Типы данных в Power BI Desktop
В этой статье описываются типы данных, поддерживающие Power BI Desktop и выражения анализа данных (DAX).
При загрузке данных Power BI пытается преобразовать типы данных исходных столбцов в типы данных, поддерживающие более эффективное хранение, вычисления и визуализацию данных. Например, если столбец значений, импортируемых из Excel, не имеет дробных значений, Power BI Desktop преобразует столбец данных в тип данных Кто le number, который лучше подходит для хранения целых чисел.
Эта концепция важна, так как некоторые функции DAX имеют особые требования к типу данных. Во многих случаях DAX неявно преобразует типы данных, но в некоторых случаях это не так. Например, если для функции DAX требуется тип данных Date , но тип данных для столбца — Text, функция DAX не будет работать правильно. Поэтому важно и полезно использовать правильные типы данных для столбцов.
Определение и указание типа данных столбца
В Power BI Desktop можно определить и указать тип данных столбца в Редактор Power Query, в представлении данных или в представлении отчетов:
В Редактор Power Query выберите столбец и выберите тип данных в группе преобразования ленты.
В представлении данных или представлении отчета выберите столбец, а затем щелкните стрелку раскрывающегося списка рядом с типом данных на вкладке инструментов "Столбец" ленты.
В раскрывающемся списке "Тип данных" в Редактор Power Query есть два типа данных, которые отсутствуют в представлении данных или представлении отчета: дата/время/часовой пояс и длительность. При загрузке столбца с этими типами данных в модель Power BI столбец даты и времени или часового пояса преобразуется в тип данных date/time, а столбец "Длительность" преобразуется в тип данных десятичного числа.
Тип двоичных данных не поддерживается за пределами Редактор Power Query. В Редактор Power Query можно использовать тип двоичных данных при загрузке двоичных файлов, если он преобразуется в другие типы данных перед загрузкой в модель Power BI. Выбор двоичного файла существует в меню представления данных и представления отчетов по устаревшим причинам, но если вы пытаетесь загрузить двоичные столбцы в модель Power BI, могут возникнуть ошибки.
Типы чисел
Power BI Desktop поддерживает три типа чисел: десятичное число, фиксированное десятичное число и Кто число.
Свойство столбца табличной объектной модели (TOM) DataType можно использовать для указания DataType перечислений для типов чисел. Дополнительные сведения о программном изменении объектов в Power BI см. в статье Program Power BI семантические модели с помощью табличной объектной модели.
Десятичное число
Десятичное число является наиболее распространенным типом чисел и может обрабатывать числа с дробными значениями и целыми числами. Десятичное число представляет 64-разрядные (восьмибайтовые) числа с плавающей запятой с отрицательными значениями от -1,79E +308 до -2,23E -308, положительные значения от 2.23E -308 до 1,79E +308 и 0. Числа, такие как 34, 34.01 и 34.000367063, являются допустимыми десятичными числами.
Максимальная точность, которую может представлять тип десятичного числа , составляет 15 цифр. Десятичный разделитель может находиться в любом месте числа. Этот тип соответствует тому, как Excel сохраняет свои числа, и TOM указывает этот тип как DataType.Double Перечисление.
Десятичное число с фиксированной запятой
Тип данных фиксированного десятичного числа имеет фиксированное расположение для десятичного разделителя. Десятичный разделитель всегда имеет четыре цифры справа и позволяет 19 цифр значения. Наибольшее значение фиксированного десятичного числа может представлять положительный или отрицательный 922 337 203 685 477,5807.
Тип фиксированного десятичного числа полезен в случаях, когда округление может привести к ошибкам. Числа, имеющие небольшие дробные значения, иногда могут накапливаться и принудительно иметь немного неточное число. Фиксированный тип десятичного числа поможет избежать таких ошибок, усечения значений за четыре цифры справа от десятичного разделителя.
Этот тип данных соответствует десятичному типу SQL Server (19 4) или типу данных "Валюта " в службах Analysis Services и Power Pivot в Excel. TOM указывает этот тип как DataType.Decimal перечисление.
Целое число
Кто число представляет 64-разрядное (восьмибайтовое) целочисленное значение. Так как это целое число, Кто число не имеет цифр справа от десятичного разряда. Этот тип позволяет 19 цифр положительных или отрицательных целых чисел от -9 223 372 036 854 775 807 (-2^63+1) и 9223 372 036 854 775 806 (2^63-2), поэтому могут представлять наибольшее возможное число числовых типов данных.
Как и в случае с фиксированным десятичным типом, тип числа Кто может быть полезным, если вам нужно управлять округлением. TOM представляет тип данных Кто le в виде DataType.Int64 перечисления.
Примечание.
Модель данных Power BI Desktop поддерживает 64-разрядные целые значения, но из-за ограничений JavaScript наибольшее число визуальных элементов Power BI может безопасно выразиться в 9 007 199 254 740 991 (2^53-1). Если в модели данных больше чисел, их размер можно уменьшить с помощью вычислений, прежде чем добавлять их в визуальные элементы.
Точность вычислений типа чисел
Значения столбцов типа данных Десятичного числа хранятся как приблизительные типы данных в соответствии со стандартом IEEE 754 для чисел с плавающей запятой. Приблизительные типы данных имеют ограничения точности, так как вместо хранения точных значений чисел они могут хранить чрезвычайно близкие или округленные приближения.
Потеря точности или отсутствие точности может произойти, если значение с плавающей запятой не может надежно квалифицировать число цифр с плавающей запятой. Непредвиденное или неточное вычисление может отображаться как непредвиденные или неточные результаты в некоторых сценариях отчетности.
Вычисления сравнения, связанные с равенством между значениями типа данных десятичного числа , могут потенциально возвращать непредвиденные результаты. Сравнения равенства включают в себя равно =, >больше, чем <, меньше, чем, больше или равно >=, а также меньше или равно <=.
Эта проблема наиболее очевидна при использовании функции RANKX в выражении DAX, которая вычисляет результат дважды, что приводит к немного разным числам. Пользователи отчета могут не заметить разницу между двумя числами, но результат ранжирования может быть заметно неточным. Чтобы избежать непредвиденных результатов, можно изменить тип данных столбца с десятичного числа на фиксированное десятичное или Кто le числоили выполнить принудительное округление с помощью ROUND. Тип данных фиксированного десятичного числа имеет большую точность, так как десятичный разделитель всегда имеет четыре цифры справа.
Редко вычисления, которые суммирует значения столбца типа данных десятичного числа , могут возвращать непредвиденные результаты. Этот результат, скорее всего, соответствует столбцам с большим количеством положительных чисел и отрицательных чисел. Результат суммы влияет на распределение значений по строкам в столбце.
Если необходимое вычисление суммирует большую часть положительных чисел перед суммированием большинства отрицательных чисел, большая положительная часть частичной суммы в начале может потенциально сомнить результаты. Если вычисление происходит при добавлении сбалансированных положительных и отрицательных чисел, запрос сохраняет большую точность и, следовательно, возвращает более точные результаты. Чтобы избежать непредвиденных результатов, можно изменить тип данных столбца с десятичного числа на фиксированное десятичное илиКто le число.
Типы даты и времени
Power BI Desktop поддерживает пять типов данных даты и времени в Редактор Power Query. Во время загрузки в модель данных Power BI Desktop преобразуются как дата, время, так и часовой пояс и длительность . Модель поддерживает дату и время или форматировать значения в виде даты или времени независимо.
Дата и время представляет как значение даты, так и времени. Базовое значение даты и времени хранится как тип десятичного числа, поэтому можно преобразовать между двумя типами. Часть времени хранится в виде дроби для целого числа 1/300 секунд (3,33 мс). Тип данных поддерживает даты от 1900 до 9999.
Дата представляет только дату без части времени. Дата преобразуется в модель в виде значения даты и времени с нуля для дробного значения.
Время представляет только время без части даты. Время преобразуется в модель в виде значения даты и времени без цифр слева от десятичной запятой.
Дата/ часовой пояс представляет дату и время в формате UTC со смещением часового пояса и преобразуется в дату и время при загрузке в модель. Модель Power BI не меняет часовой пояс на основе расположения пользователя или языкового стандарта. Значение 09:00, загруженное в модель в США, отображается как 09:00, когда отчет открыт или просматривается.
Длительность представляет длительность времени и преобразуется в тип десятичного числа при загрузке в модель. В качестве типа десятичного числа можно добавлять или вычитать значения из значений даты и времени с правильными результатами и легко использовать значения в визуализациях, которые показывают величину.
Тип текста
Тип текстовых данных — это строка данных в кодировке Юникод, которая может быть буквами, цифрами или датами, представленными в текстовом формате. Максимальное максимальное ограничение для длины строки составляет примерно 32 000 символов Юникода, основанных на базовом обработчике Power BI Power Query, и его ограничения на длину типов текстовых данных. Текстовые типы данных, превышающие практический максимальный предел, могут привести к ошибкам.
Способ хранения текстовых данных Power BI может привести к отображению данных по-разному в определенных ситуациях. В следующих разделах описываются распространенные ситуации, которые могут привести к тому, что текстовые данные могут немного изменить внешний вид между запросами данных в Редактор Power Query и загрузкой их в Power BI.
Учет регистра
Подсистема, которая хранит и запрашивает данные в Power BI, является нечувствительной к регистру и обрабатывает разные буквы как одно и то же значение. "A" равно "a". Однако Power Query учитывает регистр, где "A" не совпадает с "a". Разница в случае конфиденциальности может привести к ситуациям, когда текстовые данные изменяют прописную букву, казалось бы, необъяснимо после загрузки в Power BI.
В следующем примере показаны данные заказа: столбец OrderNo , уникальный для каждого заказа, и столбец Адреса , в который отображается имя адреса, введенное вручную во время заказа. Редактор Power Query показывает несколько заказов с одинаковыми Адреса, введенные в систему с различными буквами.
После загрузки данных Power BI заглавная буква повторяющихся имен на вкладке "Данные " изменяется из исходной записи в один из вариантов прописи.
Это изменение происходит, так как Редактор Power Query учитывает регистр, поэтому он отображает данные точно так же, как хранящиеся в исходной системе. Подсистема, в которой хранятся данные в Power BI, не учитывает регистр, поэтому обрабатывает строчные и верхние регистры символов как идентичные. Данные Power Query, загруженные в подсистему Power BI, могут изменяться соответствующим образом.
Подсистема Power BI оценивает каждую строку по отдельности при загрузке данных, начиная с верхней части. Для каждого текстового столбца, например Адрес, подсистема сохраняет словарь уникальных значений, чтобы повысить производительность с помощью сжатия данных. Обработчик видит первые три значения в столбце Адрес как уникальные и сохраняет их в словаре. После этого, поскольку обработчик не учитывает регистр, он оценивает имена как идентичные.
Модуль видит имя "Taina Hasu" как идентичное "TAINA HASU" и "Taina HASU", поэтому он не сохраняет эти вариации, но ссылается на первый вариант, который он хранит. Имя "MURALI DAS" отображается в прописных буквах, так как это имя появилось при первом вычислении обработчика при загрузке данных сверху вниз.
На этом изображении показан процесс оценки:
В предыдущем примере подсистема Power BI загружает первую строку данных, создает словарь Адреса и добавляет к нему Taina Hasu . Подсистема также добавляет ссылку на это значение в столбце "Адрес " в таблице, которую она загружает. Подсистема выполняет то же самое для второй и третьей строк, так как эти имена не эквивалентны другим при пропусках регистра.
Для четвертой строки подсистема сравнивает значение с именами в словаре и находит имя. Так как двигатель не учитывает регистр, "TAINA HASU" и "Taina Hasu" одинаковы. Модуль не добавляет новое имя в словарь, но ссылается на существующее имя. Тот же процесс происходит для оставшихся строк.
Примечание.
Так как подсистема, в которой хранятся и запрашивается данные в Power BI, не учитывается регистр, при работе в режиме DirectQuery с учетом регистра. Power BI предполагает, что источник исключил повторяющиеся строки. Так как Power BI не учитывает регистр, он рассматривает два значения, которые отличаются только по регистру как дубликаты, в то время как источник может не рассматривать их как такие. В таких случаях окончательный результат не определен.
Чтобы избежать этой ситуации, если вы используете режим DirectQuery с источником данных с учетом регистра, нормализуйте регистр в исходном запросе или в Редактор Power Query.
Начальные и конечные пробелы
Подсистема Power BI автоматически обрезает все конечные пробелы, которые следуют текстовым данным, но не удаляют начальные пробелы, предшествующие данным. Чтобы избежать путаницы, при работе с данными, содержащими начальные или конечные пробелы, следует использовать функцию Text.Trim для удаления пробелов в начале или конце текста. Если вы не удаляете ведущие пробелы, связь может не создаваться из-за повторяющихся значений, или визуальные элементы могут возвращать непредвиденные результаты.
В следующем примере показаны данные о клиентах: столбец "Имя", содержащий имя клиента и столбец индекса, уникальный для каждой записи. Имена отображаются в кавычках для ясности. Имя клиента повторяется четыре раза, но каждый раз с различными сочетаниями начальных и конечных пробелов. Эти варианты могут возникать с помощью ручной записи данных с течением времени.
| Row | Основное пространство | Конечная область | Имя. | Указатель | Text length |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Нет | No | "Дилан Уильямс" | 1 | 14 |
| 2 | No | Да | "Дилан Уильямс" | 10 | 15 |
| 3 | Да | Нет | "Дилан Уильямс" | 20 | 15 |
| 4 | Да | Да | " Дилан Уильямс " | 40 | 16 |
В Редактор Power Query полученные данные отображаются следующим образом.
При переходе на вкладку "Данные " в Power BI после загрузки данных та же таблица выглядит как на следующем рисунке с таким же количеством строк, что и раньше.
Однако визуальный элемент на основе этих данных возвращает только две строки.
На предыдущем изображении первая строка имеет общее значение 60 для поля Index , поэтому первая строка в визуальном элементе представляет последние две строки загруженных данных. Вторая строка с общим значением индекса 11 представляет первые две строки. Разница в количестве строк между визуальным элементом и таблицей данных вызвана автоматическим удалением или обрезкой конечных пробелов, но не начальными пробелами. Таким образом, модуль оценивает первые и второй строки, а третий и четвертый строки, как идентичные, а визуальный элемент возвращает эти результаты.
Это поведение также может вызвать сообщения об ошибках, связанные с связями, так как обнаружены повторяющиеся значения. Например, в зависимости от конфигурации связей может появиться ошибка, аналогичная следующему изображению:
В других ситуациях, возможно, не удается создать связь "многие ко одному" или "один к одному", так как обнаружены повторяющиеся значения.
Эти ошибки можно отслеживать обратно в начальные или конечные пробелы, а также разрешать их с помощью Text.Trim или Trim в разделе "Преобразование", чтобы удалить пробелы в Редактор Power Query.
Тип true/false
Тип данных True/false — это логическое значение true или False. Для лучших и наиболее согласованных результатов при загрузке столбца, содержащего логическое значение true/false, в Power BI задайте для типа столбца значение True/False.
Power BI преобразует и отображает данные по-разному в определенных ситуациях. В этом разделе описываются распространенные случаи преобразования логических значений и способы устранения преобразований, которые создают непредвиденные результаты в Power BI.
В этом примере вы загружаете данные о том, зарегистрировались ли клиенты для вашего бюллетеня. Значение TRUE указывает, что клиент зарегистрировался на информационный бюллетень, а значение FALSE указывает, что клиент не зарегистрировался.
Однако при публикации отчета в служба Power BI столбец состояния регистрации бюллетеня отображает значение 0 и -1 вместо ожидаемых значений TRUE или FALSE. Ниже описано, как происходит это преобразование и как его предотвратить.
Упрощенный запрос для этой таблицы отображается на следующем рисунке:
Тип данных столбца "Подписка на информационный бюллетень " имеет значение Any, и в результате Power BI загружает данные в модель в виде текста.
При добавлении простой визуализации, отображающей подробные сведения для каждого клиента, данные отображаются в визуальном элементе должным образом, как в Power BI Desktop, так и при публикации в служба Power BI.
Однако при обновлении семантической модели в служба Power BI столбец "Подписка на информационный бюллетень" в визуальных элементах отображает значения как -1 и 0 вместо отображения их как TRUE или FALSE:
При повторной публикации отчета из Power BI Desktop столбец "Подписка на информационный бюллетень" снова отображает значение TRUE или FALSE, но после обновления в служба Power BI значения снова изменяются, чтобы отобразить значение -1 и 0.
Решение для предотвращения этой ситуации заключается в том, чтобы задать логические столбцы для ввода True/False в Power BI Desktop и повторно опубликовать отчет.
При внесении изменений визуализация отображает значения в столбце "Подписка на информационный бюллетень " немного по-другому. Вместо того, чтобы текст был все буквы букв, как вводимые в таблицу, только первая буква заглавна. Это изменение является одним из результатов изменения типа данных столбца.
После изменения типа данных повторно опубликуйте служба Power BI и обновление, отчет отображает значения как True или False, как ожидалось.
Чтобы свести итог, при работе с логическими данными в Power BI убедитесь, что для столбцов задан тип данных True/False в Power BI Desktop.
Пустой тип
Пустой — это тип данных DAX, представляющий и заменяющий значения NULL SQL. Можно создать пустое с помощью функции BLANK и проверить наличие пустых с помощью логической функции ISBLANK .
Тип binary
Вы можете использовать тип двоичных данных для представления любых данных с двоичным форматом. В Редактор Power Query этот тип данных можно использовать при загрузке двоичных файлов при преобразовании его в другие типы данных перед загрузкой в модель Power BI.
Двоичные столбцы не поддерживаются в модели данных Power BI. Выбор двоичного файла существует в меню представления данных и представления отчетов по устаревшим причинам, но при попытке загрузить двоичные столбцы в модель Power BI может возникнуть ошибка.
Примечание.
Если двоичный столбец находится в выходных данных шагов запроса, попытка обновить данные через шлюз может вызвать ошибки. Рекомендуется явно удалить все двоичные столбцы в качестве последнего шага в запросах.
Тип таблицы
DAX использует тип данных таблицы во многих функциях, таких как агрегаты и вычисления аналитики времени. Для некоторых функций требуется ссылка на таблицу. Другие функции возвращают таблицу, которую затем можно использовать в качестве входных данных для других функций.
В некоторых функциях, требующих таблицы в качестве входных данных, можно указать выражение, которое оценивается в таблице. Для некоторых функций требуется ссылка на базовую таблицу. Сведения о требованиях конкретных функций см. в справочнике по функциям DAX.
Неявное и явное преобразование типов данных
Каждая функция DAX имеет определенные требования к типам данных, используемым в качестве входных и выходных данных. Например, для некоторых функций требуются целые числа для некоторых аргументов и дат для других. Для других функций требуется текст или таблицы.
Если данные в столбце, указанные в качестве аргумента, несовместимы с типом данных, требуемой функцией, DAX может вернуть ошибку. Однако, когда возможно DAX пытается неявно преобразовать данные в требуемый тип данных.
Например:
- Если ввести дату в виде строки, DAX анализирует строку и пытается привести ее в качестве одного из форматов даты и времени Windows.
- Можно добавить TRUE + 1 и получить результат 2, так как DAX неявно преобразует TRUE в число 1 и выполняет операцию 1+1.
- Если вы добавляете значения в два столбца с одним значением, представленным в виде текста ("12") и другого в виде числа (12), DAX неявно преобразует строку в число, а затем добавляет числовой результат. Выражение = "22" + 22 возвращает 44.
- Если попытаться сцепить два числа, DAX представляет их как строки, а затем сцепляется. Выражение = 12 и 34 возвращает значение "1234".
Таблицы неявных преобразований данных
Оператор определяет тип преобразования DAX путем приведения необходимых значений перед выполнением запрошенной операции. В следующих таблицах перечислены операторы, а daX преобразования выполняется для каждого типа данных, если он связывается с типом данных в пересекающейся ячейке.
Примечание.
Эти таблицы не включают тип текстовых данных. Если число представлено в текстовом формате, в некоторых случаях Power BI пытается определить тип числа и представить данные в виде числа.
Сложение (+)
| INTEGER | ВАЛЮТА | real | Дата/время | |
|---|---|---|---|---|
| INTEGER | INTEGER | ВАЛЮТА | real | Дата/время |
| ВАЛЮТЫ | ВАЛЮТА | ВАЛЮТА | real | Дата/время |
| REAL | real | real | real | Дата/время |
| Дата и время | Дата/время | Дата/время | Дата/время | Дата/время |
Например, если операция добавления использует реальное число в сочетании с данными валюты, DAX преобразует оба значения в REAL и возвращает результат в виде REAL.
Вычитание (-)
В следующей таблице заголовок строки — это minuend (слева), а заголовок столбца — подтраченный (справа).
| INTEGER | ВАЛЮТА | real | Дата/время | |
|---|---|---|---|---|
| INTEGER | INTEGER | ВАЛЮТА | real | real |
| ВАЛЮТЫ | ВАЛЮТА | ВАЛЮТА | real | real |
| REAL | real | real | real | real |
| Дата и время | Дата/время | Дата/время | Дата/время | Дата/время |
Например, если операция вычитания использует дату с любым другим типом данных, DAX преобразует оба значения в даты, а возвращаемое значение также является датой.
Примечание.
Модели данных поддерживают унарный оператор - (отрицательный), но этот оператор не изменяет тип данных операнда.
Умножение (*)
| INTEGER | ВАЛЮТА | real | Дата/время | |
|---|---|---|---|---|
| INTEGER | INTEGER | ВАЛЮТА | real | INTEGER |
| ВАЛЮТЫ | ВАЛЮТА | real | ВАЛЮТА | ВАЛЮТА |
| REAL | real | ВАЛЮТА | real | real |
Например, если операция умножения объединяет целое число с реальным числом, DAX преобразует оба числа в реальные числа, а возвращаемое значение также — REAL.
Деление (/)
В следующей таблице заголовок строки — числитель, а заголовок столбца — знаменатель.
| INTEGER | ВАЛЮТА | real | Дата/время | |
|---|---|---|---|---|
| INTEGER | real | ВАЛЮТА | real | real |
| ВАЛЮТЫ | ВАЛЮТА | real | ВАЛЮТА | real |
| REAL | real | real | real | real |
| Дата и время | real | real | real | real |
Например, если операция деления объединяет целое число со значением валюты, DAX преобразует оба значения в реальные числа, а результат также является реальным числом.
Операторы сравнения
В выражениях сравнения DAX считает логические значения больше строковых значений, а строковые значения больше числовых или значений даты и времени. Числа и значения даты и времени имеют одинаковый ранг.
DAX не выполняет неявные преобразования для логических или строковых значений. ПУСТОе или пустое значение преобразуется в 0, "" или "False" в зависимости от типа данных другого сравниваемого значения.
В следующих DAX-выражениях демонстрируется данное поведение.
=IF(FALSE()>"true","Expression is true", "Expression is false")возвращает значение "Выражение имеет значение true".=IF("12">12,"Expression is true", "Expression is false")возвращает значение "Выражение имеет значение true".=IF("12"=12,"Expression is true", "Expression is false")возвращает значение "Выражение равно false".
DAX выполняет неявные преобразования для числовых или типов даты и времени, как описано в следующей таблице:
| Сравнение Оператор |
INTEGER | ВАЛЮТА | real | Дата/время |
|---|---|---|---|---|
| INTEGER | INTEGER | ВАЛЮТА | real | real |
| ВАЛЮТЫ | ВАЛЮТА | ВАЛЮТА | real | real |
| REAL | real | real | real | real |
| Дата и время | real | real | real | Дата и время |
Пустые, пустые строки и нулевые значения
DAX представляет значение NULL, пустое значение, пустую ячейку или отсутствует по тому же новому типу значения, пустому значению. Пустые значения можно создавать с помощью функции BLANK, а для проверки наличия пустых значений можно использовать функцию ISBLANK.
Как операции, такие как добавление или объединение пустых дескрипторов, зависят от отдельной функции. В следующей таблице перечислены различия между обработкой пустых формул DAX и Microsoft Excel.
| Выражение | DAX | Excel |
|---|---|---|
| BLANK + BLANK | ПУСТО | 0 (ноль) |
| BLANK +5 | 5 | 5 |
| BLANK * 5 | ПУСТО | 0 (ноль) |
| 5/ПУСТО | Infinity | Ошибка |
| 0/BLANK | Не число | Ошибка |
| BLANK/BLANK | ПУСТО | Ошибка |
| FALSE OR BLANK | FALSE | FALSE |
| FALSE AND BLANK | FALSE | FALSE |
| TRUE OR BLANK | TRUE | TRUE |
| TRUE AND BLANK | FALSE | TRUE |
| BLANK OR BLANK | ПУСТО | Ошибка |
| BLANK AND BLANK | ПУСТО | Ошибка |
Связанный контент
Вы можете выполнять все действия с помощью Power BI Desktop и данных. Дополнительные сведения о возможностях Power BI см. в следующих ресурсах: