Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel (eBook)

Alberto Ferrari und Marco Russo sind die Gründer von sqlbi.com und veröffentlichen dort regelmäßig Artikel über Microsoft Power Pivot, Power BI, DAX und SQL Server Analysis Services (SSAS). Beide Autoren beraten Unternehmen zu Business Intelligence (BI) und sprechen häufig auf bedeutenden internationalen Konferenzen wie Microsoft Ignite, PASS Summit und SQLBits.

Datenanalyse mit Microsoft Power BIund Power Pivot für Excel 1
Inhaltsverzeichnis 5
Einleitung 11
Zielgruppe 12
Voraussetzungen 12
Aufbau dieses Buches 13
Begleitende Inhalte 14
Schreibweisen und Hinweiskästen 14
Danksagungen 15
Errata und Support 15
Kapitel 1:Einführung in die Datenmodellierung 17
Arbeiten mit einer einzelnen Tabelle 18
Datenmodelle 24
Sternschemata 31
Die Wichtigkeit von Namen 37
Zusammenfassung 39
Kapitel 2:Header/Detail-Tabellen 41
Einführung 41
Werte aus dem Header aggregieren 42
Header/Detail-Tabellen reduzieren 49
Zusammenfassung 51
Kapitel 3:Mehrere Faktentabellen 53
Denormalisierte Faktentabellen 53
Dimensionsübergreifende Filterung 59
Mehrdeutigkeit von Modellen 61
Bestellungen und Rechnungen 64
Gesamtrechnungsbetrag für einen Kunden 69
Gesamtbetrag der Rechnungen für die ausgewählte Bestellung bzw. den ausgewählten Kunden 69
Betrag der in Rechnung gestellten Bestellungen 70
Zusammenfassung 73
Kapitel 4:Datum und Uhrzeit 75
Eine Datumsdimension erstellen 75
Automatische Zeitdimensionen 78
Automatische Zeitgruppierung in Excel 79
Automatische Zeitgruppierung in Power BI Desktop 80
Mehrere Datumsdimensionen 81
Umgang mit Datum und Uhrzeit 87
Zeitinformationsberechnungen 89
Geschäftskalender 91
Berechnungen mit Arbeitstagen 93
Arbeitstage in einer einzigen Region 93
Arbeitstage in mehreren Regionen 96
Besondere Zeiträume im Jahr 100
Sich nicht überlappende Zeiträume 101
Zeiträume relativ zu heute 102
Sich überlappende Zeiträume 105
Wochenkalender 106
Zusammenfassung 112
Kapitel 5:Historische Attribute 115
Einführung in langsam veränderliche Dimensionen 115
Langsam veränderliche Dimensionen verwenden 120
Langsam veränderliche Dimensionen laden 123
Die Granularität der Dimension korrigieren 126
Die Granularität der Faktentabelle korrigieren 129
Schnell veränderliche Dimensionen 130
Die richtige Modellierungstechnik wählen 133
Zusammenfassung 135
Kapitel 6:Snapshots 137
Einführung 137
Snapshots aggregieren 138
Abgeleitete Snapshots 144
Übergangsmatrizen 146
Zusammenfassung 152
Kapitel 7:Datums- und Zeitintervalle 155
Einführung in Zeitdaten 155
Aggregationen mit einfachen Intervallen 157
Datumsübergreifende Intervalle 159
Schichten und Zeitversatz modellieren 164
Laufende Ereignisse analysieren 165
Unterschiedliche Dauern vermischen 175
Zusammenfassung 180
Kapitel 8:m:n-Beziehungen 183
Einführung 183
Das bidirektionale Muster 184
Nicht additive Berechnungen 187
Kaskadierende m:n-Beziehungen 188
Zeitliche m:n-Beziehungen 191
Prozentuale Zuordnungsfaktoren 194
m:n-Beziehungen materialisieren 197
Die Faktentabelle als Brücke verwenden 198
Überlegungen zur Leistung 199
Zusammenfassung 201
Kapitel 9:Unterschiedliche Granularitäten 203
Einführung in Granularität 203
Beziehungen zwischen Tabellen unterschiedlicher Granularität 205
Vorhersagedaten analysieren 205
DAX-Code zum Verschieben von Filtern 208
Filterung über Beziehungen 210
Werte mit falscher Granularität ausblenden 212
Werte einer feineren Granularität mithilfe von Zuordnungsfaktoren berechnen 216
Zusammenfassung 217
Kapitek 10:Segmentierungsmodelle 219
Mehrspaltige Beziehungen 219
Statische Segmentierung 222
Dynamische Segmentierung 224
ABC-Analyse 226
Zusammenfassung 231
Kapitel 11:Währungsumrechnung 233
Die möglichen Situationen 233
Mehrere Quellwährungen, eine Berichtswährung 234
Eine Quellwährung, mehrere Berichtswährungen 238
Mehrere Quellwährungen, mehrere Berichtswährungen 243
Zusammenfassung 245
Anhang:Grundlagen der Datenmodellierung 247
Tabellen 247
Datentypen 249
Beziehungen 249
Filter und Kreuzfilter 250
Unterschiedliche Arten von Modellen 253
Sternschema 254
Schneeflockenschema 254
Modelle mit Brückentabellen 256
Additivität berechneter Felder 257
Additive berechnete Felder 257
Nicht additive berechnete Felder 257
Halbadditive berechnete Felder 258
Index 259
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