В настоящее время объемы и сложность данных, с которыми работает практически любая компания, стремительно растут. В этой связи как никогда остро встаёт вопрос об инструменте бизнес-анализа (Business Intelligence, BI).
Microsoft Excel – один из таких инструментов. Не единственный, но безусловно, самый популярный. Можно уверенно заявить, что с его сводными таблицами знаком каждый аналитик. Однако «классические» сводные таблицы обладают определенными ограничениями, преодолеть которые рано или поздно становится критически важной задачей. Решить эту задачу призваны надстройка Power Pivot и язык DAX. Их изучению и посвящен данный тренинг.
Важно! В Power BI Desktop модель данных строится практически так же, как это делается в Power Pivot. В Power BI Desktop также используется язык DAX. Таким образом, тем, кто планирует в будущем изучать power bi, этот обучающий курс будет особенно полезен.
По окончании курса слушатели смогут:
- загружать данные из разных источников (текстовые файлы, рабочие книги Excel, базы данных и т.д.) и связывать их между собой, формируя т.н. модель данных.
- расширять модель данных, создавая на языке DAX вычисляемые столбцы и меры, позволяющие выполнять вычисления, недоступные в «обычных сводных таблицах» или с помощью обычных формул Excel.
- строить сводные таблицы и диаграммы, используя в качестве источника данных модель данных, т.е. оперируя не одной, а несколькими связанными таблицами.
Аудитория
Курс ориентирован на специалистов, работающих с большим объемом данных и стремящихся расширить возможности Excel с помощью Power Pivot и языка DAX.
Основная аудитория:
- Аналитики – для эффективного анализа данных и создания гибких отчетов.
- Финансисты и экономисты – для построения сложных финансовых моделей.
- Специалисты по учету и аудиту – для быстрой обработки данных из разных источников.
- Маркетологи и менеджеры продаж для детального анализа рыночных данных и прогнозирования.
- ИТ-специалисты и BI-аналитики – как первый шаг к более глубокому изучению Power BI.
- Менеджеры и администраторы баз данных – для работы с данными без необходимости в сложных SQL-запросах.
- Начинающие программисты – для освоения концепций моделирования данных и работы с DAX.
Этот курс пригодится тем, кто:
- Уже работает в Excel и использует сводные таблицы, но сталкивается с их ограничениями.
- Стремится научиться создавать связи между таблицами и строить полноценные модели данных.
- Хочет автоматизировать вычисления с помощью языка DAX и подготовиться к изучению Power BI.
Для эффективного обучения на курсе, слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
- опыт работы в Windows, Office;
- хорошие навыки работы в Excel (сортировка и фильтрация данных, промежуточные итоги, ВПР (Vlookup), «умные таблицы», сводные таблицы и диаграммы,);
- желателен опыт работы в Access.
1. Работа с моделью данных с помощью надстройки Power Pivot
- Надстройка Power Pivot, ее назначение и среда использования
- Понятие модели данных, ее структура и принципы построения
- Получение данных из разных внешних источников (базы Access, текстовые файлы, таблицы Excel и т.п.)
- Связи между таблицами. Типы связей. Схемы модели данных «звезда» и «снежинка». Справочные таблицы (измерительные) и таблицы фактов
- Установка и настройка связей между таблицами
- Создание и использование таблиц дат
- Создание иерархий
- Настройки KPI
- Пользовательская сортировка
2. Язык DAX и его использование в Power Pivot
- Понятие языка DAX, его назначение и среда использования
- Концепция. Контекст строки и контекст фильтра
- Вычисляемые столбцы и меры (measures, вычисляемые поля)
- Создание вычисляемых полей. Некоторые функции обработки текстов, чисел и дат.
- Создание простых меp. Функции SUM, AVERAGE, MIN, MAX, DISTINCTCOUNT, COUNTROWS
- Функции RELATED, IF, DIVIDE, BLANK
- Функции CALCULATE, ALL, ALLSELECTED, HASONEVALUE, FILTER
- Использование несвязанных таблиц
- Работа с датами. Расчет накопленных итогов. Функции CALENDAR, FORMAT, YEAR, MONTH, DAY, DATESYTD, DATESQTD, DATESMTD, DATEADD, DATESBETWEEN, ENDOFMONTH, LASTNONBLANK, FIRSTDATE, LASTDATE та інші.
3. Визуализация данных модели данных с помощью сводных таблиц и диаграмм.