Summary  
This chapter covers how to reshape tabular data by using pivot operations to aggregate rows into columns and unpivot operations to flatten columns into rows. It also explains when to apply each operation.

General domain of usage  
Data transformation for analytics

Virkelige data kommer ofte i formater som Power BI ikke kan bruke direkte. Et vanlig eksempel er regneark der måneder er spredt utover kolonner i stedet for å være listet nedover rader. I dette kapittelet lærer du hvordan du kan omforme data ved hjelp av Power Querys pivot- og opphev pivot-funksjoner.

Du vil transformere Summit Gear sin fil for månedlige mål fra et bredt format (én kolonne per måned) til et langt format (én rad per region, per år, per måned) som Power BI kan arbeide med. Du lærer forskjellen mellom pivotering og oppheving av pivot, samt når du bør bruke hver av dem.

Du mottar et regneark med kolonner for "Q1 Sales", "Q2 Sales", "Q3 Sales" og "Q4 Sales". Du trenger at hver kvartalsverdi står i sin egen rad. Hvilken Power Query-operasjon bør du bruke?

Behersk ferdighetene som trengs for å omgjøre rådata til profesjonelle, interaktive rapporter med Power BI. Du vil koble til datakilder, rense og transformere data med Power Query, bygge datamodeller, skrive DAX-mål og publisere ferdige dashbord til Power BI Service. Ingen forkunnskaper kreves.

Få praktisk erfaring med Power BI Desktop: forstå hvor det passer inn i den moderne datastakken, installer det, utforsk grensesnittet, koble til ditt første datasett, og bygg ditt første stolpediagram.

Hva viser Modellvisning i Power BI Desktop?

Du vil koble Power BI til en Excel-arbeidsbok på datamaskinen din. Hvilken båndfane inneholder knappen Hent data?

Markedssjefen i Summit Gear åpner Power BI-rapporten din og legger merke til et panel på høyre side av skjermen som nevner "Visuelt nivå-filtre" og "Sidenivå-filtre". Hvilket panel ser hun på?

Du har lastet inn en CSV-fil i Power BI og vil kontrollere at datoene i OrderDate-kolonnen ser riktige ut. Hvilken visning bør du bytte til?

Du har et stolpediagram og et KPI-kort på samme rapportsiden. Når du klikker på en av stolpene, endres tallet på kortet for å vise kun den kategorien. Du vil fjerne filteret og se totalen igjen. Hva bør du gjøre?

Du åpner Power Query Editor og vil raskt sjekke hvilken prosentandel av verdiene i hver kolonne som er gyldige, tomme eller feil. Hvilken funksjon bør du aktivere?

Du har en Products-tabell og en separat Suppliers-tabell. Du ønsker å legge til leverandørens telefonnummer i hver rad i Products-tabellen ved å matche på SupplierID. Hvilken Power Query-operasjon bør du bruke?

Du oppretter en betinget kolonne med regelen: hvis Discount er større enn 0,2, vis "High Discount", ellers vis "Standard". Hvor finnes denne nye kolonnen?

Selskapet ditt sender deg en ny Sales-CSV-fil hver måned med samme kolonstruktur som den eksisterende. Du ønsker å kombinere alle månedlige filer til én Sales-tabell. Hvilken operasjon er korrekt?

Du mottar et regneark med én rad for hvert produkt og separate kolonner for `"Jan Revenue"`, `"Feb Revenue"`, `"Mar Revenue"` osv. Du trenger at hver måneds inntekt vises i sin egen rad. Etter oppheving av pivotering, hvilke to nye kolonner oppretter Power Query?

Behersk ferdighetene som trengs for å rense, transformere og kombinere data ved hjelp av Power Query – fra filtrering av rader og tillegg av kolonner til sammenslåing av tabeller og omforming av data med pivoteringsoperasjoner.

Utforsk det grunnleggende innen relasjonsdatamodellering og DAX – bygg stjerneskjemaer, definer relasjoner, skriv mål og bruk tidsintelligensfunksjoner for å besvare reelle forretningsspørsmål.

Utforsk grunnleggende Power BI-visualiseringer – velg riktig diagramtype, konfigurer slicere og filtre, legg til drillthrough-navigasjon, og opprett interaktive opplevelser basert på bokmerker.

Forandre måten du presenterer data på ved å bruke prinsipper for oppsett og design, bygge rapporter med flere sider, sette opp radnivåsikkerhet og publisere til Power BI Service med planlagt oppdatering.

Få en grundig forståelse av hele Power BI-arbeidsflyten ved å gjennomføre et veiledet prosjekt – fra datapreparering og modellering til bygging av et flersidet dashbord og publisering til tjenesten.

Pivotering og Oppheving av Pivottabell