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Lernen Datenprofilierung und -Exploration | Datenvorbereitung
Einführung in Power BI

bookDatenprofilierung und -Exploration

Verwendung des Spaltenprofilers in Power Query zur Bewertung des Fahrrad-Datensatzes und zur Identifizierung potenzieller Fehler, notwendiger Transformationen sowie allgemeiner Datenqualitätsprobleme. Der Spaltenprofiler bietet detaillierte Einblicke wie Wertverteilung, Datenqualität und zusammenfassende Statistiken.

Durch die Überprüfung dieser Kennzahlen lassen sich Probleme wie doppelte oder fehlende Werte erkennen, die Datenverteilung besser verstehen und bestimmen, welche Transformationen zur Bereinigung und Vorbereitung des Datensatzes für die Analyse erforderlich sind.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 2

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Suggested prompts:

What are the main data quality issues identified in the bicycle dataset?

How can I use the Column Profiler to find and fix misspelled values?

What steps should I take to handle missing or duplicate values in Power Query?

Awesome!

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Verwendung des Spaltenprofilers in Power Query zur Bewertung des Fahrrad-Datensatzes und zur Identifizierung potenzieller Fehler, notwendiger Transformationen sowie allgemeiner Datenqualitätsprobleme. Der Spaltenprofiler bietet detaillierte Einblicke wie Wertverteilung, Datenqualität und zusammenfassende Statistiken.

Durch die Überprüfung dieser Kennzahlen lassen sich Probleme wie doppelte oder fehlende Werte erkennen, die Datenverteilung besser verstehen und bestimmen, welche Transformationen zur Bereinigung und Vorbereitung des Datensatzes für die Analyse erforderlich sind.

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