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E-Book

Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel

AutorAlberto Ferrari, Marco Russo
Verlagdpunkt
Erscheinungsjahr2018
Seitenanzahl264 Seiten
ISBN9783960882503
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis34,90 EUR
Um die richtigen Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die Datenmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für Datenanalyse mit Microsoft, in diesem Buch. Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der Datenmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln. Aus dem Inhalt: - Einführung in die Datenmodellierung - Header/Detail-Tabellen - Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung - Datumsdimensionen erstellen - Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen - Snapshots aggregieren - Datums- und Zeitintervalle - m:n-Beziehungen - Unterschiedliche Granularitäten - Segmentierungsmodelle - Währungsumrechnung Unter dem Label 'Microsoft' erscheinen exklusiv im dpunkt.verlag Übersetzungen der besten Microsoft Press-Titel.

Alberto Ferrari und Marco Russo sind die Gründer von sqlbi.com und veröffentlichen dort regelmäßig Artikel über Microsoft Power Pivot, Power BI, DAX und SQL Server Analysis Services (SSAS). Beide Autoren beraten Unternehmen zu Business Intelligence (BI) und sprechen häufig auf bedeutenden internationalen Konferenzen wie Microsoft Ignite, PASS Summit und SQLBits.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Datenanalyse mit Microsoft Power BIund Power Pivot für Excel1
Inhaltsverzeichnis5
Einleitung11
Zielgruppe12
Voraussetzungen12
Aufbau dieses Buches13
Begleitende Inhalte14
Schreibweisen und Hinweiskästen14
Danksagungen15
Errata und Support15
Kapitel 1:Einführung in die Datenmodellierung17
Arbeiten mit einer einzelnen Tabelle18
Datenmodelle24
Sternschemata31
Die Wichtigkeit von Namen37
Zusammenfassung39
Kapitel 2:Header/Detail-Tabellen41
Einführung41
Werte aus dem Header aggregieren42
Header/Detail-Tabellen reduzieren49
Zusammenfassung51
Kapitel 3:Mehrere Faktentabellen53
Denormalisierte Faktentabellen53
Dimensionsübergreifende Filterung59
Mehrdeutigkeit von Modellen61
Bestellungen und Rechnungen64
Gesamtrechnungsbetrag für einen Kunden69
Gesamtbetrag der Rechnungen für die ausgewählte Bestellung bzw. den ausgewählten Kunden69
Betrag der in Rechnung gestellten Bestellungen70
Zusammenfassung73
Kapitel 4:Datum und Uhrzeit75
Eine Datumsdimension erstellen75
Automatische Zeitdimensionen78
Automatische Zeitgruppierung in Excel79
Automatische Zeitgruppierung in Power BI Desktop80
Mehrere Datumsdimensionen81
Umgang mit Datum und Uhrzeit87
Zeitinformationsberechnungen89
Geschäftskalender91
Berechnungen mit Arbeitstagen93
Arbeitstage in einer einzigen Region93
Arbeitstage in mehreren Regionen96
Besondere Zeiträume im Jahr100
Sich nicht überlappende Zeiträume101
Zeiträume relativ zu heute102
Sich überlappende Zeiträume105
Wochenkalender106
Zusammenfassung112
Kapitel 5:Historische Attribute115
Einführung in langsam veränderliche Dimensionen115
Langsam veränderliche Dimensionen verwenden120
Langsam veränderliche Dimensionen laden123
Die Granularität der Dimension korrigieren126
Die Granularität der Faktentabelle korrigieren129
Schnell veränderliche Dimensionen130
Die richtige Modellierungstechnik wählen133
Zusammenfassung135
Kapitel 6:Snapshots137
Einführung137
Snapshots aggregieren138
Abgeleitete Snapshots144
Übergangsmatrizen146
Zusammenfassung152
Kapitel 7:Datums- und Zeitintervalle155
Einführung in Zeitdaten155
Aggregationen mit einfachen Intervallen157
Datumsübergreifende Intervalle159
Schichten und Zeitversatz modellieren164
Laufende Ereignisse analysieren165
Unterschiedliche Dauern vermischen175
Zusammenfassung180
Kapitel 8:m:n-Beziehungen183
Einführung183
Das bidirektionale Muster184
Nicht additive Berechnungen187
Kaskadierende m:n-Beziehungen188
Zeitliche m:n-Beziehungen191
Prozentuale Zuordnungsfaktoren194
m:n-Beziehungen materialisieren197
Die Faktentabelle als Brücke verwenden198
Überlegungen zur Leistung199
Zusammenfassung201
Kapitel 9:Unterschiedliche Granularitäten203
Einführung in Granularität203
Beziehungen zwischen Tabellen unterschiedlicher Granularität205
Vorhersagedaten analysieren205
DAX-Code zum Verschieben von Filtern208
Filterung über Beziehungen210
Werte mit falscher Granularität ausblenden212
Werte einer feineren Granularität mithilfe von Zuordnungsfaktoren berechnen216
Zusammenfassung217
Kapitek 10:Segmentierungsmodelle219
Mehrspaltige Beziehungen219
Statische Segmentierung222
Dynamische Segmentierung224
ABC-Analyse226
Zusammenfassung231
Kapitel 11:Währungsumrechnung233
Die möglichen Situationen233
Mehrere Quellwährungen, eine Berichtswährung234
Eine Quellwährung, mehrere Berichtswährungen238
Mehrere Quellwährungen, mehrere Berichtswährungen243
Zusammenfassung245
Anhang:Grundlagen der Datenmodellierung247
Tabellen247
Datentypen249
Beziehungen249
Filter und Kreuzfilter250
Unterschiedliche Arten von Modellen253
Sternschema254
Schneeflockenschema254
Modelle mit Brückentabellen256
Additivität berechneter Felder257
Additive berechnete Felder257
Nicht additive berechnete Felder257
Halbadditive berechnete Felder258
Index259
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