Power BI desktop DAX + M
Praca z serwerem SQL
Domyślną bazą danych używaną podczas szkolenia jest udostępniony serwer baz danych Microsoft SQL Server. Nie jest to szkolenie z zakresu tworzenia zapytań SQL. Znajomość języka SQL jest zalecana, ale nie wymagana. Baza danych będzie udostępniona przez prowadzącego.
O szkoleniu
Szkolenie z zakresu Microsoft Power BI desktop skupiające się na aspekcie warstwy danych, rozszerzone o tematykę pracy z Power Query M i językiem DAX oraz bazę danych SQL. Szkolenie, którego adresatami są osoby znające podstawy budowy raportów Power BI, zajmujące się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych, dla których standardowy import danych do modelu nie wystarcza. Rozszerzenie o elementy języków M oraz DAX działające w oparciu o bazę danych pozwala na wydajniejszą i szybszą pracę z danymi.
Cel szkolenia
Zapoznanie z narzędziami rozszerzającymi możliwości w pracy z Microsoft Power BI desktop współpracującym z serwerem baz danych SQL, usługami danych lub danymi plikowymi. Poznanie podstaw pracy z językiem M oraz DAX i użycie ich w tworzeniu raportów i analiz.
Dla kogo przeznaczone jest szkolenie?
Szkolenie o profilu ogólnym, którego adresatami są osoby zajmujące się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych, analitycy, księgowi, a także programiści i testerzy oprogramowania. Tematyka szkolenia obejmuje pracę z serwerem SQL, przetwarzanie w Power Query M oraz budowę modelu danych w DAX.
Co w Twojej pracy usprawni Power BI?
Nauczysz się efektywnie pobierać dane. Zoptymalizujesz sposoby pobierania i przekształcania danych zlokalizowanych na serwerze SQL, źródłach plikowych i usługach. Rozszerzysz umiejętnoci w korzystaniu z najlepszego narzędzia analitycznego. Zwiększysz swoją pewność w pracy, dzięki nabyciu nowych umiejętności. Zdecydowanie podniesiesz swoje szanse na awans. Radykalnie podniesiesz poziom swoich kompetencji zawodowych.
Gdzie użyjesz nabytej wiedzy?
Podniesiesz efektywność pracy związanej z tworzeniem raportów i w narzędziach BI powiązanych z bazą danych SQL. Zauważysz też wzrost komfortu w dostępie do danych. Osiągniesz nową wyższą jakość prezentacji danych i ich aktualizacji.
Czego się nauczysz?
Poznasz sposoby efektywnego wykorzystania rozszerzonych możliwości Power BI. Będziesz w stanie utworzyć ujednolicony system raportujący bazujący na danych z serwera SQL. Standaryzacja metod generowania raportów i tworzenia zestawień dla analiz przestanie być dla Ciebie problemem. Równocześnie przeniesiesz bezpieczeństwo tworzonych analiz na nowy wyższy poziom.
Poziom zaawansowania:
Średni, wymagana znajomość podstaw pracy z danymi.
Czas trwania szkolenia:
3 dni (24h lekcyjne)
Wymagania sprzętowe:
Windows, Mac*, Linux*
Power BI
Nazwa dla szeregu aplikacji i usług klasy Business Intelligence stworzonych przez Microsoft, w znacznej mierze opartych na chmurze obliczeniowej, które pomagają organizacjom gromadzić, zarządzać, przetwarzać i analizować dane z różnych źródeł za pomocą przyjaznego dla użytkownika interfejsu. Power BI stanowi część Microsoft Power Platform.
Język DAX
DAX (Data Analysis Expressions) to język wyrażeń formuł używany w usługach Analysis Services, usłudze Power BI i dodatku Power Pivot w programie Excel. Formuły języka DAX obejmują funkcje, operatory i wartości, które umożliwiające wykonywanie zaawansowanych obliczeń i zapytań dotyczących danych w powiązanych tabelach i kolumnach w tabelarycznych modelach danych.
Język M
Microsoft Power Query zapewnia zaawansowane środowisko importowania danych, które obejmuje wiele funkcji. Współpracuje on ze skoroszytami usługi Analysis Services, programu Excel i usługi Power BI. Podstawową możliwością dodatku Power Query jest filtrowanie i łączenie, czyli łączenie danych z jednej lub wielu bogatych kolekcji obsługiwanych źródeł danych.
Program szkolenia
Przegląd oprogramowania
Cel: zapoznanie się z oprogramowaniem przydatnym w pracy z modelami danych.
- Tworzenie modelu danych: Power BI desktop – wymagany
- Microsoft SQL Server Management Studio – opcjonalny
- DAX Studio – opcjonalnie do pracy z DAX
- Visual Studio Code – opcjonalnie do pracy z Power Query M
Praca z Power BI – główne etapy pracy
Cel: Poglądowe omówienie etapów tworzenia i życia raportu stworzonego w Power BI Desktop.
- Przygotowanie danych dla Power BI Desktop w Power Query.
- Optymalizacja i parametryzacja danych, także z użyciem języka SQL.
- Praca z modelem danych DAX: relacje, tabele, kolumny obliczeniowe, tabele obliczeniowe i miary.
- Budowa raportu w aplikacji Power BI Desktop.
- Publikacja i udostępnienie reportu w usłudze Power BI.
- Zarządzanie kontrolą dostępu do modelu danych.
- Ponowne użycie opublikowanego modelu danych.
- Aktualizacja raportu online
Język Power Query M
Cel: Omówienie możliwości jakie daje podłączenie danych z użyciem Power Query i odpowiedź na zasadnicze pytanie co to jest język M.
- Czym jest język Power Query M, gdzie jest stosowany i jakie ma możliwości.
- Zastosowania M (Power BI, Power Pivot, Dataverse)
- Podstawy oraz koncepcja języka M
- Ograniczenie języka M i ryzyko związane z Case Sensitive.
- Aktualizacja danych.
Źródła danych dla modelu Power BI Desktop
Cel: Przegląd najpopularniejszych źródeł danych, z których możesz pobrać dane do Power BI.
- Pliki CSV, Excel, JSON, XML, PDF.
- Internetowe źródła danych: Tabele opublikowane na stronach WWW.
- Usługi danych strumieniowych – Odata.
- Masowy import plików z folderu.
- Biblioteki SharePoint 365 jako repozytorium plików – poglądowo.
- Relacyjne bazy danych SQL (domyślnie Microsoft SQL Server).
Power Query w łączeniu i przekształcaniu danych
Cel: Praktyczne podejście do zaimportowanych danych, ich przekształcenie i optymalizacja.
- Filtrowanie i sortowanie danych wejściowych,
- Kontrola jakości danych: wyszukiwanie anomalii, błędów i niespójności.
- Kolumny obliczeniowe i warunkowe.
- Tworzenie niestandardowych kolumn obliczeniowych.
- Bezpośrednia edycja kodu M: pasek formuły i edytor zaawansowany.
- Duplikowanie zapytania a odwołanie do zapytania.
- Przenoszenie zapytań między aplikacjami.
- Wielokrotne odwołania do obiektów.
- Praca z bibliotekami funkcji: tekst, liczby, czas.
- Typy danych i ich konwersja, ustawienia regionalne użytkownika.
- Scalanie i podział kolumn i wierszy.
Praca z tabelami w języku Power Query M
Cel: Tworzenie nowych obiektów tabelarycznych.
- Dołączanie i scalanie tabel. Śledzenie zależności zapytań.
- Funkcje tabelaryczne i zarządzanie krokami przekształcania.
- Usuwanie wartości zduplikowanych – tabele i zestawy kolumn.
- Przekształcenia typu PIVOT i ich odwrotność: UNPIVOT.
- Agregacja i zliczanie danych.
Operacje zaawansowane M Query
Cel: Rozbudowa podstawowej funkcjonalności o własne funkcje.
- Zaawansowane funkcjonalności języka M.
- Budowa obiektów: lista, zestaw danych, tabela z użyciem kodu.
- Tworzenie własnych funkcji w języku M
Zapytania dynamiczne – parametry w języku M
Cel: zastosowanie zmiennych (parametrów) do optymalizacji z skracania zapisu zapytań.
- Tworzenie, zarządzanie parametrami
- Parametryzacja zapytań
- Obsługa parametrów z poziomu raportu Power BI
Power Query i serwer SQL
Cel: Wprowadzenie do pracy z serwerem baz danych. Pozwala na znaczącą oszczędność czasu związaną z generowaniem, przetwarzaniem i importem danych plikowych.
- Tryby pracy z serwerem SQL: Import danych a zapytania typu Direct Query. Możliwości i ograniczenia.
- Import obiektów SQL możliwych do wykorzystania w budowie model
- Tabele – podstawowe źródło danych dla modelu
- Widoki – zapisane zapytanie do bazy danych,
- Procedury zwracające dane (przegląd)
- Funkcje tabelaryczne
- Zapytania w kodzie SQL
Kwerendy wybierające – DQL (Data Query Language)
Cel: Praca z zapytaniami tworzonym bezpośrednio w języku SQL. Szybkie tworzenie zapytań w trybie low-code – prawie bez pisania kodu SQL.
- Query designer w zastosowaniach i tworzenie zapytania do bazy danych
- Podstawowe typy danych w SQL i ich zastosowanie. Standard SQL w modelu danych Power BI
- Pobieranie danych – SELECT: składnia polecenia i kolejność wykonywania instrukcji SQL.
- Operatory i kryteria w zapytaniach
Optymalizacja zapytań SQL w Power Query
Cel: Maksymalne wykorzystanie języka SQL: jak pobrać tylko te dane, których potrzebujemy.
- Funkcje języka SQL w zapytaniach
- Operacje na połączonych tabelach: złączenia SQL (SQL JOIN)
- Łączenie wyników zapytania UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT/MINUS
- Agregacja danych po stronie serwera SQL
- Funkcje okien w SQL: wyniki uporządkowane OVER, partycjonowanie PARTITION BY i sortowanie wyniku zapytania ORDER BY. Odwołania do wierszy: poprzedni, następny, pierwszy i ostatni w grupie.
- Podzapytania w SQL: Wynik zapytania jako warunek WHERE w kwerendzie. Kwerenda oparta o inną kwerendę.
- Wyrażenia tabelaryczne CTE
Parametryzacja zaawansowana Power Query i SQL
Cel: Połączenie fragmentatorów z raportu z kodem SQL.
- Modyfikacja zapytania z użyciem parametru M
- Parametr w zdalnym zapytaniu SQL
- Sterowanie wartościami parametru z poziomu Power BI
- Fragmentator w wizualizacji Power BI Desktop i parametr w zapytaniach Power Query
Język DAX w modelu danych Power BI
Cel: Omówienie koncepcji języka DAX i jego zastosowań.
- Czym jest język DAX. Podstawy oraz koncepcja języka DAX.
- Zastosowania DAX (Power BI, Power Pivot, Analisys Services).
- Przegląd środowiska i narzędzi przydatnych w pracy z DAX
Wprowadzenie do języka DAX
Cel: pierwsze podejście do pracy z językiem.
- Model danych – czym jest jak działa
- Dobre praktyki organizacji danych.
- Typy danych, konwersja typów, obsługa ewentualnych błędów.
- Typ danych a format danych. Zarządzanie formatem danych i jego dostosowanie do potrzeb użytkownika.
- Tworzenie relacji między tabelami
- Relacje modelu danych: aktywne oraz nieaktywne
- Tabele parametrów
- Kierunki filtrowania
- Ukrywanie kolumn w widoku użytkownika
- Operatory w języku DAX
Kolumny obliczeniowe i wbudowane funkcje w DAX
Cel: praca z kolumnami obliczeniowymi – porównanie z arkuszem kalkulacyjnym i funkcjami tabelarycznymi.
- Czym są kolumny obliczeniowe
- Tworzenie i modyfikacja kolumn obliczeniowych
- Operatory i ich priorytety w języku DAX
- Podstawowe funkcje języka DAX: ROUND, IF, SWITCH
- Funkcje czasu: YEAR, MONTH, DAY, WEEKDAY, WEEKNUM, EOMONTH
- Funkcje logiczne: NOT, OR, AND i operatory || oraz &&
- Funkcje tekstowe: LEFT, RIGHT, MID, LOWER, UPPER
- Funkcje liczbowe: ROUND, ROUNDUP, ROUNDDOWN
- Funkcje konwertujące: FORMAT
Miary w języku DAX
Cel: Tworzenie wstępnie przeliczonych elementów modelu danych.
- Czym są miary obliczeniowe
- Tworzenie i modyfikacja miar obliczeniowych
- Miara a kolumna obliczeniowe
- Funkcje – SUM, AVERAGE vs SUMX, AVERAGEX
- Kontekst wykonania zapytania
- Funkcja CALCULATE
Kontekst w języku DAX
Cel: Określenie w jaki sposób ma być przeliczana tabela.
- Kontekst na poziomie wiersza
- Kontekst zapytania
- Kontekst na poziomie użytego filtra
Tabele w języku DAX
Cel: Praca z tabelami generowanymi z użyciem języka DAX i ich filtrowanie.
- Tabele obliczeniowe,
- Zakładanie i usuwania filtra dla tabeli,
- Dobieranie filtrów,
- Kontekst i jego zmiana w zapytaniu,
- Dodanie/usunięcie kontekstu filtra – funkcje FILTER/ALL
- Selektywne usunięcie kontekstu – funkcja ALLEXCEPT
Hierarchia w analizie
Cel: Porządkowane danych w grupy nadrzędne i podrzędne.
- Hierarchie generowane automatyczne
- Definiowanie hierarchii manualnie
- Modyfikacja istniejącej hierarchii
Funkcje języka DAX
Cel: Przegląd ciekawszych i bardziej użytecznych
- Funkcje tablicowe i filtrujące: EVALUATE, ALLNOBLANKROW, VALUES, DISTINCT, ISFILTERED, ISCROSSFILTERED, CALCULATETABLE, ADDCOLUMNS, RELATEDTABLE, EARLIER, EARLIEST, HASONEVALUE
- Funkcje agregujące, zliczające i statystyczne: DISTINCTCOUNT, COUNT, COUNTA, COUNTROWS, COUNTBLANK, SUM, COUNT, MIN, MAX, AVERAGE
- Funkcje wyliczająca na poziomie wiersza: SUMX, COUNTX, AVERAGEX, MINX, MAXX, RANKX – zastosowanie miary DAX.
- Funkcja wykorzystująca istniejącą relację RELATED oraz tworząca relację użytkownika USERELATIONSHIP
- Funkcja wyszukująca: LOOKUPVALUE
Time Intelligence w praktyce
Cel: Porównanie przebiegu wartości w czasie.
- Tabele kalendarza w DAX
- Sortowanie tabel kalendarza
- Funkcje Time Intelligence w DAX (operacje na czasie): PREVIOUSYEAR, PREVIOUSMONTH, PREVIOUSDAY, FIRSTDATE, LASTDATE, DATESBETWEEN, DATEADD, DATEDIFF, TOTALYTD, TOTALMTD, TOTALQTD