Power BI-Datenmodellierung: Erstellen von Measures und Organisieren von Spalten — LearnFlat
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Power BI-Datenmodellierung: Erstellen von Measures und Organisieren von Spalten

Erfahren Sie, wie Sie effiziente Datenmodelle erstellen, indem Sie Berechnungsmaße schreiben und Spalten organisieren, um Ihre Business Intelligence-Berichte zu optimieren.

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Über diesen Kurs

Rohdaten sind ohne die richtigen Berechnungen und Strukturen selten bereit für die Berichterstattung. Das Verständnis, wie Sie benutzerdefinierte Metriken erstellen und Ihre Tabellen bereinigen, ist der Schlüssel zum Erstellen schneller, intuitiver Dashboards. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Schritte der Datenmodellierung, mit Schwerpunkt auf der Erstellung dynamischer Kennzahlen und der Organisation von Spalten. Sie werden von der Arbeit mit unordentlichen, flachen Dateien zum Entwerfen strukturierter, leistungsstarker Datenmodelle übergehen. Was Sie lernen werden: - Erfahren Sie die grundlegenden Konzepte der Datenmodellierung und warum saubere Schemata wichtig sind. - Erstellen Sie dynamische Berechnungen mit grundlegenden DAX-Formeln für Maße wie Summen, Durchschnitte und Verhältnisse. - Organisieren Sie Spalten, indem Sie unnötige Daten umbenennen, ausblenden und löschen, um die Modellleistung zu verbessern. - Verstehen Sie den Unterschied zwischen berechneten Spalten und Maßen, um intelligente Designentscheidungen zu treffen. - Üben Sie die Organisation Ihrer Maßnahmen in dedizierten Tabellen für ein besseres Projektmanagement. - Wenden Sie Best Practices für Datenformatierung und Namensgebungskonventionen an, um benutzerfreundliche Berichte zu gewährleisten. Sie beginnen mit der Kernterminologie der Datenmodellierung, bevor Sie in Schritt-für-Schritt-Tutorials zum Schreiben von Berechnungen und zum Aufräumen Ihrer Tabellen eintauchen. Entwickelt für Anfänger mit einem grundlegenden Verständnis von Datenkonzepten, die sauberere, schnellere Business Intelligence-Modelle erstellen möchten. Kein fortgeschrittener mathematischer Hintergrund erforderlich. Lesen Sie die strukturierten Anleitungen und beginnen Sie noch heute mit der Erstellung intelligenterer Datenmodelle.

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Häufige Fragen

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