Power BI – Kurs wizualizacji i analityki danych - Plan Szkolenia

Pozyskiwanie i przekształcanie danych

Wprowadzenie do Power BI

1. Ekosystem Power BI
   • Power BI Desktop – główne narzędzie do tworzenia raportów i modeli danych
   • Usługa Power BI – platforma w chmurze do publikowania, udostępniania i współpracy
   • Power BI Mobile – dostęp do raportów i pulpitów nawigacyjnych na urządzeniach z systemem iOS i Android
2. Interfejs Power BI Desktop
   • Widoki Raport, Dane i Model – zrozumienie każdego obszaru roboczego
   • Panele nawigacji, wstążka i organizacja kanwy

Pobieranie danych

1. Importowanie danych z różnych źródeł:
   • Skoroszyty i zakresy programu Microsoft Excel
   • Pliki CSV i tekstowe z niestandardowymi ogranicznikami
   • SQL Server i inne relacyjne bazy danych
   • Źródła internetowe i interfejsy API
   • Listy programu SharePoint i biblioteki dokumentów
2. Importowanie wielu plików z folderu – automatyzacja konsolidacji danych
3. Parametry i dynamiczne źródła danych – budowanie elastycznych, wielokrotnego użytku zapytań

Power Query – podstawowe przekształcenia

1. Filtrowanie wierszy i sortowanie danych w celu skupienia się na istotnych informacjach
2. Usuwanie zbędnych kolumn i dodawanie nowych kolumn obliczeniowych
3. Zmiana typów danych i obsługa różnic w formatach regionalnych
4. Dzielenie kolumn według ogranicznika i scalanie kolumn w pola łączone
5. Obsługa błędów i wartości null – strategie uzyskiwania czystych danych

Power Query – zaawansowane przekształcenia

1. Operacje Unpivot i Pivot – przekształcanie danych do analizy
2. Grupowanie i agregacje – podsumowywanie danych na różnych poziomach
3. Operacje na zapytaniach w celu łączenia danych:
   • Scalanie zapytań – łączenie tabel na podstawie pasujących kolumn
   • Dołączanie zapytań – układanie tabel o podobnej strukturze
   • Zrozumienie typów sprzężeń: wewnętrzne, lewe, prawe, pełne zewnętrzne, anty
   • Dopasowywanie rozmyte – łączenie danych z przybliżonymi dopasowaniami
4. Kolumny warunkowe – stosowanie logiki biznesowej do tworzenia nowych pól
5. Kolumny niestandardowe z użyciem wyrażeń języka M
6. Praca z transformacjami danych liczbowych, daty/czasu i tekstowych

Modelowanie danych i DAX

Modelowanie danych

1. Schemat gwiazdy – teoria i praktyczne wdrożenie w celu optymalnej wydajności
2. Tabele faktów a tabele wymiarów – zrozumienie ich ról w modelu
3. Tworzenie relacji między tabelami i zarządzanie nimi:
   • Typy relacji jeden-do-wielu i wiele-do-wielu
   • Kierunek filtrowania krzyżowego – filtrowanie jednokierunkowe a dwukierunkowe
   • Ustawienia kardynalności i ich wpływ na obliczenia
4. Relacje aktywne i nieaktywne – obsługa wielu relacji między tabelami

DAX – podstawy

1. Kolumny obliczeniowe a miary – kiedy stosować każde podejście
2. Funkcje agregujące do podsumowywania danych:
   • SUM, AVERAGE, COUNT – podstawowe agregacje
   • MIN, MAX, DISTINCTCOUNT – znajdowanie wartości skrajnych i unikatowych
3. Funkcje logiczne do obliczeń warunkowych:
   • IF i SWITCH – logika rozgałęzień w formułach
   • AND, OR – łączenie wielu warunków
4. Funkcje tekstowe – manipulowanie i formatowanie wartości tekstowych
5. Funkcje dat – wyodrębnianie i obliczanie na składnikach dat

DAX – kontekst i CALCULATE

1. Kontekst wiersza a kontekst filtru – podstawa oceny wyrażeń DAX
2. CALCULATE – najpotężniejsza funkcja do modyfikowania kontekstu filtru
3. Funkcje filtrujące do zaawansowanej analizy:
   • FILTER – tworzenie niestandardowych filtrów na poziomie wiersza
   • ALL, ALLEXCEPT – usuwanie filtrów do obliczeń takich jak procenty
   • REMOVEFILTERS – selektywne czyszczenie filtrów
4. Funkcje iteracyjne (SUMX, AVERAGEX, COUNTX) – obliczenia wiersz po wierszu

DAX – funkcje analizy czasowej

1. Tabela dat – tworzenie właściwej tabeli kalendarza i oznaczanie jej do analizy czasowej
2. Funkcje analizy czasowej do porównywania okresów:
   • YTD, QTD, MTD – obliczenia narastające od początku roku, kwartału i miesiąca
   • SAMEPERIODLASTYEAR – porównywanie z tym samym okresem w poprzednim roku
   • DATEADD – przesuwanie dat o określony interwał
   • PARALLELPERIOD – odwoływanie się do równoległych okresów czasu
3. Porównania okresów – obliczanie stóp wzrostu i dynamicznych wskaźników KPI opartych na czasie

Wizualizacja, analityka i wdrażanie

Wizualizacje i projektowanie raportów

1. Wybór odpowiedniego typu wykresu – dopasowywanie wizualizacji do danych i przekazu
2. Konfiguracja podstawowych wizualizacji i najlepsze praktyki:
   • Wykresy słupkowe i kolumnowe do porównań
   • Wykresy liniowe do trendów w czasie
   • Wykresy kołowe i pierścieniowe do relacji część-całość
   • Wykresy punktowe do analizy korelacji
3. Tabele, macierze i karty – wyświetlanie danych szczegółowych i podsumowujących
4. Wizualizacje geograficzne – mapy i mapy wypełnione do analiz opartych na lokalizacji
5. Formatowanie warunkowe – wykorzystanie kolorów, ikon i pasków danych do wyróżniania wzorców
6. Interakcje między wizualizacjami – konfigurowanie filtrowania krzyżowego i wyróżniania krzyżowego
7. Etykietki narzędzi i przechodzenie do szczegółów – zapewnianie dodatkowego kontekstu i widoków szczegółowych
8. Zakładki i przyciski – tworzenie interaktywnej nawigacji i opowiadania historii
9. Dostępność raportów – zapewnienie, że raporty są użyteczne dla wszystkich odbiorców

Funkcje analityczne

1. Panel analityczny – dodawanie linii trendu, linii prognozy i linii odniesienia
2. Drzewo dekompozycji – rozkładanie metryk w celu identyfikacji przyczyn źródłowych
3. Wizualizacja kluczowych czynników wpływających – wykorzystanie sztucznej inteligencji do odkrywania czynników wpływających na wyniki
4. Inteligentne narracje – generowanie automatycznych podsumowań tekstowych danych
5. Wykrywanie anomalii – automatyczne identyfikowanie nietypowych wzorców w szeregach czasowych

Wizualizacje niestandardowe

1. Przeglądanie witryny marketplace AppSource – znajdowanie specjalistycznych wizualizacji
2. Importowanie i konfigurowanie niestandardowych wizualizacji pod kątem konkretnych zastosowań

Usługa Power BI

1. Publikowanie raportów z aplikacji Desktop do chmury
2. Obszary robocze – organizowanie zawartości dla zespołów i projektów
3. Pulpity nawigacyjne a raporty – zrozumienie, kiedy używać każdego z nich
4. Konfiguracja odświeżania danych:
   • Zaplanowane odświeżanie – automatyzacja aktualizacji danych
   • Konfiguracja bramy – łączenie z lokalnymi źródłami danych
5. Udostępnianie i uprawnienia – kontrolowanie dostępu do raportów i danych
6. Zabezpieczenia na poziomie wiersza (RLS) – ograniczanie dostępu do danych na podstawie ról użytkowników

Projekt praktyczny

• Budowanie kompletnego rozwiązania analitycznego na podstawie dostarczonych danych biznesowych
  • Łączenie z wieloma źródłami danych i przekształcanie surowych danych
  • Tworzenie zoptymalizowanego modelu danych z właściwymi relacjami
  • Opracowywanie interaktywnego pulpitu nawigacyjnego z kluczowymi wskaźnikami efektywności
  • Wdrażanie funkcji analitycznych w celu uzyskania głębszych wglądów
  • Publikowanie w usłudze Power BI i konfigurowanie zabezpieczeń

Korzyści dla uczestników

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Łączyć się z różnymi źródłami danych i przekształcać surowe dane do formatów gotowych do analizy
  • Budować wydajne modele danych z wykorzystaniem zasad schematu gwiazdy
  • Pisać miary DAX do złożonych obliczeń i analizy czasowej
  • Projektować interaktywne, atrakcyjne wizualnie raporty i pulpity nawigacyjne
  • Wykorzystywać funkcje analityczne wspierane przez sztuczną inteligencję do uzyskiwania głębszych wglądów
  • Publikować, udostępniać i zabezpieczać raporty w usłudze Power BI

Korzyści dla organizacji

• Lepsze podejmowanie decyzji opartych na danych w zespołach
  • Mniejsza zależność od działu IT w zakresie rutynowych potrzeb raportowania
  • Ustandaryzowane, profesjonalne praktyki wizualizacji danych
  • Lepsze wykorzystanie istniejących zasobów danych
  • Wzmocniona współpraca dzięki współdzielonym platformom analitycznym