Möchten Sie wissen, wie Power Query- und Data Analysis Expression-Tools die Effizienz der Datenanalyse in Power BI verbessern, von der Bereinigung von Datensätzen bis zur Datenaggregation? Lesen Sie weiter!
Was ist Power Query und seine Verbindung zu Data Analysis Expression (DAX)?
Heutzutage verwenden Datenanalysten zahlreiche Tools und Software, um Datensätze zu analysieren und auf Grundlage der Schlussfolgerungen Annahmen zu treffen. Power Query und Data Analysis Expression sind die am häufigsten verwendeten Tools.
Beide Tools haben Analysten aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und hohen Genauigkeit erhebliche Vorteile gebracht. Meistens verwenden Analysten diese Tools aufgrund von Power BI – einer Anwendung für Analysten, mit der sie ihre Datensätze speichern, statistische Tests durchführen und Annahmen treffen können.
Mit Power Query können Benutzer mehrere Änderungen an den Datensätzen und ihren Tabellen vornehmen. Power BI erstellt eine Tabelle basierend auf einer anderen Tabelle hat sich beim Bereinigen von Datensätzen und Durchführen neuer Tests als hilfreich erwiesen.
Mit anderen Worten: Es kann vorkommen, dass ein Analyst bestimmte Tests ohne Ausreißer im Datensatz durchführen möchte, den ursprünglichen aber nicht löschen möchte. Um dies zu erreichen, können Analysten neue Tabellen auf der Grundlage bereits vorhandener Tabellen erstellen und die Ausreißer bereinigen, wodurch sie genaue Ergebnisse erhalten.
Andererseits werden in Power BI Data Analysis Expressions, auch bekannt als DAX, verwendet, die es Analysten ermöglichen, ihre Daten zu aggregieren und Berechnungen durchzuführen. Die Verwendung von DAX erfordert jedoch das Sortieren von Datensätzen in Tabellen, wodurch die Kombination von Power Query und DAX vorteilhaft ist.
Was ist Data Analysis Expression (DAX)?
Data Analysis Expression ist eine Programmiersprache, die viele bei der Verwendung von Power BI verwenden. Mit Data Analysis Expression können Benutzer ihre Daten effizienter und klarer verstehen und analysieren.
Mit anderen Worten: Durch die Verwendung der Programmiersprache Data Analysis Expression können Benutzer verschiedene Datenmodelle besser verstehen, zusätzliche Berechnungen an den Daten durchführen, verschiedene Arten von Berechnungen erhalten und bessere Schlussfolgerungen ziehen.
Die Verwendung dieser Programmiersprache bietet jedoch auch andere Vorteile. Beispielsweise bieten nicht viele Datenprogrammiersprachen den Benutzern die Flexibilität, benutzerdefinierte Berechnungen mit ihrem Tool durchzuführen. Mit DAX können Analysten daher verschiedene Arten von Berechnungen erstellen, die von ihnen maßgeschneidert sind.
Andererseits können Benutzer mit DAX zeitbasierte Berechnungen durchführen. Um weitere Einblicke zu erhalten, ermöglicht DAX die Verwendung zeitbasierter Datenreihen, eine in vielen Datenprogrammiersprachen relativ ungewöhnliche Funktion.
Darüber hinaus verwenden viele Unternehmen mittlerweile Data Analysis Expression (DAX) zur Datenanalyse und nutzen die Integration eines Geschäftslogikkonzepts in die Programmiersprache. Mit anderen Worten: Viele Unternehmen verwenden DAX zur Analyse ihrer Verkäufe, Marketingkampagnen, Gewinne, Konversionsraten und vieler anderer Berechnungen, die für das Verständnis des Erfolgs eines Unternehmens wichtig sind.
Durch die Verwendung von DAX und die Verbindung mit Power BI erhalten Unternehmen und Benutzer bessere Einblicke in ihre Betriebsabläufe und erkennen, in welchen Bereichen es Defizite gibt und welche besser überwacht und beachtet werden müssen.
Welche Vorteile bietet die Verwendung von Power BI?
Wie oben erwähnt, ist Power BI zu einem der leistungsstärksten Datenvisualisierungstools für Analysten geworden. Zahlreiche Unternehmen haben begonnen, Power BI in ihren Betrieben einzusetzen und viele Vorteile daraus gezogen.
Einer der Vorteile von Power BI ist die Reduzierung des Zeitaufwands für unnötige Schritte, die Analysten zuvor manuell ausführen mussten. Beispielsweise mussten viele Analysten vor Power BI Datensätze manuell in Tools eingeben, was zeitaufwändig war.
Mit der Einführung von Power BI konnten diese Mitarbeiter jedoch mehr Zeit den wichtigeren Schritten des Datenvisualisierungsprozesses widmen.
Andererseits hat Power BI die Produktivität und Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeitern eines Unternehmens gesteigert, da es einen gemeinsamen Raum bietet, in dem Mitarbeiter zusammenarbeiten und gleichzeitig an Projekten arbeiten können.
Darüber hinaus bietet Power BI seinen Benutzern eine benutzerfreundliche Plattform. Die Benutzerfreundlichkeit des Tools hat die Arbeit mit dem Tool für die Mitarbeiter angenehmer und komfortabler gemacht.
Darüber hinaus hat diese benutzerfreundliche Funktion zu mehr positivem Feedback von Seiten der Benutzer geführt. Da viele Mitarbeiter anfällig für Veränderungen in ihren Arbeitsprozessen sind, hat die Benutzerfreundlichkeit die Veränderung für sie erträglicher gemacht.
Durch die Integration von Power BI können Unternehmen ihren Benutzern eine benutzerfreundliche Plattform bieten. Schließlich können Benutzer mit Power BI das Tool auf jedem elektronischen Gerät verwenden, unabhängig von der Bildschirmgröße.
Mit anderen Worten: Mitarbeiter können in Notfällen auf ihren mobilen Geräten an ihren Projekten arbeiten, wenn kein anderes elektronisches Gerät verfügbar ist. Werkzeug skalierbar im Vergleich zu anderen.
Was ist Datentransformation?
Bei der Datentransformation müssen Analysten eine Datenstichprobe durchgehen, um einige für ihre Berechnungen unnötige Daten zu entfernen. Stellen Sie sich beispielsweise einen großen Datensatz vor, der zahlreiche Koeffizienten enthält, die einen erheblichen Einfluss auf den Gewinn eines Produkts haben.
Um zu verstehen, welches Geschlecht am meisten an der Entwicklung interessiert war, müssen Analysten das Verhältnis zwischen Männern und Frauen und ihrem Gewinn berechnen. Denn der Datensatz liefert zahlreiche weitere Faktoren, wie etwa das Kaufdatum, Marketing-Konversionsraten, Kundenzufriedenheit, Anzahl der Retouren usw.
Analysten müssen die Daten nur transformieren, um die gewünschten Ergebnisse der Beziehung zu erhalten – in diesem Fall nur das Geschlecht als abhängigen Koeffizienten in der Gleichung. Andererseits besteht die Datentransformation auch darin, das Format eines bestimmten Datensatzes zu ändern.
Zahlreiche Unternehmen sind weltweit tätig. Dies bedeutet, dass sie einen Teil ihrer Umsätze und Gewinne in anderen Währungen als ihrer lokalen Währung verbuchen. Ein Unternehmen mit Hauptsitz in den USA verkauft beispielsweise seine Produkte in Großbritannien und Europa. Dies bedeutet, dass es seine Gewinne in US-Dollar (USD), Euro (EUR) und Pfund Sterling (GBP) verbucht.
Da die Kosten des Unternehmens in USD anfallen, muss es seine Umsatzinformationen in USD abrufen, um die Kosten der verkauften Waren (COGS) mit seinem Umsatz in derselben Währung vergleichen zu können. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, das Datenformat zu ändern und alle Daten in USD umzuwandeln, um den Vergleich abzuschließen.
Daher ist die Datentransformation eine der von Datenanalysten am häufigsten verwendeten Funktionen, da sie viele Vorteile bei der Berechnung statistischer Messwerte, der Erstellung von Hypothesen und der Erzielung präziserer Hypothesenschlussfolgerungen bietet.
Hier sind einige der Schritte, bei denen sowohl Power BI als auch Data Analyst Expressions verwendet werden, um den Prozess der Datentransformation zu beschleunigen:
Schritte zum Beherrschen von Power Query und DAX für die Datentransformation
Um die in Power BI angebotenen Funktionen optimal nutzen zu können, ist es wichtig, die Mitarbeiter über die Funktionsweise der einzelnen Tools zu informieren. Bei der Verwendung von Power Query und DAX sollten Sie Folgendes beachten:
1- Verstehen, wie Power Query in Power BI funktioniert
Das Hauptziel von Power Query besteht darin, Datensätze aus verschiedenen Datenquellen zu sammeln und nach dem Importieren in das Tool Änderungen und Transformationen anzuwenden.
2- Daten in die Datentransformation in Power BI laden
Nachdem die Datensätze geladen und in Power BI kombiniert wurden, können Benutzer mit der Power Query-Methode alle unnötigen Daten bearbeiten und entfernen, die für die Datenanalyse irrelevant sind.
Jetzt, da der Datensatz vollständig ist, kann die Analyse ihn in Power BI umwandeln, um statistische Tests mit zahlreichen Methoden durchzuführen eine davon ist die DAX-Methode.
3- DAX-Funktionen und -Grundlagen verstehen
Um die DAX-Methode verwenden zu können, ist es wichtig, die während des Prozesses benötigten Funktionen zu kennen. Einige der grundlegenden Funktionen sind die folgenden:
- SUMME
- DURCHSCHNITT
- WENN
- SCHALTEN
- Gesamt
Zahlreiche weitere DAX-Funktionen können die Arbeit des Analysten erleichtern. Daher ist es wichtig, alle Aufgaben in einem Dokument zu schreiben und zu speichern, um den Zugriff darauf zu erleichtern.
4- Suche nach DAX-Techniken
Andererseits gibt es viele Techniken, die zahlreiche Analysten auf sozialen Plattformen teilen, wenn es um die DAX-Methode geht. Bleiben Sie daher auf dem Laufenden, indem Sie soziale Medien verfolgen, in denen Menschen ihre Strategien teilen.
5- Kombinieren Sie Power Query und DAX
Nachdem Sie nun wissen, wie Power Query und DAX funktionieren, ist es an der Zeit, beide Tools zu kombinieren und echte Analysen durchzuführen. Beispielsweise kann ein Analyst DAX auf die Tabellen anwenden, die er zuvor mit Power Query erstellt hat, um die jährliche Varianz eines Datensatzes zu verstehen, was ihm dabei helfen kann, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.
6- Beginnen Sie mit der Erkundung realer Szenarien
Nachdem Sie sich mit den Grundlagen von DAX und Power Query vertraut gemacht haben, ist es an der Zeit, reale Szenarien aus der Geschäftswelt zu erkunden und zu analysieren.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von Power BI ein wichtiges Tool für Datenanalysten ist und dass die Schulung und Beherrschung der angebotenen Funktionen die Effizienz der Organisation und der Mitarbeiter verbessern kann.
