Summary  
This chapter covers automated data profiling techniques to compute summary statistics, value distributions, and data quality metrics in order to detect anomalies—such as missing values, misspellings, outliers, and duplicate rows—for subsequent cleaning and transformation.  

General domain of usage  
Data cleaning and transformation

Використовуйте **Column Profiler** у Power Query для оцінки набору даних про велосипеди та виявлення потенційних помилок, необхідних перетворень і загальних проблем із якістю даних. Column Profiler надає детальну інформацію, таку як **розподіл значень, якість даних і підсумкова статистика**.

Аналізуючи ці метрики, можна виявити проблеми, наприклад, дублікати або відсутні значення, краще зрозуміти розподіл даних і визначити, які перетворення потрібні для очищення та підготовки набору даних до аналізу.


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.

Профілювання та Дослідження Даних