Summary  
This chapter covers techniques for detecting and imputing missing values in datasets by using statistical methods (mean, median, mode) and forward/backward filling to maintain data consistency.

General domain of usage  
Data preprocessing for analytics

Opi, kuinka **käsitellä puuttuvia arvoja** tietoaineistossa Power Queryn avulla. Puuttuvat arvot voivat johtaa **epätäydelliseen** tai **epätarkkaan** analyysiin, joten niiden asianmukainen käsittely on olennaista. Tutustut siihen, miten nämä puutteet tunnistetaan ja korvataan sopivilla arvoilla käyttämällä menetelmiä, kuten **keskiarvo**, **mediaani** tai **moodi**. Lisäksi opit käyttämään **eteenpäin täyttöä** (forward-fill) ja **taaksepäin täyttöä** (backward-fill) tietojen johdonmukaisuuden säilyttämiseksi.

Mikä on ensisijainen syy puuttuvien tietojen 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.

Sukellus Power BI:n maailmaan ja vankan perustan luominen. Kattaa kaiken 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.


Hallitse tietomallinnuksen perusteet, mukaan lukien tietomallien ymmärtäminen ja relaatioiden luominen sekä DAX-perusteiden omaksuminen. Opit myös luomaan mittareita ja lasketut sarakkeet.


Tutustu erilaisiin visualisointitekniikoihin ja mukauta visualisointeja paremman analyysin saavuttamiseksi.
Tutki myös edistyneitä ominaisuuksia, kuten viipaleet, suodattimet sekä porautumis- ja läpivientitoiminnot, jotka tehostavat data-analyysiä.

Paranna raporttien käytettävyyttä ja tarinankerronnan vaikuttavuutta 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 tietojen käsittelyyn Power BI:ssä?

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

Awesome!

Puuttuvien Arvojen Käsittely

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

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