Modellazione dei dati con Power BI
Riepilogo
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Ruolo
La modellazione dei dati permette di configurare e modellare i dati preparati per progettare un modello semantico con le relazioni e i calcoli necessari usando DAX (Data Analysis Expressions). Questo processo garantisce un'analisi accurata e permette di creare report Power BI chiari e di grande impatto.
Questo percorso di apprendimento aiuta a prepararsi al conseguimento della Certificazione Microsoft: Data Analyst Associate.
Prerequisiti
Prima di iniziare questo percorso di apprendimento, è necessario acquisire familiarità con l'applicazione Power BI Desktop. È inoltre richiesta una conoscenza di base dei concetti e della terminologia dell'analisi dei dati, come tabelle, relazioni e calcoli.
Codice obiettivo
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Moduli in questo percorso di apprendimento
I modelli semantici organizzano dati complessi in una struttura intuitiva, migliorando la visualizzazione dei dati e favorendo la creazione di report efficienti e dettagliati per un processo decisionale migliore.
Data Analysis Expressions (DAX) è un linguaggio delle formule per Power BI che permette di creare calcoli, aggiungere logica e migliorare l'analisi dei dati all'interno di report e modelli semantici.
Aggiungendo calcoli DAX ai modelli semantici di Power BI è possibile definire logica personalizzata all'interno del modello di dati, per consentire analisi più approfondite e decisioni aziendali basate sui dati.
La modifica del contesto di filtro in DAX permette di controllare il modo in cui i calcoli valutano i dati nei modelli semantici di Power BI. Ottenere informazioni più approfondite e personalizzare le analisi nei report scegliendo esattamente i dati da includere nei calcoli.
Le funzioni di Business Intelligence per le gerarchie temporali DAX in Power BI permettono agli utenti di analizzare e confrontare i dati di periodi temporali diversi, agevolando la creazione di report significativi delle tendenze, della crescita e delle prestazioni nel tempo.
I calcoli in Power BI sono necessari per arricchire l'analisi dei dati. I calcoli visivi semplificano le formule complesse, migliorano le prestazioni e riducono la manutenzione.
L'ottimizzazione delle prestazioni prevede che si apportino modifiche allo stato attuale del modello semantico in modo che funzioni in modo più efficiente. In sostanza, quando il modello semantico è ottimizzato, le sue prestazioni migliorano.