DAX для профессионалов: теория и практика: Выведи свои аналитические навыки в Microsoft Power BI на новый уровень

В книге излагаются основы моделирования данных с точки зрения языка DAX. Разбираются реальные бизнес-сценарии, связанные с учетом складских запасов, прогнозированием, взаимодействием между отделами в рамках компании и безопасностью данных. Прорабатываются нюансы моделирования данных и распространенные ошибки, допускаемые при построении сложных агрегаций. Издание поможет бизнес-аналитикам в построении мощных аналитических решений на основе данных с использованием всего потенциала доступных инструментов. https://github.com/PacktPublishing/Extreme-DAX Оглавление Об авторах О редакторе Предисловие от издательства Предисловие Для кого эта книга Структура книги Как извлечь максимум из книги Сопроводительные файлы Цветные изображения Условные обозначения Часть I. Введение Глава 1.1. DAX в бизнес-аналитике Пятислойная модель бизнес-аналитики Аналитика предприятия и аналитика конечных пользователей Для чего используется DAX и где его найти Excel Power BI SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Инструменты для разработки моделей и написания выражений DAX Сделано при помощи DAX: визуальные элементы и интерактивные отчеты Подходы к разработке решений Использование Power BI для ускорения разработки аналитических решений Мы не знаем точно, что нам нужно Наши данные некорректны Цикл цифровой трансформации Заключение Глава 1.2. Разработка модели Колоночное хранение данных Реляционные базы данных Колоночные базы данных Типы данных и кодирование Связи Данные в Excel Реляционные базы данных Реляционная модель Power BI Свойства связей Активные и неактивные связи Направление фильтрации Кратность Оптимальная структура модели данных Схемы «звезда» и «снежинка» Проблемы, присущие схеме «звезда» Концепции реляционных моделей, которых нужно избегать при моделировании в Power BI Независимые измерения Только одна таблица фактов Хранилище данных как единый источник истины Использование связей типа «многие ко многим» Производительность модели и использование памяти Заключение Глава 1.3. Применение DAX Вычисляемые столбцы Вычисляемые таблицы Меры Фильтры безопасности Запросы DAX Таблицы дат Создание таблицы дат Практические советы по использованию языка DAX Первым делом меры! Создавайте явные меры Используйте базовые меры в качестве строительных блоков Прячьте от пользователей ненужные им элементы модели Не смешивайте данные и меры – создайте для мер отдельную таблицу Типы таблиц Заключение Глава 1.4. Контексты и фильтры Введение в контексты DAX Контекст строки Контекст запроса Контекст фильтра Обнаружение фильтров Сравнение контекста запроса и фильтра с контекстом строки Фильтрация в DAX: использование функции CALCULATE Шаг 1. Настройка контекста фильтра Шаг 2. Удаление существующих фильтров Шаг 3. Применение новых фильтров Шаг 4. Вычисление выражения в новом контексте Удаление фильтров при помощи функций группы ALL Функции логики операций со временем Изменение поведения связей Табличные функции в DAX Табличные агрегации Использование виртуальных таблиц Контекст в табличных функциях Производительность при использовании табличных функций Фильтрация при помощи табличных функций Использование функции CALCULATETABLE Фильтры и таблицы Использование функции TREATAS Переменные в DAX Заключение Часть II. Применение DAX на реальных примерах Глава 2.1. Безопасность в DAX Знакомство с безопасностью на уровне строк (RLS) Роли безопасности Фильтры безопасности в DAX Динамическая безопасность на уровне строк Особенности моделирования данных с RLS Проверка ролей безопасности Тестирование отчетов с динамическим подключением Модель для имперсонализации Добавление таблицы pImpersonation в модель данных Добавление тестовой роли безопасности Собираем все вместе Иерархическая безопасность с применением функций PATH Иерархические таблицы Знакомство с функциями группы PATH PATH PATHCONTAINS PATHLENGTH PATHITEM PATHITEMREVERSE Использование функций PATH совместно с RLS Продвинутая навигация по иерархии в RLS Безопасность атрибутов Применение безопасности атрибутов Безопасность на уровне объектов и ее ограничения Динамическая защита атрибутов: безопасность на уровне значений Безопасность на уровне значений: моделирование данных Безопасность на уровне значений: фильтры безопасности Безопасность на уровне значений: сложные сценарии Разработка моделей данных с безопасностью на уровне значений Защита уровней агрегации Меры не могут быть защищены, а таблицы фактов – могут Ограничение гранулярности таблицы фактов Защита уровней агрегации с помощью составных моделей данных Сочетание защиты уровней агрегации с безопасностью на уровне значений Защита уровня агрегации как атрибута Заключение Глава 2.2. Динамическое изменение визуализации Рассматриваемый пример Динамические меры Базовые меры показателей Создание вспомогательной таблицы Создание динамической меры Динамический выбор показателя и используемой даты Динамические метки Описание сценария Создание вспомогательной таблицы Создание меры DAX с использованием динамических меток Комбинирование динамических меток с динамическими вычислениями Заключение Глава 2.3. Альтернативные календари Недельный и григорианский календари Что такое недельный календарь? Номера недель Периоды Кварталы Годы Создание недельного календаря Настройка дат Определение даты начала года Определение даты конца года Создание дополнительных столбцов в таблице дат Анализ с применением логики операций со временем для недельного календаря Модель Power BI Расчет нарастающих итогов с начала года Расчет приростов продаж Расчет скользящих средних продаж за отчетный год Поддержание актуальности отчетов Таблица Date Selection Создание вариантов выбора в таблице Использование вариантов выбора дат в мерах Заключение Глава 2.4. Использование механизма AutoExist Модель данных Power BI Как Power BI визуализирует данные из модели Фильтры и контекст Как использование мер способно изменить поведение визуального элемента Знакомство с запросами DAX визуальных элементов Что такое AutoExist и как он работает Использование нескольких фильтров в визуальном элементе Как AutoExist позволяет оптимизировать вычисление формул DAX Пример: пропущенные рабочие дни Условия задачи Структура модели Анализ сумм заказов Расширение таблицы Calendar Анализ рабочих дней Куда делся мой рабочий день? Как решить проблему пропущенных рабочих дней Источник проблемы Изменение структуры модели для обхода механизма AutoExist Всегда учитывайте контекст Исправляем ошибку с рабочими днями Оптимизация производительности отчетов с AutoExist Гранулярность в таблицах фактов Фильтрация в нескольких таблицах фактов Оптимизация структуры модели данных Оптимизация визуальных элементов Заключение Глава 2.5. Взаимодействие внутри компании Моделирование процесса ведения продаж в компании QuantoBikes Процесс ведения продаж Модель данных Power BI Взаимоотношения между филиалами одной компании Представление с филиалами против сводного представления Сопоставление внутренних продаж и покупок Визуализация внутренних движений компании Будущие продажи Анализ одиночных продаж Анализ долгосрочных продаж Анализ старых заказов Анализ текущих заказов Оптимизация расчета для текущих заказов Анализ излишков по счетам Анализ своевременных заказов Коррекция для запаздывающих заказов Дальнейшая оптимизация Тестирование сложных вычислений Заключение Глава 2.6. Исследуем будущее: прогнозирование и будущая стоимость Финансовые расчеты Приведенная стоимость и чистая приведенная стоимость Внутренняя норма доходности Финансовые функции DAX Бизнес-сценарий и модель данных Подбор приемлемой ставки и индексов Вычисление будущей стоимости Первоначальные инвестиции и остаточная стоимость Нерегулярные денежные потоки Повторяющиеся денежные потоки Положительные и отрицательные денежные потоки Вычисление чистой приведенной стоимости Вычисление внутренней нормы доходности Расчет аренды, покрывающей издержки Поиск суммы покрывающей издержки аренды с помощью аппроксимации Оптимизация аппроксимационного подхода Заключение Глава 2.7. Анализ состояния запасов Моделирование данных, ориентированных на статусы Гранулярность складских запасов Базовые складские расчеты Целевой уровень запасов Прогнозирование складских запасов Два типа прогнозирования Прогнозирование продаж как инструмент предсказания изменений запасов Экстраполяция как инструмент предсказания изменений запасов Вычисление долгосрочных складских запасов Использование целевого уровня запасов на основе прогноза Использование линейной регрессии при экстраполяции товарных запасов Заключение Глава 2.8. Планирование кадровых ресурсов Модель данных Power BI для планирования кадровых ресурсов Расчет показателей продажи Оптимизация расчета показателей продажи Вычисление требуемых объемов ресурсов для реализованных проектов Работа с итоговыми значениями Оптимизация вычисления трудовых ресурсов Оптимизация модели данных Power BI Уровни агрегации Заключение Предметный указатель Discover the true power of DAX and build advanced DAX solutions for practical business scenarios Key Features Solve complex business problems within Microsoft BI tools including Power BI, SQL Server, and Excel Develop a conceptual understanding of critical business data modeling principles Learn the subtleties of Power BI data visualizations, evaluation context, context transition, and filtering Book Description If you want to get the most out of Microsoft Business Intelligence tools, sooner or later you'll need to master DAX. Extreme DAX enables business analysts to generate powerful and sophisticated analyses from their data. You'll learn the principles of business intelligence, good model design, and how DAX fits into it all. Then, you'll launch into detailed examples of DAX in real-world business scenarios such as inventory calculations, forecasting, intercompany business, and data security. At each step, senior DAX experts will walk you through the subtleties involved in working with Power BI models and common mistakes to look out for as you build advanced data aggregations. You'll deepen your understanding of DAX functions, filters, and measures, and how and when they can be used to derive effective insights. Also provided with the book are PBIX files for each chapter for you to follow along with and explore in your own time. What you will learn Understand data modeling concepts and structures before you start working with DAX Grasp how relationships in Power BI models are different from those in RDBMSes Secure aggregation levels, attributes, and hierarchies using PATH functions and row-level security Get to grips with the crucial concept of context Apply advanced context and filtering functions including TREATAS, GENERATE, and SUMMARIZE Explore dynamically changing visualizations with helper tables and dynamic labels and axes Work with week-based calendars and understand standard time-intelligence Evaluate investments intelligently with the XNPV and XIRR financial DAX functions Who this book is for If you are an analyst with a working knowledge of DAX in MS Power BI or other Microsoft analytics tools, this book will help you upgrade your DAX knowledge and work with analytical models more effectively. This book is not for beginners and practical experience with DAX is necessary Discover the true power of DAX and build advanced DAX solutions for practical business scenariosKey FeaturesSolve complex business problems within Microsoft BI tools including Power BI, SQL Server, and ExcelDevelop a conceptual understanding of critical business data modeling principlesLearn the subtleties of Power BI data visualizations, evaluation context, context transition, and filteringBook DescriptionThis book helps business analysts generate powerful and sophisticated analyses from their data using DAX and get the most out of Microsoft Business Intelligence tools.Extreme DAX will first teach you the principles of business intelligence, good model design, and how DAX fits into it all. Then, you'll launch into detailed examples of DAX in real-world business scenarios such as inventory calculations, forecasting, intercompany business, and data security. At each step, senior DAX experts will walk you through the subtleties involved in working with Power BI models and common mistakes to look out for as you build advanced data aggregations.You'll deepen your understanding of DAX functions, filters, and measures, and how and when they can be used to derive effective insights. You'll also be provided with PBIX files for each chapter, so that you can follow along and explore in your own time.What you will learnUnderstand data modeling concepts and structures before you start working with DAXGrasp how relationships in Power BI models are different from those in RDBMSesSecure aggregation levels, attributes, and hierarchies using PATH functions and row-level securityGet to grips with the crucial concept of contextApply advanced context and filtering functions including TREATAS, GENERATE, and SUMMARIZEExplore dynamically changing visualizations with helper tables and dynamic labels and axesWork with week-based calendars and understand standard time-intelligenceEvaluate investments intelligently with the XNPV and XIRR financial DAX functionsWho this book is forExtreme DAX is written for analysts with a working knowledge of DAX in Power BI or other Microsoft analytics tools. It will help you upgrade your knowledge and work with analytical models more effectively, so you'll need practical experience with DAX before you can get started. This book will help analysts get the most out of Microsoft Business Intelligence tools with DAX. With expert-led examples and approachable theoretical explanations, you'll deepen your understanding of DAX and achieve good business modeling design.