Microsoft Power BI lernen

Vorwort

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Ich war Student an der Ball State University, als einer meiner Professoren, Dr. James McClure, und ich über die klassischen Herausforderungen des Modells des vollkommenen Wettbewerbs diskutierten. Wir diskutierten hin und her, und während unserer gesamten Diskussion brachte ich alle Kritiken immer wieder auf ein einziges Problem zurück: asymmetrische Informationen. Asymmetrische Informationen liegen vor, wenn eine Partei mehr über ein bestimmtes Thema weiß als die andere, so dass sie dies zu ihrem Vorteil nutzen kann.

Wir leben in einer Welt, in der Google, Facebook, Amazon, Netflix und andere so viel über dich wissen, dass sie versuchen können, herauszufinden, was du willst, bevor du überhaupt weißt, dass du es willst. Aber du hast Zugang zu denselben Informationen. Im Informationszeitalter haben wir nicht so sehr ein asymmetrisches Informationsproblem, sondern vielmehr ein asymmetrisches Verständigungsproblem. In der Vergangenheit hatten wir nicht die Möglichkeit, Daten auf dieselbe Weise zu verarbeiten. Zumindest war das bis vor kurzem nicht der Fall.

Tools, die es dir ermöglichen, Informationen in großem Umfang zu sammeln, waren in der Vergangenheit Werkzeuge von Unternehmen, die sich komplizierte Investitionen in Datenplattformen leisten konnten, die der Normalbürger weder verstehen noch bezahlen konnte. Heute gibt es jedoch eine Software, die dir mit einer Anfangsinvestition von null Dollar und null Cent eine der, wenn nicht sogar die leistungsstärksten Analysemaschinen aller Zeiten in die Hand gibt. Noch nie gab es so viele Daten wie heute, und diese Daten sind für Menschen wie dich und mich zugänglicher als je zuvor in der Geschichte der Menschheit.

Die Power BI-Plattform von Microsoft bietet Nutzern ein Werkzeug, mit dem sie unglaublich große Datenmengen zusammenfassen können, um Einblicke zu gewinnen, die dir genauso viele, wenn nicht sogar mehr Informationen liefern als deine Mitmenschen. Ganz gleich, ob du es für private Zwecke nutzt oder als Unternehmen, das sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen will, indem es die Daten in seinem Unternehmen aussagekräftiger macht: Noch nie war der Einstieg in die Datenverarbeitung so kostengünstig und einfach wie mit Power BI Desktop.

Microsoft hat jahrelang mit Unternehmen auf der ganzen Welt an einer Technologie für komplizierte Datenanalysen gearbeitet. Power BI baut auf dieser Technologie auf, und Microsoft legt all dieses Know-how buchstäblich in deine Hände. Daten sind der große Gleichmacher. Es geht nicht nur darum, mehr oder weniger davon zu haben. Es geht darum, die Daten, die du hast, effektiv zu nutzen.

Organisationen auf der ganzen Welt sammeln mehr Daten, als du und ich jemals im Leben erfassen könnten, und dennoch machen sie nichts damit, weil sie keine Ahnung haben, wie sie sie nutzen können, und sie verlieren Marktanteile an kleinere Konkurrenten, die die Daten, die sie haben, effektiv nutzen. Non-Profit-Organisationen nutzen Power BI, um Datenanalysen durchzuführen, die die Welt lebenswerter machen - von Naturschutz über Klimawandel bis hin zur Gesundheitsversorgung. Bürgerdatenanalysten nutzen öffentlich zugängliche Datensätze, um finanzielles Fehlverhalten aufzudecken und die Ergebnisse von Daten zu überprüfen, die von Organisationen und Regierungen auf der ganzen Welt bereitgestellt werden. Wenn die Fähigkeit, Daten zu verarbeiten und aussagekräftig zu machen, wirklich der große Gleichmacher des Informationszeitalters ist, dann ist Power BI ein Werkzeug, das dir die Möglichkeit gibt, dich an einen Tisch zu setzen und Riesen in die Augen zu schauen.

Vielleicht bist du ein Buchhalter, der komplizierte Datenbereinigungsprozesse für regulatorische Zwecke automatisieren möchte und ein Tool sucht, um Gewinn- und Verlustrechnungen schnell zu visualisieren. Du könntest ein Datenanalyst sein, der für ein persönliches Projekt ein Tool sucht, das ihm hilft, Millionen von Datensätzen zu verarbeiten. Du könntest ein Datenwissenschaftler sein, der ein Tool sucht, mit dem seine Arbeit schneller von den Endnutzern angenommen werden kann. Wenn du in irgendeiner Form mit Daten arbeitest und mehr aus diesen Daten herausholen willst als je zuvor, dann ist Power BI ein Ökosystem, mit dem du dich beschäftigen solltest.

Ich habe dieses Buch geschrieben, weil ich erstens eine große Leidenschaft für die effektive Nutzung von Daten habe und weil ich wirklich glaube, dass jeder im 21. Zweitens hat mir Power BI geholfen, alle möglichen wichtigen Datenkonzepte besser zu verstehen, und ich glaube, dass diese Ideen wichtig sind, um das erste Ziel zu erreichen. Wie können wir Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen? Wie gehen wir mit Tabellen um, die für Microsoft Excel zu groß sind? Wie können wir bestimmte Gruppen oder Ausschnitte einer Gruppe für eine effektive Analyse auswählen? Wie visualisieren wir die Ergebnisse, damit sie für unser Publikum verständlich sind? Zu Beginn meiner beruflichen Laufbahn war ich in der Finanzabteilung eines Unternehmens tätig. Hätte ich damals Power BI gehabt, hätte ich mir viel Zeit und Mühe bei der manuellen Bearbeitung von Daten und der Erstellung einfacher Gruppierungen und Pivot-Tabellen erspart.

Unsere Daten des 21. Jahrhunderts brauchen ein Werkzeug des 21. Jahrhunderts, um sie zu erschließen. Ich glaube, Power BI ist das beste Werkzeug dafür. Es kann die Daten speichern. Es kann die Daten analysieren. Es hat die Reichweite, dass jeder, der Windows benutzt, es nutzen kann. Kein anderes Datenvisualisierungs- oder Explorationstool kann das von sich behaupten, und deshalb freue ich mich, dass du dieses Buch in die Hand nimmst. Und ich hoffe, du findest deine Datenreise genauso erfüllend wie ich es war und weiterhin sein werde.

Navigieren in diesem Buch

Dieses Buch ist grob wie folgt aufgebaut:

• Kapitel 1, "Einführung in Power BI", gibt einen kurzen Überblick über Microsofts frühere Business-Intelligence-Bemühungen und wie sich diese Produkte zu dem Power BI entwickelt haben, das wir heute kennen. Außerdem wird detailliert beschrieben, wie Power BI unter der Haube funktioniert, d.h. wie es die Daten speichert und abfragt.

• Kapitel 2, "Die Berichts- und Datenansichten", und Kapitel 3, "Importieren und Modellieren unserer Daten", führen in Teile der Power BI-Benutzeroberfläche ein, einschließlich der Navigation durch die verschiedenen Ribbons und wie du deine Daten zur Analyse in Power BI bringst.

• Kapitel 4, "Machen wir ein paar Bilder (Datenvisualisierung 101)", und Kapitel 5, "Aggregationen, Kennzahlen und DAX", befassen sich mit den grundlegenden Prinzipien der Visualisierung und der Nutzung von Datenaggregationen.

• Kapitel 6, "Die Puzzleteile zusammensetzen: Von den Rohdaten zum Bericht" ist ein Durchgang, der die Arbeit aus den vorherigen Kapiteln nutzt, um von nichts in Power BI zu einer voll funktionsfähigen Berichtsseite zu gelangen.

• In Kapitel 7, "Fortgeschrittene Berichtsthemen in Power BI", werden einige fortgeschrittene Analysethemen in Power BI behandelt, darunter KI-Visualisierungen und Was-wäre-wenn-Analysen.

• Kapitel 8, "Einführung in den Power BI Service", und Kapitel 9, "Tipps zur Lizenzierung und zum Einsatz", stellen den Power BI Service vor, die Cloud-basierte Plattform zum Austausch von Berichten und Erkenntnissen.

• In Kapitel 10, "Tools von Drittanbietern", werden nützliche Tools von Drittanbietern vorgestellt, die die zukünftige Entwicklung beschleunigen oder erleichtern.

• Anhang A, "Häufig verwendete DAX-Ausdrücke", und Anhang B, "Einige bevorzugte benutzerdefinierte Visualisierungen", enthalten Beispiele für DAX-Funktionen, die du für deine eigenen zukünftigen Daten übernehmen und anpassen kannst, sowie eine wertvolle Liste einiger meiner bevorzugten benutzerdefinierten Visualisierungen und ihrer verschiedenen Funktionalitäten.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

Code-Beispiele verwenden

Zusätzliches Material (Code-Beispiele, Übungen usw.) steht unter https://oreil.ly/MS-power-BI-files zum Download bereit .

Wenn du eine technische Frage oder ein Problem mit den Codebeispielen hast, sende bitte eine E-Mail an [e-mail].

Dieses Buch soll dir helfen, deine Arbeit zu erledigen. Wenn in diesem Buch Beispielcode angeboten wird, darfst du ihn in deinen Programmen und deiner Dokumentation verwenden. Du musst uns nicht um Erlaubnis fragen, es sei denn, du reproduzierst einen großen Teil des Codes. Wenn du zum Beispiel ein Programm schreibst, das mehrere Teile des Codes aus diesem Buch verwendet, brauchst du keine Erlaubnis. Der Verkauf oder die Verbreitung von Beispielen aus O'Reilly-Büchern erfordert jedoch eine Genehmigung. Die Beantwortung einer Frage mit einem Zitat aus diesem Buch und einem Beispielcode erfordert keine Genehmigung. Wenn du einen großen Teil des Beispielcodes aus diesem Buch in die Dokumentation deines Produkts aufnimmst, ist eine Genehmigung erforderlich.

Wir freuen uns über eine Namensnennung, verlangen sie aber in der Regel nicht. Eine Quellenangabe umfasst normalerweise den Titel, den Autor, den Verlag und die ISBN. Zum Beispiel: "Microsoft Power BI lernen von Jeremey Arnold (O'Reilly). Copyright 2022 Onebridge, 978-1-098-11284-4."

Wenn du der Meinung bist, dass die Verwendung von Code-Beispielen nicht unter die Fair-Use-Regelung oder die oben genannte Erlaubnis fällt, kannst du uns gerne unter [e-mail] kontaktieren .

O'Reilly Online Learning

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Wie du uns kontaktierst

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Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter https://oreil.ly/microsoft-power-BI aufrufen .

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Danksagungen

Ich möchte allen bei Onebridge danken, die an mich geglaubt und mir den Raum gegeben haben, diesen Text zu schreiben. Mein besonderer Dank gilt Sheryl Ricci, die mir beim internen Lektorat geholfen hat. Mein Dank gilt auch den technischen Prüfern des Buches - Bradley Nielsen, Belinda Allen und Bill McLellan. Ich möchte dem Team von O'Reilly danken, das mir diese Chance gegeben hat, insbesondere Michelle Smith, Jeff Bleiel und Chris Faucher. Schließlich möchte ich dir, dem Leser, dafür danken, dass du dir die Zeit genommen hast, diesen Text in die Hand zu nehmen und ihm eine Chance zu geben.