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Power BI Data Modeling (Mihiranga, Nisal)
Power BI Data Modeling
Untertitel Build Interactive Visualizations, Learn DAX, Power Query, and Develop BI Models (English Edition)
Autor Mihiranga, Nisal
Verlag BPB Publications
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2022
Seiten 316 S.
Artikelnummer 38574311
ISBN 978-93-89328-83-7
CHF 67.85
Folgt in ca. 5 Arbeitstagen
Zusammenfassung

TAGLINE Build Power BI Models Efficiently and Effectively DESCRIPTION Creating data models has never been straightforward. This book demonstrates how to formulate a complete business analytics model that combines several data sources, executes numerous computations, and scales across hundreds of BI users. To begin, you'll learn about the Microsoft Power BI ecosystem by downloading the Power BI desktop and exploring all of its features and capabilities. Through examples, you'll learn how to connect to databases of Excel; and SQL Server, shaping the data with Power Query, and then transforming the data into actionable information. You will gain knowledge of the DAX language by exploring it, writing DAX functions, and creating hierarchies. You will be trained to develop effective business intelligence models by studying numerous data modeling topics. KEY FEATURES ¿ Extensive examples illustrating Power BI and data modeling concepts. ¿ Includes graphical images and explanations of using Power BI. ¿ Numerous hands-on practical examples are teaching best practices in predictive modeling. WHAT YOU WILL LEARN ¿ Conduct profiling, cleansing, and transformation of data. ¿ Build data models, aggregate data, and create hierarchies. ¿ Practice DAX language, write calculations, and execute them. ¿ Utilize advanced features including AI visualizations and performance analyzer. WHO THIS BOOK IS FOR This book is intended for data analysts, business analysts, and any other business user who are interested in learning how to develop data models using Power BI from beginning to end. To follow this book and master Power BI, a basic understanding of data visualization would be sufficient.