b306nanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel

Alberto Ferrari und Marco Russo

Produktinformationen

Autoren: Alberto Ferrari und Marco Russo
ISBN: 9783960882503
Verlag: Microsoft Press in dpunkt.verlag
Erscheinungstermin: 2017-11-13
Erscheinungstermin (elektronische Fassung): 2018-01-05
Erscheinungsjahr (elektronische Fassung): 2018
Seiten: 264
Paket: Microsoft Press [2226]

P-ISBN: 9783864905100

Diese Publikation zitieren

Alberto Ferrari, Marco Russo, b306nanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel (2018), dpunkt.verlag, Heidelberg, ISBN: 9783960882503

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Beschreibung / Abstract

Um die richtigen Erkenntnisse aus Ihren b306n ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die b306nmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für b306nanalyse mit Microsoft, in diesem Buch. Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der b306nmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln.
Aus dem Inhalt:


Unter dem Label "Microsoft" erscheinen exklusiv im dpunkt.verlag Übersetzungen der besten Microsoft Press-Titel.

Beschreibung

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.

Inhaltsverzeichnis

  • Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel
  • Inhaltsverzeichnis
  • Einleitung
  • Zielgruppe
  • Voraussetzungen
  • Aufbau dieses Buches
  • Begleitende Inhalte
  • Schreibweisen und Hinweiskästen
  • Danksagungen
  • Errata und Support
  • Kapitel 1: Einführung in die Datenmodellierung
  • Arbeiten mit einer einzelnen Tabelle
  • Datenmodelle
  • Sternschemata
  • Die Wichtigkeit von Namen
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 2: Header/Detail-Tabellen
  • Einführung
  • Werte aus dem Header aggregieren
  • Header/Detail-Tabellen reduzieren
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 3: Mehrere Faktentabellen
  • Denormalisierte Faktentabellen
  • Dimensionsübergreifende Filterung
  • Mehrdeutigkeit von Modellen
  • Bestellungen und Rechnungen
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 4: Datum und Uhrzeit
  • Eine Datumsdimension erstellen
  • Automatische Zeitdimensionen
  • Mehrere Datumsdimensionen
  • Umgang mit Datum und Uhrzeit
  • Zeitinformationsberechnungen
  • Geschäftskalender
  • Berechnungen mit Arbeitstagen
  • Besondere Zeiträume im Jahr
  • Wochenkalender
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 5: Historische Attribute
  • Einführung in langsam veränderliche Dimensionen
  • Langsam veränderliche Dimensionen verwenden
  • Langsam veränderliche Dimensionen laden
  • Schnell veränderliche Dimensionen
  • Die richtige Modellierungstechnik wählen
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 6: Snapshots
  • Einführung
  • Snapshots aggregieren
  • Abgeleitete Snapshots
  • Übergangsmatrizen
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 7: Datums- und Zeitintervalle
  • Einführung in Zeitdaten
  • Aggregationen mit einfachen Intervallen
  • Datumsübergreifende Intervalle
  • Schichten und Zeitversatz modellieren
  • Laufende Ereignisse analysieren
  • Unterschiedliche Dauern vermischen
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 8: m:n-Beziehungen
  • Einführung
  • Kaskadierende m:n-Beziehungen
  • Zeitliche m:n-Beziehungen
  • Die Faktentabelle als Brücke verwenden
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 9: Unterschiedliche Granularitäten
  • Einführung in Granularität
  • Beziehungen zwischen Tabellen unterschiedlicher Granularität
  • Zusammenfassung
  • Kapitek 10: Segmentierungsmodelle
  • Mehrspaltige Beziehungen
  • Statische Segmentierung
  • Dynamische Segmentierung
  • ABC-Analyse
  • Zusammenfassung
  • Kapitel 11: Währungsumrechnung
  • Die möglichen Situationen
  • Mehrere Quellwährungen, eine Berichtswährung
  • Eine Quellwährung, mehrere Berichtswährungen
  • Mehrere Quellwährungen, mehrere Berichtswährungen
  • Zusammenfassung
  • Anhang: Grundlagen der Datenmodellierung
  • Tabellen
  • Datentypen
  • Beziehungen
  • Filter und Kreuzfilter
  • Unterschiedliche Arten von Modellen
  • Additivität berechneter Felder
  • Index

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