Оптимизация семантической модели Copilot в Power BI

Применимо к:✅ служба Power BI

Оцените свои данные, прежде чем использовать Copilot с вашей семантической моделью. Возможно, потребуется семантически очистить модель, чтобы Copilot мог извлечь из неё инсайты.

Замечание

Помните о следующих требованиях:

Замечание

В интерфейсе веб-моделирования служба Power BI можно сделать больше, Copilot чем оценить модель. Он также может предлагать и применять изменения напрямую, такие как переименование таблиц и столбцов, создание связей и создание мер DAX. Руководство по оптимизации в этой статье напрямую поддерживает лучшие результаты этого анализа: хорошо структурированная, четко именованной модель помогает Copilot создавать более точные и полезные предложения.

Рекомендации по использованию семантических моделей Copilot

Вы можете создавать точные отчеты с помощью Copilot, используя критерии, приведенные в следующих таблицах. Эти рекомендации помогут вам создать точные Power BI отчеты.

Структура модели

Элемент Рассмотрение Описание Куда подать заявление Пример
Связывание таблиц Определение четких связей Четко определите все связи между таблицами и убедитесь, что они логически. Укажите, какие связи относятся к типу один-ко-многим, многие-к-одному или многие-ко-многим. В представлении модели выберите "Управление связями" Создайте отношение "один ко многим" от Date[DateID] к Sales[DateID] и убедитесь, что связь активна.
Таблицы фактов Чёткое разграничение Четко очертать таблицы фактов, которые содержат измеримые количественные данные для анализа. В свойствах таблицы и структуре модели данных Явное имя таблиц в виде таблиц фактов: FactSales, FactTransactions, FactVisits.
Таблицы измерений Вспомогательные описательные данные Создайте таблицы измерений, содержащие описательные атрибуты, связанные с количественными мерами в фактических таблицах. В свойствах таблицы и структуре модели данных Создайте таблицы измерений, такие как DimProduct с атрибутами (ProductName, Category, Brand) и DimCustomer с атрибутами (CustomerName, City, Segment).
Иерархии Логические группировки Установите четкие иерархии в данных, особенно для таблиц измерений, которые поддерживают детализацию в отчетах. В контекстном меню таблицы выберите "Создать иерархию" Date В таблице создайте иерархию: Year>Quarter>Month>Day В Geography таблице: Country/Region>State>City.
Типы отношений Четко указанный Чтобы обеспечить точное создание отчетов, четко укажите характер связей (активных или неактивных) и их кратности. Диалоговое окно свойств связи Установите Date как Sales "многие к одному" (активно), Product как Sales "многие к одному" (активно) и отметьте ролевые отношения как неактивные, когда это необходимо.

Меры и ключевые показатели эффективности

Элемент Рассмотрение Описание Куда подать заявление Пример
Меры Стандартизованная логика вычисления Обеспечьте показатели стандартизированной, понятной логикой расчёта, которую легко объяснить и понять. В определении и описании свойства измерения Мера DAX: Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount]) и добавьте описание: "Сумма всех объемов продаж".
Меры Соглашения об именах Давайте мерам названия, которые четко отражают способ их вычисления и назначение. В поле "Название показателя" при создании показателей Используйте описательное имя: Average Customer Rating вместо сокращенного: AvgRating
Меры Предопределенные меры Включите набор предопределенных мер, которые пользователи, скорее всего, запрашивают в отчетах. Создавайте меры в вашей модели, которые обычно требуются пользователям Добавьте меры, такие как YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[SaleAmount]), 'Date'[Date]) или MoM Growth = DIVIDE([This Month Sales] - [Last Month Sales], [Last Month Sales]).
Ключевые показатели эффективности (КПЭ) Предопределенные и актуальные Установите набор ключевых показателей эффективности, которые относятся к бизнес-контексту и часто отображаются в отчетах. Создание мер для часто отслеживаемых ключевых показателей эффективности Определите такие меры, как ROI = DIVIDE([Profit], [Investment]), CAC = DIVIDE([Marketing Spend], [New Customers]). LTV = [Avg Order Value] * [Purchase Frequency] * [Customer Lifespan]

Столбцы и качество данных

Элемент Рассмотрение Описание Куда подать заявление Пример
Имена столбцов Неоднозначные метки Сделайте имена столбцов однозначными и понятными без пояснений. Избегайте идентификаторов или кодов, требующих дальнейшего поиска без контекста. Переименование столбцов в редакторе Power Query или представлении модели Переименуйте столбец с ProdID на Product ID или Product Name, и столбец с CustNo на Customer Number.
Типы данных столбцов Правильный и согласованный Примените правильные и согласованные типы данных для столбцов во всех таблицах, чтобы обеспечить правильное вычисление мер и включение правильной сортировки и фильтрации. В свойствах столбца задайте тип данных Убедитесь, что Sales[SaleAmount] является десятичным числом (не текст), Date[Date] является датой (не текст), Product[ProductID] является целым числом.
Согласованность данных Стандартные значения Сохраняйте стандартизированные значения в столбцах, чтобы обеспечить согласованность в фильтрах и отчетах. Используйте преобразования "Найти и Заменить" или Power Query. В столбце Status убедитесь, что все значения используют согласованный регистр, например: Open, Closed, Pending (не смешанный регистр, такой как open, CLOSED).

Обновление, безопасность и метаданные

Элемент Рассмотрение Описание Куда подать заявление Пример
Графики обновления Прозрачный и запланированный Четко сообщайте расписания обновления данных, чтобы пользователи понимали своевременность данных, которые они анализируют. В параметрах набора данных и документации Добавьте текстовое поле или описание, указывающее: "Данные обновляются ежедневно в 6:00 утра по UTC" или "Данные в реальном времени с обновлением каждые 15 минут".
Безопасность Определения на уровне ролей Определите роли безопасности для различных уровней доступа к данным, если есть конфиденциальные элементы, которые не все пользователи должны видеть. В представлении модели выберите "Управление ролями" Создайте роль "Команда продаж" с фильтром: Sales[Region] = USERNAME(), а также роль "HR" с фильтром в таблицах данных сотрудников.
Метаданные Документация по структуре Для справки задокументируйте структуру модели данных, включая таблицы, столбцы, связи и меры. Использование свойств описания и внешней документации Добавьте описания в таблицы и столбцы. Создайте отдельный документ с схемой моделей, словарем данных и каталогом мер.

Особенности запросов DAX

В следующей таблице перечислены другие критерии, которые помогают создавать точные запросы выражений анализа данных (DAX) с Copilotпомощью . Эти рекомендации помогут вам создать точные запросы DAX.

Элемент Рассмотрение Описание Куда подать заявление Пример
Меры, таблицы и столбцы Описания В свойстве описания определите каждый элемент и способ его использования. Copilot использует только первые 200 символов. В области "Свойства" поле "Описание" для мер, таблиц и столбцов В качестве меры [YOY Sales]добавьте описание: "Разница между годом и годом (YOY) в заказах. Используйте столбец Date[Year] для отображения по годам, кроме последнего года. Частичные годы сравниваются с тем же периодом предыдущего года".
Группы вычислений Описания Метаданные модели не включают элементы вычисления. Используйте описание столбца группы вычислений для перечисления и объяснить, как использовать элементы вычисления. Copilot использует только первые 200 символов. В области "Свойства" для столбца группы вычислений Для столбца группы вычислений аналитики по времени добавьте описание: "Использовать с мерами и таблицей дат: Current: текущая величина, MTD: месяц на текущую дату, QTD: квартал на текущую дату, YTD: год на текущую дату, PY: предыдущий год, PY MTD: предыдущий месяц на дату, PY QTD: предыдущий квартал на дату, YOY: изменение по сравнению с прошлым годом, YOY%: YOY как процент". Для таблицы мер добавьте: "Меры используются для агрегации данных." Эти меры можно показать как год за год с помощью этого синтаксиса CALCULATE([Имя меры], Time intelligence[вычисление времени] = YOY)."

Связанный контент

  • Last updated on