Inhalt:
- Einführung
- Importieren von Daten aus Excel, SQL Server und dem Web.
- Importieren von Daten aus Excel in Power BI.
- Websites in Power BI importieren.
- Importieren von Daten aus der SQL Server-Datenbank in Power BI.
- Grundlagen der Datenmanipulation in Power BI.
- Option Gruppieren nach.
- Spalten teilen.
- Spalten duplizieren.
- Spalten kombinieren.
- Verwalten von Beziehungen in Power BI.
- Datensätze zusammenführen/zusammenführen.
- Modellansichten/Beziehungslink.
- Hierarchien.
- Schlussfolgerungen.
Einführung
Dieser Artikel behandelt das Importieren von Daten, das Bearbeiten von Daten und schließlich das Verwalten von Beziehungen in Power BI. Wie im vorherigen Artikel konzentriert sich auch dieser auf die Grundprinzipien der Verwendung von Power BI, im Gegensatz zu einer ausführlichen exemplarischen Vorgehensweise.
Importieren von Daten aus Excel, SQL Server und dem Web
Importieren von Daten aus Excel in Power BI
Wenn Sie anfangen, sollte Excel die erste Datenquelle sein, auf die Sie beim Importieren von Daten achten. Die Hauptgründe dafür sind:Benutzerfreundlichkeit, Transparenz und allgemeine Verfügbarkeit.
Schritt 1 – Excel-Datensatz
Dies ist der Datensatz, den wir in Power BI importieren werden. Er enthält Schuhpreise von einer Reihe von Einzelhändlern. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten einige Schlüsselkennzahlen enthalten, die wir später analysieren können – die unten stehenden Daten umfassen Daten, Preise und Anzahl.
Schritt 2 – Öffnen Sie Power BI
Öffnen Sie Power BI über das Windows-Menü. Das folgende Feld wird angezeigt, in dem Sie entweder zu Ihren letzten Quellen navigieren oder freigegebene Dateien öffnen können. Um Daten einfach zu importieren, klicken Sie auf die Option „Daten abrufen“.
Schritt 3 – Excel auswählen
Nach dem Durchklicken wird eine Reihe von Optionen angezeigt, wie wir Daten in Power BI importieren können. Klicken Sie zunächst auf die unten hervorgehobene Option „Excel“.
Schritt 4 – Datensatz suchen
Suchen Sie die hochzuladende Excel-Datei und klicken Sie auf „Öffnen“.
Schritt 5 – Navigationsbildschirm
Nachdem die Excel-Datei importiert wurde, wird der Navigator angezeigt (je nach Größe der Excel-Datei bitte einige Sekunden warten). Klicken Sie dann in das Kontrollkästchen neben dem Namen der Excel-Tabelle, dies erstellt dann eine Vorschau auf dem rechten Bildschirm.
Schritt 6 – Daten laden
Wir haben dann die Wahl, die Daten entweder zu „laden“ oder zu „transformieren“. Durch das Laden der Daten werden die Daten direkt in die Power BI-Oberfläche importiert, während die Transformation es Ihnen ermöglicht, mit der Bearbeitung und Bearbeitung Ihrer Daten zu beginnen. Lassen Sie uns zunächst die Daten „laden“, und wir kehren später in diesem Artikel zur Phase „Transformieren“ zurück.
Schritt 7 – Laden der Daten
Ein Ladebildschirm wird nun angezeigt, auch hier variiert die Ladezeit je nach Größe Ihres Datensatzes. Nach Abschluss verschwindet das Ladefeld automatisch.
Schritt 8 – Daten geladen.
Das Excel-Sheet wurde nun erfolgreich in Power BI geladen. Das Detailblatt wurde basierend auf der ersten Datenzeile in Excel (Titel) automatisch kategorisiert. Wie Sie sehen können, wurden einige der Informationen bereits basierend auf vorhandenen Formaten, Text, Zahlen und Daten, formatiert.
Schritt 9 – Schneller Datencheck
Um schnell zu überprüfen, ob Ihre Daten importiert wurden, können wir schnell eine „Tabelle“ erstellen, indem Sie auf das unten hervorgehobene Symbol klicken. Klicken Sie anschließend in die Kontrollkästchen für Ihre Daten, um die Werte auszufüllen. Zum Beispiel habe ich „Marke“ und „Produkt-ID“ überprüft – dies hat dann die Anzahl der Produkte angezeigt, die jede Marke im Datensatz hat.
Importieren von Websites in Power BI
Websites können über die Web-Import-Funktion direkt in Power BI geladen werden. Bevor Sie mit der Suche nach der Website oder Website-Seite beginnen, von der Sie Daten laden möchten, ist es wichtig zu beachten, dass diese Form des Datenimports davon abhängt, wie gut die Power BI-App Daten von der jeweiligen Website extrahieren kann, da einige Websites schwieriger sind als andere importieren.
Schritt 1 – Power BI öffnen
Öffnen Sie Power BI erneut und gehen Sie zur Option „Daten abrufen“.
Schritt 2 – Wählen Sie Web
Klicken Sie auf „Andere“ Datenquellen, dann sehen Sie oben „Web“. Klicken Sie auf die Option „Web“.
Schritt 3 – Website-URL eingeben
Das verwendete Beispiel ist www.sportsdirect.com/mens/mens-trainers. Kopieren Sie diese, fügen Sie sie in das URL-Feld ein und klicken Sie auf „OK“:
Schritt 5 – Webnavigator
Nun erscheint der Navigator, Power BI kategorisiert den Datenextrakt je nach Webseite bestmöglich in mehrere Tabellen. Die von uns importierte Website hat sich bewährt:In der „Tabellenansicht“ sehen wir nun alle importierten Daten unter den Spaltenüberschriften. Diese Daten können jetzt auf die gleiche Weise wie Excel auf der Basisebene geladen werden.
Importieren von Daten aus der SQL Server-Datenbank in Power BI
Aufgrund der enormen Menge an Daten, die jetzt verwaltet werden, wenden sich immer mehr Unternehmen der Verarbeitung und Speicherung von Big Data zu. Eine davon ist die SQL-Datenbank, die die Front-End-Verarbeitungszeit reduziert, indem sie die Arbeitslast für Sie verwaltet. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie eine Verbindung zu Ihrer SQL-Datenbank herstellen. Weitere Einzelheiten finden Sie in diesem Artikel zum Verbinden von Power BI und SQL Server.
Schritt 1 – Power BI öffnen
Öffnen Sie Power BI erneut und gehen Sie zur Option „Daten abrufen“.
Schritt 2 – Wählen Sie den entsprechenden SQL-Server aus
Die SQL-Datenbank, die wir derzeit ausführen, ist die des Analysedienstes (Microsoft), aber machen Sie sich keine Sorgen, wenn Ihre Datenbank davon abweicht, da die Technik zum Importieren aller Datenbanken konsistent ist.
Schritt 3 – Mit der Datenbank verbinden
Geben Sie den Server ein, mit dem Sie sich verbinden möchten, und bei Bedarf die spezifische Datenbank. Sie haben dann die Möglichkeit, zu importieren oder sich live zu verbinden. Um sich direkt mit dem Server zu verbinden, aktivieren Sie „Live verbinden“ und klicken Sie dann auf „OK“.
Schritt 4 – Datenbank geladen
Sie haben die Datenbank nun erfolgreich in Power BI verknüpft/importiert. Unter dem Feldbereich wird jede Ihrer Optionen so angezeigt, wie sie in Ihrer SQL-Datenbank erscheint.
Grundlagen der Datenmanipulation in Power BI
Die Bearbeitung von Daten in Power BI gibt dem Benutzer die Möglichkeit, seinen vorhandenen Datensatz zu bereinigen, zu standardisieren und zu erweitern. Wir behandeln die Grundlagen des Gruppierens, Teilens, Duplizierens und Kombinierens von Daten. Aber kurz bevor wir beginnen, müssen wir zu Schritt 5 im Excel-Importleitfaden zurückkehren und auf „Transformieren“ klicken. Dadurch gelangen Sie in den Power Query-Editor (auch über die Registerkarte "Startseite" (Abfrage bearbeiten) erreichbar).
Gruppieren nach Option
Durch das Gruppieren von Daten können Sie Zeilen in Ihren vorhandenen Daten zusammenfassen, ähnlich wie eine Pivot-Tabelle in Excel. Klicken Sie auf der Registerkarte „Startseite“ auf die Schaltfläche „Gruppieren nach“.
Schritt 1 – Klicken Sie auf die Option „Gruppieren nach“.
Schritt 2 – Wir möchten den durchschnittlichen Gesamtpreis jedes Einzelhändlers sehen, also wählen wir „Händler“ als Spalte für die Gruppierung aus. Average Full Price ist der Name der neuen Spalte, Average ist das Maß, das wir für die Spalte benötigen, das ist der Full Price. Klicken Sie auf „OK“.
Schritt 3 – Gruppierte Daten
Die Daten wurden nun nach Einzelhändlern gruppiert und zeigen den durchschnittlichen Gesamtpreis an. Sie können es jetzt schließen und auf der Registerkarte "Startseite" anwenden. Dies würde Ihren ursprünglichen Datensatz überschreiben.
Schritt 4 – Neuer Datensatz
Ich habe das angewendet, was wir früh gelernt haben, und die Tabelle mit unseren neuen Daten neu erstellt.
Spalten teilen
Das Aufteilen von Daten ist eine häufiger verwendete Manipulationstechnik. In unserem aktuellen Datensatz haben wir eine Spalte namens „Geschlecht“, aber wir müssen nur wissen, ob es sich um Jungen, Mädchen oder Unisex handelt. Im Gegensatz zu Kids als abschließendem Wort.
Schritt 1 – Wählen Sie zuerst die Spalte aus, die Sie teilen möchten.
Schritt 2 – Wählen Sie die Split Column Function – By Delimiter
Schritt 2 – Aufteilung nach Kriterien
Aus dem Dropdown-Menü können wir „Leer“ auswählen, wodurch alle Wörter nach dem ersten Wort entfernt werden können. Klicken Sie abschließend auf „OK“.
Schritt 2 – Spalte wurde jetzt geteilt.
Spalten duplizieren
Der Hauptgrund für das Duplizieren von Spalten besteht darin, dass Sie das Original aus Ihrem Datensatz behalten möchten, während Sie das Duplikat bearbeiten. Das Beispiel, das wir verwenden werden, ist das Duplizieren der Spalte „Voller Preis“, damit wir unsere duplizierte Spalte dann auf das nächste Pfund aufrunden können.
Schritt 1 – Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spalte, die Sie duplizieren möchten, und klicken Sie dann auf Duplizieren.
Schritt 2 – Die Spalte wurde nun dupliziert und wir können die duplizierten Preise runden.
Spalten kombinieren
Das Kombinieren von Spalten ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Daten zu sortieren und zu filtern. In diesem Beispiel fügen wir die „Marke“ der „Saison“ hinzu. Dies gibt uns dann einen Ein-Klick-Filter, um tief in das Sortiment jeder Marke für die jeweilige Saison einzutauchen.
Schritt 1 – Fügen Sie eine benutzerdefinierte Spalte hinzu
Schritt 2 – Geben Sie der neuen Spalte im Fenster „Benutzerdefinierte Spalte“ den Namen „Markensaison“, suchen Sie dann im Bildlauffeld auf der rechten Seite die beiden Spalten, die Sie verbinden möchten, und platzieren Sie ein „&“ dazwischen, um den Vorgang abzuschließen kombinieren. Klicken Sie zur Bestätigung auf „OK“.
Schritt 3 – Die Combine-Spalte wurde nun erstellt, nach der wir nach „Brand Season“ filtern können.
Verwalten von Beziehungen in Power BI
Power BI ermöglicht es Datensätzen, über mehrere Methoden miteinander zu kommunizieren; Die am häufigsten verwendeten sind Merging, Linking und Hierarchies.
Datensätze zusammenführen/zusammenführen
Wir benötigen zwei oder mehr Datensätze, um eine Zusammenführung zu erstellen. Um zwei Datensätze zusammenzuführen, muss außerdem dieselbe Spalte in beiden Datensätzen vorhanden sein. In diesem Beispiel klassifizieren wir die Spalte „Farbe“ in Kern- und Nicht-Kernfarben.
Schritt 1 – Erstellen Sie mithilfe der oben beschriebenen Techniken eine neue Excel-Datei und importieren Sie sie in Power BI.
Schritt 2 – Klicken Sie zurück in die ursprüngliche Tabelle, die wir erstellt haben, und suchen Sie die Spalte, mit der wir zusammenführen müssen.
Schritt 3 – Fahren Sie fort und klicken Sie auf die Option „Abfragen zusammenführen“.
Schritt 4 – Fenster zusammenführen
Scrollen Sie mit dem oberen Fenster und wählen Sie die Spalte aus, mit der wir zusammenführen möchten. Suchen Sie im ersten Dropdown-Feld die neue Tabelle und suchen Sie dann die entsprechende Spalte (Hauptfarbe/Hauptfarbe). In der unteren linken Ecke sehen wir ein grünes Häkchen, was bedeutet, dass Power BI alle Zeilen erfolgreich abgeglichen hat. Fahren Sie fort und klicken Sie auf „OK“:
Schritt 5 – Die Tabelle wurde nun zusammengeführt, klicken Sie auf den nach außen zeigenden Pfeil und dann auf „OK“, um das Detail zu erweitern:
Schritt 6 – Die Tabellen wurden erfolgreich zusammengeführt.
Modellansichten/Beziehungslink
Die Modellansicht ermöglicht es uns, alle unsere Datensätze an einem Ort anzuzeigen und alle Beziehungen zwischen ihnen hervorzuheben; Derzeit sollten Sie eine durchgezogene weiße Linie zwischen Ihren beiden Datentabellen sehen können.
Schritt 1 – Verknüpfung zwischen Tabellen
Schritt 2 – Doppelklicken Sie auf den Link, um die hergestellte Verbindung hervorzuheben.
Schritt 3 – Im Gegensatz zum Zusammenführen haben wir die Möglichkeit, Spalten in der Modellansicht auch per Drag &Drop abzugleichen.
Schritt 4 – Beziehung hergestellt.
Hierarchien
Durch das Erstellen einer Hierarchie können Sie Daten für einen einfacheren Überblick stapeln, insbesondere wenn Sie später in Ihrer Journey Drilldowns in Visualisierungen verwenden.
Schritt 1 – Ziehen Sie ein Feld per Drag-and-Drop über ein anderes. Hier fügen wir die Beschreibung zur Produkt-ID hinzu.
Schritt 2 – Die Hierarchie ist nun erstellt.
Überprüfen Sie, ob die Produkt-ID-Hierarchie jetzt beide Felder zusammen durchzieht, wenn Sie Visuals erstellen.
Schlussfolgerungen
Zusammenfassend haben wir dieses Mal Microsoft Power BI aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, angefangen beim Datenimport bis hin zur Datenmanipulation und Verwaltung von Beziehungen innerhalb dieser Plattform. Wir haben die Hauptvorteile dieses Dienstes skizziert und die schrittweisen Anleitungen gezeigt, die Sie anwenden können, wenn es darum geht, die oben genannten Aktionen mit Microsoft Power BI durchzuführen. Der nächste Artikel führt uns zu den Visualisierungen von Power BI, die Power BI gegenüber den meisten heute auf dem Markt erhältlichen Analysetools einen Vorteil verschaffen.
