Modelar dados com o Power BI

Visão rápida

A modelagem de dados configura e formata os dados preparados para criar um modelo semântico com os relacionamentos e cálculos necessários usando DAX (Data Analysis Expressions). Esse processo garante uma análise precisa e prepara você para criar relatórios claros e impactantes do Power BI.

Este roteiro de aprendizagem pode ajudar você a se preparar para a certificação Certificado pela Microsoft: Analista de Dados Associado.

Pré-requisitos

Antes de iniciar este roteiro de aprendizagem, você deve estar familiarizado com o aplicativo do Power BI Desktop. Você também deve ter uma compreensão básica dos conceitos e da terminologia da análise de dados, como tabelas, relacionamentos e cálculos.

Módulos neste roteiro de aprendizagem

Os modelos semânticos organizam dados complexos em uma estrutura intuitiva, aprimorando a visualização de dados e permitindo relatórios eficientes e informativos para uma melhor tomada de decisão.

Data Analysis Expressions (DAX) é uma linguagem de fórmulas para o Power BI que permite criar cálculos, adicionar lógica e aprimorar a análise de dados em seus relatórios e modelos semânticos.

A adição de cálculos DAX a modelos semânticos do Power BI permite definir lógica personalizada em seu modelo de dados, de modo a permitir análises mais profundas e decisões de negócios orientadas por dados.

A modificação do contexto do filtro no DAX permite controlar como os cálculos avaliam os dados em modelos semânticos do Power BI. Obtenha insights mais profundos e personalize sua análise nos relatórios escolhendo exatamente quais dados serão incluídos nos cálculos.

As funções de inteligência de dados temporais DAX no Power BI permitem aos usuários analisar e comparar dados ao longo de diferentes períodos, dando suporte a relatórios informativos sobre tendências, crescimento e desempenho ao longo do tempo.

Cálculos visuais em Power BI simplificar fórmulas complexas operando diretamente em dados visuais. Aprenda a criar cálculos visuais que aprimorem a análise sem afetar o desempenho do modelo.