Summary  
This chapter covers detecting and handling missing values in datasets by filtering out blanks, replacing them with statistical aggregates (mean, mode, etc.), and applying forward- or backward-fill methods to maintain consistency.

General domain of usage  
Data preprocessing for analytics

Tarkastellaan nyt, kuinka **käsitellä puuttuvia arvoja** tietoaineistossa Power Queryn avulla. Puuttuvat arvot voivat johtaa **epätäydelliseen** ja **epätarkkaan** analyysiin, joten niiden asianmukainen käsittely on olennaista. Opimme tunnistamaan nämä puutteet tietoaineistossamme ja korvaamaan ne sopivilla arvoilla käyttämällä tekniikoita, kuten **täyttäminen** keskiarvolla, mediaanilla tai moodilla. Lisäksi tarkastelemme forward-fill- ja backward-fill-menetelmiä.

Mikä on ensisijainen syy puuttuvien arvojen käsittelyyn Power BI:ssä?


Mitä menetelmää voit käyttää puuttuvien arvojen korvaamiseen Power Queryssa?

Power BI on olennainen työkalu kaikille tuleville data-analyytikoille ja liiketoiminta-ammattilaisille. Opi muuntamaan raaka data havainnollistaviksi visualisoinneiksi ja interaktiivisiksi koontinäytöiksi, yhdistämään erilaisiin tietolähteisiin sekä luomaan vaikuttavia raportteja päätöksenteon tueksi.

Sukella Power BI:n maailmaan ja rakenna vankka perusta. Käsitellään kaikkea asennuksesta ja käyttöönotosta tietolähteiden yhdistämiseen ja ensimmäisen raportin luomiseen.

Tutustu keskeisiin datan valmistelutekniikoihin, kuten puhdistamiseen, muuntamiseen ja useiden tietolähteiden yhdistämiseen. Käsittele myös puuttuvien arvojen hallintaa, datan profilointia ja erilaisia datan käsittelymenetelmiä.


Tietomallinnuksen perusteiden hallinta, mukaan lukien tietomallien ymmärtäminen ja suhteiden luominen sekä DAX-perusteiden omaksuminen.
Mittareiden ja laskettujen sarakkeiden luominen.

Tutustu erilaisiin visualisointitekniikoihin ja mukauta visualisointeja syvällisempien oivallusten saavuttamiseksi. Lisäksi perehdyt kehittyneisiin ominaisuuksiin, kuten viipaleisiin, suodattimiin sekä porautumis- ja läpivientitoimintoihin, jotka tehostavat data-analyysiäsi.


Paranna raporttien käytettävyyttä ja tarinankerrontakykyä hyödyntämällä teemoja, määrittämällä raporttisivuja sekä käyttämällä edistyneitä ominaisuuksia, kuten Analyze-toimintoa ja poikkeamien tunnistamista. Luot myös ryhmiä, luokkia ja klustereita syvällisempien oivallusten saamiseksi.


Puuttuvien Arvojen Käsittely

1. Mikä on ensisijainen syy puuttuvien arvojen käsittelyyn Power BI:ssä?

2. Mitä menetelmää voit käyttää puuttuvien arvojen korvaamiseen Power Queryssa?

Awesome!

Puuttuvien Arvojen Käsittely

1. Mikä on ensisijainen syy puuttuvien arvojen käsittelyyn Power BI:ssä?

2. Mitä menetelmää voit käyttää puuttuvien arvojen korvaamiseen Power Queryssa?