Summary  
This chapter covers techniques for handling missing or inconsistent data by filtering out nulls, imputing values using statistical measures (mean, median, mode), applying forward- and backward-fill methods, and replacing incorrect entries.  

General domain of usage  
Data preprocessing for analytics

Дізнайтеся, як **обробляти пропущені дані** у наборі даних за допомогою Power Query. Пропущені значення можуть призвести до **неповного** або **неточного** аналізу, тому важливо ефективно їх усувати. Ви ознайомитеся з методами виявлення таких прогалин і заміни їх відповідними значеннями за допомогою технік, таких як імпутація **середнього**, **медіани** або **моди**. Крім того, ви дізнаєтеся, як застосовувати методи **forward-fill** та **backward-fill** для підтримки цілісності даних.

Яка основна причина обробки пропущених даних у Power BI?


Який метод можна використати для заміни пропущених значень у Power Query?

Power BI є незамінним інструментом для майбутніх аналітиків даних та бізнес-фахівців. Дізнайтеся, як перетворювати необроблені дані на інформативні візуалізації та інтерактивні інформаційні панелі, підключатися до різних джерел даних і створювати переконливі звіти для прийняття обґрунтованих рішень.

Занурення у світ Power BI та формування міцної основи. Охоплення всіх аспектів від встановлення та налаштування до підключення джерел даних і створення першого звіту.

Ознайомлення з основними методами підготовки даних, включаючи очищення, трансформацію та об'єднання кількох джерел даних. Розгляд обробки пропущених значень, профілювання даних та різних методів маніпулювання даними.


Опанування основ моделювання даних: від розуміння моделей даних і створення зв'язків до засвоєння основ DAX. Також вивчення створення міри та обчислюваних стовпців.

Ознайомлення з різними техніками візуалізації та налаштуванням візуальних елементів для отримання кращих аналітичних висновків.
Дослідження розширених функцій, таких як зрізи, фільтри та можливості drill-down/drill-through для підвищення ефективності аналізу даних.


Підвищення зручності використання та можливостей сторітелінгу у звітах за допомогою тем, налаштування сторінок звітів і використання розширених функцій, таких як функція Analyze та виявлення аномалій. Створення груп, бінів і кластерів для глибшого аналізу.

Обробка Відсутніх Значень

1. Яка основна причина обробки пропущених даних у Power BI?

2. Який метод можна використати для заміни пропущених значень у Power Query?