Datan Lataaminen Tietomalliin
Hei kaikki! 🎉 Hallittuamme Power Queryn, siirrymme nyt seuraavaan jännittävään vaiheeseen: Power Pivot.
Power Pivot on data-analyysi- ja mallinnusteknologia, jonka avulla voit luoda tietomalleja, luoda suhteita ja lisätä yksinkertaisia tai monimutkaisia laskelmia.
Ensimmäiseksi meidän on sisällytettävä joitakin taulukoita Data Model -malliin. Tässä on, mitä lisäämme:
- Osoite;
- Tuotepohja;
- Kalenteri;
- Myynti 2024;
- Myynti 2023.
Kolme ensimmäistä taulukkoa ovat Dimension-taulukoita, ja kaksi viimeistä ovat Fact-taulukoita. Mitä tämä tarkoittaa?
Fact-taulukot sisältävät numeerista dataa, joka on keskeistä analyysillemme—ajattele esimerkiksi asiakastilauksia tai aikasarjan taloudellisia tietoja. Toisaalta Dimension-taulukot tarjoavat tarvittavan kontekstin ja taustatiedot, usein edustaen fyysisiä entiteettejä kuten 'asiakas' tai 'tuote'. Molemmat taulukot ovat ratkaisevan tärkeitä tehokkaalle data-analyysille ja tietoon perustuville päätöksille.
Jos haluat tarkistaa tai palata videossa käsiteltyihin tietoihin, tässä on e-kirja, jossa on vaiheittaiset selitykset sinulle.
Seuraavassa videossa keskitymme luomaan suhteita datan välillä. Nähdään silloin!
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 4.55
Datan Lataaminen Tietomalliin
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Hei kaikki! 🎉 Hallittuamme Power Queryn, siirrymme nyt seuraavaan jännittävään vaiheeseen: Power Pivot.
Power Pivot on data-analyysi- ja mallinnusteknologia, jonka avulla voit luoda tietomalleja, luoda suhteita ja lisätä yksinkertaisia tai monimutkaisia laskelmia.
Ensimmäiseksi meidän on sisällytettävä joitakin taulukoita Data Model -malliin. Tässä on, mitä lisäämme:
- Osoite;
- Tuotepohja;
- Kalenteri;
- Myynti 2024;
- Myynti 2023.
Kolme ensimmäistä taulukkoa ovat Dimension-taulukoita, ja kaksi viimeistä ovat Fact-taulukoita. Mitä tämä tarkoittaa?
Fact-taulukot sisältävät numeerista dataa, joka on keskeistä analyysillemme—ajattele esimerkiksi asiakastilauksia tai aikasarjan taloudellisia tietoja. Toisaalta Dimension-taulukot tarjoavat tarvittavan kontekstin ja taustatiedot, usein edustaen fyysisiä entiteettejä kuten 'asiakas' tai 'tuote'. Molemmat taulukot ovat ratkaisevan tärkeitä tehokkaalle data-analyysille ja tietoon perustuville päätöksille.
Jos haluat tarkistaa tai palata videossa käsiteltyihin tietoihin, tässä on e-kirja, jossa on vaiheittaiset selitykset sinulle.
Seuraavassa videossa keskitymme luomaan suhteita datan välillä. Nähdään silloin!
Kiitos palautteestasi!