, aber Sie sollten wissen, dass das Ziel darin besteht, das Ziel zu definieren. Und wenn Sie dann den Wert angeben, den Sie erreicht haben, wird er auf der Grundlage Ihres Ziels und des Trends der vergangenen Jahre bewertet . Und es wird dir sagen, was der Zug ist und wie viel du erreicht hast. Diese Visualisierung sieht also sehr gut aus. Im Moment werden wir das Ziel nicht definieren. Wir werden den Wert und den Trend verwenden. In diesen Wert möchte ich also den Betrag setzen, den ich angeben möchte, ich möchte den Betrag eingeben , der Gesamtumsatz ist. Okay? Ich setze auf PR und dann gibt das Trend-Excel das Datum weil ich diesen Trend im Laufe der Zeit analysieren möchte. Im Laufe der Zeit. Jetzt kommen wir auf Null, irgendwie, weil die Daten zu Ihrem Ductus kommen, fühlen wir uns ziemlich wohl, richtig Und Produkt, wir müssen eine kleine Änderung vornehmen , um hier einige Werte zu bekommen. Hier in der Trendachse haben wir also das Datum aus der Kalendertabelle übernommen. Also hier, wenn Sie hier klicken und Sie die Datumshierarchie auswählen müssen , Hierarchie. Wenn Sie die Datenhierarchie auswählen, ergibt sich die Summe der Summe. Das ist also der Gesamtbetrag pro Jahr. Trotzdem müssen wir einige Änderungen vornehmen. Und dafür müssen wir, das ist die Summe aller Werte, oder? Wir wollen nur für den Servicetarif, wir wollen nur für den Umsatz. Dafür müssen wir die Unterklasse aus den Charts nehmen, zählen und in den Filter einfügen Und danach machen wir das zur Lachszeit. Sie müssen nur die Zellen auswählen. Jetzt können Sie hier sehen, dass wir die Verkäufe bekommen, richtig. Aber wenn Sie sich das hier ansehen, ist dies der Gesamtumsatz von nur für das Jahr 2020. Dies ist nicht der Gesamtumsatz für all diese drei Jahre. Sie haben ihn nur für 2020 gesehen. Das ist es also, was KPI tut. Es gibt Ihnen die, die jeweilige aktuelle Periode. Es wird dir die Gesamtsumme geben, oder? Also das ist was? 2020, okay. Verstanden. Das ist nicht die Summe aller drei. Sie sagen nur für aktuelle Zahlen, okay, 2020. Deshalb ist das Maximum, okay? Und Sie können die Linie im Hintergrund sehen, und das ist der Hintergrund, das ist die Bahnlinie, das ist die Trendlinie der Verkäufe. Wenn Sie sich also die Trendlinie ansehen , die wir hier erstellt haben, verläuft diese auch in die gleiche Richtung, oder? Das ist also die Trendlinie hier. Dies ist die Trendlinie, die wir in unseren früheren Vorlesungen erstellt haben . Diese Trendlinie wird hier im Hintergrund angezeigt. Wenn es also etwas anders ist, wird es auf diese Weise sehen. Da unser Zellstrang also nur so ist, zeigt er uns das so. Und die Farben sind da. Die DOJ-Farbe wird sich ändern, wenn Sie das Ziel hier angeben. Also Beta, das Zielattribut oder die Zielfarben werden einige sein. Okay? Aber wenn du im Ziellevel hierher kommst , kannst du nicht, du kannst hier die Farben sehen und das tendiert zum Zielprozentsatz. All diese Dinge werden sein, also wenn du sie hinlegst, okay. Lassen Sie mich diesen Titel hier ändern. Also Vertrieb, welchen Zeitraum Sie auch wählen, okay. Und lassen Sie mich sagen, wir können den Hintergrund für all diese Dinge schaffen, aber das möchte ich nicht tun. Ich möchte den Titeleffekt wieder einschalten. Okay? Also, das ist die Sache, so können wir KPI verwenden. Okay? 32. Diagramme für den Bruttogewinn und den Nettogewinn der Verkäufe erstellen: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir lernen, wie wir unserem Dashboard einige visuelle Elemente hinzufügen Bisher haben wir also die numerischen Werte und Zahlen hinzugefügt Matrix, Karte und KPI erstellt Jetzt ist es an der Zeit, nach oben zu gehen und einige Zellen hinzuzufügen, die legen. Deshalb haben wir bereits in unseren, unseren ersten Vorlesungen für rigide Essenz gesorgt. Jetzt möchte ich diesem Armaturenbrett Türen etwas detaillierter hinzufügen . Okay, lassen Sie mich als Erstes das lassen Sie mich Dashboard neu anordnen , sodass wir uns diesen Bereich ansehen um diese Dinge hinzuzufügen Hier müssen wir also nur den Umsatz reduzieren. Entschuldigung, lassen Sie mich Handyaufzeichnungen machen Handyaufzeichnungen . 11. Auch Kilometerstand, lerne. Alles wird greifbar passen, etwas Platz behalten. Titel und ich mache es auch niedriger. Werde es für Titel schaffen. Untertitel. Okay, das reicht dir. So viel Platz. Also werde ich hier kurz auf Heroin eingehen. Also einfach nicht, da Ihr Grund ziemlich unwahrscheinlich ist. Und das auch dieser Größe können wir reduzieren Das können wir auch machen, ja. Alles sollte aufeinander abgestimmt sein. Okay. Dann unser Dashboard und Berichte für Lokal. Okay, jetzt müssen wir weiter gehen. Okay, also als Nächstes, was ich hinzufügen möchte, möchte ich hier ein Liniendiagramm hinzufügen, also wähle ich das Liniendiagramm für das Revenue Deck aus, das wir bereits erstellt haben. Wir können kopieren, wir können kopieren. Sind diese von dort, aber nur zum Überarbeiten, nochmal hinzufügen und alkylieren Als Nächstes, was wir getan haben, haben wir unter ihnen vom G-, L- und L-Kontakt bis hin zu den Werten. Der Ausgangsbetrag fließt also in die Y-Achse. Und dann beginnen wir mit Datum und Datum vom Kalender bis zur X-Achse Und dann wenden wir den Filter an Filter nimmt diese Unterklasse und wir wenden sie an. Und ja, die Unterklasse wird den Cincinnati nehmen. Und von hier aus. Also, das ist das Liniendiagramm, das wir hier direkt drauf haben, oder? Dieses hier, wenn Sie, also das gleiche Liniendiagramm, bekommen wir das Richtige. Jetzt haben wir also Identität und jetzt auch den C-Swing, der gesamte Verkaufserlös bewegt sich. Als Nächstes müssen wir Titel und Outs ausschreiben. Dafür gehe ich hier zu den Formatmerkmalen und dem Geschlechterlogo und ändere den Titel. Zellen im Porträt. Umsatz. Und ich richte es mittig und behalte den Hintergrund, der unser Ding platziert hat. Okay, jetzt haben wir diese Umsatztabelle fertig. Jetzt möchte ich diese Summe auch hier einen Berg hoch nehmen. Also lass mich das auch machen. Es wird auch folgen, welches landen wird. Du musst zur X-Achse. Und wir verschieben den Titel und berichten dann auf die Y-Achse und lesen den Titel Jetzt ist es also entscheidend. Als Nächstes haben wir jetzt die Verkaufserlöse. Jetzt will ich auch den Bruttogewinn. Was ich tun werde, ich kopiere einfach dieses Liniendiagramm und füge es hier ein. Und dann zuerst eine Alkandiät. Lassen Sie mich zuerst den Titel der Überschrift ändern und ich werde einen Bruttogewinn erzielen. Okay? Jetzt haben wir noch den Bruttogewinn. Jetzt muss ich mich ändern. Also, was ich will, als Erstes muss ich diese Klassenverkäufe entfernen , weil wir die Bruttoimmobilien wollen. Ich entferne diesen Filter von dir. Und dann als Nächstes bringen wir die Klasse aus dem Kontenplan. Also hole ich die Klasse aus dem Kontenplan und hier und wähle das Handelskonto aus. Okay? Diese, diese zu sensitiven oder irgendjemand Gross Profit wirft die gleiche Art von Liniendiagramm, aber die Werte sind unterschiedlich, weil der Trend derselbe ist. Das sieht nach dem gleichen Ding aus, aber die wahren Verlierer sind anders, okay? Sie gehen von Gewinn pro Quartal das so kommt. Okay? Also Bruttogewinn, den wir geschaffen haben. Als Nächstes möchte ich tun. Ich möchte Dad hinzufügen, habe ich. Ich möchte das Datum hierher bringen und es dann speichern. Ich möchte das Datum in die Legenden eintragen , um zu sehen, was passiert. Und dann ändere ich das in eine Datumshierarchie. Und ich möchte entfernen Das Jahr von entfernen. Jetzt. Sie können jetzt sehen, dass wir die drei verschiedenen Linien für die Klasse Profit, okay, für Total und 18 für Total bekommen, 19 bis zehn Continental anders gemacht haben. Was haben wir also anders gemacht? Wir haben das Datum in die Legende geschrieben und ab diesem Datum auf der X-Achse haben wir es hier im Wasser. Und jetzt haben wir die drei verschiedenen Linien, die drei verschiedene Stufen haben. Als Nächstes möchte ich den Nettogewinn erzielen. Also, was ich tun werde, kopiere das empfindliche Ulnardiagramm und füge es hier ein, und dann behalte ich es hier. Und dann möchte ich als Erstes die Titelkarte ändern , die für Verwirrung gesorgt hat. Also hier gebe ich den Nettogewinn ein. Okay, Entschuldigung, Nettogewinn. Jetzt haben wir den Nettogewinn hier. Also, was ich jetzt hier machen möchte, ich werde die Klasse entfernen. Also Unterklasse von hier. Und ich bringe mit, was ich brauche, wenn ich den Bericht von Report mitbringen muss. Und dann muss ich im Bericht den Gewinn und Verlust auswählen. Das ist also unser Gewinn und Verlust. Und was ich dann mache, ich füge Daten zu den Legenden hinzu. Also würde ich mir das Datum überlegen und die Legenden und dann die Daten als Schlüssel hinzufügen und es dann von hier aus verschieben. Jetzt können Sie hier sehen, dass wir auch einen Nettogewinn erzielen. Willst du dir die Anklage genau ansehen. Sie können auf den Luftfokusmodus klicken und es wird Ihnen das Diagramm angezeigt und wir haben den Mod Net Profit. Tad ist sehr seltsam, es ist so, dass einige Monate fallen und dann ist es richtig hoch Auf diese Weise können Sie den Nettogewinn nach Belieben ermitteln Sie können sie sich im Diagramm Genug Fokusmodell für den Umsatz ansehen, alles in Ordnung. Matrix oder der Fokusmodus. Und dann kehren Sie hier zur Berichtsoption zurück. Also hier kannst du genauer hinschauen. Auf diese Weise können wir analysieren. Wir haben dieses Ding erstellt und dann haben wir die KPI Guards-Metriken erstellt die KPI Guards-Metriken Also in Zahlen und dann werden wir diese Verkaufsumsatz-, Bruttogewinn- und Nettogewinn-Diagramme ebenfalls durcheinander Bruttogewinn- und Nettogewinn-Diagramme ebenfalls Und diese Hobel werden auch dafür funktionieren. Wir wählen aus, Sie können alles auswählen und Sie können alles auswählen und Sie werden für diese bestimmte Region und dieses Land analysieren . Ich hoffe sehr, dass du weißt, wie man hinzufügt. Und wir werden in den kommenden Vorlesungen weitere Diagramme und Grafiken sehen den kommenden Vorlesungen weitere Diagramme und Grafiken 33. Analyse nach Jahr: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir eine Sache hinzufügen , die ich vergessen habe. Ich möchte diese T-Stars anhand des Ohrs sehen. Also ich möchte den Slicer noch hinstellen, wo ich den Ertrag auswählen kann Und in diesem speziellen Fall können wir sehen, dass es so ist. Also lass uns das schnell machen. Ich kopiere einfach diese Schneidemaschine hierher und füge sie hier Entferne das Häkchen. Und ich gehe hierher und in die Region der Studentenschaft. Die Region von hier aus. Und ich wähle ja, aus der Kalendertabelle aus und füge es hier ein. Jetzt können Sie sehen, und jetzt haben wir den Filter hier sind der Slicer hier Wenn wir ein bestimmtes Jahr auswählen, können wir die Details für dieses bestimmte Jahr sehen Auf diese Weise können wir diese Schwangerschaft später mithilfe des Filters analysieren. Wenn Sie also die Steuerung übernehmen und auswählen, können Sie alle drei auswählen. Um 19.20 Uhr auszuwählen. Das kannst du um 09:20 Uhr machen. Sie können dies bei allen drei tun oder Sie können einen bestimmten auswählen. Auf diese Weise können wir in der nächsten Vorlesung Slicer Ear hinzufügen. Ich wusste nicht, was wir getan haben, wir haben es später nicht getan, sie, Dan Webb, haben die Salze in den Charts hier größer Jetzt möchte ich mir diese Zahlen zu Umsatz, Bruttogewinn und Nettogewinn genauer ansehen. Ich möchte BI und bestimmte Länder analysieren. Ich möchte sehen, wie bestimmte Länder abschneiden, damit wir in der nächsten Vorlesung abschneiden werden. Also erstellen wir ein weiteres, weiteres Dashboard. Nun also unsere Gewinn- und Verlustaufgaben für jeden hier erstellten. Das war also die Ampulle, die zwei erstellt hat. Sie sind jetzt also die Einführung, wir können das löschen. Okay, ich lasse es kein Problem sein. In der nächsten Vorlesung werden wir also eine weitere Seite erstellen und versuchen, diese ausgefallenen Dinge später für bestimmte Länder zu analysieren. Okay, die Schüler haben also die nächste Vorlesung 34. Länderspezifische Analyse des Bruttogewinns und des Nettogewinns: Hallo und willkommen zurück. Bisher haben wir also die Verkaufserlöse generiert und anhand des Zellszenarios analysiert, welcher spezifische Ertrag erzielt wurde anhand des Zellszenarios analysiert, . Und dann haben wir den Umsatz, den Bruttogewinn, den Nettogewinn oder das persönliche Eigentum und den PBIT gesehen Bruttogewinn, den Nettogewinn , all die Dinge, die wir analysiert haben, und wir haben den Radius erstellt , Dinge wie Matrix-Karten Wir haben, wir haben den Slicer. Also all diese Dinge und wir haben auch die Liniendiagramme für eine bessere Analyse erstellt . Jetzt werden wir etwas weiter gehen und eine weitere Schreibtischarbeit erstellen. Das ist also das Dashboard, bei dem es sich um einen sehr spezifischen Desktop mit Gesamtumsatz handelt, den wir anhand von Hausbesetzern und monatlich analysieren können anhand von Hausbesetzern und monatlich analysieren Jetzt im Jahr können wir analysieren, indem wir uns das Land ansehen. Das Ganze ändert sich also, und das gibt uns kein sehr klares Bild. Ich möchte also ein separates Dashboard erstellen, in dem ich mir das Zentrum, einen neuen Bruttogewinn und einen Nettogewinn, sehr genau ansehe neuen Bruttogewinn und einen Nettogewinn, sehr , um zu verstehen, wie Umsatz, Bruttogewinn und Nettogewinn, wie das Unternehmen in einem bestimmten Land abschneidet . Das wird also sehr spezifisch für die Länder sein. Also, was das ist, ich werde ein separates Dashboard erstellen. Und dafür erstelle ich eine neue Seite. Deshalb haben wir hier zwei Dashboards erstellt. Einer ist der grundlegende, und dann haben wir den Gewinn und Verlust erstellt. Okay? Als Nächstes werden wir in diesem Teil sehr spezifisch auf die Länder eingehen. Bis jetzt gebe ich den Namen Country Specific. Hier werden wir also die landesspezifischen Daten analysieren. Und dafür möchte ich die Charts nicht immer wieder erstellen. Ich werde die grundlegenden Formatierungen, die wir tun müssen, richtig, das hat unsere Zeit gut genährt. Hier. Von hier aus verwende ich die Diagramme für Umsatz, Bruttogewinn und Nettogewinn von hier aus. Ich kopiere das einfach und basiere auf den neuen Dashboards. Jetzt sind unsere Berichte da. Als Nächstes will ich, was ich tun will. Ich möchte diese Dinge sehr spezifisch für das Land analysieren . Also jetzt zeige ich es mir einfach. Sehen Sie hier, jetzt können wir die Umsatzerlöse im Laufe der Jahre sehen. 2000 1919 bis 20. Okay, wenn wir weiter unten sind, können wir sehen, wie es sich entwickelt. Aber ich werde kein bestimmtes Land angeben und ich möchte sehen, wie das abschneidet. Um das zu tun, was ich hier tun werde, statt der Legenden haben wir nichts für die Legende aufbewahrt. Also wähle ich dieses Diagramm, Verkaufserlöse, gehe in das Gebiet und wähle ein Land aus und füge dieses Land oder das Land in den Liganden Sobald ich also das Land in die Legende aufgenommen habe, sehe ich, dass sich die Verkaufserlöse geändert haben und stelle fest, dass sich die Details für länderspezifisch zusammenfügen. Jetzt können Sie das Land, Australien, Kanada, Frankreich, Deutschland und Neuseeland sehen , die Sie VERWENDEN können. Alle sind Sonya, die in unseren Daten verfügbar sind Und sie werden in einer anderen Farbe gezeigt. Damit können wir nun analysieren, dass wir, diese gelb gefärbten USA, uns auf ein wirklich gutes vorbereiten Und wir können sehen, dass es für alle Länder hier einen Tipp gibt. Hier ist das, wenn für jedes Land und dann hier, und dann steigen sie. Wenn Sie jedoch in den Fokusmodus wechseln und sich das sensible und neue Diagramm genauer ansehen , werden Sie feststellen, dass dem ersten Quartal des 19. Quartals, alle Länder fallen in diesem Tutorial, dem ersten Quartal des 19. Quartals, alle Länder fallen. Stattdessen ein Land, das in dieser Tiefphase auch nicht an Wert verlieren wird . Und das ist dieses Land , das Neuseeland ist, das rosafarbene. Neuseeland ist also nicht so oft in die Stadt gegangen. Es war wie niedrig. Und dann ging es hoch, hoch, hoch und hoch. Und dann hatte er, dass jedes Land kommt und dann steigen sie. Wenn ihr also mal hier nachschaut, also im gesamten 19. Quartal eins, werdet ihr am Ende gar nicht so schlecht abschneiden. Es war nicht so tief wie in den USA. Auch wenn das für Kanada ist. Ja. Okay. Sie haben also versucht in dieser niedrigen Phase auch wirklich gute Leistungen zu erbringen. Das ist also die Analyse , die wir durchführen können, wenn wir ein Diagramm wie dieses erstellen. Ich mache das sehr länderspezifisch. Wenn Sie sich also die Ferse ansehen, war Neuseeland keine Daten, Anfang ein sich erwärmendes Land geschaffen, aber langsam hat es zugenommen , zugenommen, zugenommen, zugenommen, zugenommen und gestiegen. Und Ende 2020 war es laut der Rechten das Land mit der zweitbesten Leistung . Wenn Sie sich das Detail ansehen. Die USA liegen also bei acht pro P5 für 73 und Neuseeland knapp hinter diesen 5 Millionen Okay. Damit haben wir analysiert, dass Neuseeland nicht gut abgeschnitten hat, aber in einer schwierigen Phase auch in Provo nach Valenz testet es den stetigen Anstieg und als der alte Beitragszahler fiel, gingen die Daten nicht nach unten fiel, gingen die Daten nicht diese Weise können wir Daten in einer Besetzung analysieren, länderspezifisch. Und jetzt, wenn wir das getan haben, gehen wir zum Bruttogewinn. Und in ähnlicher Weise werden wir den Bruttogewinn auch in bestimmten Ländern analysieren . Okay, also jetzt müssen wir auch hier einige Änderungen vornehmen. Das erste, was ich in der Legende machen werde, ist, wir das Datum haben, damit wir die spezifischen Daten für das Jahr sehen können. Jetzt entferne ich diesen Liganden und das Land ist das Kompromissdatum oder Jetzt können Sie hier sehen, wir sehen jede Zeile, was, jedes Land. Aber das ist nicht ganz richtig, denn hier in den Daten müssen wir das auch verschieben, das Datum von hier jetzt von x entfernen, und ich bringe das Datum wieder zurück Jetzt können Sie sehen, jetzt haben wir die sehr spezifischen Daten für jedes Land. Das ist also der Bruttogewinn, den Großbritannien erzielt. Dieser Trend ist in allen Ländern ähnlich, oder? Und er wird sagen, das Land mit der besten Leistung. Und dann haben wir das Land mit der zweitbesten Leistung in Neuseeland Aber wenn Sie sich diese Bruttogewinnlinien ansehen, können Sie sehen, dass diese violette Farbe immer weiter nach unten geht nach unten geht und am schlechtesten abschneidet. Das ist das Vereinigte Königreich. Wenn wir uns diesen Bruttogewinn ansehen, werden Sie feststellen, dass Sie bis zum 19. Quartal die Entwicklung beobachten können. Okay, frag nach dem Trend. Aber danach geht es runter und runter. Und für Tarjan Quantität das dritte Quartal. Und am Ende des Jahres und am Ende des Quartals war Großbritannien, was die Bruttogewinndaten angeht, das Land mit der schlechtesten Leistung . Sehen Sie sich, Sie können auf dem zweiten Platz angefangen haben und es ist gesunken und endete am 20. 2010 indem es in diesen Ländern schlechter abgeschnitten hat. Damit können wir dies mit den Umsatzerlösen belegen. Wir haben herausgefunden, dass Neuseeland nicht gut abgeschnitten hat, dann hat es den Sensor aufgenommen und trotzdem hat es eine gute Leistung erbracht, oder? Und auch beim Bruttoumsatz ist Neuseeland nach uns das Land mit der zweitbesten Leistung nach uns Und beim Bruttogewinn haben wir herausgefunden, dass Großbritannien das Land mit der schlechtesten Leistung bei der Erzielung des Gewinns geworden ist Land mit der schlechtesten Leistung bei der Erzielung des Der Gewinn ist nach 2019 immer weiter gesunken. Okay, im Jahr 2020. Und das könnte daran liegen, das COVID COVID-19 Großbritannien sehr schwer getroffen hat Und das, das könnte ein Grund für dieses Band sein, denn es ist das Land mit den zweitbesten Ergebnissen geworden , das Land mit den schlechtesten Ergebnissen Es könnte in mehreren Regionen sein, aber was für eine solche Region könnte 2020 durch COVID-19 und Yuko sein , als wäre es eines der Länder, in denen die Praxis zum Üben Das ist also die Analyse, die wir durchführen können. Abgesehen davon sehe ich keinen anderen Trend. Der Trend ist für alle anderen Länder mit Ausnahme des Vereinigten Königreichs derselbe . Okay, gehen wir zurück zum Bericht und jetzt werden wir dasselbe für den Nettogewinn tun . Der Nettogewinn hier, die Daten hier, er fehlt. Dann das Datum hier, hier. Und dann in die Legende und entferne das Datum und ich füge Land Land aus der Baumdatenbank und Land aus der Baumdatenbank ein und dann werden wir aufsteigen. Lassen Sie mich zum Fokusmodus gehen. Schauen Sie sich nun den Fokusmodus für diesen Nettogewinn an. Hier können Sie also sehen, dass der Nettogewinntrend für ein Land ziemlich seltsam ist, selbst für die USA, die im ersten Quartal 2022 das Land mit der besten Wertentwicklung sind. Der Nettogewinn ist von hier bis hier drastisch gesunken von hier bis hier drastisch gesunken Und das könnte an COVID-19 liegen. Dies sind die Auswirkungen von COVID-19, die Gewinne und der Nettogewinn sind gesunken und dann der Bezirk hinzugefügt , da wir aufgestiegen sind , als der Zeuge zurückkam. Aber auch hier steigt der Nettogewinn Europa und die USA haben sich sehr gut erholt und sind das Land mit der besten Wertentwicklung geworden , das Gewinne erzielt hat Und dann haben wir Neuseeland, das sehr konsistent ist. Und dann haben wir Frankreich und dann haben wir Deutschland, dann haben wir Großbritannien und dann Australien. Lass es mich dir aber zeigen. Das ist Australien, das auf freiem Fuß ist. In Bezug auf den Nettogewinn ist es am wenigsten geworden. Und dann ist da noch Australien, das sind die beiden Länder mit der schlechtesten Leistung Ob Nettogewinn, okay? Das können wir also daraus schließen. Die Länder mit dem meisten Nettogewinn für diese Autofirmen, die USA, und das zweite Land ist ein Bösewicht und das hinterlassene Land ist Großbritannien, und dieses ist Gentleman Ja, ich glaube nicht. Land. Großbritannien und Australien. Sie können nicht wirklich die beiden Länder mit der schlechtesten Leistung sein. Und Australien ist das abgedeckte Gut, aber wenn Sie sich die Daten ansehen, geht dieses Land unter. Das ist also die, so können wir die Daten analysieren. Das sind also unsere Länder 35. DAX-Maßnahme zur Berechnung des Gesamtumsatzes: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung fahren wir nach Dax, um Omega herzustellen. Dax ist also explizit Datenanalyse. Das ist also sehr verbreitet. Regel werden Sie hinzufügen und sogar in Microsoft Excel's sein. Lassen Sie uns also die Hitze in unserem Armaturenbrett als Hauptfach betrachten. Lassen Sie mich Ihnen also sagen, warum wir Omega brauchen, warum wir den Dax verwenden müssen. Wir sehen uns, wenn Sie sich Gesamtsumme der Verkäufe in dieser Woche ansehen, was? Wir geben hier einfach den Betrag in Werte ein und zeichnen die Gesamtsumme auf, die die Standardfunktion in RPA ist Aber was ist, wenn wir so schmecken, als ob es kein Standard ist oder wenn wir die Summe berechnen wollen oder so, als hätten wir den Bruttogewinn bekommen. Wenn Sie jedoch die Bruttogewinnmarge ermitteln möchten, müssen wir diese durch den Gesamtumsatz dividieren. Das Ding können wir also mit der Dax-Formel machen. Okay, deshalb brauchen wir den nächsten. Okay? Okay, also lass uns unsere Kennzahl erstellen. Um ein Hauptfach zu erstellen, müssen wir zur Modellierung gehen, müssen zu dieser Modellierungsoption gehen. Und dann findest du hier Optionen wie New Measure will see Also lasst uns New Measure hier runterholen. Sobald Sie erstellt haben, klicken Sie auf das neue Kennzahljahr. Sie können den Messbericht zur Formel sehen . Also der Major, wir sollten den Namen für diesen Major angeben. Also hier werde ich Total unterstreichen. Und der Gesamtumsatz ist ein Teil davon. In Dax haben wir viele Formeln wie einige Funktionen wie Summe, wir haben den Durchschnitt. Wir haben wie viele andere Formeln können Sie hier sehen? Es gibt viele Formeln. Also werde ich hier eine Formel verwenden , hier eine Funktion , und die Summenfunktion gilt für den Betrag, also tippst du sie einfach auf Barbie Ich sage Ihnen aber, in der Spalte, aus der Sie zwei nehmen können , können wir sie aus den Hauptbuchtabellen übernehmen Tabellen. Also klicken Sie darauf und schließen Sie einfach die Klammer. Jetzt erhalten wir die Summe dieses Gesamtbetrags, den Power BI bereits geleistet hat, wir aber auch tun können. Jetzt, nachdem Sie das getan haben, klicken Sie einfach auf. Sobald du also auf Kami klickst, siehst du hier, dass der Gesamtumsatz zur Kalendertabelle hinzugefügt wurde , oder? Wir möchten jedoch nicht, dass der Gesamtumsatz Teil der Kalendertabelle ist. Wir wollen das in die richtige Tabelle legen, das ist die DL-Tabelle, oder? Also hier, die Home-Tabelle von Sunny da und da kannst du die richtige Tabellenzelle auswählen Tabelle auswählen. Und sobald ich das ausgewählt habe, sehen wir uns dort. Total Sales Manager ist an den DL-Tisch gekommen. Also, sobald das erledigt ist, schließen Sie das einfach. Und jetzt ist diese Maßnahme einsatzbereit. Wenn ich nun diese Matrix auswähle und diesen Gesamtumsatz auf die Werte ziehe, lass mich ihn hier einfügen. Jetzt können Sie also sehen, dass unsere Tabelle oder Matrix mit dem Sommerbefehl aktualisiert wurde , den wir standardmäßig von der RBA erhalten Und hier haben wir eine weitere Spalte mit dem Gesamtumsatz, die wir mit Measure erstellt haben, oder? Also beide an, beide Werte sind gleich, oder? Menge und Gesamtumsatz sind überall gleich. Auf diese Weise können wir Dax verwenden, um Takes zu berechnen, die nicht verfügbar sind. Es gibt einige Möglichkeiten, aber auch andere Dinge. Wenn Sie einige Berechnungen durchführen möchten, wenn Sie einige Formeln für die Gewinn - und Verlustrechnung anwenden möchten oder so, dann können wir die gemessenen Werte wie folgt verwenden. Das ist also der Weg, das ist der einfachste Weg, Ihnen zu sagen , was Measure ist und wie wir es verwenden können. Okay? Also jetzt, da wir unseren eigenen Gesamtumsatz haben und die Summe zwischen aus dieser Tabelle entfernen . Okay? Also jetzt CEO. Okay, also wir haben die Sache mit unserem Ding. Okay, jetzt verwenden wir den Gesamtumsatz für diese Matrix, das Hauptmerkmal , das wir erstellt haben. Aber das ist okay, also jetzt nutzen wir das Vertriebsinstitut, um einen gewissen Betrag aufzustocken. Also dieses Ding, das wir jetzt können, kannst du für alle anderen gesättigten Charts modifizieren, okay? Ich hoffe, Sie haben gelernt, wie man Measure benutzt 36. Einführung in DAX: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir etwas über den Dak erfahren, was Dax-Dax-Datenanalyseausdrücke sind, in Power BI sehr häufig verwendet wird. Okay, wir werden im Detail lernen, was Dx ist , und dann werden wir es auch praktisch machen . Lass uns anfangen. Power VI Datenanalyse Express. Das bedeutet, dass A eine leistungsstarke Formelsprache ist Sie Berechnungen durchführen, benutzerdefinierte Metriken erstellen und erweiterte Berechnungen in Ihren Leistungsberichten und Dashboards erstellen können benutzerdefinierte Metriken erstellen und erweiterte Berechnungen in Ihren Leistungsberichten und Dashboards Was macht sie im Grunde? Es ist nur Formelsprache. Wenn Sie Microsoft Excel verwendet hätten und jemals die Summenfunktion verwendet hätten, um die Summe Ihrer gesamten Spaltenwerte zu erstellen , dann ist das eigentlich eine Xx-Formel. Wir verwenden es so ziemlich es am längsten verwenden. Aber es gibt noch viel mehr Verwendungsmöglichkeiten für diese X-Ausdrücke. Und es gibt noch mehr Formeln als den Durchschnitt, Mittelwert, den Mittelwert, und all diese Formeln sind da. Abgesehen davon können wir Dx viel fortgeschrittener verwenden. Auf diese Weise können wir Berechnungen durchführen, benutzerdefinierte Matrizen erstellen und erweiterte Berechnungen in Leistungsberichten und Dashboards In dieser Vorlesung gebe ich Ihnen eine Einführung in Power Da, die einige grundlegende Konzepte und Funktionen behandelt einige grundlegende Konzepte und Data Anal ist eine Funktionsbibliothek. Es ist eine Einrichtungsbibliothek, eine festgelegte Funktion. Es ist eine Bibliothek von Funktionen und Operatoren, die kombiniert werden können, um Formeln und Ausdrücke in Power zu erstellen Formeln und Ausdrücke in Power ich in Analysen und Pivot-Tabellen in Excel-Datenmodellen verwendet habe. Okay? Dax-Formeln werden in Hauptfächern verwendet, um Hauptfächer, berechnete Spalten, berechnete Tabellen und Sicherheit auf Zeilenebene zu erstellen berechnete Spalten, berechnete Tabellen und Sicherheit auf Zeilenebene Die grundlegende Syntax von DX ist ziemlich einfach. Dax-Ausdruck folgt normalerweise dem Muster des Funktionsnamens und dann müssen wir das Argument angeben, okay? Das ist also das Muster der grundlegenden Syntax eines Ausdrucks, eines Funktionsnamens. Und dann müssen wir das Argument übergeben. Hier ist ein einfaches Beispiel, über das ich bereits gesprochen habe, die Summenfunktion. Hier erzielen wir einen Gesamtumsatz. Die Berechnung des Gesamtumsatzes mit Hilfe der Funktion sum ist das Argument aus der Zellentabelle. Es wählt eine Tabelle aus, wählt den Betrag aus und summiert den gesamten Betrag, um Ihnen den Gesamtumsatz zu berechnen. Der Funktionsname ist Summe und hier übergeben wir das Argument sales aus der Verkaufstabelle. Es gibt den Betrag ein und summiert ihn und gibt Ihnen den Gesamtumsatz. In diesem Beispiel ist sum eine Steuerfunktion, die die Summe der Werte in der Betragsspalte in der Verkaufstabelle berechnet Werte in der Betragsspalte in der Verkaufstabelle Okay? Verstanden. Das ist ziemlich einfach zu verstehen. Als nächstes kommt das Datenmodell vor A, das unerlässlich ist , um ein gut strukturiertes Datenmodell in Betrieb zu haben . Denn wenn es nicht gut strukturiert ist und die Daten mehrdeutig sind, können wir die Formel nicht effektiv verwenden, okay? Sicherlich haben Sie die Beziehung zwischen Tabellen mithilfe von Schlüsseln richtig definiert Beziehung zwischen Tabellen mithilfe Wenn Sie mehr als eine Tabelle verwenden, sollte die Tabelle korrekt verknüpft sein. Beziehung zwischen den Tabellen muss mithilfe der Fremdschlüsselbeziehung richtig definiert werden , okay? Das Erstellen berechneter Spalten ist die dritte wichtige Sache. Wenn Sie mit Wie berechnet arbeiten, werden Spalten beim Laden der Daten berechnet und sind fester Bestandteil des Datenmodells Um eine Spalte zu erstellen, um eine berechnete Spalte zu erstellen, gehen Sie zur Registerkarte Modellieren und klicken Sie auf Neue Spalte. Neue Spalte. Hier erstellen wir die Gesamtkosten, die die neue Spalte in unserer Tabelle sein werden. Die Spalte, die wir mit dieser Formel erstellen. Und die Formel lautet Produktstückkosten Verhältnis zur Produktmenge. Auf diese Weise können wir hier eine benutzerdefinierte Spalte erstellen , in der die Gesamtkosten, Gesamtkosten, die Gesamtkosten und Produkt der Einheit angegeben sind. Stückkosten in Menge umwandeln. So erstellen wir die benutzerdefinierten berechneten Spalten. Diese Formel erstellt eine neue Spalte Namen Gesamtkosten in produzierbarem Material Die nächste Methode ist die Erstellung wichtiger Kennzahlen, die im Handumdrehen berechnet werden Benutzer mit dem Bericht interagieren, gibt es einen Unterschied zwischen berechneten Spalten und Kennzahlen, den wir sehen werden, wenn wir weitermachen. Vorerst sollten Sie wissen, dass wir in der berechneten Spalte die Gesamtkosten berechnet haben. Jetzt erstellen wir ein Major, das wird eine spontane Kreation sein. Das wird der Gesamtumsatz sein und das wird eine Funktion sein, die S ist . Als Nächstes ist es sehr wichtig, den Kontext zu verstehen. Steuerberechnung hängt vom Kontext ab, in dem sie bewertet werden. Zwei Hauptkontexte sind der Zeilenkontext und der Filterkontext. Zeilenkontext funktioniert auf einzelne Zeilen und Filterkontext filtert Daten auf der Grundlage der Benutzerauswahl und der Slicer Okay, das sind die beiden Kontexte, einer ist Roll-Ebene und der andere Filter-Kontext-Roll-Level funktioniert auf Roll-Ebene, filtert die Daten basierend auf den Benutzerauswahlen nächste ist die Datenfunktion , die verschiedene Funktionen für Aggregation, Filterung, Zeitintelligenz und vieles mehr bietet Filterung, Zeitintelligenz und Zu den häufig verwendeten Funktionen gehören Funktionen , die Werte zu einer Spalte hinzufügen, die Anzahl der Zeilen in der Tabelle oder Spalte als Durchschnitt zählen, den Durchschnitt einer Spalte berechnen, den Durchschnitt einer Spalte und Daten anhand der spezifischen angegebenen Bedingung filtern der spezifischen angegebenen Bedingung Und dann ändert Calculate den Filterkontext für eine Berechnung Die Zeitintelligenzfunktion , die Funktionen für die Arbeit mit Datums- und Uhrzeitdaten wie Datumsangaben D und Berechnungen von Jahr bis Datum bietet Datums- und Uhrzeitdaten wie Datumsangaben D Berechnungen von Jahr bis Datum Dieses D steht für die Berechnung seit Jahresbeginn. Dates D gibt Ihnen die Berechnung des bisherigen Jahresverlaufs. Dann folgt der Stichprobenzeitraum des letzten Jahres, vergleicht die Werte mit dem gleichen Zeitraum des Vorjahres. Dann berechnet Total D die Summe bis zum angegebenen Datum. Okay, dann kommt der Bewertungskontext. Das Verständnis des Bewertungskontextes ist entscheidend für die Erstellung komplexer Steuerformeln. Sie können Formeln wie alle Filter oder Werte verwenden, um den Kontext innerhalb der Berechnungsvariablen zu manipulieren . Mit Dax können Sie hier Variablen deklarieren und verwenden, um komplexe Ausdrücke zu vereinfachen und die Leistung zu verbessern. Als Beispiel für Dax verwendet Major Variablen. Hier erstellen wir einen Dax-Major. Der durchschnittliche Umsatz entspricht dem Gesamtumsatz. Hier erstellen wir die Gesamtsumme. Gesamtbetrag. Es wählt die Betragsspalte aus der Verkaufstabelle aus und summiert den Betrag, die Summe , und zählt die Anzahl der. Dann wird der Durchschnittswert Umsatzes ermittelt, indem der Gesamtumsatz geteilt durch den Gesamtumsatz geteilt wird. Berechnung des Gesamtumsatzes. Hier berechnen wir die Gesamtzahl der Verkäufe und geben dann den Gesamtumsatz geteilt durch den Gesamtumsatz D zurück . Das ist der durchschnittliche Verkauf. Okay, endlich kommt das Testen und Debuggen. Verwenden Sie die Dax-Formelleiste in Power Way, um Ihre Dax-Ausdrücke zu testen Außerdem bietet Power Way Tools für Fehlermeldungen und Diagnosen denen Sie die Dax-Berechnung debuggen Dies ist die Grundlage für A. Wir werden mehr praktische Übungen machen und versuchen, mehr über Dax-Formeln und Dax-Funktionen zu erfahren Außerdem versuchen wir zu verstehen, was der Unterschied zwischen der berechneten Spalte und der Erstellung von Kennzahlen ist . Weil diese beiden zu Verwirrung führen werden. Wenn Sie das nicht im Detail verstehen, sehen wir uns in der nächsten Vorlesung. 37. Unterschied zwischen berechneter Spalte und Messung: Niedrig. Und willkommen zurück. In dieser Vorlesung lernen wir den Unterschied zwischen berechneter Spalte und Kennzahl in Power BI kennen. In Power BI werden sowohl berechnete Spalten als auch Kennzahlen verwendet, um Berechnungen durchzuführen und benutzerdefinierte Matrizen innerhalb Ihres Datenmodells zu erstellen innerhalb Ihres Datenmodells Sie dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken obwohl wir auf der Grundlage der Felder berechnen, basierend auf den Spalten, die wir bereits haben Die berechneten Spalten und die berechneten Spalten und die Hauptspalten werden unterschiedliche Zwecke erfüllen und auch unterschiedliche Merkmale aufweisen. wie wir sie erstellen, ist völlig anders und wie wir berechnete Spalten und Kennzahlen verwenden. Die Art und Weise der Stromversorgung unterscheidet sich ebenfalls. Okay, hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen berechneten Spalten und Kennzahlen, die wir beachten sollten. Wenn Sie Power Way verwenden, okay, dann können Sie die Spalten verwenden. Sie werden in der Lage sein, die Spalten und Kennzahlen an der richtigen Stelle zu verwenden . Sie können berechnete Spalten in einer Bedingung erstellen. Sie können Kennzahlen für eine bestimmte Bedingung erstellen. Das sind die Dinge, die wir wissen sollten. Zuerst verstehen wir berechnete Spalten, berechnete Spalten. Hier werden wir uns mit einigen Dingen wie dem Zeitpunkt der Berechnung, dem Speicher, den Auswirkungen, der Kontextberechnung und dem Nutzungsszenario befassen. Anhand all dieser Parameter werden wir sehen , wie berechnete Spalten und Kennzahlen unterscheiden, okay? Zeitpunkt der Berechnung. Berechnete Spalten werden während des Datenladevorgangs berechnet während des Datenladevorgangs Berechnete Spalten werden während des Ladens der Daten berechnet, wann immer Daten geladen werden, oder wenn Sie berechnete Spalten erstellt haben, werden sie beim Laden der Daten berechnet Wird beim Laden der Daten berechnet. Und wenn Sie auch Ihr Datenmodell aktualisieren, okay, werden sie zu einem festen Bestandteil Ihres Datensatzes Es ist, als würden Sie eine weitere Spalte in Ihrem Datensatz erstellen. Wenn Sie eine berechnete Spalte erstellen, ist es so, als würde eine permanente Spalte in Ihren Datensatz aufgenommen. Und sie bleibt so lange bestehen, bis Sie sie löschen. Okay. Es wird zum festen Bestandteil Ihres Datensatzes und im Datenmodell gespeichert oder es wird in Ihrem Datenmodell gespeichert. Auswirkungen auf den Speicherplatz, berechnete Spalten und Spalten verbrauchen Speicherplatz in Ihrem Datenmodell. Was erheblich sein kann. Wenn Sie große Datensätze oder viele berechnete Spalten oder viele berechnete Spalten haben , dies ebenfalls enorme Auswirkungen auf den Speicherplatz , wenn Sie berechnete Spalten erstellen Berechnungskontext in diesem Kontext, berechnete Spalten, Spalten funktionieren im Kontext Sie führen Berechnungen zeilenweise durch und speichern Ergebnisse für jede Zeile in der Spalte Berechnete Spalten funktionieren im Zeilenkontext. Sie führen Berechnungen für jede Zeile durch, und die Ergebnisse werden in jeder Zeile für dieses Spalten-Benutzerszenario gespeichert. Berechnete Spalten eignen sich ideal für Berechnungen, bei denen neue Attribute erstellt oder Daten auf Zeilenebene aggregiert werden Es funktioniert auf Zeilenebene. beispielsweise berechnet werden, Sie könnten eine berechnete Spalte verwenden, um das Produkt zweier vorhandener Spalten zu berechnen, oder um Daten auf der Grundlage bestimmter Bedingungen zu kategorisieren Hier sehen wir eine Bedingung, hier ein Beispiel Eine berechnete Spalte kann die Gesamtkosten eines Produkts berechnen, indem die Stückkosten in Mengenspalten multipliziert Dabei handelt es sich um eine berechnete Spalte , in der sie berechnet werden indem die Stückkosten mit der Anzahl der Produktmenge multipliziert Anzahl der Produktmenge Produktmenge in Stückkosten umrechnen, erhalten Sie die Formel für die Gesamtkosten In diesem Szenario, wenn Sie den Gesamtumsatz ermitteln möchten . Gesamtumsatz. Summe etwa wie in diesem Fall Gesamtkosten, Sie können die berechneten Spalten verwenden. Wichtige Zeitmaße für die Berechnung und Berechnung werden im Handumdrehen berechnet , wenn Sie einfach mit Ihrem Bericht interagieren oder wenn Sie Ihre Grafiken aktualisieren Sie werden nicht im Datenmodell gespeichert , sondern bei Bedarf dynamisch berechnet Dies ist nicht im Datensatz enthalten. Dies ist kein gespeicherter Datensatz. Es wurde keine Spalte erstellt. Sie wird im Handumdrehen berechnet , wenn Sie mit Ihrem Bericht interagieren. Wenn Sie die Grafiken aktualisieren und sie nicht im Datenmodell gespeichert sind, werden sie dynamisch berechnet, wann immer sie Speicherplatz beanspruchen. Meas verbrauchen keinen Speicherplatz in Ihrem Datenmodell, wodurch sie speichereffizienter sind, insbesondere bei großen Sie beanspruchen den Speicherplatz nicht , da sie im laufenden Betrieb erstellt werden Für Kennzahlen im Datensatzkontext wird kein Speicherplatz benötigt . Berechnungsmaße funktionieren im Filterkontext. Kennzahlen funktionieren nur im Filterkontext. Sie reagieren auf Benutzerauswahlen, schneiden und filtern die angewendeten Personen und melden, dass sich der Berechnungskontext je nach Benutzerinteraktion ändert je nach Benutzerinteraktion Kennzahlen für Benutzerszenarien eignen sich für Berechnungen, bei denen sich der Kontext aufgrund der Benutzerinteraktion ändert Kennzahlen für Benutzerszenarien eignen sich für Berechnungen, bei denen Berechnungen zusammengefasst, aggregiert oder auf verschiedenen Aggregationsebenen durchgeführt auf verschiedenen Aggregationsebenen Sie können beispielsweise ein Hauptfach verwenden, um den Gesamtumsatz, den Durchschnittsumsatz oder den Umsatz seit Jahresbeginn auf der Grundlage von vom Benutzer ausgewählten Filtern zu berechnen Durchschnittsumsatz oder den Umsatz seit Jahresbeginn auf der Grundlage von vom Benutzer ausgewählten Filtern zu auf der Grundlage von vom Benutzer ausgewählten Major könnte den Gesamtumsatz berechnen, indem er die Betragsspalte in der Verkaufstabelle summiert Betragsspalte in der Verkaufstabelle Der Gesamtumsatz entspricht einigen. Hier verwenden wir die Aggregatorfunktion, und einige verwenden die Betragsspalte aus dem Verkaufsdatensatz Berechnete Spalten werden beim Laden der Daten vorab berechnet und funktionieren auf Zeilenebene Dabei werden Kennzahlen im laufenden Betrieb, bei Benutzerinteraktionen und bei der Arbeit mit den aggregierten Daten berechnet Benutzerinteraktionen und bei der Arbeit mit den aggregierten Daten Die Wahl zwischen beiden hängt von Ihren spezifischen Analyseanforderungen und Leistungsaspekten In der Regel sollten Sie riesige berechnete Spalten für statische Werte verwenden. In der Regel sollten Sie in Ihren Leistungsberichten riesige berechnete Spalten für statische Berechnungen auf Zeilenebene und Kennzahlen für dynamische aggregierte Berechnungen statische Berechnungen auf Zeilenebene und Kennzahlen für dynamische aggregierte Berechnungen verwenden Dies ist der grundlegende Unterschied zwischen berechneten Spalten. Und berechnete Spalten werden in der Tabelle erstellt. Wie bei einer Spalte werden sie für jede Zeile berechnet und verbrauchen den Speicherplatz, richtig Maßnahmen werden jedoch spontan erstellt. Sie sind dynamisch. Sie funktionieren mit den Filtern, die Sie gerade ausgewählt haben. Es funktioniert auf Filterebene. Ich hoffe, Sie haben verstanden, was der Unterschied zwischen berechneter Spalte und Leistungssteigerung ist Ich sehe es in der nächsten Vorlesung. 38. Geschäftsdaten verstehen: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir die berechnete Spalte und das Hauptfach praktisch anwenden. Wir werden also sehen, wie wir unterscheiden können , und wir werden sehen, in welchen Szenarien wir eine berechnete Spalte oder Kennzahl in Power BI erstellen können . Wir haben verstanden, was die grundlegenden Unterschiede zwischen diesen beiden sind . Jetzt ist es an der Zeit , diese beiden praktisch zu erlernen. Die Unterschiede in ihrer Verwendung und wo und warum wir berechnete Spalten und Kennzahlen erstellen können . Lass uns anfangen. Wir werden ein kleines Projekt durchführen, bei dem wir Dashboard-Generierung für ein Unternehmen namens Right Style durchführen werden . Es ist ein Bekleidungsunternehmen. Sie verkaufen Produktkategorien wie Levi-Jeans, Denim, Freizeitkleidung und halbformelle All diese Arten von Hemdjeans und alles, was sie sowohl für Männer als auch für Frauen verkaufen Sie handeln in Indien und verkaufen in verschiedenen Städten wie Mumbai. Jetzt zurück, das sind die Standorte. Wir haben ihren Datensatz. Wir werden versuchen, ein Dashboard zu erstellen und ihre Sünden zu visualisieren. Okay. Das ist die Hauptaufgabe für diesen Abschnitt. Okay? Daten und Sprache verwenden. Okay, lass uns sehen. Schau dir die Daten an. Das sind die Daten, die wir von der Firma Styles for Namesake erhalten haben Styles for Namesake Ich habe den Firmennamen Stylish angegeben, nicht die Daten, die für diese Übung erstellt wurden Okay, hier haben wir verschiedene Spalten wie Belegnummer, dann Standort, woher der Kunde kam, Kundenstandort, Kundenname, dann NID, dann Verkaufsdatum, an welchem Tag der Verkauf stattgefunden hat, dann Status, ob es sich um eine Bestellung, eine Rücksendung oder eine Wartezeit handelt All das wird in dieser Spalte stehen. Geben Sie dann die Bestellung ein, unabhängig davon, ob sie es am, auf Sop, offline oder online bestellt haben . Bestellung über die Website. Okay. Wie Einzelhandels-Websites wie Mean Pp , alle diese Dinge sind ihre eigenen Websites, online oder offline? Offline haben sie auf Sop Namen angegeben. Online ist online, bestellen. Okay. Dann Tokennummer, dann Produktname, welches Produkt der Kunde bestellt hat. Dann die Produktkategorie, welcher Kategorie das Produkt gehört. Wie hier gibt es ein paar Kategorien wie lässig halbformal, formell, okay, formell Diese anderen Kategorien, was ist die Produktkategorie? Produktname und dann Kosten pro Einheit. Und Verkauf pro Einheit. Wie hoch sind die Kosten für ein bestimmtes Produkt? Und was ist dann der Verkaufspreis? Wie viel Menge hat der Kunde für diese bestimmte Bestellung bestellt? Menge. Und dann der Kostenbetrag, dann der Verkaufsbetrag, okay? Kosten pro Einheit. Verkauf pro Einheitsnummer. Die Stückkosten pro Einheit Menge geben Ihnen den Kostenbetrag. Und wenn Sie pro Einheit in Mengen verkaufen, geben wir Ihnen den Verkaufsbetrag. Verkaufsbetrag, okay? Für wie viel Geld Sie verkauft haben, dann ist der Gewinn der Verkaufsbetrag minus, abzüglich des Kostenbetrags, okay? 1.100 -900 entspricht 200 , okay? So wird diese Spalte berechnet. Das sind die Daten auf diesen Daten, wir werden arbeiten und dann setzen wir das Set. Zum einen haben wir den Kundennamen und ein paar andere Details auf. Okay. Dann haben wir den Product Master, in dem der Name des Produkts, die Produktkategorie und der Selbstkostenpreis angegeben wurden. Dann haben wir zwei festgelegt, in denen die Quittungsnummern gespeichert sind. Okay, gehen wir zur Stromversorgung und fangen an, die Hände anzulegen. Aber bevor wir zu den praktischen Übungen übergehen, wollen wir uns ansehen, welche berechneten Spalten wir erstellen können. Sehen Sie hier, wir können eine berechnete Spalte erstellen. Nehmen wir an, wir können dies mit Produktname und Produktkategorie kombinieren und eine Spalte namens Produkt erstellen , in der der Produktname und der zufällige Wert zusammen stehen. Das könnte eine berechnete Spalte sein. Auf ähnliche Weise können wir einen Major erzielen , der in etwa einen prozentualen Gewinn oder so etwas Ähnliches sein wird . Okay, wir werden sehen. Gehen wir zum Power BI. Und als Erstes müssen wir die Daten abrufen. Wir klicken auf Get Data und dann auf die Cel-Arbeitsmappe Oder Sie können direkt auf die Cel-Arbeitsmappe klicken. Okay? Klicken Sie auf Cel workbook abrufen und wir importieren hier die Excel-Datei im richtigen Stil . Klicken Sie auf Öffnen Diese Daten werden geladen. Hier wählen wir die Daten aus. Klicken Sie darauf, dass die Daten in Our geladen werden . Das Modell wird gerade erstellt. Alle Zeilen wurden geladen. Hier können Sie die Daten sehen, alle Spalten sind hier. Jetzt haben wir die Spalten von hier. Sie können sehen, dass dies die Berichtsansicht ist. Dies ist die Modellansicht. Tabellenansicht hier, Sie können sehen, dass dieselbe Tabelle hier importiert wurde. Die Modellansicht, das ist die Tabellenansicht, Dies ist die Berichtsansicht, Dies ist die Modellansicht. In der nächsten Lektion werden wir eine berechnete Spalte erstellen, siehe in der nächsten Lektion. 39. Berechnete Spalte erstellen: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Vorlesung haben wir die Daten importiert und gesehen, welche Details in unserer Datendatei enthalten sind . Das ist das Firmendetail im richtigen Stil. Hier wollen wir die Daten analysieren. Wir werden auch versuchen zu verstehen, wie man benutzerdefinierte Spalten und Hauptfächer erstellt. Lassen Sie uns eine benutzerdefinierte Spalte erstellen. Lassen Sie mich den Beleg, die Nummer, den Standort, den Kundennamen, die Sohn-ID, die Bestellart, die Token-Nummer, den Produktnamen, die Produktkategorie, die Kosten pro Einheit, den Verkauf pro Einheit, die Menge der verkauften Produkte, die Anzahl der Mengen, die Kosten, den Verkaufsbetrag und dann den Gewinn überarbeiten Nummer, den Standort, den Kundennamen, Sohn-ID, die Bestellart, Token-Nummer, den Produktnamen, Produktkategorie, die Kosten pro Einheit, den Verkauf pro Einheit, Menge der verkauften Produkte, die Anzahl der Mengen, die Kosten, den Verkaufsbetrag und dann den Gewinn überarbeiten All diese Spalten hier, okay, jetzt möchte ich dafür eine benutzerdefinierte Spalte erstellen Was ich tun kann, ich kann hier zu den Tabellentools kommen. Wenn Sie auf die Startseite gehen und sich die Optionstabellen-Tools hier ansehen, finden Sie die Optionen Neue Messung, Schnellmessung, Neue Spalte und Neue Tabelle. Das sind also die hier angegebenen Optionen. Wir müssen hier unsere Daten auswählen , um eine benutzerdefinierte Spalte zu erstellen Wir müssen auf die neue Spalte klicken. Okay, um ein Hauptfach zu erstellen. Wir werden später sehen, wie wir ein neues Hauptfach erstellen können. Vorerst werde ich eine neue Kolumne erstellen. Bevor wir jedoch mit der Erstellung einer neuen Spalte fortfahren , müssen wir unsere Anforderung verstehen. Brauchen wir wirklich eine neue Spalte? Weil es dort schon so viele Spalten gibt, oder? Warum brauchen wir hier eine neue Spalte? Sehen Sie hier, wenn Sie sich das hier ansehen, gibt es zwei Spalten, Produktname und Produktkategorie. Was ich tun möchte, ich möchte eine Spalte erstellen in der der Produktname und die Produktkategorie zusammen angezeigt werden. Ich möchte eine einzelne Spalte erstellen, die die Kombination aus Produktname und Produktkategorie darstellt. Wenn wir uns diese Spalte ansehen, wird sie uns sagen, dass dieses Produkt zu Sem gehört. Kolumne wird sofort erfahren, dass T zu Semiformal gehört Okay, das ist also die Anforderung und deshalb werde ich hier eine neue Spalte erstellen, um sie zu erstellen Klickt auf Spalte und seht hier, jetzt müssen wir das Ac schreiben. Okay. Hier, das Erste ist Column, wie du es hier nennst, wir würden es gerne ausdrücken. Das ist der Spaltenname, der neue Spaltenname, den wir hier angeben wollen. Ich gebe den Spaltennamen, Produktnamen und die Kategorie an. Okay. Das wird sehr bedeutsam sein. Es wird auch den Produktnamen und die Kategorie enthalten. Wir können es auch unterstreichen, wenn Sie möchten. Welche Namenskonvention Sie auch verwenden möchten, Sie können sie verwenden. Okay? Aber es sollte aussagekräftig sein, wenn wir das sehen, werden wir nicht auf Produktname und Kategorie eingehen. Diese Kolumne wird darstellen , was ich hier tun möchte. Ich möchte eine neue Spalte erstellen, Produktname unterstreichen Kategorie, die eine Kombination aus Produktname und Produktkategorie sein wird aus Produktname und Produktkategorie Dafür verwende ich den Produktnamen. Ich nehme den Produktnamen aus unseren Daten, Produktname. Und dann, was ich tun möchte, ich möchte die Produktkategorie verketten dazwischen möchte ich die Das platzieren Okay, ich setze Das ein und ich verwende wieder Ambercent. Und dann wähle ich die zweite Spalte aus, die ich hier verketten möchte Das ist die Produktkategorie. Ich gebe die Produktkategorie an. Was ich jetzt mache, ich erstelle eine neue Kategorie, das heißt Produktname, Unterstrich, die den Produktnamen haben wird Dann wird es bei der Produktkategorie wie formal sein. Jetzt sind wir damit fertig. Wir können hier klicken, das ist die Option Abbrechen und das ist die Commit-Option. Das ist der Ausdruck , den wir geschrieben haben. Sie können eine Formel oder einen Ausdruck sagen , was auch immer Sie sagen möchten. So schreiben wir eine Abfrage. Jetzt verknüpfen wir den Produktnamen mit der Produktkategorie, und wir Okay. Klicken Sie jetzt auf. Sobald du darauf klickst, komm her. Die neue Spalte, Produktname, Unterstrichkategorie, wurde hier hinzugefügt. Das heißt, sie wird für jede Zeile hinzugefügt. Richtig? Deshalb, als wir etwas über Theorie über die benutzerdefinierte Spalte erfuhren. Für jede Zeile wird eine benutzerdefinierte Spalte erstellt. Es wird die Ebene erstellt, für jede Zeile wird eine neue Spalte erstellt. Für jede Zeile werden die Werte festgelegt. Das Gleiche gilt für. Auf diese Weise können wir überprüfen, ob es sich bei Ihnen um ein anderes Produkt handelt, ob es sich um Genes, Denim Casual, Genesis Casual handelt. So können wir eine benutzerdefinierte Spalte erstellen. Ich hoffe, Sie haben verstanden , wie man eine benutzerdefinierte Spalte erstellt. Jetzt werden wir sehen, wie wir mit einem benutzerdefinierten Hauptfach vorgehen können. In der nächsten Vorlesung werden wir versuchen, innerhalb der neuen Vorlesung ein neues Hauptfach einzurichten. 40. Unterschiede messen und verstehen: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Lektion haben wir eine berechnete Spalte erstellt. Hier haben wir eine berechnete Spalte erstellt und ihr einen Namen, einen Produktnamen und eine Unterstrichkategorie gegeben Produktnamen und eine Unterstrichkategorie gegeben Es war also eine Kombination aus Produktname und Kategorie. Wir haben den Produktnamen verwendet und die Produktkategorie damit Und wir haben eine neue Spalte mit dem Namen Produktname Underscore Category erstellt , die aus der Kombination von Produktname und Kategorie bestehen wird das als einen einzigen Eintrag betrachten, können wir verstehen, dass sie zu derselben formellen Produktkategorie gehören derselben formellen Produktkategorie Okay, jetzt werden wir versuchen , ein Hauptfach zu erstellen. Bevor wir weitermachen, wollen wir unser Verständnis des berechneten Spaltenmajors etwas Bevor wir fortfahren, wollen wir das Maß der Potenz genauer verstehen Eine Kennzahl ist definiert als eine Berechnung auf Spaltenwerten in einer Tabelle oder in mehreren Tabellen basiert . Sie kann arithmetische Berechnungen durchführen. Oder Aggregatfunktionen wie Summieren, Zählen und Mittelwertbildung berechnen die Minimal Wenn Sie mathematische Berechnungen durchführen möchten, verwenden wir die Diese Kennzahlen werden mithilfe der Ausdruckssprache für die Datenanalyse definiert , die der Excel-Formelsprache ähnelt, sodass sie für Cel-Benutzer leicht zu verstehen sind. In unserem Cel-Set verwenden wir immer die Summe und den Durchschnitt. Das Gleiche, was wir hier verwenden werden. Außerdem können Kennzahlen für die Verwendung in Berichten erstellt und dem Wertefeld in der Visualisierung hinzugefügt werden. Wenn wir wie hier eine berechnete Spalte erstellen, wird eine Spalte und sie wird unserem Modell hinzugefügt. Wann immer wir unsere Daten laden, werden sie geladen und verbrauchen Speicherplatz. Und es wird den Prozess verlangsamen , weil es jedes Mal, wenn wir unsere Daten laden, Speicher, Text und den Prozess, um ihn zu erstellen, verbraucht , Speicher, Text und den Prozess, um ihn zu . Okay, aber das ist bei Major nicht der Fall , Major wird erstellt. In unserem Datensatz oder Modell wird keine Spalte erstellt , aber sie wird wie ein Feld aussehen. Wir können das für Berechnungen in Berichten verwenden. Wir können Mejor bei der Erstellung von Berichten in das Wertfeld eingeben bei der Erstellung von Berichten in das Wertfeld Wann immer du die Wiederholungen benutzt und fertig bist und dem Ergebnis gleichwertig Das ist der Vorteil der Verwendung von Hauptspalten während der Berechnung Sie werden verstehen, dass Majors auch verwendet werden können, um berechnete Spalten zu erstellen Dabei handelt es sich um Spalten, die auf Formelausdrücken basieren Im Gegensatz zu Hauptspalten werden berechnete Spalten beim Laden von Daten berechnet Berechnete Spalten werden beim Laden berechneter Daten berechnet und im Datenmodell gespeichert Wie gesagt, diese berechnete Spalte ist jetzt Teil des Datenmodells. Es wird Speicher verbrauchen. Das bedeutet, dass sie in jedem Visualisierungsbericht verwendet werden können , ohne die Formel jedes Mal neu berechnet werden muss Was passiert bei einer berechneten Spalte ? Sie wird berechnet, sobald sie im Modell gespeichert ist. Wir müssen es nicht immer wieder neu erstellen oder berechnen, oder? Aber im Fall von Major wird es immer wieder berechnet. Immer wenn wir diese aber berechnete Spalte verwenden , nimmt sie Speicherplatz in Anspruch, sie verbraucht Speicherplatz. Es wird den Prozess verlangsamen, aber Major wird das nicht tun. Es wird berechnet, wann immer es nötig ist, oder? Es wird keinen Speicher verbrauchen. Berechnete Spalten können jedoch die Größe des Datenmodells erhöhen , da hier eine neue Spalte hinzugefügt wird, oder? Erhöhen Sie die Größe des Datenmodells und verringern Sie die Leistung, wenn Sie es nicht sorgfältig verwenden. Wenn Sie mehrere berechnete Spalten hinzufügen , beispielsweise in Ihrem Datenmodell, wird dadurch unnötig Speicherplatz beansprucht Dadurch wird der Prozess verlangsamt und letztendlich die Leistung Ihres Berichts, Ihrer Aufgabe oder des Systems, das Sie verwenden Wir müssen die berechnete Spalte sehr sorgfältig verwenden , wann und was auch immer nur benötigt wird. Das müssen wir tun. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen den Hauptspalten und den berechneten Spalten zu verstehen Hauptspalten und den berechneten Spalten und die für Ihre Bedürfnisse passende Spalte auszuwählen Es ist sehr wichtig, den Unterschied zu verstehen. Okay, jetzt haben wir den Unterschied zwischen der Hauptspalte und der berechneten Spalte verstanden . Lassen Sie uns ein, lassen Sie uns ein Hauptfach erstellen. Wir wählen unsere Daten aus. Wir gehen hier zu den Tabellentools, Menüdatei. Okay. Dann haben wir die Home Help und hier Table Tools. In Table Tools haben wir die neue Hauptoption. Wir haben die neue Spalte, auch hier mit der neuen Spalte. Wir haben das geschaffen. Jetzt werden wir den neuen Major verwenden. Verwenden Sie das neue Hauptfach , um ein Hauptfach zu erstellen. Lass uns darauf klicken. Siehe hier, Neue Maßnahme. Hier, was ich berechnen möchte. Ich möchte den Gesamtumsatz berechnen, okay? Ich gebe den Hauptnamen Maß und verwende hier die Summenfunktion. Hier beziffere ich den Verkaufsbetrag. Ich verwende die Summenfunktion , um die Summe des Verkaufsbetrags zu ermitteln. Sie wird alles zusammenfassen und uns die regulären Verkäufe geben Lassen Sie uns verpflichten. Diese Summenfunktion bezieht sich auf jede einzelne Zeile. Es summiert den gesamten Verkaufsbetrag und gibt uns den Gesamtumsatz. Lass uns das ausführen, siehe hier. Nun, der Gesamtumsatz eines großen Leckerbissens ist wie ein Taschenrechnersymbol. Aber in der Kategorie mit dem Namen Underscore , also der berechneten Spalte, gibt es ein Funktionssymbol, oder? Das ist der Unterschied. Sehen Sie hier die Produktkategorie, das ist die berechnete Spalte. Hier wurde eine Spalte erstellt. Für den Gesamtumsatz gibt es jedoch keine Spalte in unserem Datenmodell. Sehen Sie hier, hier gibt es nichts, was als Major bezeichnet wird. Gesamtumsatz. Der Gesamtumsatz wurde nicht generiert. Es wird kein Speicher beansprucht. Es wird nicht zu unserem Datenmodell hinzugefügt , wenn Sie zum Modell wechseln Auch hier werden Sie nichts sehen nichts Beim Erstellen von Berichten in der Modellansicht, der Berichtsansicht, werden wir den Hauptwert verwenden, wir haben diesen Wert für die Gesamtzahl der Zellen erstellt, aber es wird keine zusätzliche Spalte hinzugefügt. Okay, das ist der Unterschied zwischen der berechneten Spalte und der Hauptspalte. In der nächsten Lektion werden wir diese beiden in der Berichtsansicht betrachten. Versuchen Sie, eine Visualisierung und einen Bericht zu erstellen und versuchen Sie, den Unterschied zwischen berechneter Spalte und Hauptspalte genauer zu verstehen den Unterschied zwischen berechneter Spalte . Näheres dazu in der nächsten Vorlesung. 41. Berechnetes Feld und Maß in Berichten verwenden: Willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir anhand der berechneten Spalte und Kennzahl einige Berichte erstellen. Lassen Sie mich kurz zurückgehen und Ihnen sagen, dass wir hier eine berechnete Spalte erstellt haben , d. h. Produktname, Unterstrichkategorie Wir haben hier ein Hauptfach geschaffen , das Total Sales heißt. Okay, um Ihnen zu zeigen, wie man etwas erstellt, müssen wir zu den Tabellentools gehen. Und hier finden Sie die Option Neues Hauptfach, wo Sie klicken und ein neues Hauptfach erstellen können. Und es gibt noch eine weitere Schnellmessoption, bei der Sie eine Liste gängiger Berechnungen auswählen und das Ergebnis dem ausgewählten Tabellensatz hinzufügen können, wenn Sie es schnell hinzufügen möchten. Wenn Sie hier klicken, können Sie sehen, dass Sie die Berechnung, den Durchschnitt pro Kategorie, die Varianz pro Kategorie, das maximale Minimum pro Kategorie, den gewichteten Durchschnitt pro Kategorie und den gefilterten Wert finden Varianz pro Kategorie, das maximale Minimum pro Kategorie, den gewichteten Durchschnitt pro Kategorie und den gefilterten Wert All diese Dinge sind das Jahr gegenüber dem Vorjahr, Jahr bis heute, das gesamte Quartal bis heute, gesamte Veränderung von Jahr zu Jahr, Änderung von Quartal zu Quartal, Änderung von Monat Jahr, Änderung von Quartal zu Quartal, Änderung Monat, rollierende Änderung Und dann haben wir die Gesamtsumme der laufenden Kategorie, Gesamtsumme für den angewendeten Kategoriefilter und Gesamtsumme für den mit dem Filter angewendeten Kategoriefilter. Und das wird ohne Filter sein. Dann haben wir die mathematischen Operationen, Addition, Subjekte und Multiplikation, Division, Prozentsatz, Differenz, Korrelationskoeffizient Das ist die sehr schnelle Sache. Wenn Sie möchten, können Sie sie einfach auswählen und es wird für Sie erledigt. Okay, das ist die schnelle Hauptsache. Dann haben wir diese neue Spalte , die wir bereits haben, ihren Writer-Ausdruck , der eine neue Spalte in der ausgewählten Tabelle erstellt. Und berechnete Werte für jede Zeile, die einen wesentlichen Unterschied zwischen der berechneten Spalte und Hauptspalte ausmachen, werden nur für Berichte verwendet. Sie werden nicht zu Ihrer Tabelle oder Ihrem Modell hinzugefügt, sondern in der berechneten Spalte als neue Spalte in Ihrem berechneten Datenmodell erstellt. Es berechnet die Werte für jede Tabelle, jede Zeile, tut mir leid. Sehen Sie sich einen Produktnamen unter dieser berechneten Spalte an, der für jede Zeile berechnet wurde. Was wir jetzt tun, gehen wir zur Berichtsansicht über. Wir klicken auf das leere Feld und können einen beliebigen Diagrammtyp auswählen. Okay, hier können Sie sehen, dass es Optionen für Visualisierungen und Sulzierung Wir haben zwei Optionen: Daten zu Ihren Bildern hinzufügen und es gibt eine Wir werden uns das alles ansehen, okay. In den Build-Visuals haben wir verschiedene Diagrammoptionen wie Liniendiagramm, Säulendiagramm, gruppiertes Balkendiagramm, gruppiertes Säulendiagramm, 100/Balkendiagramm Dann haben wir das 100% -Säulendiagramm . Dann haben wir das Liniendiagramm, das Flächendiagramm und dann das Stapelflächendiagramm. All diese Optionen sind da. Wir haben das Kreisdiagramm, wir haben das Ringdiagramm, wir haben die Baumkarte, wir haben die Karte, dann haben wir die Feldkarte, wir haben die Azure-Karte, wir haben das Messgerät, wir haben die Karte hier Sie können das Skript und das Python-Visual verwenden , auch Python-Code. Sie können auch alle Optionen schreiben, die wir haben. Wir beginnen mit der einfachen Sache, weil wir sehen wollen, wie die Spalte, okay, und auch die Hauptspalte berechnet werden. Was ich nehme, ich nehme das gruppierte Balkendiagramm hier. Wenn Sie hier klicken, wird es hierher kommen. Aber sieh mal, hier ist nichts visuell , es ist ein leeres Diagramm. Das ist erledigt. Wir müssen hier zu den Daten gehen. Wir müssen hier X-, Y-Achse, Legende, klein, mehrfach auswählen . Es gibt verschiedene Optionen, oder? Wir müssen die Spalte, die wir hier verwenden möchten, per Drag-and-Drop verschieben, y, x. Ich verwende den Produktnamen und unterstreiche die Kategorie Für jede Kategorie, für die ich die Menge wissen möchte, gebe ich Xs, die Menge, Sehen Sie hier, jetzt haben wir die Produktkategorie und wie viel Gesamtmenge verkauft wurde. Jetzt können Sie hier sehen, dass Semi formal viele Mengenzuwächse hat. Levi Casual wo hat so viel. Okay. Nun, all diese Dinge , der Name des Diagramms und alles , was wir ändern können , das können wir später in das Format Visual bringen und das können wir tun. Okay, jetzt konzentrieren wir uns mehr auf die Erstellung der Berichte Jetzt haben wir diese berechnete Spalte verwendet diese berechnete Spalte Wenn Sie das Diagramm ändern möchten, können Sie einfach hier klicken. Hier, jetzt ist es ein gruppiertes Säulendiagramm. Wenn Sie das Diagramm, das Sie auswählen möchten, so platzieren möchten, können Sie es auswählen und es wird entsprechend erstellt Sie können das Liniendiagramm auswählen, Sie können das Flächendiagramm auswählen, Sie können all diese Dinge auswählen. Sie können das Kreisdiagramm auswählen. Und hier wird für jede Kategorie, Produktnamen und jede Unterstrichkategorie prozentuale Schwankungsmenge Sie können auch ein Donut-Diagramm erstellen. Und das wird für Sie auf einfache Weise erledigt, wie wir unter normalen Bedingungen dasselbe tun, aber wir können unsere eigene Spalte mit der berechneten Spalte erstellen unsere eigene Spalte mit der berechneten Spalte Was ich jetzt tun möchte, ich möchte hier einen anderen Bericht auswählen, ein anderes Diagramm. Und ich möchte hier Major verwenden. Um Major zu verwenden, muss ich hier das Hauptfach auswählen und es auf das X setzen. Dann möchte ich die Produktkategorie nehmen , okay, die berechnete Spalte hier. Ich verwende die berechnete Spalte und das Hauptfach zusammen, siehe hier. Jetzt erhalten wir für jede berechnete Spalte, den Produktnamen unter der Scott-Kategorie, den Produktnamen unter der Scott-Kategorie, den Gesamtumsatz. Wenn ich das so umrechne, dass wir hierher kommen für jede Spalte mit dem Produktnamen und jeder Kategorie erhalten wir für jede Spalte mit dem Produktnamen und jeder Kategorie die Gesamtmenge Und hier bekommen wir, mit Hilfe von Major, den Gesamtumsatz, okay? Wenn wir also in das Kreisdiagramm umrechnen, sehen Sie hier, hier erhalten wir die Gesamtmenge und hier erhalten wir den Gesamtumsatz, siehe hier. Okay. So können wir beide in den Berichten verwenden. Wir werden versuchen, in den kommenden Vorlesungen mehr praktische Erfahrungen zu sammeln. Schauen Sie in der nächsten Vorlesung nach. 42. Bedeutung von Measure: Hallo und willkommen zurück. Wir haben verstanden, wie man eine berechnete Spalte und eine Hauptspalte erstellt . Wenn Sie hier zur Tabellenansicht gehen, haben wir hier eine berechnete Spalte erstellt. Und dann haben wir die Gesamtzellen als Gesamtzellen als Hauptzellen erstellt . Richtig, jetzt haben wir den Unterschied zwischen der berechneten Spalte verstanden . Es wird in der Datenbank erstellt. Okay. Es wird Speicher verbrauchen, oder? Es wird den Prozess verlangsamen. Wenn Sie so viele berechnete Spalten haben, wird es als Spalte in Ihre Datenbank aufgenommen, aber die Hauptspalte wird Ihrer Datenbank nicht als Spalte hinzugefügt , sondern es wird nur der Verkaufsbetrag sein. Es ist im Grunde die Summe des Verkaufsbetrags. Dies ist die Formel, die wir verwenden, aber das ist der Unterschied zwischen der berechneten Spalte und der Hauptspalte. Ich zeige dir noch etwas. Ich kopiere einfach diese Kopie, diesen Zeitplan, kopiere und füge dieses Bild ein. Ich habe das jetzt tabellarisch dargestellt , anstatt den Gesamtumsatz, den wir hier für dieses Bild verwenden, werde ich hier den Wert Total, The Major verwenden Ich entferne den Gesamtumsatz und füge den Betrag hinzu, der bereits in unserer Tabelle steht Verkaufsbetrag ist eine Spalte inoitablemot ist eine Spalte initablee ist eine Es gibt keinen Unterschied zwischen diesen beiden. Wir bekommen das Gleiche, oder? Das ist der Gesamtumsatz und das ist die Summe der Verkäufe. Aber alles, alle Daten sind gleich, es gibt keinen Unterschied, oder? Warum haben wir dann diese Gesamtumsatzkennzahl erstellt? Das ist die Frage, die Ihnen vielleicht auch im Interview gestellt wird, oder? Die Summe, der Gesamtumsatz , gibt uns das gleiche Ergebnis, mit dem wir diesen Umsatz erzielt haben , oder? Warum eine neue Kennzahl erstellen? Das ist eine sehr gute Frage, oder? Um das zu beantworten. Mal sehen, ob ich das auf Balkendiagramme umstelle. Sehen Sie hier, alles ist gleich. Der Gesamtbetrag beläuft sich auf etwa 1 Million. Das ist auch dasselbe. Alles kommt gleich. Warum müssen Sie eine Maßnahme erstellen? Dies ist eine sehr wichtige und wichtige Frage auch in Vorstellungsgesprächen. Um dies zu beantworten, müssen wir verstehen, warum wir Maßnahmen benötigen. Es gibt noch einen weiteren Nutzen von Maßnahmen. Hier verwenden wir direkt den Verweis auf unser Modell, unsere Datenbank hier. Verkaufsbetrag, richtig? In Zukunft bist du dieser Bericht. Angenommen, Sie haben mehrere Seiten und mehrere Dashboards, die Sie erstellt haben. Nehmen wir an, Sie haben zehn Druckberichte erstellt. In diesen Berichten beziehen Sie sich direkt auf den Umsatz, auf diese Spalte, okay? Nehmen wir an, dass in Zukunft dieser Spaltenname geändert wird, wenn jemand Gesamtumsatz Namen der Spalte mit dem Gesamtumsatz ändert, oder? Aber in Ihren Berichten verwenden Sie diesen Verkaufsbetrag. Es bezieht sich immer auf den Namen der Betragsspalte. Und es wird keinen Fehler finden, richtig, weil der Spaltenname geändert wurde. Also, was müssen Sie in diesem Fall tun? Sie müssen zu jedem einzelnen Bericht gehen und diesen entfernen und die neue Spalte hinzufügen. Okay? Dann wird dein Bericht richtig angezeigt, oder? Aber wenn Sie hier sind, verwenden wir den Gesamtumsatz. Welches Hauptfach? Wenn Sie ein Hauptfach erreichen. Jetzt werden Sie sagen, dass das auch beim Gesamtumsatz gilt. In Major beziehen wir uns ebenfalls nur auf den Verkaufsbetrag und der Verkaufsbetrag wurde geändert. Das wird einen Fehler anzeigen, oder? Absolut. In diesem Bericht werden auch Fehler angezeigt, wenn Sie einen größeren Gesamtumsatz erzielen In diesem Bericht wird auch der Fehler angezeigt. Der Bericht im Dashboard zeigt nur einen Fehler an. Falls Sie jedoch direkt auf den Spaltennamen verweisen, müssen Sie zu jedem Bericht gehen und ihn manuell ändern Wenn Sie jedoch den Gesamtumsatz hier als Hauptfach verwenden, müssen Sie nur die Formel ändern, in der Sie den Hauptteil erstellt haben Wir müssen den Umsatzbetrag in den Verkaufsbetrag der neuen Spalte ändern der neuen Spalte Sie müssen den Namen hier ändern. Und das war's in allen Berichten, es wird sich automatisch ändern, weil wir die Formel von hier verwenden , die Steuerformel. Wir werden den Spaltennamen ändern und das nur an einer Stelle, die Sie ändern müssen, und alle anderen Berichte werden automatisch aktualisiert. Das ist der einzige Unterschied zwischen den berechneten Gründen, die wir in unseren Power BI-Berichten erstellen, das ist der Hauptunterschied, okay? Das Hauptfach wird Ihnen einen Vorteil verschaffen. Wenn sich etwas ändert, müssen Sie nur in die Formel wechseln und alle anderen Berichte werden automatisch aktualisiert. Wenn Sie direkt auf die Spalte mit den Verkaufszahlen verweisen, müssen Sie alles manuell ändern. Das ist der sehr gute Nutzen einer Maßnahme. Auch wenn sich der Spaltenname ändert, müssen Sie nur die Maßformel im Ausdruck ändern, ändern. Und das war's. Das ist der Hauptvorteil der Verwendung des X. Wenn Sie jemand in einem Interview fragt , warum wir das Hauptfach erstellen müssen und Sie anhand der Tabelle und derselben Spalte in eine solche Situation bringen , verwenden Sie auch das Hauptfach, es gibt keinen Unterschied, warum Sie Major dann verwenden Sie auch das Hauptfach, es gibt keinen Unterschied, warum Sie Major erstellen Dann können Sie diese Referenz angeben, Sie können dieses Ding sagen und Sie können antworten Ich hoffe, Sie haben verstanden, welchen Nutzen Major hat und wie es in unseren Berichten verwendet wird und wie nützlich es sein kann, wenn unseren Berichten verwendet wird und wie nützlich es sein kann, sich direkt auf den Spaltennamen beziehen. Ich hoffe, Sie haben es in der nächsten Vorlesung verstanden. 43. Gewinnberechnungen mit DAX: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Vorlesung haben wir den Unterschied zwischen der berechneten Spalte und der Kennzahl gesehen . Wir haben die berechnete Spalte erstellt, das ist ein Produktname. Lassen Sie mich Ihnen diese berechnete Spalte zeigen wir erstellt haben, und wir haben auch eine Summe erstellt, ist wichtig, richtig. Wir haben gesehen, wie wir sie für den Bericht verwenden können. Wir haben auch verstanden, dass der Unterschied zwischen der Spalte mit dem berechneten Produkt und der berechneten Spalte in der oberen rechten Spalte in der Tabelle entsteht und dass das Gedächtnis heraufbeschwört und für jede Zeile erstellt wird Major hingegen dient lediglich der Berechnung , die wir im Bericht verwenden Dann wird er verwendet, dieser Bericht, in dem wir sowohl die Hauptspalte als auch die berechnete Spalte haben , und wir haben den Unterschied gesehen. Okay, lassen Sie mich Sie jetzt durch den Excel-Sitz führen. Das ist Gesangssitz hier. Ich zeige Ihnen, wie wir eine berechnete Spalte und ein Hauptfach haben können . Als Erstes haben wir den Selbstkostenpreis. Lassen Sie mich hier den Verkaufspreis angeben. Okay, Selbstkostenpreis und Verkaufspreis. Angenommen, ich gebe 12085850. Das sollten 850 sein. Dann haben wir 900. Nehmen wir an, 900, dann 850. Die 1.200 ergeben 12.001.150.900.700 Jetzt haben wir eine weitere Spalte, Jetzt haben wir eine weitere Spalte, nämlich Eigenpreis und Selbstkostenpreis. Wenn ich hier einen Gewinn berechnen möchte, kann ich hier einen Gewinn erzielen . Ich verwende hier den Eigenpreis abzüglich des Einstandspreises und Agata-Gewinns für jede Zeile. Diese Formel haben wir verwendet, Eigenpreis minus Barpreis Dies wird als berechnete Spalte bezeichnet. Das ist wie eine berechnete Spalte, weil sie für jede einzelne Zeile und jede weitere Spalte erstellt wird . Gewinn müssen wir erzielen, oder? Das bedeutet, eine neue Spalte zu erstellen und für jede einzelne Zeile zu berechnen. Das haben wir hier gemacht, genau hier. Für jede Spalte wird sie erstellt Ähnliches können wir auch in Excel tun. Nun, was wird das sein? Angenommen, ich möchte einen Gesamtgewinn erzielen. Angenommen, ich möchte den Gesamtgewinn berechnen. Angenommen, ich möchte den Gesamtgewinn berechnen. Für den Gesamtgewinn kann ich eine Formel namens Summe verwenden, oder? Ich kann all diese auswählen und das ergibt uns den Gesamtgewinn. Nun sehen Sie hier, der Gesamtgewinn ist hier keine Spalte. Es ist nur die Summe aller, richtig. Das ist wie bei Major, wenn Sie den Gewinn für jede einzelne berechnete Verkaufsspalte ermitteln möchten . Und wenn Sie den Gesamtgewinn für Ihr Unternehmen erzielen möchten , können Sie sich für den Major entscheiden. Major ist wie eine Formel. Das ist die Steuerformel, oder? Ich hoffe, damit ist ziemlich klar, was eine berechnete Spalte ist und was, äh, wichtig ist. Nehmen wir an, Sie möchten den Durchschnittspreis berechnen , den durchschnittlichen Selbstkostenpreis. Also hier können wir den Durchschnitt verwenden, tut mir leid. Sehen Sie hier. Mit dieser Formel können wir nun die Durchschnittsfunktion verwenden und den Durchschnitt der Kosten Preis 775 ist der Durchschnittspreis Wenn wir solche Kriterien haben, können wir uns für das Hauptfach entscheiden Ebenso können Sie den Durchschnittspreis berechnen, auch hier können wir diesen Durchschnittspreis ändern. Wir können diese Formel hier kopieren. Und hier werden wir die verwenden. Wir werden 211 verwenden. Okay? Irgendein Fehler. Okay, dieses Paket. Sehen Sie hier, der durchschnittliche Selbstkostenpreis liegt bei 775, durchschnittliche Eigenpreis bei 950 Im Moment können wir damit auch den durchschnittlichen Gewinn und den durchschnittlichen Gewinn berechnen Wir können hier dieselbe Formel verwenden. Wir können die Spalte ändern, indem wir einfach die Gewinnspalte auswählen. Der durchschnittliche Gewinn beträgt 175 Seiten. Wenn Sie solche Kriterien haben, solche Anforderungen, können Sie sich für das Hauptfach entscheiden. Stimmt das? Ähnliches können wir auch bei der Stromversorgung tun. Lassen Sie mich hier eine neue Seite erstellen. Zuallererst haben wir einen Gesamtumsatz erzielt. Jetzt möchte ich in unserer Tabelle eine weitere berechnete Spalte erstellen. Das wird der Gewinn sein. Okay, lassen Sie mich dafür hier auf unsere Daten klicken und eine neue Spalte auswählen. Hier gebe ich den berechneten Gewinn an, unsere berechnete Spalte, okay? Hier ist der Gewinn die Summe, Gewinn ist, siehe Betrag minus Kosten. Betrag, richtig? Das wird der Gewinn sein. Lassen Sie mich zur Tabellenansicht gehen und hier nachsehen. Jetzt haben wir eine Spalte mit Gewinnberechnungen , in der wir jeweils den Gewinn angeben. Dies ähnelt dieser, dieser Spalte, die wir in Excel erstellt haben, der ähnlichen Sache, die wir hier für unseren Datensatz erstellt haben. Und das gibt uns den Gewinn für jeden verkauften Artikel. Jetzt können wir eine Maßnahme erstellen. Lassen Sie mich auch diese Daten auswählen, und hier müssen wir die neue Kennzahl erstellen. Hier gebe ich den Gewinn an, einen Gesamtgewinn. Der Gewinn wird die Summe sein, Gesamtverkaufsbetrag, oder? Verkaufsbetrag abzüglich der Summe des Kostenbetrags, richtig? Also Gesamtverkaufsbetrag. Der Gesamtbetrag der Kosten wird uns den Gewinn bringen. Gesamtgewinn, okay? Wenn es dieses Jahr zu knapp wurde, haben wir jetzt den Gesamtgewinn hier. Aber wenn Sie sich die Tabelle ansehen, haben wir hier nur die Gewinnspalte. Aber der Gesamtgewinn, den wir erzielt haben. Das ist hier nicht visuell. Jetzt können wir hier ein Diagramm erstellen. In diesem Teil möchte ich den Gewinn im Hinblick auf die Unterstützung und den Gesamtgewinn analysieren . Sehen Sie hier. Jetzt erhalten wir den Gesamtgewinn pro Kategorie. Freizeitkleidung bringt so viel Gewinn für halbformelle Accessoires. Nun, dieser Gesamtgewinn ist eine berechnete Spalte, richtig? Lass mich diese Regel kopieren. Jetzt ändere ich das hier auf Gesamtgewinn zwei Gewinn pro Spalte. Jetzt erhalten wir ähnliche Daten. Auf diese Weise können wir die Hauptspalte und die berechnete Spalte verwenden. In der nächsten Vorlesung werden wir mehr praktische Übungen sehen. 44. Verkäufe im Vorjahr mit diesem Jahr mithilfe von DAX vergleichen: Hallo, willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir die Verkäufe für dieses Jahr und das Vorjahr visualisieren . Wir werden tatsächlich analysieren. Nehmen wir an, wir haben die Verkäufe, wir haben auch die Verkäufe für mehrere Jahre, oder? Ich möchte für dieses Geschäft analysieren, wie hoch das Wachstum ist oder wie sich das Verkaufsmuster für jeden Monat dieses Jahres und des Vorjahres entwickelt? Dies war nur mit dem Major möglich. Das können wir mit der berechneten Spalte nicht machen. Lass mich damit anfangen. Okay, wir haben diese Produktnamenkategorie erstellt, Spalte „Hauptwert“ und den Gesamtumsatz und den Gesamtgewinn als Hauptkategorie berechnet . Jetzt möchte ich ein Hauptfach erstellen. Lassen Sie mich diese Daten hier auswählen. Ich möchte ein neues Hauptfach gründen. Ich gebe diesem Hauptfach den Namen wie zuvor. Ich möchte die Verkäufe des Vorjahres mit denen dieses Jahres vergleichen , okay? Umsatz des Vorjahres, okay, im Vergleich zu diesem Jahr, okay? Ich gebe einen großen Namen, nur damit du es verstehst. Du kannst das, äh, in kürzerer Form ausdrücken. Umsatz im Vergleich zu den Verkäufen dieses Jahres, okay? Verkäufe in diesem Jahr, okay? Du kannst jeden Namen geben, den du willst, okay? Ich möchte vergleichen, ich gebe dafür, ich verwende die Berechnungsfunktion, die hier zusammen mit der Steuer verfügbar ist. Für das, was ich tun möchte, möchte ich die Summe der gesamten Verkaufssumme erhalten. Ich werde den Verkaufsbetrag hier verwenden. Ich erhalte die Summe der Gesamtverkäufe. Okay? Ich werde dieses Paket hier und hier schließen. Danach verwende ich eine weitere Funktion namens Same period last year. Also werde ich eine andere Funktion innerhalb dieser Berechnungsfunktion verwenden . Derselbe Zeitraum im letzten Jahr. Und was das bewirken wird, das wird uns den Verkaufsbetrag geben , Gesamtumsatz für das gleiche Datum des Vorjahres, okay? Das ist also die interne Funktionalität dieser Funktion hier, Verkaufsdatum. Ich verwende das Verkaufsdatum. Ich verwende das Verkaufsdatum. Okay, ich werde das schließen. Jetzt habe ich eine Kennzahl erstellt, die uns den Gesamtverkaufsbetrag für ein bestimmtes Datum und den gleichen Zeitraum des Vorjahres berechnet. Okay? Nehmen wir an, der 24. von heute, der 28. Oktober dieses Jahres 2020. 3.28. Oktober 2022. Es wird vergleichen und geben. Okay. Jetzt haben wir den Major fertig. Gehen wir zur Berichtsansicht. Sehen Sie hier, in dieser Tabelle wird nichts erstellt, da es sich um eine Haupttabelle handelt. Jetzt werden wir das visualisieren. Okay, ich benutze den Tisch hier. Also fange ich mit dem Tisch an und gehe dann zur anderen Vigulation über. Ich werde den Verkaufstermin angeben. Ich will nicht den Tag, ich will den Monat. Und ich möchte den Monat für diesen Monat vergleichen, letztes Jahr, diesen Monat, dieses Jahr, diesen Monat und letztes Jahr, diesen Monat, okay? Und dafür werde ich diesen verwenden. Vorjahr, Umsatz, okay? Und ich werde hier auch den Verkaufsbetrag für dieses Jahr verwenden. Lass mich das sagen, siehe hier. Jetzt erhalten wir die Tabelle , die uns den Wert für 2019 und auch für 2020 gibt. Sehen Sie hier. Für 2020, Januar, ist dies der Verkaufsbetrag für 2019, dies war der Verkaufsbetrag für Januar, dies ist für Februar und dies ist für Februar letzten Jahres und dies gilt für Daten für 2019 2018. Wir sind nicht verfügbar, es ist in unserem Ding nicht verfügbar. Deshalb haben wir nicht nur 2.029,22 Daten für 2020. Aus diesem Grund erhalten wir für diese Zeile keine Vorjahresdaten Aber für 2020 erhalten wir die Daten von 2029. Okay. Lassen Sie mich das als gruppierte Spalte erstellen und ich gehe einfach zur nächsten Hierarchieebene und sehe hier, jetzt bekommen wir einen ziemlich guten Vergleich zwischen diesem und dem letzten Jahr Sehen Sie hier. Das hellere Blau ist die Summe der Verkäufe für dieses Jahr und Dunkelblau für das letzte Jahr. Sehen Sie hier. Mit dem kann jetzt jedes Unternehmen erfahren, wie der Umsatz läuft. Der Umsatz im Januar 2019 war so hoch und jetzt ist er gestiegen. Es nimmt zu. Und siehe hier jetzt im Juni, es ist fast Juli, August, fast danach bleibt es nur noch beim Alten. Aber hier ist es Inca. Damit analysieren wir so ziemlich die Daten. Das ist der Nutzen von Major, wir können die Verkäufe für diesen Monat und diesen Monat des Vorjahres vergleichen . Das ist ziemlich cool, wenn Sie für Ihr Unternehmen die Daten Ihrer Kunden analysieren möchten, um ihnen Einblicke zu geben, wie sich der Verkauf im Vergleich zum Vorjahr entwickelt. Dies ist ein großer Nutzen von Major. Dabei haben wir ein einfaches Hauptfach geschaffen, nämlich die Verkäufe im Vorjahr . In diesem Jahr haben wir ihm einen Namen gegeben. Wir haben die Berechnungsfunktion verwendet. Hier haben wir die Summe des Verkaufsbetrags verwendet , der uns den Gesamtumsatz und den gleichen Zeitraum des Vorjahres ergibt. Eine Funktion, mit der wir die Daten für das Vorjahr abrufen werden. Hier werden wir das Verkaufsdatum weitergeben. Auf diese Weise können wir das Hauptfach verwenden, um diese Visualisierung zu erstellen und die Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Ich hoffe, Sie haben in der nächsten Vorlesung verstanden, wie die berechnete Spalte und das Hauptfach in Ihren Power BI-Berichten verwenden Sie die berechnete Spalte und das Hauptfach in Ihren Power BI-Berichten verwenden. 45. Kontexte in POWER BI: Hallo und willkommen zurück. In den vorherigen Vorlesungen haben wir verstanden, wie man berechnete Spalten und Kennzahlen erstellt. Und wir haben auch einige Visualisierungen erstellt. Wir haben die Anwendungsmöglichkeiten von Messen und berechneten Spalten auch anhand von Visualisierungen gesehen berechneten Spalten auch anhand von Visualisierungen Wir haben festgestellt, dass, wenn wir eine berechnete Spalte wie Gewinnspalte oder Produktname, Unterstrichskategorie erstellen eine berechnete Spalte wie , diese Spalte auf der Ebene angewendet wird, auf der wir die Hauptspalte erstellen, nicht auf die Rollenbezeichnung angewendet oder sie wird nicht in der Tabelle erstellt Warum ist es so, dass wir das Hauptfach verwenden , ist die Erstellung von Berichten Davon abgesehen sehen wir das nicht in der Tabellenansicht, oder? Um das zu verstehen, müssen wir ein weiteres Konzept verstehen , das als Text in Power, BI, bezeichnet wird. Lassen Sie mich Ihnen dieses wunderschöne Konzept vorstellen, das als Kontext in der Macht bezeichnet wird. Es ist sehr wichtig, das zu verstehen, denn wenn Sie das verstehen, werden Sie in der Lage sein, die Steuerdatenanalyse, Ausdrücke, Formeln, die berechnete Spalte, Hauptdaten, alles richtig zu verwenden Ausdrücke, Formeln, die berechnete Spalte, . Du wirst wissen , wo du all diese Dinge einsetzen willst , okay? Weil Verfügbarkeit nicht wichtig ist. Wenn Sie viele Rezepturen haben und nicht wissen, wo, wie und wann Sie sich bewerben sollen, dann nützt das nichts. Aus diesem Grund müssen wir das Konzept dahinter verstehen. Lassen Sie uns den Machtkontext verstehen. In Power BI gibt es zwei Haupttypen von Kontext. Der erste ist der Kontext und der andere ist der Filterkontext. Das Verständnis dieses Kontextes ist entscheidend für die Erstellung effektiver und effizienter Energieberichte. die Erstellung eines effektiven und effizienten Energieberichts ist es sehr, sehr wichtig, den Kontext und den Filterkontext zu verstehen Kontext und den Filterkontext Erstellung eines effektiven und effizienten Energieberichts ist es sehr, sehr wichtig, den . Lassen Sie uns den Kontext nacheinander verstehen. Wie der Name schon sagt, ist es die Zeile, in der sie auf der Ebene angewendet wird. Zeilenkontext bezieht sich auf den Kontext, in dem die Berechnung auf individueller Ebene durchgeführt wird. Und wir haben auch gesehen, dass dies zu dieser berechneten Spalte Gewinn geführt hat. Es wurde auf das Level angewendet, oder? Also lass uns wieder hierher gehen. Es wird angewendet, wenn Power Berechnungen für jede einzelne Zeile in einer Tabelle auswertet Berechnungen für jede einzelne Zeile in einer Tabelle Wenn Sie berechnete Spalten oder Hauptfächer mit Potenz pro Zeile erstellen , ist es wichtig, den Kontext zu berücksichtigen beispielsweise der Fall, wenn Sie Berechnungen für jede Zeile durchführen möchten Berechnungen für jede Zeile durchführen Wenn Sie Berechnungen für jede Zeile unabhängig durchführen möchten , müssen Sie verstehen, wie der Kontext funktioniert rechte Zeilenkontext bezieht sich auf den Kontext, in dem Berechnungen auf der Ebene der einzelnen Zeilen ausgeführt werden . Es ist sehr wichtig zu verstehen, wann berechnete Spalten verwendet werden und wann zu viel Mejor, dann können wir die Dinge nutzen Okay, Beispiel für einen Zeilenkontext. Angenommen, Sie haben eine Tabelle, die Verkaufsdaten mit Spalten wie Produktmenge und Preis enthält . Wenn Sie nun direkt in jeder Zeile eine berechnete Spalte für den Gesamtumsatz erstellen möchten eine berechnete Spalte für den Gesamtumsatz , müssen Sie hier den Zeilenkontext berücksichtigen. Sie müssen ganz genau wissen, ob Sie in jeder Zeile eine berechnete Spalte für den Gesamtumsatz erstellen möchten eine berechnete Spalte für den Gesamtumsatz , d. h. Menge im Preis . Für jede Zeile. Wenn Sie etwas erstellen möchten, müssen Sie den Kontext berücksichtigen. Die Formel könnte so aussehen. Der Gesamtumsatz entspricht der Verkaufsmenge im Verhältnis zum Umsatz. Das Verhältnis von Preis und Menge ergibt die Summe. In diesem Fall ist der Kontext entscheidend für die Berechnung, da er auf jeder einzelnen Zeilenebene funktioniert, oder? Denn hier ist der Gesamtumsatz, den Sie für jede einzelne Zeile für diesen Kontext erzielen möchten , sehr wichtig. Und deshalb nehmen wir die Formel hier, Menge für jede Zeile in Verkaufspreis für eine bestimmte Zeile, Menge für jede Zeile in Verkaufspreis für eine bestimmte Zeile, die Menge, wie viel das Produkt verkauft wurde, und wie viel, was ist der Einzelpreis? Die Menge im Preis ergibt den Gesamtumsatz. In diesem Fall ist der Kontext entscheidend, damit die Berechnung auf individueller Ebene abläuft. Verstehen Sie jetzt den Filterkontext. Der zweite ist der Filterfilterkontext , der sich andererseits auf die Filter bezieht, die auf die Daten oder die Visualisierung in Power angewendet werden , BI-Filterkontext Er wird auf die Daten oder die Visualisierungen in Power angewendet Wenn wir Visualisierungen erstellen, verwenden wir meistens den Filterkontext Er bestimmt, wie die Daten gefiltert werden, und wirkt sich auf die Ergebnisse von Berechnungen aus. Es bestimmt, dass der Filterkontext bestimmt wie die Daten gefiltert werden, was sich auf das Ergebnis von Berechnungen auswirkt. Aggregationen oder Visualisierungen wirken sich auf all diese drei Dinge aus Berechnungen, das wird sich auf die Aggregationen auswirken und es wird sich auch auf die Visualisierung auswirken , den Filterkontext zu verstehen Für die Erstellung dynamischer und interaktiver Leistungsberichte ist es sehr wichtig Erstellung dynamischer und interaktiver Leistungsberichte Wenn Sie dynamische und interaktive Leistungsberichte erstellen möchten , müssen Sie den Filterkontext verstehen. Da die Berichte durch Füllen sehr dynamisch sind, sieht das Dashboard dadurch dynamisch aus. Denn wenn Sie Filter anwenden, erhalten Sie mehr Einblicke. Einblicke erhalten, mehr Einblicke und wunderschöne Einblicke. Und die nützlichen Erkenntnisse aus den Daten, die Sie benötigen , um den Filterkontext sehr gut zu verstehen. Beispiel für einen Filterkontext: Nehmen wir an, Sie haben einen Verkaufsbericht mit verschiedenen Visualisierungen, wie z. B. Balkendiagramm, das den Umsatz nach Regionen anzeigt Wenn Sie den Filter anwenden, um die Daten für eine bestimmte Region anzuzeigen , wird der Filterkontext angewendet Angenommen, Sie haben Verkaufsdaten für jeden Bundesstaat in Indien und möchten den Filter anwenden, und möchten den Filter anwenden um sich die Daten für einen bestimmten Bundesstaat anzusehen. Nehmen wir einmal an, der Filterkontext kommt ins Spiel, und Sie müssen den Filterkontext sehr gut verstehen Wenn Sie einen Filter anwenden, um Daten für eine bestimmte Region anzuzeigen, wird der Filterkontext angewendet In den Visualisierungen werden nur Daten für diese bestimmte Region angezeigt nur Daten für diese bestimmte Wenn Sie einen Datenfilter nur für Punjab anwenden die Region Panjabam auswählen, wird Ihnen das Ergebnis angezeigt das Für Assam wirken sich die Filterkontexte auf die angezeigten Daten (Personen) aus, d. h. auf alle Berechnungen, die auf der Grundlage dieses Filters durchgeführt werden Angenommen, Sie sehen sich die Verkaufsdaten für das gesamte Land an und wenn Sie den Filterkontext für Support Nata anwenden die Option Taska auswählen, werden Ihnen die für Nata spezifischen Visualisierungen angezeigt , der Verkaufsbetrag für Aka, und es werden Ihnen die Gewinne für Natica angezeigt Alle Visualisierungsberechnungen, die Segregation, alles wird auf die Region Natica alles Da wir den Filter Ajanatica angewendet haben, wirkt sich der Filterkontext auf die angezeigten Daten aus Alle Diagramme werden geändert und alle Berechnungen werden auf der Grundlage des Filters durchgeführt , der sich ebenfalls ändert Es ist wichtig, zwischen dem Zeilenkontext und dem Filterkontext zu unterscheiden , um sicherzustellen, dass genaue Berechnungen und Visualisierungen in Okay, um die Zusammensetzung, das Konzept des Zeilen- und Filterkontextes vollständig zu verstehen, ist es wichtig, die verschiedenen Machtszenarien zu üben und zu experimentieren Wenn Sie mehr an der Macht arbeiten, an den Daten. Wenn Sie viele praktische Übungen durchführen, werden Sie viele Visualisierungen erstellen Sie werden Filter anwenden. Sie erstellen berechnete Spalten und Kennzahlen. Wenn Sie viele Grafiken, Berichte, Diagramme und Dashboards erstellen , werden Sie alles besser kennenlernen und verstehen Ich hoffe, dieser Theorieteil hat Ihnen ein unterschiedliches Verständnis dessen vermittelt, was wir anhand dieser Visualisierungen in den vorangegangenen Vorlesungen verstanden haben dieser Visualisierungen in den vorangegangenen Vorlesungen Da wir nun auch den praktischen Teil gemacht haben und auch den Theorieteil verstanden haben, werden wir jetzt mit viel mehr Selbstvertrauen an die weiteren Übungen herangehen viel mehr Selbstvertrauen an die weiteren Übungen herangehen Das war's für diese Vorlesung. 46. Dashboard für Gesamtumsätze: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Vorlesung haben wir den Machtkontext verstanden, den Kontext verstanden und den Kontext gefiltert. Jetzt werden wir versuchen, dieses Konzept zu verwenden und einige Grafiken für unser Projekt zu erstellen Okay, hier werde ich jetzt ein Dashboard erstellen, das beinhaltet, welche Art von Grafiken wir in der Vergangenheit erstellt haben. In den letzten Lektionen werden wir versuchen, ein Dashboard zu erstellen, in dem wir den Gesamtumsatz für diesen richtigen Stil sehen können den Gesamtumsatz für diesen richtigen Stil sehen Okay, unser Ziel ist es, den Gesamtumsatz zu ermitteln und einige Filter anzuwenden, damit wir schnell analysieren können, wie dieses Geschäft funktioniert und wie sich dieses Geschäft im Vergleich zum Gesamtumsatz entwickelt Wir werden versuchen, nach Kategorien zu analysieren. Wir werden versuchen, den Gesamtumsatz nach Standorten zu ermitteln. Und wir werden auch versuchen, den Umsatz pro Jahr zu erzielen. Fangen wir damit an, wir müssen uns die Daten hier ansehen. Daten, wir haben die 2.019,20 20 Daten, die wir haben. Und wir haben die Produktkategorie, Kosten pro Einheit, Verkauf pro Einheit, Wir haben, wir haben hier einen Gesamtumsatz erzielt, oder? Die Gesamtformel, die wir verwendet haben, ist die Summe des Umsatzes. Der Gesamtverkaufsbetrag gibt uns den Gesamtumsatz, richtig? Ein Teil des Gesamtverkaufs gibt uns den Gesamtumsatz, oder? Diese Maßnahme haben wir geschaffen. Jetzt müssen wir die gesamten Verkaufsdaten abrufen und ein Dashboard erstellen. Darauf werden wir einen Filterkontext anwenden. Bevor ich dieses Dashboard hier erstelle und einige Berichte im Dashboard angezeigt werden , möchte ich zunächst dieses Dashboard hier erstelle und einige Berichte im Dashboard angezeigt werden , Dinge einfügen. Ich möchte den Gesamtumsatz für ganze Geschäftsjahre, das ganze Jahr über, ermitteln. Summe des gesamten Umsatzes bis heute, einschließlich aller Jahre, dafür das Geschäft zu Fuß. Wann immer Sie ein paar numerische Werte wollen, können wir die Karten hier verwenden. Hier gibt es verschiedene Optionen. Wir haben die Kartenoption, eine Karte erstellen, visuell auf die Karte klicken. Wenn du jetzt auf Karte klickst, siehst du hier ein leeres Feld. Ich möchte sehen, wie hoch der Gesamtumsatz bis heute ist. Klicken Sie dazu einfach von hier aus auf Karte und gehen Sie dann zu den Datenfeldern und wählen Sie den Gesamtumsatz aus. Wähle die Summe aus, Eli. Sobald Sie ausgewählt haben, erhalten Sie den Gesamtumsatz. Es werden 5 Millionen sein. Okay. Jetzt haben wir die Gesamtverkaufskarte parat, die uns auf die Idee bringt, was uns die Zahl der Gesamtverkäufe gibt , die sich auf 5 Millionen belaufen Mit der Kartenoption können Sie nun konkrete Informationen und numerische Informationen abrufen, mit denen Sie schnell die gesamte Unterstützung erhalten, mit der Sie den Gesamtgewinn erzielen möchten Sie können hier also eine weitere Karte erstellen hier also eine weitere Karte , indem Sie den Gesamtgewinn auswählen können Sehen Sie hier, der Gesamtumsatz beträgt 5 Millionen und von 5 Millionen haben wir einen Gesamtgewinn von 1 Million. Wir haben auch eine Kennzahl für den Gesamtgewinn erstellt, die sich aus dem Gesamtverkaufsbetrag abzüglich des Betrags ergibt , der mit dem Gewinn verbunden ist. Gesamtgewinn. Jetzt haben wir hier den Umsatz und den Gesamtgewinn. Wenn Sie diesen Gesamtgewinn so bearbeiten möchten , dass er gut aussieht, können wir zum Mat-Visual und dann zum General wechseln. Wir können zum Titel gehen. Okay? Okay, lass mich sehen. Du kannst herkommen und den Gesamtgewinn draufsetzen. Und Sie können die Überschrift als zwei auswählen. Und du kannst es fett machen. Und du kannst es in einer Mitte ausrichten, okay? Wenn du den Hintergrund einfügen willst, kannst du ihn hier einfügen, von hier aus. Gesamtgewinn, okay? Untertitel, wenn du willst, kannst du das von hier aus tun. Okay, wir können diese Gesamtgewinnkategorie entfernen. Wir können, okay, von hier aus können Sie diesen Gesamtgewinn, diese Kategorieebene entfernen . Und von hier aus können Sie den Titel eingeben. Okay, das ist die Sache mit dem Gesamtumsatz. Außerdem werden wir das Gleiche mit dem General machen. Wir schalten den Titel und geben hier den Gesamtumsatz an. Wir werden es fett machen und die Hintergrundfarbe wird eine ähnliche annehmen. Okay? Und dann richten wir es in der Mitte aus. Das ist es. Nun sieh mal, unser Bericht wird ein bisschen besser aussehen, oder? Okay. Jetzt haben wir also den Gesamtumsatz und den Gesamtgewinn, diesen beiden Karten erstellt wurden. Als Nächstes möchte ich den Gesamtumsatz nach Produktkategorien analysieren . Dafür wähle ich hier das gruppierte Balkendiagramm aus. Ich möchte den Gesamtumsatz nach Produktkategorien analysieren. Also wähle ich die Produktkategorie aus, wir haben die Produktkategorie hier, und dann wähle ich den Gesamtumsatz aus. Jetzt haben wir hier den Gesamtumsatz nach Produktkategorien. Sie können Ihre Optionen auch anpassen, indem Sie zum visuellen Format und dann zu Allgemein wechseln. Okay, das ist gut. Und wir können es mittig ausrichten und wir können der Hintergrundfarbe die gleiche geben. Wir können es machen, wenn Sie die Frontgröße vergrößern möchten , können Sie das tun. Okay, jetzt haben wir die Produktkategorie „Gute Verkaufsprodukte“, okay, jetzt haben wir die gesamte Verkaufsproduktkategorie. Ich mache es so. Okay. Sehen Sie sich jetzt unser Taskboard an. Wir haben auch die gesamte Verkaufsproduktkategorie. Hier, richtig? Freizeitkleidung, halbformell, formell. Und für alles haben wir den Gesamtumsatz. Machen Sie es so, damit es ein wenig ausgerichtet aussieht. Okay, als Nächstes möchte ich den Gesamtumsatz nach Standorten analysieren. Für den Standort möchte ich einige Filter anwenden. Und um das Filter-Ding in VI zu bekommen. Berichten zufolge haben wir das sehr wichtige Werkzeug, das Slicer ist Aber vor Slicer möchte ich hier eine Matrix hinzufügen. Mit der Matrix möchte ich den Gesamtumsatz mit dem Verkaufsdatum und dem Verkaufsdatum analysieren Gesamtumsatz mit dem Verkaufsdatum dem Verkaufsdatum Und ich möchte auch den Standort anwenden. Von hier aus entferne ich den Monatsbuchstaben, füge den Standort in die Zeile und verkaufe in die Spalte. Und jetzt haben wir die Matrix mit dem standortbezogenen Gesamtumsatz für jedes Jahr für Bangalore 2019, das ist Must Sales Das müssen Umsatz und Gesamtwert sein. Das ist eine weitere Sache, die wir vorbereitet haben Wenn Sie dies anpassen möchten, können Sie zum Format wechseln. Virtuell kann zu Allgemein wechseln, Sie können den Titel einschalten, und hier können Sie den Gesamtumsatz von und okay eingeben , und Sie können ihn fett formatieren Sie können den Hintergrund wie oben und die Mitte auswählen wie oben und die Mitte Das Ding liest jetzt alles. Okay. Als Nächstes wollte ich einen Hobel hinzufügen, falls du ihn so auswählen willst Okay, als Nächstes geh zum Slicer, wo ist er? Irgendwo hier. Du wirst herausfinden, das ist der Hobel. Okay, ich will den Slicer für den Standort. Standort hier. Sehen Sie hier. Jetzt haben wir eine Sache mit dem Standortfilter. Richtig? Ich füge hier noch einen Hobel hinzu. Ich will noch einen Hobel. Ich möchte für die Art der Bestellung. Ich wähle hier die Art der Bestellung aus. Jetzt haben wir die beiden Scheiben hier, eine weitere hier. Jetzt haben wir den Gesamtumsatz hinzugefügt und wir haben diese Schneidemaschinen hinzugefügt Stimmt das? Wenn ich hier Bangalore auswähle, sehe ich mir das Dashboard an Das gesamte Dashboard wird sich ändern. Und es werden nur die Daten angezeigt, die sich auf Bangalore beziehen. Der Gesamtumsatz für Bangalore beträgt 2 Millionen und der Gesamtgewinn für den Standort Bangalore beträgt 348 Tsd jede Produktkategorie Der Gesamtumsatz bezieht sich hier auf Freizeitkleidung, halbformelle Kleidung, formelle Hier können Sie auch dasselbe für die düsteren Verkäufe in Bangalore 2019 und die düsteren Verkäufe 2020 sehen Bangalore 2019 und die düsteren Verkäufe 2020 Und auf jeden Fall, wenn du jetzt Glück haben willst, wird es so kommen Dementsprechend wird es geändert, wenn Sie die Bestellart für die Bestellung bei Online-Bestellungen auswählen Wenn Sie dies anwenden, werden Sie feststellen, dass die meisten Verkäufe über Offline-Ladenverkäufe abgewickelt werden . Für den Online-Bereich ist es im Vergleich dazu ziemlich niedrig. Wir können feststellen, dass für dieses Unternehmen Offline-Verkauf viel mehr ist als der Online-Verkauf für diese Region. Wir können uns mehr darauf konzentrieren den Online-Verkauf zu fördern. Wir können das auswählen und Sie können entsprechend darauf reagieren . Wenn Sie dies fördern möchten, können Sie sich auf den Offline-Verkauf konzentrieren. Wenn Sie den Online-Umsatz steigern möchten, können Sie in Ihrem Team für digitales Marketing arbeiten und Sie können mit den Schneidemaschinen daran arbeiten, den Online-Verkauf Wir können das Geschäft ziemlich gut analysieren. Sie können weiter sehen und Mumbai, Sie werden die Details über Lucknow bekommen, Sie können Bangalore bekommen, Sie können die Details bekommen Ähnlich wie bei Online und Bangalore erhalten Sie die Informationen online und Mumbai online und günstig Ähnlich verhält es sich, wenn Sie lässig wählen, wo Sie nach Freizeitkleidung und Bangalore suchen können, Sie können die Details, Freizeitkleidung und Schloss abrufen Jetzt können Sie die Details abrufen. Ähnlich verhält es sich hier, wenn Sie darauf klicken, nur wie ein Filter. Und es gibt Ihnen die spezifischen Details für jede Produktkategorie. Für einen bestimmten Ort waren Bangalore lässig, waren niedrig, Lucknow halbformal Wenn Sie Bangalore, Mumbai, sehen wollen, wird es das tun. Auf diese Weise können wir Filter erstellen und wir können an unserem Dashboard arbeiten und die Erkenntnisse aus den Datendaten gewinnen werden wir mehr praktische Übungen machen und weitere Dashboards wie dieses für dieses Unternehmen erstellen nächsten Vorlesung werden wir mehr praktische Übungen machen und weitere Dashboards wie dieses für dieses Unternehmen erstellen. 47. Den Unterschied zwischen der Funktion SUM und SUMX verstehen: Hallo und willkommen zurück. Wir haben die Schneidemaschinen verstanden und gesehen, wie wir diese Filter mithilfe von Schneidemaschinen anwenden können Und selbst dadurch haben wir einen Gesamtumsatz Jetzt kannst du hier sehen, dass ich eine weitere Karte habe. Dies ist ein Gewinn, den wir zuvor geschaffen haben. Auch hier habe ich Total Profit RC erstellt. Was ist dieser Total Profit RC? Eigentlich ist das der Gesamtgewinn. Ich habe hier einen falschen Namen angegeben. Es sollte Profit Profit RC sein. Okay, lass mich das jetzt ändern. Es hat sich geändert, warum? Ich habe hier ein weiteres Hauptfach geschaffen, nämlich Total Profit RC. Dazu müssen wir diese Sache verstehen, den Kontext, den wir in der letzten, letzten Vorlesung verstanden haben . Hier gibt es zwei Kontextebene und die Filterebene. Wenn Sie sich den Gesamtgewinn ansehen, den wir erzielt haben, ist dies ein großer Gewinn, den wir erzielt haben. Wir haben mit einer Funktion erstellt. Was macht es, es nimmt das, was macht es? Es nimmt den Verkaufsbetrag. Es berechnet den Verkaufsbetrag, subtrahiert dann den Kostenbetrag und summiert ihn dann Aber wenn Sie sich die RC-Kennzahl für den Gesamtgewinn ansehen , die ich gerade erstellt habe ich hier verwende, gebe ich den Tabellennamen aus dem ich die Daten beziehen möchte Die Daten als Verkaufsbetrag minus Kostenbetrag. Wenn Sie sich den Unterschied ansehen, wenn Sie sich den Unterschied ansehen, ohne diese Daten direkt anzugeben. Ein gewisser Unterschied zwischen diesen beiden ist genau hier. Wenn ich eine X-Funktion verwende, gebe ich auch diese Tabellenreferenz an. Wie dieser und einige andere unterschiedlich sind, Abschnitt, was es tun wird. Es berechnet den Gewinn für jede Zeile. Er wird in der Tabelle bewertet. Es wird den Gewinn für jede Zeile berechnen und dann aggregieren. Während hier der Gesamtgewinn verwendet wird, wird lediglich der Gesamtumsatz berechnet. Dabei wird die Summe, die Gesamtsumme des Gesamtverkaufsbetrags für die gesamte Spalte und dann die Summe der Spaltenkosten berechnet Gesamtsumme des Gesamtverkaufsbetrags für . Und dann wird es subtrahieren und Ihnen den Gesamtgewinn geben. Es summiert diese Spalte und summiert diese Spalte. Es ergibt die Differenz zwischen dem Verkaufsbetrag abzüglich des Kostenbetrags. Der RC-Kontext, okay? Hier die X-Funktion. Was es tun wird, wird es durch den Tisch gehen. Es, es wird den Gewinn berechnen. Es wird dieses Ding berechnen. Verkaufsbetrag abzüglich des Kostenbetrags für jede einzelne Zeile. Wie hier können Sie hier den Kostenbetrag und den Verkaufsbetrag sehen , oder? Das wird es, für jede Zeilenebene, okay? Das wird, es wird all diese Dinge zusammenfassen, okay? Wenn du wegen dem herkommst, wird es durch den Tisch Es wird für jede Zeile berechnet und iteriert und dann summiert Okay, lass mich dir eine bessere Idee geben. Wir gehen zur Microsp-Community, und hier haben wir den Unterschied. Power A besteht aus zwei grundlegenden Berechnungsmaschinen, Aggregator-Engine und dem Iterator Die Engine-Summenfunktion gehört zur Aggregator-Engine. Eine Summenfunktion gehört zur Aggregator-Engine. Sie addiert alle Werte in einer einzigen Spalte, um das Ergebnis zurückzugeben Manche betrachten eine einzelne Spalte als Ganzes und geben ein Ergebnis zurück. Einige und andere aggregierte Funktionen sind in der Lage, aber nicht in der Lage, zeilenweise Berechnungen durchzuführen Was es tun wird, Summe aus Spalte. Es nimmt die Spalte und summiert alle Werte und gibt Ihnen das Ergebnis. Es wird nicht auf einer bestimmten Ebene funktionieren, oder? Wenn Sie sich hier den Gesamtgewinn ansehen, sehen Sie, was er ist. Eine Funktion bezieht sich auf den Verkaufsbetrag. Es nimmt die Summe aller Verkaufsbeträge, es nimmt auch die Summe von. Die gesamte Spalte mit dem Kostenbetrag. Für den Gesamtgewinn ziehen wir dann davon ab und erhalten den Es funktioniert nicht auf Zeilenebene, denn für ein Unternehmen bekommen wir für jeden Artikel den richtigen Gewinn, wir werden den richtigen Gewinn erzielen Dafür müssen wir die richtigen Schlüsse ziehen. Aber das wird in der Kolumne funktionieren. Wenn Sie den Wi-Gewinn erzielen möchten, funktionieren einige Funktionen nicht. Weil es auf der Säule funktioniert, ist es nicht in der Lage, Bewertungen durchzuführen, okay? Es benötigt die Spalte als Eingabe, oder? Die Summe sollte immer verwendet werden, es ist nur eine einfache Berechnung für eine einzelne Spalte und Zeile. Bildung ist dort nicht erforderlich, wo Lohnberechnung oder Bildung nicht erforderlich sind Wir können die Summenfunktion verwenden. Wenn Ihre Daten also so strukturiert sind, dass sie nur eine einzige Spalte mit Werten enthalten, können Sie die Summe verwenden, um die Werte zu addieren. Die Summenfunktion bezieht sich auf eine einzelne Spalte. Daher ist kein Iterator erforderlich wenn Sie einfach versuchen, die Summe der Daten einer Spalte zu berechnen , oder? Die Gesamtzahl der Einheiten entspricht den Einheiten in der Verkaufstabelle, der Summe der Einheiten. Es nimmt die Spalte und summiert alle Werte und gibt Ihnen das Ergebnis. Die Summenfunktion berücksichtigt eine einzelne Datenspalte, um alle Daten in dieser Spalte zu addieren Die Summenfunktion addiert jeden einzelnen Wert in Einheitenspalte der Verkaufstabelle , um die Gesamtzahl der Einheiten zurückzugeben. Jetzt kommt die S-Funktion. X-Funktion ist eine Iteratorfunktion , die einen anderen Ansatz verfolgt Im Gegensatz zu einigen Funktionen s ist x in der Lage, zeilenweise Berechnungen durchzuführen Und iterieren Sie durch jede Zeile einer bestimmten Tabelle, um die Berechnung abzuschließen Sie haben verstanden, dass s x eine Iteratorfunktion ist. Eine Iteratorfunktion, sum ist die Aggregatorfunktion. Das ist eine sehr, sehr wichtige Frage. Wenn Sie sich im Interview für eine Potenz entscheiden, werden sie einfach den Unterschied zwischen der Summe und s x erkennen . Warum wir die Funktion s x brauchen, obwohl wir die Summenfunktion haben, sollten Sie wissen dass die Summenfunktion eine Aggregatorfunktion ist Und sie funktioniert auf Spaltenebene, wo Sx eine Iteratorfunktion ist Es ist ein völlig anderer Ansatz als die Summenfunktion. Die Summenfunktion arbeitet mit der Zeilenbeschriftung, und die Funktion sx ist in der Lage zeilenweise Berechnungen durchzuführen. Und sie durchsucht jede angegebene Tabelle , um die Berechnung abzuschließen Eine Funktion fügt dann alle zeilenweisen Ergebnisse für jede Zeile In unserem Fall wird es den Gewinn erzielen. Dann wird es alle Ergebnisse durchgehen und Ihnen das, das Ergebnis geben. Hier können Sie die Syntax für die Funktion sehen. Funktion verwendet den Tabellennamen als Eingabe und dann den Ausdruck, okay? Wenn Sie nun hierher kommen und Gesamtgewinnkontext sehen, sehen Sie sich die Funktion hier an. Ich gebe den Tabellennamen als Daten und dann den Betrag abzüglich der Kosten an. Hier gebe ich den Ausdruck , dass die Sax-Funktion zur Datentabelle wechseln muss, dann kann sie diesen Ausdruck auswerten Das ist Betrag minus Kostenbetrag. Was es dann tun wird, es wird in jede Zeile gehen. Es wird den Verkaufsbetrag und den Kostenbetrag nehmen, es wird die Differenz berechnen. Es wird irgendwo aufbewahrt. Nachdem Sie den gesamten Verkaufsbetrag abzüglich der Kosten für jede Zeile erhalten haben, durchsucht es die gesamte Tabelle es die gesamte Tabelle summiert es und gibt Ihnen das Ergebnis, okay? Dann erhalten Sie zuerst das Ergebnis. Es wird diese Berechnung durchführen. Es wird diesen Ausdruck für jede Zeile auswerten, um das Ergebnis zu ermitteln, das für jede Zeile erzielt wird. Es wird Ihnen das Endergebnis geben, nachdem Sie es zusammengefasst haben. Okay? Sie können die Summenfunktion immer dann verwenden, wenn die Bro-Berechnung erforderlich ist. Wenn Sie spaltenweise haben, können Sie mit der Summe fortfahren. Wenn Sie die Roy-Berechnungen benötigen, können Sie die Summenfunktion verwenden. Wenn Ihre Daten also so strukturiert sind, wie Sie es benötigen, müssen Sie zwangsläufig Werte aus zwei Spalten, jeweils eine Zeile nach der anderen, multiplizieren . Um Ergebnisse zu erhalten, verwenden Sie einfach die Potenzfunktion. Das ist der Hauptunterschied zwischen der X-Funktion und einigen Funktionen. Dies ist auch sehr wichtig und sehr nützlich, um den Zeilenkontext zu verstehen. Hier erhalten wir den gleichen Profit, aber in einigen Fällen sind die beiden möglicherweise nicht identisch Ich hoffe, du hast das verstanden. Und der Unterschied zwischen der x-Funktion und einigen Funktionen funktioniert auf Zeilenebene. Zunächst wird die Dateneingabe als Tabellenname verwendet. Dann wertet der Ausdruck den Ausdruck für jede Zeile aus und gibt Ihnen dann das Ergebnis. Während die Summenfunktion funktioniert, wird sie die Summe, die gesamte Spalte, die gesamte Spalte für die andere und dann den Ausdruck auswerten, okay? Summenfunktion für Spaltenebene und einige X-Funktionen für den zeilenweisen Rechner, definiert. Sie können die S X-Funktion verwenden. Ich hoffe, Sie haben diesen Kontext und den Unterschied zwischen der Summenfunktion und einer Funktion verstanden diesen Kontext und den Unterschied . Summenfunktion, ich wiederhole es noch einmal. Einige Funktionen sind Aggregatorfunktionen, wohingegen andere Funktionen die Iteratorfunktion in Ich hoffe, ich habe es ausführlich erklärt und du hast jede Übung verstanden Und wenn Sie mehr üben, werden Sie die Funktionen sehr effizient anwenden können. Und wenn Sie an Projekten arbeiten und weiter üben, werden Sie in einem sehr guten Geisteszustand sein, um die Funktionen anzuwenden, wann immer sie benötigt werden. Und Sie werden verstehen, wo Sie welche Funktion anwenden müssen. Okay, wir sehen uns in der nächsten Vorlesung. 48. Mit internen Filtern arbeiten: Hallo und willkommen zurück. Wir haben den Kontext gerade verstanden. Ich werde dir hier noch etwas sagen. Als Erstes möchte ich diesen Gesamtgewinn ändern. Ich habe das Maß für den Gesamtgewinn verwendet, das die Summenfunktion verwendet. Ich habe die Funktion RC, sum hier für diese Karte erstellt . Ich ändere das auf die Gesamtfunktion RC. Okay? Ich lösche das. Okay? Jetzt haben wir den Gesamtgewinn für dieses Geschäft. Und wir haben auch viele Filter in Slicer erstellt , oder? Wir haben den Kontext verstanden, den wir mit einer Funktion erreichen können , oder? Jetzt sage ich dir noch etwas. Siehst du, wann immer wir hier irgendeinen Filter anwenden, ändert sich alles, richtig? Welchen Filter auch immer, wir wenden ihn auf alle Dinge an. Aber was ist, wenn ich etwas kreieren möchte, ich möchte hier etwas platzieren , das sich nicht ändert. Wenn ich einen Parameter ändere , der sich laut Filter nicht ändern sollte. Wie wir das machen können, können wir die Berechnungsfunktion verwenden. Lassen Sie mich hier ein Hauptfach schaffen, ein neues Hauptfach. Klicken Sie auf Neues Hauptfach und ich erstelle ein neues Hauptfach als Support. Viel Glück jetzt für Glück. Okay? Okay. Ich wechsle zu For Lucknow. Okay. Hier möchte ich diese Maßnahme erstellen , die für Glück gilt. Diese Maßnahme wird andere Filter nicht ändern. Dafür kann ich die Funktion berechnen. In der Berechnungsfunktion kann ich die Summe derselben Summe verwenden, Verkaufsbetrag minus Verkaufsbetrag. den Verkaufsbetrag zusammenrechnen, erhalten wir den Gesamtumsatz. Also ich gebe den Verkaufsbetrag an, die Summe der Verkäufe ergibt uns hier den Gesamtumsatz. Ich werde hier einen Filter anwenden. Ich werde hier Daten eingeben. Ich gebe den Standort an. Ich gebe hier so weiter, wie ich es verstanden Ich habe verstanden, was ich hier mache. Ich wende den Filter hier selbst an. In dieser Kennzahl wird diese Berechnungsfunktion den Verkaufsbetrag und den Gesamtumsatz berechnen. Es wird den Filter für Lucknow anwenden. Es wird nur der Gesamtumsatz für Lucknow berechnet. Es wird nicht der Gesamtumsatz für alle anderen berechnet. Hier bin ich ein Filter. Ich weise diese berechnete Funktion an, nur die Summe für Lucknow zu ermitteln, wo auch immer ich diese Methode verwende Das wird interner Filter genannt. Welchen Filter wir auch immer über den Slicer und all das anwenden , wird hier als externer Filter bezeichnet Bei der Erstellung eines Majors gebe ich dem internen Filter, gebe ich dem internen Filter dass Sie den Gesamtumsatz für niedrige Standorte berechnen sollen. Jetzt haben wir die wichtigsten Verkäufe niedrige Standorte berechnen sollen. Jetzt haben wir in Lucknow Okay? Um das zu benutzen, verwende ich hier eine Karte. Dieser Gesamtumsatz für Lucknow. Jetzt erhalte ich die Verkäufe für Lucknow, da 2 Millionen Filter für Mumbai anwenden Ich ändere den Standort. Ich nehme an, Mumbai. Alle anderen Dinge ändern sich, aber die Verkaufszahlen für Lucknow ändern sich nicht Zum Glück für Bangalore wird sich das nicht ändern. Richtig. Okay. Es ist schief gelaufen. Etwas ist hier schief gelaufen. Okay. Hier hatten wir dieses Ding, Produktkategorie. Produktkategorie, und dann hatten wir den Gesamtumsatz, richtig. Das ist okay. Etwas ist schief gelaufen. Das ist hier also kein Gesamtumsatz. Das ist hier also kein Gesamtumsatz. Ich habe jetzt Glücksbringer gemacht. Ich habe mich hier beworben. Verkäufe für Lucknow. Okay. Wenn ich mich für Bangalore entschieden habe, entscheide ich mich jetzt für Glück. Okay. Also jetzt sieh mal. Aber wenn ich diesen Standort bewerbe, Dinge nicht geändert. Richtig, richtig. Aber wenn ich diese Bestellung annehme, wird sie online und offline geändert . Weil ich bei der Erstellung des Hauptgeschäfts „Glück jetzt “ den internen Filter nur für Glück als Standort verwendet habe . Richtig. Wenn Sie eine Produktkategorie auswählen, ändert sich diese, da ich keine Anweisungen für die Produktkategorie gegeben habe . Ich habe Anweisungen gegeben, als ich den Standort in Mumbai ändere . Wenn ich mich ändere, wird es nicht geändert, oder? Aber wenn ich die Produktkategorie ändere, wird sie sich ändern. Wenn ich die Pro-Produktkategorie ändere, oder? Du willst nicht Major oder deine Karte oder was auch immer du machen willst Wenn Sie nicht möchten, dass es geändert wird, können Sie den internen Filter wie folgt anwenden Dieser interne Filter schränkt basierend auf dem Filter ein, den Sie anwenden möchten. Angenommen, Sie möchten nicht zur Produktkategorie gehören, können Sie sich auch für die Produktkategorie bewerben. Wenn Sie angeben möchten , dass dieser Umsatz nur offline berechnet werden soll, können Sie hier einen weiteren Filter setzen und angeben, dass der Bestelltypname gleich Ein ist, sodass Sie die Zellen erhalten, die offline passieren. Diese Filter werden als interne Filter bezeichnet. Die Filter, die wir hier erstellen, sind externe Filter. Ich hoffe, das ist dir ziemlich klar, oder? Wir werden die Berechnungsfunktion in einigen anderen Vorlesungen im Detail sehen . Wir werden ein paar praktische Übungen machen. Berechnungsfunktion ist jedoch für interne Filter sehr wichtig. In ähnlicher Weise können Sie auch ein paar weitere Karten für Lucknow, Mumbai, erstellen ein paar weitere Karten für Lucknow, Mumbai, Und du kannst sehen, dass es sich nicht ändern wird. Okay. Eine Sache noch. Nehmen wir an, wenn ich das da hinstelle , wo es ist, Verkauf für Lucknow Hier. Hier. Siehst du. Lassen Sie mich das jetzt neu arrangieren Nun, wenn Sie sich das hier ansehen, haben wir den Gesamtumsatz und den Umsatz für Lucknow Sehen Sie hier, was auch immer Sie wählen werden. Lass mich das entfernen. Nehmen wir an, Sie wählen das für Glück, jetzt für Glück. Nun der Gesamtumsatz als Glücksbringer. Jetzt kommt es genauso, oder? Diese beiden Spalten kommen gleichzeitig, richtig? Aber wenn Sie Mumbai wählen, sehen Sie hier, dass die Verkaufszahlen für Lucknow anders sind, oder? Wenn ich das hier für Bangalore für Lucknow entferne , Es wird für alle anderen Standorte wiederholt , auch für Bangalore, Mumbai, weil der Verkauf für Luck Now nicht vom Standort beeinflusst wird, sondern immer für Lucknow selbst berechnet wird Da es sich um dieses Hauptfach handelt , haben wir zufällig Daten als Standort angegeben Wenn Sie nun eine solche Spaltenmatrix verwenden, wird diese Spalte für jeden Standort mit demselben Wert wiederholt . Denn unabhängig davon, ob es sich um Bangalore handelt oder nicht, wird diese Spalte nur für Lucknow berechnet , weil wir hier hartcodiert als niedrig angegeben haben , was bei den internen Filtern der Fall ist Man muss vorsichtig sein, wenn man Tabelle wie diese verwenden will, man muss aufpassen, dass sie, derselben Menge wiederholt wird basierend auf diesem Filter, auch für jeden anderen Ort Das könnte zu Problemen führen, oder? Denn hier geben wir dem Verkauf Glück. Nein, aber es wiederholt sich unnötig für Mumbai, all diese Dinge Wenn du das entfernst, ist es richtig. Du musst vorsichtig damit sein. Okay, danke fürs Zuschauen. 49. Den Gesamtumsatz für jeden Standort über Produktkategorien hinweg vergleichen: Und willkommen zurück. Wir haben in der vorherigen Vorlesung verstanden, wie die internen Filter funktionieren. Jetzt werden wir weiter gehen und versuchen, dieses Geschäft viel besser zu analysieren , und zwar im richtigen Stil, für den wir diese Daten haben. Jetzt möchte dieses Unternehmen ein paar Dinge analysieren. Ich habe zwei Fragen wie diese aufgeschrieben. Der Geschäftsinhaber möchte den Gesamtumsatz mit den Umsätzen der wichtigsten Filialen nach Kategorien analysieren den Gesamtumsatz mit . Eigentlich möchte er Gesamtumsatz mit dem Umsatz der Hauptfiliale vergleichen. Sie möchten sehen, wie die Hauptniederlassung beim Umsatz abschneidet. Und die zweite Frage, die wir beantworten müssen, ist der prozentuale Umsatzbeitrag. Jeder, jeder Standort. Das ist Standort. Okay? Diese beiden Fragen müssen wir in einem Bericht beantworten. Gehen wir zur BI. Hier sehen wir, dass wir diese Produktkategorie erstellt haben, Gesamtumsatz nach Produktkategorien, oder? Also hier, was wir tun können, wir können Lack unterstützen, jetzt ist der Hauptzweig. Dafür müssen wir den Umsatz generieren. Wir müssen jetzt den Gesamtumsatz für das Produkt berechnen und für jede Produktkategorie vergleichen, wie viel es für Casual verkauft wo der Gesamtumsatz 3 Millionen beträgt. Wie hoch ist der Umsatz mit Gelegenheitsprodukten in der unteren Filiale? Er möchte, dass wir das tun. Vergleichen Sie den Gesamtumsatz mit der Hauptniederlassung. Support ist jetzt die Hauptniederlassung, okay. Dazu müssen wir nun eine Kennzahl erstellen, mit der wir den Gesamtumsatz für den Standort Lucknow , den wir in der vorherigen Vorlesung erzielt haben Dabei haben wir diese Kennzahl namens Umsatz für Lucknow erstellt , für wir die Berechnungsfunktion verwendet haben Wenden Sie mit etwas Glück den internen Filter am Standort an. Das wird uns nun immer den Gesamtumsatz für Glück geben. Nun, da wir dieses Filter-Major mit dem Filter zum Glück schon haben , was wir jetzt tun können, der Support weiß, dass der Hauptstandort ist , wenn Lucknow nicht der Hauptstandort ist, ein anderer ist der Hauptstandort, kopieren Sie einfach das Wir können hier hingehen und ein neues Hauptfach erstellen, oder? Das ist kein Problem. Du kannst hier hingehen und das kopieren und ein neues Hauptfach erstellen, oder? Geh einfach hierher. Klicken Sie auf New Major. Nehmen wir an, ich möchte es einfach für Mumbai machen, Sie müssen es nach Mumbai ändern. Ändere das in Mumbai. Jetzt haben wir die wichtigsten Verkäufe für Mumbai. Angenommen, Mumbai ist hier der Hauptstandort. In diesem Bericht, den wir bereits erstellt haben, müssen wir hier nur den Verkauf für Mumbai angeben. Sobald ich die Verkäufe für Bi hier angegeben habe, haben wir die Daten hier. Jetzt können wir hier den Gesamtumsatz und den Gesamtumsatz für Mobilgeräte sehen . Wenn Sie drüber schauen, können Sie auf beiläufige Weise sehen, der Gesamtumsatz viel mobiler Standort ist, das ist der Verkauf. Sie können den Vergleich sehen, oder? Wenn du auch das Lo eingeben willst, kannst du das O hier setzen. Du kannst es so sehen. Sie können ein Diagramm erstellen, ein Diagramm erstellen, in dem Sie die Verkäufe für jeden Standort im Vergleich zum Gesamtumsatz sehen können. Auf diese Weise können Sie analysieren. Das ist für Mumbai, das ist für Lucknow. Okay? Wir haben die erste Frage erfolgreich beantwortet. Als nächstes folgt die zweite Frage, bei der es sich um den prozentualen Umsatzbeitrag der einzelnen Standorte handelt. Was wir dafür tun müssen, sehen wir hier, wir haben diese Tabelle, was wir gemacht haben. Wir haben den Gesamtumsatz für jeden Standort, richtig, für Bangor, für Luck Now und für Mumbai Wir haben also diese Summe. Also, wie bekommen wir den Prozentsatz? Wir müssen die Summe für einen bestimmten Standort teilen. Insgesamt, richtig? Gesamtumsatz, richtig? Dafür müssen wir zuerst ein neues Hauptfach gründen. Um das neue Hauptfach an die erste Stelle zu setzen, klicken Sie hier mit der rechten Maustaste Erstellen Sie ein neues Hauptfach, das wir als Umsatz bezeichnen werden . So ermitteln wir mithilfe der Berechnungsfunktion den Umsatz an allen Standorten . Ich werde das einfach entfernen. Ich werde hier die Berechnungsfunktion verwenden. Ich werde das entfernen, ich werde alles hier einfügen. Jetzt haben wir diese berechnete Funktion, die den Verkaufsbetrag berechnet. Es summiert den gesamten Verkaufsbetrag für den gesamten Standort. Lass uns das begehen. Ich wähle diese Tabelle und füge alle Standorte darin ein. Jetzt können Sie hier den Gesamtumsatz sehen, wenn Sie Glück haben. Und hier erhalte ich den Gesamtumsatz für das gesamte Unternehmen für alle Standorte. Jetzt bekommen wir, jetzt kommt als Nächstes der Prozentsatz für jeden Standort. Dafür müssen wir wieder ein neues Hauptfach schaffen. Sie können entweder mit der rechten Maustaste hier klicken und ein neues Hauptfach erstellen. Oder Sie können hierher kommen und hier klicken. Neuer Major. Hier gebe ich den Ort des prozentualen Umsatzes an. Du kannst schreiben, was du willst, okay hier, Prozentualer Verkauf. Wie wir das erreichen, müssen wir den Gesamtumsatz aufteilen. Dafür verwende ich den Gesamtumsatz geteilt durch die Standorte aller Standorte. Wie lautete der Name? Verkauf an allen Standorten. Ja, dieser. Ja. Ich begehe das einfach. Okay, lassen Sie mich diese Tabelle auswählen und auch diese einfügen. Sehen Sie hier, jetzt bekommen wir auch den prozentualen Umsatz für jeden Standort. Dies wird jedoch nicht in Prozent angegeben. Also müssen wir hier zu diesem großen prozentualen Verkauf übergehen. Wir müssen diesen ausgewählten Prozentsatz von zwei Prozent ändern. Okay, lass mich das ändern. Okay. Jetzt können Sie hier sehen, was wir für den Standort Bangalode haben, das ist der Gesamtumsatz Dies ist der Gesamtumsatz einschließlich aller Standorte. Und das ist der Prozentsatz, den Sie hier sehen können. Mumbai trägt 34%, Laco 32% und Bangalodes 33% zum Gesamtumsatz bei Wir haben auch diese Frage beantwortet, Beitrag der einzelnen Standorte durch die Gründung eines Hier haben wir zwei Maßnahmen eingeführt. Die eine umfasst alle Standortverkäufe und den Prozentsatz pro Standort. Damit können wir schließen, okay, jetzt haben wir dieses Ding zur Verfügung. Wenn Sie es in ein anderes Diagramm ändern möchten , können Sie es tun. Okay? Wenn du die Spendertabelle aufstellen kannst, wäre diese Matrixebene viel besser, okay? Auf diese Weise können wir die beiden Fragen beantworten , die uns die Taschen gestellt haben. Vergleichen Sie den Gesamtumsatz jeder Filiale mit dem Gesamtumsatz aller Kategorien. Berechnen Sie den prozentualen Umsatzbeitrag der einzelnen Standorte. Mit den beiden haben wir auch diese beiden Geschäftsfragen beantwortet . Okay? Du kannst auch mehr mit solchen Fragen üben, die dir einfallen, und du kannst versuchen sie zu beantworten, indem du Berichte in diesem als Reisepass erstellst. Okay? Schau in der nächsten Vorlesung nach. 50. Funktion im Filterkontext berechnen: Hallo und willkommen zurück. In der vorherigen Vorlesung haben wir gesehen, wie wir die standortbezogenen Verkäufe vergleichen können. Hier haben wir die Gesamtverkäufe für Mumbai und die sozialen Verkäufe von Luck Now nach Genen verglichen , indem wir nach der Produktkategorie gefiltert haben. Hier seht ihr, wie hoch die Verkäufe für Casual waren. Dies ist der Gesamtumsatz für Casual in Mumbai und das ist ein Glücksfall. Das ist für Semipermal. Dies wird die Gesamtzahl der Zellen sein, einschließlich des gesamten Standorts. Und das ist für Mumbai. Und warum müssen wir jetzt diese Maßnahme erstellen, um diese Analyse zu erhalten? Denn wenn man sich die Leistungsfähigkeit anschaut, ist BI-Power eine spaltenförmige Datenbank, oder? Es sind spaltenweise gespeicherte Daten, oder? In diesem Fall können diese Maßnahmen nur einer Achse zugeordnet werden, oder? Aber wir wollen jeden Standort analysieren. Wir mussten ein standortspezifisches Maß erstellen , das wir hier in Zellen zum Glück erstellt haben , wo wir die Berechnungsfunktion verwendet haben, und das ist die Bedeutung der Berechnungsfunktion in diesem Szenario. Bei dieser Berechnungsfunktion wird die Summe aller Zellen berechnet. Dann filtert sie nach diesem bestimmten Ort mit der Filterdatenposition namens Glück. Jetzt gibt es die Gesamtzahl der Zellen für den Zufall. Nun, nur so können wir jetzt den Gesamtumsatz für Luck ermitteln. Richtig? In ähnlicher Weise haben wir das für Mumbai getan. Aus diesem Grund benötigen wir eine Berechnungsfunktion, und aus diesem Grund müssen wir eine Messgröße für diese Art von Analyse erstellen. Okay. Jetzt haben wir auch eine Kennzahl für alle Ortszellen erstellt. Und auch hier haben wir einen Filter angegeben, der alle Daten speichert. Auch hier nehmen wir alle Standorte als Filter. Genau hier betrachten wir nicht nur den Gesamtumsatz, obwohl wir den Gesamtumsatz angeben können, sondern wir haben hier einen Filterfilter beibehalten. Warum ist dieser Filter wichtig und was passiert, wenn ich ihn nicht verwende? Das werden wir in dieser Vorlesung sehen. Okay, siehe hier. Jetzt haben wir diesen Filter erstellt. Dieser Filter soll eine Online-Bestellung erstellen. Sieh dir diese an. gesamte Standort ist, es ändert sich online und offline. Wenn ich Mubi auswähle, wird sich das ändern, oder? Es ändert sich für jeden Standort, oder? Jeder einzelne Filter, alle Filter, externe Filter, die wir anwenden. Dadurch werden alle Standorte geändert, basierend auf diesen externen Filtern. Denn hier haben wir alle Standorte als Filter verwendet , oder? Also, und das gilt auch für den Verkauf im Center, wir erreichen die Gesamtumsatzdividivierungs - oder Standortverkäufe Okay? Warum funktioniert diese Formel hier? Denn wenn wir hier Filter für Mumbai anwenden, wird das nur für Mumbai gelten. Wenn wir den Filter hier berechnen, wird sich der Gesamtumsatz auf 469 belaufen. Der Gesamtumsatz für Mumbai wird 160 Mal das Doppelte Null betragen. Was ich jetzt tun werde, ich kopiere einfach das, eine Formel. Was ich tun werde, ich werde versuchen, ein anderes Hauptfach zu schaffen. Ich werde ein neues Hauptfach schaffen, das sich ein wenig von dem unterscheidet, was der Standort sagt. Ich gebe ihm einen Namen. Alle Standorte bleiben eins, okay? Hier. Anstatt den gesamten Datenstandort anzugeben, entferne ich diesen Standortfilter hier. Ich werde einfach alle Daten hier ablegen. Was ich als Filter gebe, sind alle Daten, okay? Dieselbe Berechnungsfunktion zur Berechnung des Gesamtumsatzes. Aber hier gebe ich nicht den Standort aller Daten an, sondern nur alle Daten. Lassen Sie uns das begehen. Jetzt haben wir zwei Hauptfächer. Einer davon ist der Verkauf an allen Standorten, bei dem wir alle als Filter verwenden. Und wir ziehen auch den Standort in Betracht. Aber bei allen Verkaufsstandorten geben wir alle Daten an. Hier geben wir den Standort nicht an. Ich, ich werde diesen benutzen. Okay? Hier. Ich werde auch alle Standortverkäufe einbeziehen. Nun sehen Sie hier, wir haben den Standort, alle Standortverkäufe und alle Standortverkäufe einen. Jetzt ist alles gleich, alle Standortverkäufe und alle Standortverkäufe eins. Beide Werte sind identisch. Aber sobald ich die Filterunterstützung auf siehe hier anwende, wiederholen sich alle Standortverkäufe hier. Aber alle Standortverkäufe und alle Standortverkäufe sind beide unterschiedliche Werte. Sehen Sie hier, 46, doppelt 9.850,44, 126. Jetzt wird dieser Filter auf diesen angewendet, aber er wird nicht auf Zelle eins angewendet Das liegt daran, dass wir für alle Standortzellen eins keinen Filter angegeben haben. Wir berücksichtigen alle Daten. Jeder Filter hat keinen Einfluss darauf. Alle Standortzellen, die Sie anwenden, unabhängig davon, welchen Filter oder externen Filter wir anwenden, es wird sich nicht ändern. Es wird gleich bleiben. Alle Standortzellen werden sich ändern. Aber das wird, so können wir die Berechnungsfunktion verwenden und wir können mit dem Filter herumspielen , während wir ihn auf diese Weise anwenden. Wenn Sie möchten, dass der Gesamtumsatz hier wiederholt wird, können Sie dies wie folgt verwenden. Okay. Ich hoffe, du hast verstanden, wie man diese Filter benutzt und wie man diese Maßnahmen erstellt. Wenn du irgendwelche Zweifel hast, kannst du im Diskussionsbereich der Klasse einen Kommentar hinterlassen und ich beantworte gerne deine Fragen. Danke. 51. SUMX-Funktion: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir etwas detaillierter lernen , wie wir zwischen einigen und einigen x unterscheiden können . Wir haben hier bereits gesehen, wie man einige x benutzt. Ich werde Ihnen den Unterschied mit diesen kleinen Daten, die ich habe, erklären. Ich erkläre dir die Theorie dahinter und dann werden wir sehen, wie es an der Macht ist. Okay? Wenn Sie sich diese kleinen Daten hier ansehen, haben wir die Quittungsnummer, richtig? Dann haben wir das Verkaufsdatum, den Status, die Bestellung, den Typ, die Tokennummer, Produktnamen, die Produktkategorie, Menge, den Stückpreis und den Verkaufsbetrag. Okay. Ich berechne diesen Verkaufsbetrag. Okay. Hier für jede Belegnummer das Verkaufsdatum, den Status des Verkaufs und dann, um welche Art von Verkauf es sich handelt, um welchen Online-Verkauf, Online-Verkauf oder Offline-Verkauf es sich handelt . Und der Name und die Produktkategorie, dann die Menge und der Stückpreis. Sie können also sehen, dass es für diese Quittungsnummer eine Menge gibt und der Stückpreis neun ist. Der Verkaufsbetrag wird aus dem Preis pro Einheit und Menge berechnet. Das ist die Formel. Der Preis pro Einheit gibt uns den Verkaufsbetrag, richtig, für diese Quittungsnummer. Für Rechnung 11, 11. Rechnung 11. Rechnung 11, diese Quittungsnummer, wir haben den Betrag für 900 verkauft. In ähnlicher Weise wurden für diesen Rechnungsbetrag, Rechnung 12, zwei Mengen verkauft, und der Preis pro Einheit beträgt 900. Es könnten 700 sein. Nun, das können wir sehen. Okay, 700 zu zwei ergeben uns die 1.400. Ebenso diese drei Mengen für diese Rechnungsnummer und den Stückpreis 500 1.500 Okay? Aus 500 mach drei. Auf diese Weise berechnen wir den Verkaufsbetrag. Wenn wir nun die Summenfunktion verwenden und eine größere Gesamtmenge erstellen , wird sie kommen, als diese Menge wird 12 sein. Wenn wir die Summe des Stückpreises angeben , ergibt das 4650 man tun, um den gesamten Verkaufsbetrag Was wird man tun, um den gesamten Verkaufsbetrag zu ermitteln? Multiplizieren Sie einfach die verkaufte Gesamtmenge mit dem Stückpreis und wir erhalten diesen Verkaufsbetrag. Aber das ist völlig falsch , weil wir nicht für 55.800 verkauft haben für 55.800 verkauft Aber wenn wir die Summenfunktion verwenden, um die Gesamtmenge und den Gesamtstückpreis zu ermitteln, und wenn wir multiplizieren, erhalten wir diese sehr hohe Zahl, 55.000, was im Vergleich zum tatsächlichen Verkaufsbetrag hoch ist In diesem Fall müssen wir die Zeilenoperationen für jede Rechnungsnummer ausführen für jede Rechnungsnummer Für diese bestimmte Zeile müssen wir die Menge und den Einzelpreis berücksichtigen , um den Verkaufsbetrag zu erhalten. In ähnlicher Weise müssen wir das für jede Rechnungsnummer tun, wir müssen hier die zeilenweise Operation durchführen. Wenn wir das tun, erhalten wir 900 160030040014001501000. Wenn wir das zusammenfassen, erhalten wir den Gesamtverkaufsbetrag, der sich jeweils Wenn Sie jedoch eine Funktion für die Gesamtmenge und den Gesamtstückpreis und dann für den Gesamtverkaufsbetrag verwenden Gesamtmenge und den Gesamtstückpreis und , was passiert dann? In solchen Kriterien werden Sie den falschen Verkaufsbetrag erhalten, z. B. in Situationen, in denen Sie die Zeilenlohnoperationen durchführen und diese dann summieren müssen , dann müssen Sie die S x-Funktion verwenden. Denken Sie daran , dass wir Ihnen immer dann den Verkaufsbetrag für jede Rechnung angeben, wenn Sie beispielsweise die Menge in den Einzelpreis umrechnen müssen den Verkaufsbetrag für jede Rechnung angeben, wenn Sie beispielsweise die Menge in den Einzelpreis . Und wenn Sie den Gesamtbetrag des Verkaufs ermitteln möchten, müssen Sie zuerst diese Zeilenoperationen durchführen und dann den Betrag erhöhen, um den Gesamtbetrag des Verkaufs zu erhalten. Okay? Ich hoffe, das ist klar, also musst du dich daran erinnern. Okay, lassen Sie uns jetzt zur Power I übergehen und das hier in der Praxis machen. Ich erstelle und entferne diese Filter, sodass der Gesamtverkaufswert bei 5 Millionen liegt. Lassen Sie mich ein Hauptfach erstellen. Ich klicke mit der rechten Maustaste hier und klicke hier auf Major. Ich gebe hier den Gesamtumsatz, okay, ein. Ich werde hier die Six Sun benutzen. Ich werde die Daten hier aufbewahren. Ich muss die Datenkosten pro Einheit beibehalten. Und was ist dann die andere Sache? Die Kosten, Kosten pro Einheit. Aus den Kosten pro Einheit werden die Kosten pro Einheit zum Stückpreis, okay? Also hier müssen wir den Kostenbetrag nehmen. Betrag des Verkaufs. Verkaufsbetrag, okay? Das wird uns also den Gesamtumsatz sichern. Hier verwende ich eine Funktion. Was es zuerst tun wird, es wird diese Kosten pro Einheit mit dem Verkaufsbetrag multiplizieren , okay? Preis pro Einheit, tut mir leid. Hier müssen wir die Verkaufszahlen pro Einheit berücksichtigen Verkaufszahlen , okay? Und wenn wir das tun, okay, ist der Gesamtumsatz bereits Ihr Gesamtumsatz. Lassen Sie mich wissen, was ich tun werde. Ich werde hier eine Karte für diese Karte erstellen . Ich werde das benutzen. Gesamtumsatz, Gesamtumsatz, okay? Also hier haben wir die Kosten pro Einheit in den Verkauf pro Einheit umgewandelt, richtig? Also müssen wir die Kosten pro Einheit angeben, okay? Hier habe ich die Kosten pro Einheit falsch gemacht. Wir müssen hier die Menge verwenden. Menge in Kosten pro Einheit, okay? Siehst du hier. Jetzt haben wir einen Gesamtumsatz von 4 Millionen. Auf diese Weise können Sie in der nächsten Vorlesung herumspielen und sehen , wie Sie die Funktionen Summe, X und Summe verwenden können , wie Sie die Funktionen Summe, X und Summe verwenden können. 52. Erstellen einer Alters-Bracket-Spalte mit DAX: Hallo und willkommen zurück. Wir haben einige ziemlich gute Beispiele für Steuern gesehen, und wir haben den Hauptteil erstellt, und wir haben auch einige berechnete Spalten erstellt. Jetzt ist es an der Zeit, einen Schritt weiter zu gehen und Steuern für andere fortgeschrittene Dinge zu verwenden, für eine echte Logik oder für etwas, das wir sofort umsetzen können. Für das, was ich tun werde, werde ich einen neuen eröffnen, ich werde öffnen, okay, ich werde von hier umziehen, ich werde einen neuen Sitz importieren, wo ich den behalten habe. Okay. Ich werde von hier aus umziehen, ich importiere einen neuen Sitz den Kundendaten und dort werden wir versuchen, etwas mit dem K zu machen , das sehr nützlich sein wird. Als Erstes hole ich mir die Daten. Ich hole mir die Daten aus der Excel-Arbeitsmappe. Hier habe ich die Excel-Datei für Kunden heruntergeladen und in dieser Excel-Datei werden wir sehen, welche Daten Kunden-SP-Daten sind. Klicken Sie hier und sehen Sie, dass wir hier die Kundendetails haben. Okay, lass mich das laden, bevor ich es lade. Wenn Sie sich diese Daten ansehen, gibt es ein paar Spalten, die vor dem Laden geladen werden. Wenn Sie sich diese Daten ansehen, gibt es ein paar Spalten, die keine Werte haben, oder? Sehen Sie hier bis zum Alter, wir haben die Werte für die Spalten 11, 12, 13. Das ist Null. Das sind die leeren Spalten, die in den gewünschten Daten enthalten sind. Sie können auf Transformieren und Transformieren klicken. Es löscht diese Spalten. Sie auf die Transformation klicken , gelangen Sie zur Potenz A, wo Sie an der Transformation Ihrer Daten arbeiten können. Sehen Sie hier, jetzt haben wir die Nullwerte. also Wir können also hier in die Remote-Spalte gehen und auf Remote-Spalten klicken. Also sehen wir hier als Ausdruck für „Spalte entfernen“ Tabelle „Spalten entfernen“. Und dann müssen Sie den Dateinamen, den Kunden, den Unterstrich, den Sitz und den Spaltennamen beibehalten Kunden, den Unterstrich, den Sitz und den Spaltennamen Wenn Sie das bestätigen , wird diese Tabelle gelöscht, diese Spalte wird entfernt Wir haben immer noch einige Spalten. Was ich jetzt mache, werde ich schließen und anwenden und die Daten laden lassen. Okay, es gibt ein paar Fehler. Lass mich sehen. Okay, das Ding hat es irgendwie getan, also lass es mich nochmal importieren. Lassen Sie mich das hier ein wenig erweitern. Das sind also die Spalten , die ich nicht will, oder? Also wähle ich einfach all diese aus, 11-36, und dann können wir sehen, ob Sie eine Option dafür finden Löschen oder so, siehe hier. Wenn Sie jetzt Click schreiben, finden Sie die Option Aus Modellen löschen. Das werden wir versuchen. Ja, ich möchte löschen. Okay, also nur eins nach dem anderen löschen. Ich lösche eins nach dem anderen. Ich werde alles behindern , was wir tun werden. Aber es ist gut, unnötige Spalten und Rollen zu entfernen , die nicht von Nutzen sind, weil sie unnötig werden Manchmal wird die Leistung unserer Visualisierung beeinträchtigt. Aufgrund dieser unnötigen Dinge ist es besser, sie zu entfernen, bevor Sie fortfahren Kundenname, Website, Länderbeschreibung und wir haben das Jahr, in dem das Unternehmen gegründet wurde Dann geben wir die Branche an, welche Branche tätig ist und viele Mitarbeiter das Unternehmen hat. Und dann das Alter des Gründers, 3052. So haben wir das Alter. Also, was ich tun möchte, möchte ich kategorisieren Ich möchte die Leute in Altersklassen einteilen. Nehmen wir an, Sie sind 45 Jahre alt und ich möchte Sie als 45 bis 54 einstufen Wenn Sie älter als 35 sind, möchte ich Sie in die Kategorie 34, 35 bis 44 einordnen Wenn du größer als 25 bist, möchte ich es in die Zahl 25 bis 34 einordnen. Wenn du weniger als 25 bist, möchte ich es in die Kategorie 18234 einordnen Wenn Sie älter als 25 sind, möchte ich es ebenfalls in die Zahl 25 bis 34 einordnen Wenn Sie weniger als 25 Jahre alt sind, möchte ich Sie in die Kategorie 18234 einordnen Ebenso möchte ich, wenn Sie älter als 55 sind, in die Zahl 55 plus einordnen Auf diese Weise können wir besser verstehen welche Altersgruppe es sich in unserer Organisation oder in unseren Daten handelt. Das ist es, was ich dafür tun möchte. Ich möchte das tun, indem ich eine berechnete Spalte erstelle. Und dafür werden wir die Steuer verwenden, um eine berechnete Spalte zu erstellen. Wählen Sie die Daten aus. Und hier wählst du eine Spalte aus. Klicken Sie einfach auf die neue Spalte. Wählen Sie eine neue Spalte aus. Klicken Sie einfach auf die neue Spalte. Hier möchte ich Bracket als neuen Spaltennamen angeben. Hier was ich tun möchte, ich möchte die Steuerformel schreiben. Ich wähle aus, ob ich Kunden als 5052, sorry, 55 plus okay Das wird also eine Bedingung sein, tut mir leid, ich hätte nicht okay sagen sollen Und dann gibst du Sienta ein und dann kopiere ich das einfach. Und hier füge ich ein. Und ich werde eine weitere Bedingung stellen. Wenn es größer oder gleich 45 ist, möchte ich das als 5052 angeben Entschuldigung, 45 bis 54. 45 bis 54 Septa hier. Als nächste Bedingung möchte ich mehr als 35 angeben. Weit mehr als 35 möchte ich in die Kategorie 35 bis 44 einordnen. Stellen Sie dann Kopieren, Einfügen ein. Und hier möchte ich die nächste Kategorie platzieren. Mehr als 25. Größer als gleich 25. Und es wird in die Klammer passen, 25 bis 34, richtig? Dann nehme ich Septa, ich gebe den letzten Als 18 bis 34, oder? Und dann werde ich alle Klammern schließen. Das werde ich fast kosten. Dann noch eine Klammer. Jetzt möchte ich eine neue Spalte erstellen , der ich den Namen als Altersgruppe gebe. Dann gebe ich hier die Bedingung ein, wenn der Kunde alt ist, und dann gebe ich hier die Bedingung ein. Wenn der Kunde 55 oder gleich 55 ist, möchte ich für alle diese Kunden eine Altersgruppe von 55 möchte ich für alle diese Kunden eine Altersgruppe von 55 plus angeben. Wenn der Kunde größer als 45 ist, möchte ich all diese Kunden 45 Jahren oder älter, über 45 oder gleich 45 Jahren angeben. Ich möchte sie in die Altersgruppe von 45 bis 54 Jahren einordnen. Die nächste Altersgruppe wird 35 Jahre und älter sein. Ich setze das auf 35 bis 44. Dann wird die nächste Kategorie größer als 425 sein, und ich werde sie in 25 bis 34 einordnen. Und dann wird die letzte Kategorie 18 bis 34, 18 bis 24 sein. 24, 18 bis 24, besser als ich 425 gleichsetze und sie in 25 bis 34 einordnen werde. Und dann wird die letzte Kategorie 18 bis 34 sein. 18 bis 24. 24. 18 bis 24 werden die letzte Kategorie sein. Jetzt werde ich das begehen. Jetzt sehen wir, dass wir hier eine Altersgruppe haben. Wenn Sie sich das Datenmodell hier ansehen, können Sie sehen, dass die Zahl 35 in der Altersgruppe beibehalten wurde. 35 bis 45, okay? Und dann 45, 45 bis 54, 65. Sehen Sie sich das Alter Brackettach an, das eindeutig als 55 plus 47 identifiziert wurde , gehört zu Gehört den Altersstufen 45 bis 54 an. 33 ist 25 bis 304-20-9205 bis 34. 30 ist 25 bis 34. In ähnlicher Weise ist 59 schade fünf plus 52 ist 45 bis 54, 55 ist Mitleid fünf plus wie Einfach haben wir eine neue Spalte erstellt , in der wir mit einfacher Formel, Steuerformel, unseren Kundenstamm in die Altersgruppe eingeteilt haben unseren Kundenstamm in die Altersgruppe eingeteilt Es ist in einer Sekunde erledigt, oder? Sobald Sie die Formel definiert haben, wurde Ihre neue Spalte erstellt. Dies wird eine ziemlich große Rolle bei der Analyse Ihres Kundenstamms spielen. Welcher Kundenstamm? In welcher Altersgruppe kaufen Sie Ihre Sachen? Welche Altersgruppe? Sehr gut in der Analyse Ihres Kundenstamms. Kundenstamm. In welcher Altersgruppe kaufen Sie Ihre Sachen? Welche Altersgruppe ist Ihr Kunde? Welche Altersgruppe kauft, mehr oder weniger? Dies wird sehr nützlich sein, da Sie auf diese Weise eine Altersgruppe erstellen können . Wenn Sie eine solche Anforderung haben, können Sie eine neue Spalte erstellen, indem Sie die Funktion x und die Logik hier eingeben. Sie können in der nächsten Vorlesung auch einige andere Bedingungen verwenden und die Logik darin der nächsten Vorlesung auch einige andere Bedingungen verwenden und die Logik einfügen, wie hier verwenden wir die If-Bedingung. Sie können auch einige andere Bedingungen verwenden. Also in der nächsten Vorlesung. In der nächsten Vorlesung. 53. Monat Jahr mit DAX aus Datum extrahieren: Hallo und willkommen zurück. In diesem Vortrag werden wir etwas Neues lernen und das ist so, als hätten wir hier einen Verkaufstermin, richtig? Aber ich möchte eine weitere Spalte erstellen, in der ich den Monat, das Jahr von diesem Verkaufsdatum trennen möchte . Das ist eine ziemlich gute Übung. Oft, wenn wir eine reale Projektdatenvisualisierung durchführen , kann es vorkommen, dass Sie an dem Monat , dem Jahr, arbeiten müssen . Extrahieren des Monats und Jahres aus der Spalte mit dem Verkaufsdatum. Siehst du, das ist der vierte Januar 2020. Ich möchte nur den 20. Januar extrahieren. Ich möchte den Monat und das Jahr wissen , damit ich weitere Analysen durchführen kann. In diesen Szenarien müssen wir eine berechnete Spalte erstellen und wir müssen den Monat, eine berechnete Spalte erstellen und wir müssen das Jahr aus dieser Datumsspalte oder was auch immer Sie wollen, extrahieren das Jahr aus . Sie werden den Tag, richtig, Tag, Monat, Jahr extrahieren . All die Dinge, die wir tun können. Lassen Sie uns beginnen und versuchen, eine weitere berechnete Spalte zu erstellen , in der wir den Monat und das Jahr aus den 40, die wir benötigen, ermitteln können . Wir können überall hingehen. Okay. Wir gehen zu den Daten und klicken mit der rechten Maustaste und erstellen eine neue Spalte. Andernfalls können Sie hierher kommen und auf eine neue Spalte klicken. Um eine berechnete Spalte zu erstellen, klicken Sie auf Neue Spalte und wir müssen den Ausdruck hier schreiben. Ich möchte ihm hier einen Namen geben, Monat, weil ich den Monat extrahieren und anhand des ausgefüllten Datums hören möchte . Sie müssen hier den Monat eingeben, der der Umschalttaste entspricht. Und hier müssen Sie die Formatierungsfunktion verwenden. Dann müssen wir in der Formatfunktion, in der wir F schreiben müssen, das Datum nehmen, von dem wir das Datum auswählen wollen. Hier haben wir die Spalte mit dem Verkaufsdatum, rechts, die das Datum enthält. Jetzt haben wir das Verkaufsdatum. Jetzt weisen wir also den X-Ausdruck oder die Formatierungsfunktion an, das Datum aus diesem Saldate-Feld zu übernehmen und dann Sept Und was willst du hier extrahieren? Ich möchte den Monat in einem M extrahieren, den Monat in einem MM-Permat Dann können Sie als Y, Y, Y, Y eingeben. Was das tun wird, es wird den Monat im MM-Format und hier im Y, Y, Y Y-Format extrahieren den Monat im MM-Format und hier im Y, Y, Y Y-Format Okay, also schließ einfach die Klammer. Sehen Sie hier, wir erstellen eine berechnete Spalte namens Monat, Jahr. Wir verwenden hier die Formatfunktion, ich nehme die Spalte aus unserem Datenmodell, Datum vom Verkaufsdatum. Ich extrahiere, wir nehmen nur den Monat im MM-Format und das Jahr im Y-YYY-Format. Okay, auf diese Weise können wir extrahieren. Lass uns klicken, wenn du auf Commit klickst. Hier haben wir jetzt eine berechnete Spalte mit dem Namen Monat Jahr und sehen uns den Verkauf an. Oder Januar 2027, März 2020. So, oder? Aber hier bekommen wir nur Januar 2020, März 2020, 02020 oder 03 Bindestrich 20200 bis Auf diese Weise haben wir erfolgreich das getan, was wir hier machen wollten Wenn du sagen willst, ob du M, M, M machen willst , dann wird es dir im Format von 2020 geben, was es machen wird. In diesem Format können Sie nun MM M eingeben, okay. Wenn Sie viermal MM eingeben, ist es Januar 2020. Okay. Vollständig, welches Format Sie wollen oder welche Anforderung Sie auch immer haben , das können Sie hier tun. Ich werde es mit dem MM YY machen. Wann immer Sie einen Steuerausdruck oder eine Programmiersprache oder eine Skriptsprache schreiben , versuchen Sie einfach, mit der Syntax zu experimentieren Sehen Sie hier, wenn ich MM YY eingebe, was wird dann ausgegeben Entweder kann es einen Fehler auslösen oder es kann dir etwas zum Lernen verhelfen, oder? Entscheiden Sie sich einfach und sehen Sie, was. Hier zu sehen. Es gibt dir das Jahr 2020 für den 20. Januar. So wie das. Was auch immer du tun willst, wenn ich nur drei Y gebe, dann, was es macht, es wird dir etwa 204 geben. Hier ist es so. Wenn ich zu dritt das Ergebnis sehe, ist es etwas 204. Wie 204 kommen wird, das müssen wir verstehen. Es ist 2020. Aber wenn wir Y Y angeben, nimmt das 20 davon und ich denke das Datum, das Jahr 2067, wie dieses Jahr 2067 kommen wird . Welches Feld ist das? Das gibt uns im Moment etwas völlig Falsches. Damit können Sie verstehen, dass das in Y, Y, Y, T stehen sollte . Okay? Hier kannst du DD, MM, YY eingeben und es gibt dir für Januar 2020, oder? Wenn Sie DDD eingeben, erhalten Sie das Datum, den Tag an diesem bestimmten Samstag, Januar 2020 Auf diese Weise können Sie hier sehen, dies der erste vierte Januar 2020 ist und hier, vierte Januar war Samstag, Samstag, Januar 2020 Wenn Sie drei DD eingeben, erhalten Sie Tag, Monat und Jahr. Wenn du vier DD eingibst, bekommst du Samstag, richtig? Wenn du nur das Datum willst, kannst du DD, MM, Y, Y eingeben . Okay? Wenn Sie den Tag an diesem bestimmten Datum haben möchten, welches Datum können Sie so angeben? Wenn Sie weiter experimentieren möchten, können Sie D eingeben und sehen, was das Maximum sein wird. Es wird jetzt hier ein Fehler ausgegeben, DDD phon, DD phon, MM. Hyponyys gibt uns Tag, Datum, Monat und Jahr Jetzt ist es ganz gut, dass wir jetzt auch das Datum, den Tag und auch den Monat und das Jahr kennen können Tag und auch den Monat und das Jahr Auf diese Weise können Sie mit der Syntax experimentieren und nützliche Informationen erhalten. Mein Ziel war es, Ihnen, äh, die Formatfunktion mit dieser Funktion pro Funktion vorzustellen . Mit dieser Genehmigungsfunktion wollte ich Tag und Datum, Monat und Jahr aus dem Verkaufsdatum extrahieren . Am Ende erhielten wir auch den Tag, das Datum, den Monat und das Jahr. Ich hoffe, du hast die Syntax verstanden, wie man die meisten dazu bringt, die Syntax zu übernehmen, okay, siehe in der nächsten Vorlesung. 54. Verwenden der Switch-Funktion in DAX: Und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir den Schalter benutzen. Wir werden sehen, wie wir den Schalter benutzen können, so wie Sie wissen, wie man die Keulen benutzt, und alle hier werden wir den Schalter dafür benutzen Ich habe unserem Datenmodell eine Spalte hinzugefügt , die Territory heißt Territory wird Optionen wie Ost, West, Nord, Süd haben , also für jeden einzelnen Eintrag. Okay, dann haben wir für jedes Gebiet, für jeden Eintrag, das Gebiet. Und dann der Gesamtumsatz. Dafür gehört es zum Gebiet und der Gesamtumsatz beträgt 45. Es gibt ein anderes Gebiet mit 1010. Okay, so. Ich habe hier ein paar Daten hinzugefügt. Dann möchte ich eine weitere Spalte erstellen. Wir werden sehen , dass der Eintrag zu dem Regionsvolumen gehört, das ich erstellen möchte. Sehen Sie hier, ich habe eine Spalte, ein Regionsvolumen, erstellt. Was dieses Regionsvolumen tun wird, es wird eine Spalte erstellen und Ihnen die Information geben, dass es sich bei dieser Zelle, insgesamt Zelle 45, um eine Region mit mittlerem Volumen handelt. Gehört zur Region mit mittlerem Volumen. Wie habe ich das kategorisiert? Dies ist die berechnete Spalte, die ich erstellt habe. Sie war nicht da. Das ist es, was ich tun möchte. Das zu tun. Das Erste, was ich tun werde, ist, das Ding einfach zu löschen. Okay. Nun, wenn Sie sich die Tabelle ansehen , werden die Gebietsspalte und der Gesamtumsatz neu hinzugefügt. Ich habe das auch hinzugefügt. Okay, dieses Verkaufsgebiet. Jetzt möchte ich eine Spalte erstellen, in der ich sehen kann, dass ich anhand der Anzahl der Verkäufe diese Einträge, dieses Gebiet, kategorisieren kann Dies gehört normalerweise zu einem Gebiet und hat einen Gesamtumsatz von 45. Ich möchte das als Verkaufsregion mit geringem Volumen oder als Verkaufsregion mit hohem Volumen kategorisieren geringem Volumen oder als Verkaufsregion mit hohem Volumen Okay, dafür möchte ich eine Spalte erstellen. Das gehört also zu South Territory und hat insgesamt 12 Verkäufe erzielt. Ich möchte das als Verkaufsregion mit geringem oder mittlerem Volumen einstufen Verkaufsregion mit geringem oder mittlerem Volumen Wie kann ich das machen? Benutzer gehören zu South und 78 High Volume, richtig? Um das zu tun, was ich tun kann, kann ich einfach, wir können hier hingehen, Kunde und Ersteller, neue Spalte. Danach müssen wir hier den Namen der Spalte angeben. Ich gebe hier das Volumen der Region an. Danach trete ich ein. Und hier wechsle ich und wechsle, stimmt. Danach möchte ich auf true umstellen, was ich geben möchte, dann möchte ich Bedingungen wie den Gesamtumsatz an Kunden setzen. Ich nehme die Spalte Gesamtumsatz gleich 50, ich als eine Region mit einem hohen Umsatzvolumen von 60 an. Und dann stelle ich eine weitere Bedingung. Wenn 50 größer als 50 ist, handelt es sich um eine Region mit mittlerem Volumen. Und wenn es eine Region mit einem durchschnittlichen Volumen von 40 ist , setze ich sie auf 40. Ich gebe das auf 20 an. Okay? Und dann füge ich noch einen hinzu, tut mir leid, ich lege noch einen hier hin. Das werden zehn sein. Und tut mir leid, dass ich die Kontrolle eingeben muss. Okay. Also hier gebe ich einen Wert von mehr als 60, hohes Volumen von mehr als 50, mittleres Volumen von mehr als 40, durchschnittliches Volumen von mehr als 30, ein niedriges Volumen. Sie können eine höhere Lautstärke als 50 einstellen, was auch immer Sie wollen. Sie können auf der Grundlage Ihrer Kundenanforderungen entscheiden. Richtig? Ich gebe diesen Bereich mit geringem Volumen zehn an, ich setze einen Wert unter niedrig, dann übernehme ich das. Okay? Ich muss hier hinstellen, nicht hier. Ich sehe jetzt, wir haben insgesamt vier Zellen. 45, wir bekommen eine Region mit mittlerem Volumen. Für 25 niedrige Lautstärke, 24 niedrige Lautstärke, 12 Wege unter der Lautstärke. Unter niedriger Lautstärke. Also muss ich das in der Region mit geringer Lautstärke korrigieren. Okay, übergebe das einfach hier. Damit haben wir Zellen oder alle Zellen, Personen als Region mit mittlerem Volumen oder als Region mit geringem Volumen. Das ist auf einem sehr hohen Niveau. Wenn Sie noch weiter gehen wollen, können Sie nehmen, wie viele Zellen es insgesamt in der östlichen Region und in der westlichen Region gibt . Sie können eine weitere Spalte erstellen und sie dann auf dieser Grundlage kategorisieren. Stimmt das? Um dir Verständnis zu geben, habe ich das getan. Okay. Wenn Sie eine solche Anforderung haben, können Sie den Schalter true verwenden und dann Ihre Bedingungen eingeben. Okay. Also auf diese Weise können Sie auch sehen, dass Dax so viele Ausdrücke hat, so viele Optionen wie jede andere Programmiersprache, Sie können hier alle möglichen Dinge tun , richtig? Ich hoffe also, du hast etwas Neues erfahren , siehe in der nächsten Vorlesung. 55. Projekt 3 Einführung und Beziehungsaufbau: Niedrig. Und willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir mit einem neuen Projekt beginnen , bei dem wir Geschäftsdaten eines Cookies analysieren werden . Wir haben Daten von einem Cookie-Unternehmen, in dem Cookies verkauft werden. Wir werden diese Daten mit Power BI analysieren. Wir haben drei Excel-Dateien, eine für Cookie-Typen und eine Kundendaten und die Haupttabelle ist die Bestelltabelle. Okay, hier die Bestelltabelle, dann die Kundentabelle und dann der Cookie-Typ. Dies sind die drei vom Kunden bereitgestellten Tabellen. Und wir müssen die Erkenntnisse aus den Daten gewinnen. Okay, wir müssen etwas visualisieren. Wir müssen all das Powerway-Wissen nutzen , das wir bisher gewonnen haben. Und nach den wichtigsten Spalten, der Anwendung von Formeln, Ausdrücken, allem, was wir brauchen, um nützliche Erkenntnisse für diesen Gesetzentwurf zu gewinnen, gehen wir zur Macht I über. Als Erstes brauchen wir das Celorkbook, Daten Sie können gehen, um Daten zu holen. Acebooker kann tatsächlich hier klicken, Pfad hier. Stellen Sie zuerst diese eine Bestelltabelle auf. Jetzt wird die Bestelltabelle aktualisiert und importiert. Also wähle ich die Bestellungen und sehe, dass die Tabellendaten gut aussehen. Es muss keine Transformation durchgeführt werden. Klicken Sie auf Load Order Tables werden in unseren RPI 700 S geladen , siehe hier. Jetzt haben wir die Bestelltabelle. Sie können zur Modelltabellenansicht wechseln. Sie können auch sehen, dass die Daten importiert wurden. Als Nächstes müssen wir auch die anderen beiden Tabellen abrufen. Ich nehme jetzt den Tisch des Kunden, importieren wir auch hier. Außerdem müssen wir die Kunden auswählen. Jetzt müssen Sie die erste Tabelle auswählen. Jetzt haben wir auch die Kundentabelle importiert. Sie können die Tabellenansichten sehen. Nun, als Nächstes werden Cookies importiert. Die letzte Tabelle ist der Import von Cookies. Geben Sie „Öffnen Sie diese Datei und sie wird in Power BI importiert. Klicken Sie nun auf den Cookie-Typ und laden Sie ihn. Jetzt haben wir auch den Cookie-Typ, in unser Power BI importiert wurde. Jetzt werden wir die Daten sehen, siehe hier. Zuerst sehen wir uns die Bestelltabelle an, die die Haupttabelle ist. Hier siehst du die Kundennummer, Bestell-ID, die verkauften Produkteinheiten, Anzahl der verkauften Einheiten für eine bestimmte Bestellung und einen Kunden, dann das Datum, dann den Umsatz und dann die Kosten, okay? Und dann haben wir die andere Tabelle, die Kundentabelle mit Kunden-ID und Kundenname, Telefonnummer, Adresse, Stadt, Bundesland, Chip, Land und einigen Knoten ist. Okay, das sind die beiden Tabellen und der dritte durchschnittliche Cookie-Typ, verkauft wird: Chocolate Chip, Fortune Cookie, Hot Pill Regime, Sneak Udall Sugar und White Chocolate Okay, hier können Sie auch den Cookie-Typ und die verkauften Einheiten sowie den Umsatz pro Cookie und die Kosten pro Cookie sehen verkauften Einheiten sowie den Umsatz pro Cookie und die Kosten pro Cookie Es gibt also drei Tabellen. Die Bestelltabelle ist die Haupttabelle für diese Größe. Und bei diesen beiden Tabellen, Kunden und Cookie-Typ, suchen wir nach Tabellen, die diese Bestelltabelle unterstützen Okay, jetzt wollen wir diese Angelegenheit verstehen , siehe hier in der Bestelltabelle Die erste Sache ist, dass sie den Keks verkaufen und sie haben die sechs Typ-Up-Kekse, die verkauft werden Ihre Kosten pro Cookie sind hier angegeben, und der Umsatz pro Cookie ist ebenfalls hier angegeben. Nächste Tabelle, Kundentabelle mit normaler Kunden-ID und Kundendetails wie Name, Nummer und Adresse. All diese Dinge wurden hinzugefügt. Und dann ist die Haupttabelle die Bestelltabelle, wo Kundennummer, welcher Kunde dieses Produkt mit der Bestell-ID bestellt hat, welche Art von Cookies und welches Produkt er bestellt hat, die für diesen Kunden verkauften Einheiten, das Bestelldatum, der Umsatz und die Kosten. Dies sind drei Tabellen , die wir vom Kunden erhalten haben. Jetzt müssen wir unsere Fähigkeiten mithilfe von Analysen nutzen und einige nützliche Informationen finden , indem wir uns ansehen welche Dinge Sie herausfinden können? Die allererste Sache sollte sein, wie viele insgesamt. Hier kannst du sehen. jeder Kundennummer werden so viele Einheiten für diesen Schokoladen-Schokoladensplitter verkauft. Dann zum Essen auch Kundennummer. Drei. Als Erstes ergibt sich unsere Minussumme, wie viele Einheiten wurden verkauft? Dann können wir den Gesamtumsatz und die Gesamtkosten ermitteln. Wenn Sie einen Umsatz abzüglich der Gesamtkosten erzielen, erhalten wir den Gewinn. All die Dinge, die wir für dieses Geschäft tun müssen. Ich möchte, dass du dir diese Beziehung ansiehst Sehen Sie, wenn Sie sich die Tabelle hier ansehen, gibt es eine Beziehung zwischen, lassen Sie mich das neu anordnen, lassen Sie mich das neu anordnen Es wird nicht gehen, ja. Okay. Und hier gibt es drei Tische, richtig? Aber wenn Sie zu dem Modell kommen, das Sie hier sehen können, wird durch die Macht automatisch eine Beziehung zwischen den Bestelltabellen und der Kundentabelle hergestellt automatisch . Warum das automatisch gemacht wurde , weil die Bestelltabelle eine Kundennummer hat und die Kunden auch eine Kundennummer haben. Stimmt das? Wenn Sie hier klicken, können Sie sehen, dass sowohl die Kundennummer für diese als auch für diese hervorgehoben wurde. Zwischen diesen beiden Tabellen besteht eine Beziehung , die auf der Kundennummer basiert Diese ist 12, was bedeutet, dass es 12 gibt, weil ein Kunde mehrere Bestellungen haben kann. Viele Beziehungen wurden durch Macht hergestellt, inzwischen ganz automatisch. Diese Cookie-Tabelle hat jedoch keine Beziehung zu der bisher erstellten Tabelle. Wir müssen die Beziehungstabellen finden, oder? Jede dieser Tabellen sollte sich auf diesen Cookie-Typ beziehen. Andernfalls können wir die Beziehung nicht ermitteln und dann nicht wissen wie viele Cookies für welche Bestellung verkauft wurden, oder? Wir müssen eine Beziehung zwischen diesen Tabellen herstellen. Dies geschieht automatisch, wenn wir die Datei importiert haben, die Spalte mit dem ähnlichen Namen gefunden hat und die Kundennummer zu viel zwischen Kundennummer und Kundennummer ermittelt wurde . Jetzt müssen wir die Kosten für den Cookie-Typ pro Cookie und den Umsatz pro verkaufter Cookie-Einheit sehen . Hier können wir keine Beziehung zwischen diesen beiden herstellen. Aber es gibt eine Sache, mit der wir dieses Produkt in Beziehung setzen können. Wenn Sie an den Tisch gehen, können Sie sehen, dass es sich bei dem Produkt um Chocolate Chip und Fortune Cookie Haferflocken-Gen und Seneca Doodle und Zucker handelt Fortune Cookie Haferflocken-Gen und Seneca Doodle und Zucker Wenn Sie sich den Cookie-Typ ansehen, ist der Cookie-Typ auch derselbe, der Name hat sich hier in der Sortiertabelle, im Produkt, in der Cookie-Typ-Tabelle geändert , ist es der Cookie-Typ ist es der Cookie-Typ Damit habe ich herausgefunden, dass diese beiden Produkte und der Cookie-Typ beide dasselbe sind . Der Name wurde in diesen beiden Tabellen geändert. Was wir tun können, wir können dieses Produkt auswählen. Wir stellen pro Typ eine Verbindung zwischen dem Produkt dieser Bestelltabelle zwischen dem Produkt dieser Bestelltabelle und dem Cookie her. Da beide identisch sind, wählen Sie einfach dieses Produkt aus und legen es auf den Cookie-Typ. Die Beziehung wird dann hergestellt. Lass es einfach hier liegen. Siehst du hier. Jetzt haben wir hier eine Verbindung hergestellt. Das ist auch einer zu viel , weil ein Cookie-Typ mehrere Produkte haben kann , okay? Stimmt das? Sehen Sie hier in dieser Cookie-Typ-Tabelle , zur Entschuldigung, zum Cookie-Typ, dieser Eintrag ist nur einmal, oder? Aber in der Bestelltabelle wird es für mehrere Bestellungen wiederholt, oder? Viele Bestellnummern haben dasselbe Produkt. Deshalb hat die Macht einer Beziehung eins zu viel gegeben. Ein Cookie-Typ wird sich auf viele Produkte beziehen. Einer zu viel. Hier auch einer zu viel. Auf diese Weise haben wir die Verbindung oder Beziehung zwischen diesen drei Tabellen hergestellt. Was ich jetzt tun kann, ich kann diese Kunden einfach hierher bringen. Jetzt können Sie hier ganz einfach die Beziehung zwischen diesen drei Tabellen sehen . Kunden-ID bezieht sich auf, Kunden-ID hier, Cookie-Typ bezieht sich auf das Produkt. Okay, jetzt haben wir die Beziehung hergestellt. Als Nächstes müssen wir anfangen zu analysieren und etwas Nützliches zu finden. Okay, im nächsten Video werden wir versuchen, einen Major zu erstellen, in dem wir die Gesamtzahl der verkauften Einheiten ermitteln werden. 56. Füllen und Unten verwenden: Hallo und willkommen zurück. Das ist dein Lehrer für diesen Kurs. Ich bin zurück mit dem Update für diesen Kurs. Es ist zwei Monate her, eigentlich mehr als zwei Monate. Abbott hat diesen Kurs aktualisiert. Davor habe ich diesen Kurs regelmäßig aktualisiert. Aber in den letzten Monaten habe ich mit anderen Arbeiten angefangen. Ich hatte keine Zeit , diesen Kurs zu aktualisieren. Jetzt bin ich hier, um diesen Kurs mit einigen der sehr wichtigen, äh, zentrischen Funktionen zu aktualisieren diesen Kurs mit einigen der sehr wichtigen, äh, , die Sie verwenden können , wenn Sie an einem Energieprojekt, Datenanalyse oder einem anderen Projekt arbeiten. Diese Tipps und Tricks, die ich in einigen Vorlesungen behandeln werde, werden sehr nützlich sein, wenn Sie an einem Echtzeitprojekt arbeiten. Sie sind ziemlich praktisch. Sie können es in der Nacht nirgends finden. Dies sind die Tipps und Tricks, die wir verwenden , und wir erfahren, wann wir den Strom regelmäßig nutzen. Das sind sehr nützliche Dinge dafür. Ich habe hier einen einfachen Datensatz erstellt, der den indischen Bundesstaat und die Städte für diesen Bundesstaat und die Bevölkerung enthält. Okay, es ist also der Bundesstaat Kanaka in Indien. Die Hauptstadt von Astra ist Mumbai, Bangaloity in Indien und Silicon Valley Jetzt haben wir dieses Set, wir werden unsere ersten Staaten dieses Set lernen Okay? Hier, äh, ich habe diese Daten von Wikipedia für die Bevölkerungsdaten der Städte in Atkins Strats gesammelt von Wikipedia für die Bevölkerungsdaten der Städte in Atkins Strats Okay. Nun, das Erste, bevor wir weitermachen, müssen wir dieses Set zur RBI bringen Gehen wir hier zur RPA, wir holen uns die Daten und die Arbeitsmappe. Oder Sie können einfach auf L Workbook klicken. Oder Sie können einfach hier auf die Importdaten aus L klicken . Was auch immer Sie wollen, Sie können Okay, ich habe es nicht heruntergeladen, also müssen wir es zuerst von Microsoft, sorry, Google, herunterladen von Microsoft, sorry, Google, , klicken Sie auf Herunterladen, und jetzt wird es hier heruntergeladen. Jetzt wähle ich das aus. Okay. Jetzt werden die Daten so sein, wie sie hier hochgeladen wurden. Ich wähle das hier aus, ich lade es einfach. Ich werde nicht auf die Transformation oder andere Dinge eingehen. Ich lade das einfach. Das Set wird geladen. 70 Ruten hat. Wenn du dir jetzt den See ansiehst , können wir einen Meister herunterkommen sehen, oder? den See ansiehst , können wir einen Meister herunterkommen sehen, oder? Okay, lass mich zum Transformationsbesuch gehen zum . Nun, wenn Sie sich die Daten hier für Canara ansehen, sind all diese Städte in Natalia, richtig? Aber nur für die erste Canta und die restlichen Bretter für diese Spalten Nun, wenn du willst, willst du für alle Nullen Cana Mata füllen, für all diese willst du Mast füllen , wie wir das mit einem einzigen Klick machen können Das ist der Clip zu dieser Vorlesung. Wenn Sie das tun möchten, können Sie nicht manuell gehen und richtig schreiben. Für das, was wir tun können, können wir in die Verkaufsecke gehen. Füllen. Transformieren. Und hier kannst du Fill eintragen, auf Down klicken und hier nachschauen. Jetzt ist es für alle Staaten, die zu Arata gehören, auch bekannt als T Mumbai geworden, es hat Mumbai gefüllt Automatisch brauchen Sie Parvay nicht zu sagen, dies die Staaten von Mast aus sind, weil wir von hier aus angefangen haben Es wird intelligent verstehen, dass Ölstädte zum Mastro-Tankmast gehören, nicht wahr? Das hast du genauso verstanden wenn du annehmen willst, wenn du den Master hier unten gegeben hast und all das ist Brett und kann hier, alle ebenen Bretter kannst du gehen und auffüllen und es wird Das ist der einfache Trick , den Sie anwenden können um die Nullwerte aufzufüllen Wenn Sie dieselbe Betaversion verwenden möchten, können Sie alles ausfüllen und ausfüllen und es wird automatisch für Sie erledigt, richtig, schließen und anwenden. Schau mal, alle Kolumnen waren Dirigent und Marastraversr Wenn du Dinge wie Stadtbevölkerungen vergleichen möchtest, kannst du hier jetzt den Bevölkerungsvergleich für verschiedene Städte machen , Mumbai, Bang, Pena oder A Was auch immer du auswählen möchtest, du kannst „ Mit Bra-Daten verbinden“ auswählen Wenn Sie gerade setzen möchten und Sie setzen können, sehen Sie, dass die blaue Farbe von Hellblau vom Mast und Dunkel von Hellblau von Land und Dunkelheit herrührt. Das Ausfüllen der Werte war einfach. Siehst du. In der nächsten Vorlesung werden wir etwas über andere lernen, wir werden etwas über andere Tes lernen. 57. Dekompositions-Baum in Power BI: Hallo und willkommen zurück. In dieser Vorlesung lernen wir einen weiteren Abschnitt über Power BI kennen , der sehr nützlich ist, wenn Sie sich mit Echtzeitdaten, Echtzeitdatenanalysen und Datenanalyseprojekten befassen. In dieser Vorlesung werde ich über Power I sprechen, also darüber, wie man I in Power einsetzt. Okay, dafür müssen wir zur Beilage gehen. Und dann können Sie hier einige Optionen sehen, Sie können sehen, dass sie früher nicht verfügbar waren. Einer ist Decomposition Tree, wir werden sehen, was das ist. Dann ist eine andere die Erzählung. Okay, jetzt werden wir zuerst sehen, was Erzählung ist. Hier haben wir diesen Bericht, oder? Angenommen, wir haben in diesem Bericht ein Dashboard erstellt. Also, Sie werden das sagen, okay, ein Teil der Bevölkerung hat das 2001 gemacht, richtig? Sie erhalten einige Analysen, wenn Sie das manuell analysieren. Wenn Sie jedoch auf Narrative klicken, wird das Programm diesem Bericht eine automatisch generierte schriftliche Zusammenfassung Ihrer Daten hinzufügen . Auf der Grundlage dieses Berichts , den Sie erstellt haben, erhalten Sie eine automatisch generierte Zusammenfassung Ihrer Daten, sodass Sie problemlos mit Ihrem Management teilen können Klicken wir auf diese Geschichte und sehen wir uns das hier an. Sobald ich auf die Erzählung geklickt habe, habe ich diese Gesamtzahl der Einwohner von 2001 erhalten, 2001 war Maastra höher als Es heißt, dass wir in diesem Bericht und in diesem Bericht sehen können, dass die Gesamtbevölkerung von Mat im Jahr 2001 weit höher war als Das ist eine Analyse, die wir von der KI erhalten. Okay, dann die zweite, was sagt, Mumbai im Bundesstaat Marastra machte 26,72% der Sommerbevölkerung Das bedeutet, dass die Gesamtbevölkerung von Maastra, Mumbai, 26,72% der Gesamtbevölkerung des Bundesstaates Mast ausmachte der Gesamtbevölkerung des Aus diesem Grund macht Maastra, der größte Staat, die größte Stadt , 26,70% der Gesamtbevölkerung von Maststrand aus, die durchschnittliche Gesamtbevölkerung ist viel höher als heute Hier war es, die durchschnittliche Bevölkerung war mehr in Mast. Das ist es, was wir aus dieser Erzählung gelernt haben. Wir werden uns in einem anderen Vortrag im Detail ansehen. Okay, wenn wir ein besseres Dashboard haben, werden wir auch die Erzählung verwenden. Nun das Nächste, was ich dir über den Zersetzungsbaum erzählen möchte dir über den Zersetzungsbaum erzählen Wenn du hier auf den Zerlegungsbaum klickst, bekommst du das, minimierst das und maximierst Okay? Also werdet ihr diese Zersetzung drei sehen Lassen Sie mich Ihnen zunächst sagen, was Zerlegung ist, was Zerlegung drei der Microsoft-Website In Power Decomposition Three, visuell in Power Wales, visualisieren Sie Daten über mehrere Dimensionen hinweg Was es tun wird: Es ermöglicht Ihnen, die Daten in mehreren Dimensionen zu analysieren Es aggregiert Daten automatisch und ermöglicht die detaillierte Analyse Ihrer Dimensionen in beliebiger Reihenfolge Es ist auch eine künstliche Intelligenz, die ich visualisiere, sodass Sie es bitten können, die nächste Dimension zu finden, in die es sich einlesen Basierend auf den Kriterien, bestimmten Kriterien , die Sie erhalten können. Das Tool ist nützlich für Ad-hoc-Erkundungen und die Durchführung von Root-Code-Analysen. Sehen Sie hier, es führt Sie Schritt für Schritt in die neue Dimension und Sie können Ihre Daten analysieren. Es kann in Szenarien wie einem Lieferketten-Szenario verwendet werden , in dem der Großteil der Produkte, die ein Unternehmen auf Lager hat, nicht vorrätig ist. Ein Verkaufsszenario, das den Verkauf von Videospielen durch zahlreiche Faktoren wie Spielgenre und Herausgeber beeinträchtigt. Dies sind die Szenarien, in denen Sie dieses Ding verwenden können , wenn ich dieses Ding habe. Kompositionsbaum, du wirst sehen. Oder zwei Optionen. Analysieren und erklären Sie warum. Basierend auf diesen beiden Dingen werden wir unsere Antwort erhalten. Gehen wir jetzt zur Macht über , um zum Zersetzungsbaum zu kommen Wir müssen zur Beilage kommen und dann müssen wir uns mit dem Zerlegungsbaum Und das Ding wirst du bekommen. Ich bin hier. Sie können sich die Analyse ansehen und erklären erklärt durch das, was ich tun werde, anhand der Population analysieren und erklären, warum. Sehen Sie hier, wir erhalten die Summe der Bevölkerung im Jahr 1991. Ist das, wenn Sie klicken, können Sie hier ein Pluszeichen sehen. Wenn Sie auf das Pluszeichen klicken , werden Ihnen die Optionen hoher Wert, niedriger Wert angezeigt. Und wenn du auf CT klickst, siehst du hier, es zeigt dir die Daten, was CT angeht, nach Bevölkerung n. Okay? Sie können dies auch auswählen und alle Berichte werden danach gefiltert. Okay. Auf diese Weise können Sie weiter nach unten bauen. Als Nächstes, wenn du hier klickst. Wenn Sie auf Hoher Wert klicken, die niedrigste, die höchste Bevölkerung, dann Bangor Ebenso die Daten. Als Nächstes können Sie City eingeben, wir haben einen niedrigen Wert. Es zeigt Ihnen zuerst die niedrigste Bevölkerungszahl und dann die höchste. Das ist der riesige Zersetzungsbaum. Wir können auch den Staat angeben. Als ich State als eine weitere Diamantensonne eingab, erschien hier das Pluszeichen. Wenn wir erneut klicken, erhalten wir einen hohen Wert, einen niedrigen Wert und einen Status mit hohem Wert . Hier wird verklagt, dass Maasai zu Mas gehören Okay, auf diese Weise können wir analysieren. Jetzt sehen wir, dass auf dem Staat aufgebaut ist. Jetzt können wir die Sommerbevölkerung in Maastakanatka sehen. Wenn Sie dann auf At klicken, werden Ihnen die Details für die Städte innerhalb von Kanaka angezeigt Städte Es zeigt Ihnen Städte in A an. Das ist die Stärke der KI , dass wir diese Zerlegung von Daten erreichen und schneller analysieren können, wenn Sie eine Ursachenanalyse durchführen möchten Ursachenanalyse durchführen möchten Sie können das in der nächsten Vorlesung ganz einfach tun In der nächsten Vorlesung. In der nächsten Vorlesung werden wir uns weiter mit der Typzentrik befassen werden wir versuchen, beim Gehen noch mehr verborgene Tipsrien zu entdecken. In der nächsten Vorlesung werden wir immer schneller und intelligenter gehen und intelligenter 58. Schnelle Nutzung der erzählerischen KI-Funktion: Hallo und willkommen zurück. Ich bin zurück mit einer anderen Übung. In dieser Übung werden wir einfach einige Grafiken erstellen und versuchen, einige Grafiken erstellen Daten zu visualisieren Ich habe bereits Datenbeispieldaten von der Cagle-Website entnommen Datenbeispieldaten von der Cagle-Website Das sind die Beispielverkaufsdaten. Was ich tun werde, ich importiere es einfach. Eigentlich habe ich es schon importiert. Das sind die Daten, die ich dir zeigen werde. Das sind die Beispieldaten , die ich dem Agon entnommen habe. Hier haben wir die verschiedenen Spalten für Verkaufsdaten für ein bestimmtes Unternehmen. Und die Spalten lauten Bestellnummer, Menge, Bestellung, Preis für jede Bestellung und dann die Lead-In-Nummer und dann Umsatz und Status des Bestelldatums. Das ist Quartal I, die Monats-ID. Dann haben wir die Jahres-ID. Und dann haben wir die Produktlinie , für die dieses Produkt verkauft wurde. So wie das sind die Daten für die Autoverkäufe. Autoverkäufe. Wir haben also die Produktlinie wie klassische Autos, Lastwagen und Busse. Oldtimer. Okay. Alle Arten von Autos hier. Dann UVP und dann der Hersteller. Und dann der Produktcode, dann Kundenname, Telefonnummer, Adresse, Zeile 12 und dann Stadt, Bundesland, Postleitzahl, Landesgebiet Und dann haben wir den Kontakt, Nachnamen und den Vornamen. Und dann die Höhe des Deals hier. Diese Spalte ist sehr wichtig , da sie Ihnen zeigt , um welche Art von täglichem Transaktionsvolumen es sich handelt. Mittel, groß, klein. Die meisten Dinge, die Sie hier sehen können, haben wir groß, mittel ist klein. Aber die meisten Angebote sind mittelgroß, auch da sind sie klein. Dann haben wir alle drei Kategorien, Deal, Größe, sind da. Wenn Sie hier hinschauen, sehen Sie klein, mittel, groß. All das sind die Daten, die ich von Cagle bekommen habe und wie wir diese Beispieldaten dafür visualisieren und analysieren Okay, das ist die alte Visualisierung , die wir erstellt haben. Ich werde hier eine neue Seite erstellen. Ich mache genauso weiter. Okay, hier haben wir also die Datenquelle, Verkaufsstichprobe, Verkaufsdaten, Unterstrich-Beispiel Und hier wollen wir visualisieren, wenn Sie sich die Beziehung ansehen, dass keine Beziehung besteht . Vorerst. Wir werden uns nicht eingehend mit dem Aufbau der Beziehung und allem befassen. Wir werden einfach versuchen, die Daten zu visualisieren. Angenommen, Sie erhalten die Daten von Ihrem Kunden und möchten ihm nur einige wichtige Dinge mitteilen. Sie wollen nur die Daten visualisieren und die Dinge analysieren. In diesem Fall werden wir nicht tief in die Festlegung der Latenz zwischen den verschiedenen Tabellen oder wir werden die Daten nicht transformieren, wir werden nicht die Nullwerte entfernen , die die Daten betrachten Wir werden einfach versuchen, die Daten schnell zu analysieren und dem Kunden die Informationen zu geben , damit er anfangen kann, an seinem Marketing oder was auch immer er tun möchte zu arbeiten an seinem Marketing oder was auch immer er tun möchte zu Okay, verstanden. Das ist die grundlegende Tagesordnung für diesen Vortrag. Lass uns hier anfangen. Was ich tun werde, ist, dass ich zuerst versuchen werde, eine gewisse Nutzung zu schaffen. Ich wähle einfach das Stapel-Säulendiagramm aus. Dann möchte ich die Verkäufe nach analysieren. Angenommen, ich möchte die Verkäufe nach Städten analysieren. Ich wähle Stadt und dann Umsatz aus . Sehen Sie hier. Sobald ich diese beiden ausgewählt habe, erhalte ich hier das Stack-Balkendiagramm. Und du kannst für Madrid sehen, das ist der Verkauf und all das, okay? Das ist eine Visualisierung, die ich verstehe. Ich werde dir sagen, warum ich das alles erschaffe. Das ist die nächste Visualisierung. Was ich tun werde, ist ein Kreisdiagramm zu erstellen. Wählen Sie hier das Kreisdiagramm aus. Und in diesem Diagramm möchte ich das, was ich tun möchte , analysieren was wir tun können. Ich wähle die Produkt-ID, wo sie sich befindet, den Produktcode und die Verkaufszahlen aus . Anstelle des Produktkerns. Anstelle von Product Core wähle ich das Land aus. Okay, das sieht gut aus. Und Land und Umsatz. Okay, jetzt haben wir diese beiden. Lassen Sie uns auch hier einen Slicer erstellen. Ich wähle hier einen Slicer aus. Für Slicer möchte ich annehmen, Slicer, ich möchte das Land oder die Stadt angeben Stadt hier. Wenn wir eine Stadt auswählen , erhalten wir die stadtspezifischen Daten. Okay, jetzt haben wir die drei Visualisierungen hier erstellt. Jetzt gehe ich zur Beilage. Und hier klicken wir einfach auf die Geschichte und schauen, was wir von dem, was ich hier sehe, bekommen . Sobald wir auf die Erzählung geklickt haben , erhalten wir die Zusammenfassung für unsere Visualisierung , die wir erstellt haben Das Fs in der KI sagt uns, dass in dieser Hinsicht die höchste Umsatzsumme erzielt Wenn Sie sich nun diese Tabelle ansehen, Sie fest, dass, okay, Madrid den höchsten Umsatz hat, oder? Das Gleiche, was ich uns auch gebe, ist wichtig, aber mit etwas mehr Informationen. Als ob er 3.000% höher war als der Hall Roy, der die niedrigsten Verkäufe hatte Sehen Sie hier, jetzt bekommen wir die schnelle Analyse , dass wir von hier aus zu Not Madrid gekommen Madrid hatte den höchsten Umsatz, aber wir wussten nicht, welcher der niedrigste war. Hier, wenn du es siehst, wird es dir nicht gut gehen. Diese Stadt hat den niedrigsten Umsatz und diese Stadt hat den höchsten Umsatz. Aber was er hier tut, ist schnell, er sagt Ihnen, dass der niedrigste und der höchste Unterschied zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert einen großen Unterschied etwa 3.000% aufweisen zwischen dem höchsten und Dann folgt Madrid, auf das 10,79% des Umsatzes entfielen. Okay. Und dann, in 73 Städten, liegt Summe der Verkäufe bei 33.442 Tail Das sind die Informationen, die wir schnell vom I erhalten , indem wir einfach auf eine Schaltfläche mit Informationen klicken, richtig? Klicken Sie einfach auf die Erzählung und Sie erhalten all diese Informationen. Immer wenn sich Ihr Kunde ein paar schnelle Sets einfallen lässt und er möchte, dass Sie sie analysieren, können Sie einfach zufällige Dinge erstellen. Nicht zufällig, sondern was auch immer Sie aus diesen Daten verstanden haben Erstellen Sie einfach ein paar Visualisierungen, ein paar Diagramme und klicken Sie dann auf Erzählung und Sie erhalten schnell die Informationen, die Sie innerhalb von Sekunden oder meinen finden können. Sie können es an Ihren Kunden weiterleiten und er wird sich sehr freuen. Dies ist eine Maßnahme, die Sie anwenden können, wenn Sie weniger Zeit haben und Ihrem Kunden mehr Informationen zur Verfügung stellen möchten . Ich hoffe also, dass Sie wissen, wie das geht. Wenn Sie mehr Informationen von KI benötigen, können Sie eine größere Anzahl von Diagrammen erstellen Als Erstes müssen Sie die Daten verstehen, Sie verstehen die Daten und dann können nur Sie die richtigen Diagramme erstellen. Wenn Sie korrekte Diagramme erstellen, können Sie mehr visualisieren und Sie können sogar mehr aus KI herausholen , oder? Ich hoffe, du bist zerstört. Und wir werden uns in der nächsten Vorlesung treffen. 59. Leitfaden für die Einreichung von Kursprojekten: Hallo und willkommen zu dieser Vorlesung. Und ich hoffe, Sie haben diesen Kurs abgeschlossen und verstanden wie man Power BI-Dashboards und -Diagramme erstellt. In dieser Vorlesung erkläre ich Ihnen, wie Sie Ihr Projekt schnell und einfach aufwärmen können und es an jedem Projekt, das Sie gerade erstellen, sehen es an jedem Projekt, das Sie gerade können, dass Sie es mit mir in der Klasse sagen können . Wenn Sie zu Ihrer Klasse kommen, können Sie Ihr Projekt und Ihre Ressourcen sehen. Und hier habe ich die klaren Richtlinien gegeben wie Sie unser Projekt essen können. Wir müssen also die XLSX-Datei für Kundenanalysen verwenden. Und wir müssen diese Datei in das PowerBI importieren und den Kundenanalysebericht erstellen. Bei diesem Bericht müssen Sie auf die Excel-Datei warten. Und sobald dieser Bericht erstellt wurde, wurde ein Dashboard erstellt. Sie machen einfach einen Screenshot dieses Dashboards, speichern ihn als JPEG-Datei, als PNG-Datei und kehren dann zur Klasse zurück. Hier findest du create, project ops und du klickst einfach darauf. Und es führt Sie zum sechsten IT-Projekt für die Nieren. Und hier müssen Sie nur den Projekttitel wie hier angeben , der Projekttitel wäre Kundenanalyse. Analyse. Angenommen, Ihr Name ist Sunil, und hier geben Sie nur eine kurze Beschreibung ein und laden dann das Bild, das Sie aufgenommen haben, als Screenshot hoch. Das ist der Screenshot. Also lädst du das einfach hoch , klickst auf Öffnen und das wird hochgeladen. Du klickst also einfach auf Absenden. Und dort wird das Bild hier hochgeladen. Danach möchten Sie weitere Bilder hinzufügen, die Sie einfügen können, okay. Oder wenn wir das nachholen möchten, laden Sie einfach das Bild hoch und klicken Sie auf Veröffentlichen und Ihr Projekt wird eingereicht. Okay? Auf diese Weise können Sie mit uns in das Klassenprojekt und ein reifes NASPA-Bild einsteigen, damit ich es durchgehen und Feedback mit Ihnen teilen kann . Danke. 60. Kursprojekt und Abschluss: Jetzt haben wir diesen Kurs abgeschlossen und gelernt, wie man interaktive Dashboards erstellt, wie man diese Standardeinstellungen zu unserem Dashboard hinzufügt wie man es interaktiv macht. Jetzt, am Ende des Unterrichts, gebe ich Ihnen ein Projekt, das Sie erledigen müssen. Und das ist ein ziemlich einfaches Projekt, denn in diesem gebe ich Ihnen diese Excel-Datei, die die Kundenanalyse dazu enthält. Und das haben sie getan, Sie müssen einen ähnlichen Bericht erstellen. Sie können Ihren eigenen Bericht und Ihr eigenes Dashboard erstellen, aber darauf werde ich näher eingehen. diesen Kundenanalyseberichten würden die fünf wichtigsten Kunden nach Produkten nach Verkäufen, Gesamtmenge der Hotelkunden, Gesamtbestellung, Gesamtgewinn, Gesamtumsatz nach Monat und Jahr sortiert. Gesamtgewinn und Umsatz nach Filialen und Neukunden, Stammkunden und verlorenen Kunden nach Gehör. All diese Berichte müssen Sie also in das Kundenanalyse-Dashboard einfügen und Bericht erstellen. Und du musst dieses Projekt bei den Klassenprojekten einreichen . Das ist also das einfache Klassenprojekt, das ich dir geben werde. Ich gebe Ihnen die Excel-Datei für das Projekt, das wir in der Klasse gemacht haben , und für die Praxis und das Projekt auch, ich gebe Ihnen eine Excel-Datei für die Kundenanalyse , die Sie verwenden können, um das Projekt zu erstellen. Ich hoffe, du erstellst dieses Dashboard und reichst das Klassenprojekt ein und teilst es mit uns, damit wir es durchgehen und versuchen können, es interaktiver, dynamischer und bunter zu gestalten . Also danke, dass du dir diesen Kurs angesehen hast. Ich hoffe, du hast in diesem Kurs viel gelernt. Danke.