Microsoft Power BI: что это – анализ для чайников

Microsoft Power BI: что это – анализ для чайников Аналитика

Что умеет power bi и кому он будет полезен

Программа будет находкой для компаний, где есть множество каналов продаж, сложная CRM-система и большой объем данных. Если же информации не так много или она однотипная, можно взять инструменты попроще — тот же Excel или Google Data Studio.

Power BI пригодится руководителям, менеджерам и аналитикам для 3-х целей:

  • постоянный контроль показателей и тенденций (необходимо настроить мониторинг данных на панели и отслеживать изменения)
  • общий обзор и быстрый анализ бизнеса (тут помогут отчеты и автоанализ данных)
  • поиск зон риска и новых возможностей (можно создавать всевозможные модели данных)

Список возможностей Power BI огромный, поэтому остановимся на основных плюсах программы:

  • можно собрать и проанализировать информацию из разных источников: базы данных Access и SQL, облачные хранилища Google Docs и Яндекс-Диск, Excel, csv-файлы, данные из API-хранилища.

новые коннекторы Power BI

Команда Microsoft ежемесячно добавляет новые источники в программу, так называемые, коннекторы

  • разрозненные данные можно привести к единому виду (например, разные таблицы преобразовать в единую модель, из которой можно черпать любые данные о состоянии бизнеса)
  • можно создавать собственные формулы и метрики для контроля бизнес-процессов и анализа результатов
  • показатели легко визуализировать в виде интерактивных таблиц и графиков, и по ним отслеживать динамику изменений (программа сама оповестит, если заданные KPI достигнут критических значений)
  • можно публиковать готовые отчеты и дашборды для других пользователей через онлайн-службу Power BI Service.

Такая сквозная аналитика позволяет руководителям и менеджерам постоянно держать руку на пульсе и быстро реагировать на любые изменения в бизнесе.

Что такое power bi простыми словами

Microsoft Power BI — это мощная платформа для бизнес-аналитики и подготовки интерактивных отчетов. В ней можно анализировать большое количество данных из разных источников. Преобразовывать цифры в понятные для руководства отчеты. В режиме онлайн отслеживать изменения бизнес-показателей на динамических дашбордах.

Power BI входит в группу платформ Business Intelligence или, так называемых, BI-систем. Самыми популярными из них считаются QlikView, Klipfolio, Tableau и, собственно, сам Microsoft BI. Подобные аналитические инструменты используют во многих компаниях для принятия управленческих решений: когда нужно снизить расходы, увеличить выручку или улучшить сервис.

Power BI — считается одной из самых простых и доступных BI-систем. Инструмент будет полезен всем, кто занимается аналитикой данных как в небольшой, так и крупной компании.

  • Например, используя Power BI в интернет-маркетинге, можно легко обнаружить, что клиенты из одного региона не окупаются лишь потому, что у них долго загружается сайт. А те, кто звонят перед заказом, приносят больше прибыли, чем те, которые кликают по страницам.
  • В финансовом отделе с помощью программы можно понять, почему бизнес несет убытки в каком-то квартале, сравнить долю продаж по разным группам товаров либо отследить динамику сбыта.

Словом, инструмент расширяет понимание того, что происходит в бизнесе, и позволяет этим управлять.

Вся работа в Microsoft BI сводится к 4-м простым действиям:

  • вначале нужно загрузить данные из источника;
  • потом сгруппировать их по показателям и обработать;
  • преобразовать расчеты в интерактивные графики;
  • опубликовать готовый отчет для других пользователей.

В Power BI вы можете взять данные откуда угодно: из сервисов web-аналитики, CRM-системы, социальных сетей, текстовых файлов, баз данных и пр. Потом их обобщить, просчитать и представить руководству или коллегам в виде наглядного графика, матрицы или диаграммы. Это поможет быстрее анализировать ситуацию в компании и принимать важные решения.

Вот пример отчета от Microsoft, созданного в Power BI:

пример отчета, созданного в Power BI

Пример отчета «Анализ закупок» — взят на сайте Microsoft

Онлайн курс по bi-аналитике. основы power bi

Дмитрий Соловьев

Основной преподаватель курса

Microsoft Certified Trainer (MCT)

Официальный статус «Microsoft Most Valuable Professional»

Эксперт в создании систем бизнес-аналитики на платформе Power BI. Более 10 лет работает с продуктами корпорации Microsoft в качестве инженера, разработчика и тренера. Специализируется на внедрении систем на базе Office 365, Microsoft Azure, Power BI. Разрабатывает и внедряет системы самостоятельной бизнес-аналитики для финансовых и других департаментов зарубежных и российских компаний.

Алексей Сидоров

Преподаватель модуля MyBI Connect

В течении 12-ти лет занимался ведением бизнеса в интернет-маркетинге и аналитикe. На текущий момент: руководитель компании внедрения myBI, сервиса myBI Connect и редактор блога Power BI Russia. В прошлом руководитель аналитического агентства WebProfiters, школы myAcademy, рекламного агентства Artilleria.

Андрей Жданов

Преподаватель модуля по 1С

Практикующий Bi аналитик. Руководитель компании Zhdanov. 5 лет занимается разработкой и внедрением BI отчетов в системах Tableau, Qlik, Power BI.

АВТОРЫ КУРСА:

Ольга Солонович

Преподаватель курса Финансовый анализ в Power BI

Практикующий аналитик (BI проекты) и тренер. 50 реализованных проектов на технологиях Power BI. Образование: Университет Невшателя, Швейцария, магистратура по специальности Финансы

Microsoft Certified Trainer (MCT)

Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA): BI Reporting 2021

MCP 2.0 – Certified Professional (MCP)

«курс по аналитике данных» — skillfactory

Онлайн-курс от SkillFactory по аналитике данных. После окончания обучения у вас будет более 10 проектов в портфолио. Есть помощь в трудоустройстве. 

Длительность: 6 месяцев.

Для кого:

  • Новички.
  • IT-специалисты.
  • Аналитики.

После завершения онлайн-курса вам выдадут персональный сертификат школы SkillFactory.

Стоимость обучения в рассрочку на 12 месяцев: 4 325 руб/мес.

Онлайн-обучение в рамках которого вы узнаете, как настраивать систему аналитики с нуля. Это поможет правильно распределять бюджет на рекламу и не терять прибыль.

Длительность: 2 месяца.

Полная стоимость: 17 500 руб. При оплате частями: от 1 459 руб/мес.

Онлайн-курс, который поможет стать экспертом в анализе данных с помощью BI. Длительность обучения: 12 недель. Основной упор делается на практику.

В рамках обучения вы отработаете навыки на 4 практических бизнес-кейсах.

Для кого:

  • Маркетологи.
  • Аналитики.
  • Предприниматели.
  • Руководители.

После успешного обучения вам выдадут сертификат об окончании курса. 

Стоимость: 2 196 руб/мес.

Онлайн-курс от Нетологии на котором вы изучите расширенные возможности инструментов Power Query, Power Pivot & DAX. Для опытных пользователей Excel и Power BI.

Выпускникам предоставляется помощь в трудоустройстве.

В конце вы получите удостоверение о повышении квалификации.

Полная стоимость: 19 530 руб. При оплате частями: от 1 628 руб/мес.

Онлайн-курс для руководителей и топ-менеджеров. Вы узнаете, как понимать данные и задавать правильные вопросы о них.

Формат: очно и онлайн.

Полная стоимость: 54 000 руб. При оплате частями: от 4 500 руб/мес.

Курс от Нетологии на котором вы научитесь самостоятельно собирать, презентовать и анализировать важные для бизнеса данные. Еще вы получите более 10 кейсов в портфолио.

Предоставляется помощь в трудоустройстве: составление резюме, подготовка к собеседованию.

Для кого:

  • Все, кто хочет работать с данными.
  • Начинающие аналитики.
  • Специалисты из смежных сфер.

Полная стоимость: 58 500 руб. При оплате частями: от 4 875 руб/мес.

Power BI – Skillbox

Power BI – это средство для бизнес-анализа и обучающая программа от известной онлайн-школы. Студенты учатся создавать интерактивные отчеты, строить графики, разбираться в особенностях аналитики, решать бизнес-задачи. И все это за 4 месяца и 60 онлайн-уроков.

Что преподают на курсе:

  • обработку информации;
  • настройку автоматической синхронизации между несколькими источниками информации;
  • настройку сквозной аналитики;
  • построение динамичных графиков и дашбордов;
  • упрощение вычислений;
  • формулы DAX;
  • анализирование информации по графикам;
  • оценку финансовых показателей;
  • загрузку и соединение цифровых показателей;
  • программные службы;
  • визуализацию различных показателей и визуальные фильтры;
  • иерархию данных;
  • tooltips (подсказки);
  • язык запросов DAX.

Преимущества:

  1. Доступ к курсу навсегда.
  2. Быстрая обратная связь и личный куратор.
  3. Готовое портфолио к концу обучения.

При рассрочке на 1 год каждый месяц необходимо вносить платеж в размере 2 000 руб.

. «ETL для аналитики: пайплайны, хранилища и BI-решения»

Пройти курс

Кто проводит: онлайн-университет «Нетология».

Длительность: 4 месяца.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса:

  • Объяснять архитектуру и структуру базы данных
  • Писать запросы к базам данных, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы
  • Выбирать DWH под задачу и бюджет бизнеса
  • Выводить real-time отчётность
  • Управлять ETL/ELT-процессами

Твои навыки после прохождения курса:

  • Организация работы с традиционными хранилищами данных
  • Проектирование аналитической БД для нужд аналитиков
  • Настройка и конфигурирование ETL/ELT-процессов
  • Написание SQL-запросов для получения данных из БД
  • Импорт и экспорт данных в БД
  • Навыки работы в Tableau / Power BI
  • Вывод real-time отчётности и построение RTDM-системы
  • Создание OLAP-куба
  • Передача данных в dashboard

Стоимость:

40 000 31 500 рублей.

. «Tableau: творить, исследуя данные»

Пройти курс

Кто проводит: онлайн-университет «Нетология».

Длительность: 1,5 месяца.

Что ты узнаешь и чему научишься:

  • Tableau Desktop
  • Tableau Professional
  • Tableau Server
  • Обработке данных из различных источников
  • Работать с данными из GA, SQL, Google Sheets
  • Создавать наглядные визуализации
  • Визуализировать отчётность
  • Работе с источниками и созданию дашбордов

Твои навыки после прохождения курса:

  • Подключение и загрузка данных
  • Визуализация отчётности, данных и результатов анализа
  • Работа с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
  • Использование сложных функций и параметров
  • Анализ динамики изменений на дашбордах
  • Использование параметров, объединение нескольких источников
  • Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
  • Настройка взаимодействия между визуализациями
  • Разработка дашбордов
  • Подключение к базам данных SQL
  • Основы работы с Tableau Server
Дополнительный анализ:  Работа Аналитик в Туле: Вакансии Аналитик в Туле -

Стоимость:

30 000 21 000 рублей.

. «Профессия Data Scientist: анализ данных»

Подробнее о курсе

Кто проводит: онлайн-университет SkillBox.

Длительность: 9 месяцев.

Что ты узнаешь и чему научишься:

  • Программировать на Python
  • Визуализировать данные
  • Создавать аналитические панели
  • Работать с библиотеками и базами данных
  • Программировать на R
  • Проводить А/B-тестирование

Твои навыки после прохождения курса:

  • Владение Python для анализа данных
  • Знание языка программирования R и основных библиотек
  • Создание аналитических панелей (фреймворки Dash и Shiny)
  • Работа с различными источниками данных: CSV, XML и XLS
  • Визуализация данных с помощью Matplotlib
  • Организация и проведение А/B-тестирования
  • Выявление аномалий данных
  • Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL

Стоимость:

98 333 59 000 рублей.

Нюансы и особенности:

  • Помощь с трудоустройством
  • 2 месяца английского в подарок от EnglishDom

. «Профессия Data Analyst»

Подробнее о курсе

Кто проводит: онлайн-школа анализа данных SkillFactory.

Длительность: 18 месяцев.

Твоё резюме после окончания обучения:

  • Принимаю решения на основе data-driven подхода
  • Выстраиваю сквозную аналитику в компании с нуля
  • Автоматизирую обработку данных
  • Умею обрабатывать большой объём данных при помощи Python
  • Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчёты специалистам других отделов
  • Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе данных
  • Создаю аналитическую архитектуру с учётом особенностей бизнеса
  • Разрабатываю аналитические дашборды с учётом специфики бизнеса
  • Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей
  • Понимаю, что нужно анализировать до и после запуска продукта или новой фичи
  • Разбираюсь в многообразии метрик и настройке систем аналитики
  • Провожу A/B-тесты, выстраиваю гипотезы, проверяю и отсеиваю неработающие
  • Измеряю эффективность каналов продвижения
  • Использую прикладную математику для аналитических решений в маркетинге и бизнес-аналитике

Стоимость: 6 250 рублей в месяц.

. «Power BI и Excel для продвинутых: DAX и Power Query»

Начать обучение

Кто проводит курс: онлайн-университет «Нетология».

Сколько длится: 2 месяца.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса:

  • Обрабатывать данные. Работать с большими массивами данных из разных источников, не хуже программистов строить сложные запросы с множеством параметров
  • Писать сложные формулы в DAX. Создавать вычисляемые таблицы, столбцы и меры: от простых агрегатов до формул со скользящими периодами
  • Автоматизировать отчётность. Сможешь создавать легко читаемые отчёты с богатой навигацией, которые ускорят поиск ответов на вопросы бизнеса

Твои навыки после прохождения курса:

  • Знание продвинутых приёмов работы с Power Query и M
  • Составление расширенных интерактивных отчётов
  • Работа с архитектурой табличной модели
  • Выполнение сложных выражений DAX в Power BI, Power Pivot
  • Работа с текущим контекстом фильтра с помощью выражений DAX
  • Изменение отображения итогов и промежуточных итогов
  • Работа с иерархиями и связанными функциями
  • Вычисление различных скользящих средних без использования функции Time Intelligence
  • Работа с расширенными вычислениями с использованием итераторов
  • Понимание работы Bidirectional фильтров
  • What-if анализ. Глубокое погружение в CALCULATE()
  • Динамическая безопасность на уровне строк

Стоимость:

27 900 19 530 рублей (2 325 рублей в месяц).

Отзывы:

Нюансы и особенности:

  • По окончании курса ты получишь удостоверение о повышении квалификации установленного образца
  • Можно оплачивать курс в рассрочку с помощью беспроцентного кредита от «Тинькофф» или «Сбербанк»

. «Web-аналитик 2.0»

Подробнее о курсе

Кто проводит: онлайн-школа интернет-маркетингового агентства ConvertMonster.

Длительность: 13 практических лекций по 1,5 часа.

Что ты узнаешь и чему научишься:

  • Разберёшься во всех тонкостях и наработаешь живой опыт в web-аналитике
  • Научишься контролировать основные показатели своего бизнеса — CPA (CPL), CPO, EPC, ROI (ROMI), LTV и ДРР
  • Нанимать и контролировать квалифицированных подрядчиков/сотрудников
  • Как снизить стоимость обращения, увеличить число заявок и прибыль

Стоимость: 52 000 рублей.

Отзывы:

Нюансы и особенности:

  • Личный куратор на 60 дней
  • Рассрочка на 3, 6 или 12 месяцев без переплат
  • Итоговый экзамен
  • Получение сертификата после прохождения экзамена

. «Excel Google-таблицы с 0 до PRO»

Начать обучение

Кто проводит курс: онлайн-университет SkillBox.

Сколько длится: 4 месяца.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса:

Google Таблицы базовый

Основы, интерфейс Таблиц
Совместная работа с документами. Сортировка. Фильтры и фильтрация
Сводные таблицы: основы
Визуализация данных: основы
Проверка данных
Правила работы с формулами
Типы диапазонов, связывание листов и документов между собой Функция IMPORTRANGE
Функции суммирования и подсчета
Логические функции
Текстовые функции
Функции для работы с датой и временем
Работа с диапазонами: основные функции (ВПР, ИНДЕКС, ПОИСКПОЗ, SORT, FILTER)
FILTER: введение
QUERY: введение (синтаксис, SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, PIVOT)
Скрипты: введение

Твои навыки после прохождения курса:

  • Создание сводных диаграмм, спарклайнов, группировка и настройка вычислений
  • Работа с функциями проверки данных
  • Прогнозирование ситуаций и различных показателей
  • Импорт и экспорт данных, работа с OLAP-кубами
  • Работа с диапазонами
  • Создание макросов для VBA
  • Умение быстро фильтровать большие массивы данных

Стоимость:

30 000 18 000 рублей (1 500 рублей в месяц по рассрочке).

Отзывы:

Нюансы и особенности:

  • Первым 20 участникам курса — скидка 40%
  • Доступ к курсам — навсегда
  • Бесплатная консультация для желающих приобрести курс
  • По окончании курса ты получишь диплом
  • Гарантия возврата средств — в течение 14 дней

Аналитик BI – ProductStar

Курс Аналитик BI разработан для всех желающих стать экспертом в области анализирования показателей при помощи различных инструментов бизнес-анализа. Длится полгода и состоит из 60 лекционных и практических занятий.

В программе:

  • продуктовая аналитика и статистика;
  • работа с сырыми данными;
  • RFM-анализ;
  • основы бизнес-анализа;
  • визуализация данных;
  • использование Tableau Server;
  • MVP-подход, применяемый при поиске решений аналитических бизнес-задач;
  • определение целевой аудитории;
  • основы SQL;
  • установка и настройка;
  • формулы DAX;
  • типы бизнес-метрик;
  • Python;
  • модель Lean Canvas;
  • главные ошибки при создании отчетов и визуализации;
  • разработка дашбордов.

Преимущества:

  1. Доступ к материалам навсегда.
  2. Помощь с трудоустройством.
  3. Готовое портфолио на момент выпуска.
  4. Цифровой сертификат для выпускников.

Стоимость равна 4 575 руб. в месяц при рассрочке на 1 год.

Обратите внимание еще на две онлайн-программы от ProductStar:

«Сквозная аналитика»

Пройти курс

Кто проводит: онлайн-университет «Нетология».

Длительность: 2 месяца.

Что ты узнаешь и чему научишься:

  • Видеть полный цикл сделки с клиентом. Откуда пользователь пришёл, на каком этапе оставил заявку и какую принёс прибыль бизнесу
  • Знать окупаемость каждого маркетингового канала. Видеть, сколько потратили денег, например, на баннер и сколько заявок с него оформили клиенты
  • Собирать статистику по всем каналам автоматически. Собирать данные в одной системе за короткий срок: на основе веб-аналитики, CRM, коллтрекинга
  • Выстраивать систему сквозной аналитики
  • Управлять рекламным бюджетом
  • Оптимизировать рекламу на основе данных
  • Создавать грамотную маркетинговую стратегию

Стоимость:

23 000 16 100 рублей по скидке.

Нюансы и особенности:

  • Данный курс является одной из частей курса «Маркетолог-аналитик»

Онлайн-курсы Power BI – Международная школа профессий

Онлайн-курсы Power BI длятся 3 недели. Каждый онлайн-урок идет по 1,5 часа. Еженедельно проходит по 2 занятия. Предусмотрено 5 практических занятий с домашними заданиями. Записи вебинаров и другие полезные материалы всегда доступны в личном кабинете.

В программе:

  • разбор всевозможных инструментов для проведения анализа;
  • интерфейс, цели и возможности;
  • различные источники данных;
  • способы загрузки и присоединения данных;
  • типы данных;
  • построение моделей данных и их настройка;
  • язык DAX;
  • визуализация различных показателей и визуальные фильтры;
  • вычисляемые столбцы и их создание;
  • функция Groupby;
  • визуальные элементы, их создание и настройка;
  • функции sum, average, count, distinctcount, filter;
  • типы визуализации;
  • фильтры.

Преимущества:

  1. Живые трансляции.
  2. Документы, подтверждающие успешное окончание обучения.

Полная стоимость – 17 000 руб. При оплате одним платежом действует скидка 60 %, тогда цена равна 6 800 руб. При рассрочке от 3 до 6 месяцев скидка не действует.

Бизнес-аналитика с помощью power bi

ИнтеграцияУправление персоналом (HRM)Учет рабочего времениУправление персоналом (HRM)Учет рабочего времениБесплатно (free)

Современные технологии и возможности становятся все более доступными для широких масс и повсеместно используемыми, как для частного лица, так и для мелкого и среднего бизнеса.
Так и GPS-трекинг (отслеживание в реальном времени на карте местоположения водителей, курьеров, монтажных бригад, торговых представителей, детей, собак и т.п., а также просмотр статистики по их передвижениям и остановкам), становится сейчас все более востребованным сервисом, как для домашних условий, так и для предприятия.
И, если крупные фирмы (например, транспортные предприятия) подписав договора с коммерческими сервисами, оплачивая своевременно счета за устройства и абонплату, эту проблему для себя решили, то это скорее подходит для крупных корпоративных клиентов.
Что делать нам, простым смертным или небольшой фирме с несколькими водителями, например? Какие есть простые, надежные и недорогие решения?

05.01.2021   
49578   
venger   
19    

Диаграммы и графики

Управление графиками, карточками и диаграммами находится на панели «Визуализация».

  1. Вкладка «Поля» отвечает за данные в элементе. Показатели в нее нужно перетаскивать из большой панели «Поля» справа.
  2. «Формат» помогает настроить цвета, оси, метки данных, фон и границы.
  3. В «Аналитике» можно добавить в элемент дополнительные линии: фиксированную на нужном вам значении (линия константы), минимум, максимум или среднее, а также линии процентиля и медианы.
Дополнительный анализ:  Рейтинг страховых компаний КАСКО в 2021, какие бывают рейтинги КАСКО

Три вкладки отвечают за наполнение и внешний вид элементов

Чтобы добавить диаграмму на лист, просто перетащите первый показатель из правой панели «Поля». Затем добавьте остальные данные в появившуюся таблицу или на маленькую вкладку «Поля». В верхней части панели «Визуализация» теперь можно выбрать тип графика или диаграммы.

Диаграммы и графики создаются перетаскиванием показателей на лист

Три точки возле элемента открывают меню. С его помощью можно:

  1. Экспортировать данные графика со всеми фильтрами в Excel или CSV.
  2. Посмотреть таблицу с данными графика.
  3. Удалить элемент.
  4. Временно сделать остальные элементы полупрозрачными.
  5. Выбрать способ сортировки.
  6. Выбрать показатель, по которому сортировать данные.

В элементах с многоуровневыми данными (например, конверсия по годам, кварталам, месяцам и дням) появляется дополнительное меню. Оно регулирует уровень данных:

  1. Показать более общие данные. Например, по годам или по пятилетке.
  2. Выбрать элемент и посмотреть подробнее. Можно взять данные за 2021 год по кварталам.
  3. Обобщить данные всех элементов и показать детализацию (суммарное значение для I, II, III и IV квартала за два года).
  4. Посмотреть подробнее все элементы (разбить оба года по кварталам).

Использование power bi

Теперь, когда вы знаете основы Microsoft Power BI, давайте перейдем к практическим знаниям и пошаговому руководству.

По мере того как вы будете знакомиться с функциями Power BI, учитывайте, что все эти действия и весь анализ в Power BI обычно выполняются в общей последовательности. Общая последовательность действий в Power BI представляет собой следующее:

  1. перенос данных в Power BI Desktop и создание отчета;
  2. публикация в службе Power BI, где можно создавать визуализации или информационные панели;
  3. совместное использование информационных панелей с другими пользователями, особенно с теми, кто находится в дороге;
  4. просмотр общих информационных панелей и отчетов в приложениях Power BI Mobile и взаимодействие с ними.

Microsoft Power BI: что это – анализ для чайников

Как упоминалось ранее, вы можете ограничиться использованием службы Power BI для просмотра визуальных элементов и отчетов, которые были созданы другими пользователями. Это абсолютно нормально. Кто-то другой из вашей команды может проводить все свое время в Power BI Desktop, что тоже хорошо.

Итак, давайте начнем осваивать все это на практике. Компаниям в первую очередь необходимо узнать об основных стандартных блоках Power BI, что послужит основой для изучения процесса преобразования данных в отчеты и визуальные элементы в Power BI.

Следующие части изучайте на нашем сайте Microsoft learn:

  • Стандартные блоки Power Bi
  • Общие сведения о службе Power Bi и ее использовании
  • Итоги
  • Проверка знаний

Курс «power bi» — обучение bi-аналитике с нуля, онлайн-уроки

работать в самом популярном и гибком инструменте BI аналитики

На курсе вы научитесь:

собирать разные отчёты: продажи, ассортимент, финансы, маркетинг

формировать простые SQL-запросы

выгружать данные из разных источников

30 900

15 833 ₽/мес.

Указана полная стоимость курса. Можно в рассрочку на 12 месяцев

Забронировать курс со скидкой

Курс стартует: скоро
Осталось: 11 мест

У меня есть промокод

выгружать данные при помощи API, очищать и загружать данные

52 700

Онлайн курс по bi-аналитике. обучение power bi с 0 до pro

1. Знакомство с Power BI Desktop

Практика: По итогам выполнения практических заданий к этому уроку вы закрепите навыки сбора информации из интернета и подключение к базе данных в режимах «Импорт данных» и “Direct Query”. Вы подключитесь к сайтам ЦБ РФ, сайту ВОЗ и

imbd.com

. Построите интерактивные отчеты, которые позволят отследить динамику курса рубля, получить список самых рейтинговых фильмов и другие.

2. Построение интерактивных отчётов в Power BI Desktop. Часть 1
Практика: На основе предоставленного набора данных вы начнете стоить отчет по продажам, который покажет сумму продаж в взрезе продавцов и динамику продаж по месяцам. Также вы построите интерактивный отчет с данными о городах России.

3. Построение интерактивных отчётов в Power BI Desktop. Часть 2
Практика: Вы продолжите создание отчета по продажам. Настроите взаимодействие элементов между собой и их визуальное представление на странице отчета.

4. Настройка фильтров, срезов и детализации
Практика: Чтобы закрепить полученные знания из этого урока, вы построите интерактивный отчет, который покажет динамику развития пандемии COVID-19 в мире с возможностью фильтрации по стране и дате.

5. Настройка условного форматирования. Часть 1
Практика: Вы продолжите создание отчета по продажам. Рассчитаете среднюю сумму продаж по клиентам, настроите форматирование, которое выделит важные элементы по заданной цветовой схеме, подсветит минимальные и максимальные значения.

6. Настройка условного форматирования. Часть 2
Практика: Вы продолжите создание отчета по продажам. Создадите страницу отчета “Карточка продавца”, которая будет показывать список клиентов выбранного продавца. Настроите собственную навигацию для перехода между страницами отчета.

7. Улучшаем отчёты
Практика: Вы продолжите создание отчета по продажам. Вы создадите всплывающие подсказки которые будут показывать объем продаж, прибыль и маржинальность по каждому продавцу. Для удобства и экономии места на странице отчета, вы настроите переключения визуальных элементов по нажатию кнопки.

8. Управление цветами и шрифтами
Практика: Вы продолжите создание отчета по продажам. Измените цветовую схему отчёта и настроите шрифты.

9. Как заставить данные говорить
Практика: Вы оцените готовый отчет по набору параметров и по результатам оценки напишите список рекомендаций для улучшения отчета.

10. Типовые паттерны, используемые для построения отчётов
Практика: Вы продолжите создание отчета по продажам. Используя знания, полученные в этом уроке вы добавите отчет, который покажет динамику продаж и прибыли в разрезе товаров/клиентов/продавцов, а также позволит сравнивать эти показатели месяц к месяцу и год к году

11. Подготовка отчёта к публикации в powerbi.com
Практика: Вы продолжите создание отчета по продажам. Создадите мобильную версию отчета. Опубликуете отчет в сервисе powerbi.com и предоставите к нему доступ другим пользователя с соблюдением правил безопасности.

13. Совместная работа с отчётами Power BI. Часть 2.
Практика: Вы установите шлюз данных и настроите обновление отчета в облаке по расписанию.

14. Основы оптимизации производительности отчётов
Практика: Оцените производительность своего отчета. Найдете элементы, которые замедляют скорость работы отчета.

Первые шаги в bi-аналитике. роль data engineering

Добрый день, уважаемые читатели! Материал носит теоретический характер и адресован исключительно начинающим аналитикам, которые впервые столкнулись с BI-аналитикой.

Что традиционно понимается под этим понятием? Если говорить простым языком, то это комплексная система (как и, например, бюджетирование) по сбору, обработке и анализу данных, представляющая конечные результаты в виде графиков, диаграмм, таблиц.

Это требует слаженной работы сразу нескольких специалистов. Дата-инженер отвечает за хранилища и ETL/ELT-процессы, аналитик данных помогает в заполнении базы данных, аналитик BI разрабатывает управленческие панели, бизнес-аналитик упрощает коммуникации с заказчиками отчетов. Но такой вариант возможен, только если фирма готова оплачивать работу команды. В большинстве случаев небольшие компании для минимизации затрат делают ставку на одного человека, который зачастую вообще не обладает широким кругозором в области BI, а имеет лишь шапочное знакомство с платформой для отчетов.

В таком случае происходит следующее: сбор, обработка и анализ данных происходит силами единственного инструмента – самой BI-платформой. При этом данные предварительно никак не очищаются, не проходят компоновки.  Забор информации идет из первичных источников без участия промежуточного хранилища. Результаты такого подхода можно легко лицезреть на тематических форумах. Если постараться обобщить все вопросы касательно BI-инструментов, то в топ-3 попадут, наверное, следующие: как загрузить в систему плохо структурированные данные, как по ним рассчитать требуемые метрики, что делать, если отчет работает очень медленно. Что удивительно, на этих форумах вы практически не найдете обсуждений ETL-инструментов, описания опыта применения хранилищ данных, лучших практик программирования и запросов SQL. Более того, я неоднократно сталкивался с тем, что опытные BI-аналитики не очень лестно отзывались о применении R/Python/Scala, мотивируя это тем, что все проблемы можно решить только силами BI-платформы. Вместе с тем всем понятно, что грамотный дата инжиниринг позволяет закрывать массу проблем при построении BI-отчетности.

Дальнейший разговор предлагаю построить в форме разбора упрощенных блок-схем. Я сознательно не буду называть конкретные программы, а лишь укажу их класс. Во-первых, это не имеет принципиального значения для раскрытия темы, а, во-вторых, упоминание инструментов сразу приводит к ненужным спорам в комментариях.

«Data – BI» Самый простой вариант. Именно с него начинается прототипирование управленческих панелей. В роли источника данных часто выступает отдельный (-ые) статичный файл (csv, txt, xlsx и т. д.). 

Плюсы. Самый быстрый способ построения отчетности. Идеально подходит, для ситуационной аналитики или когда результат нужен был еще вчера. Не требует применения вспомогательных инструментов, следовательно, не нужно тратить ресурсы на их поддержание. Аналитик BI не обязан иметь компетенции в области дата инжиниринга или программирования.

Минусы. Далеко не изо всех источников можно забрать информацию напрямую (пример, прикладные решения на платформе 1С). Если массивы плохо структурированы, то это потребует много дополнительных шагов по их обработке. Качество данных никак не проверяется (проблема дубликатов, пустых строк, некорректного написания значений и т. д.). При большом количестве строк заметно замедляется работа самой BI-платформы, вплоть до полной невозможности перестраивать графики и диаграммы. Нет возможности составить расписание на обновление исходников.

«Data – DB – BI» Вариант похож на предыдущий за тем исключением, что первоначальный массив напрямую заливается в базу в неизмененным виде, а уже к ней идет подключение. База данных может быть как развернута локальна, запущена в контейнере, так и представлена облачным хранилищем.

Плюсы. Есть возможность агрегировать разрозненные, однотипные файлы. Нагрузку по хранению информации теперь несет хранилище. Есть возможность задействовать всю мощь языка запросов SQL (или его диалекта), чтобы отфильтровать или агрегировать сырые строки перед их передачей в BI-инструмент. Уменьшается размер файла с управленческими панелями.

Дополнительный анализ:  Аналитика » Голос Севастополя - новости Новороссии, ситуация на Украине сегодня

Минусы. Нет контроля над первичными данными, поэтому в хранилище заливается большое количество ненужной информации. Качество загружаемых датасетов никак не контролируется. Добавление данных в базу осуществляется в ручном режиме. Аналитик должен на базовом уровне знать SQL.

«Data – ETL – DB – BI» Частичная автоматизация. В качестве ETL-инструмента может выступать как программный продукт с графическим интерфейсом, так и код написанный на R/Python/Scala и т. д. Все данные проходят предварительный предпроцессинг. Структура наполняемых таблиц прописывается заранее.

Плюсы. Возможность загружать только хорошо структурированную информацию, которая прошла предварительную верификацию. Экономия места в базе данных. Снижается количество доработок на BI-платформе.

Минусы. Аналитик должен уверенно владеть ETL-инструментом и языком запросов SQL. Процесс разработки и тестирования скриптов требует времени. Если источников информации много, то затрудняется синхронизация получения информации. 

Для иллюстрации этого варианта я решил написать простейшие скрипты. В рамках «игрушечного» примера я использую SQLite. Это позволит прикрепить базу данных к публикации, чтобы каждый желающий мог попрактиковаться в написании скриптов (архив). Датасет для разбора это E-Commerce Data с сайта Kaggle.

# импорт библиотек
import pandas as pd

# опции отображения
pd.set_option('display.max_columns', 10)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)

path_dataset = 'dataset/ecommerce_data.csv'


# Предварительная обработка датасета
def func_main(path_dataset: str):
    # Считываем датасет
    df = pd.read_csv(path_dataset, sep=',')
    # Приводим названия столбцов датасета к нижнему регистру
    list_col = list(map(str.lower, df.columns))
    df.columns = list_col
    # Избавляемся от времени и трансформируем строку-дату в правильный формат
    df['invoicedate'] = df['invoicedate'].apply(lambda x: x.split(' ')[0])
    df['invoicedate'] = pd.to_datetime(df['invoicedate'], format='%m/%d/%Y')
    # Рассчитываем сумму покупки по каждому товару
    df['amount'] = df['quantity'] * df['unitprice']
    # Удаляем ненужные для дальнейшего анализа столбцы
    df_result = df.drop(['invoiceno', 'quantity', 'unitprice', 'customerid'], axis=1)
    # Задаем порядок вывода столбцов для визуального контроля результата
    df_result = df_result[['invoicedate', 'country', 'stockcode', 'description', 'amount']]
    return df_result


# Таблица Продажи
def func_sale():
    tbl = func_main(path_dataset)
    df_sale = tbl.groupby(['invoicedate', 'country', 'stockcode'])['amount'].sum().reset_index()
    return df_sale


# Таблица Страны
def func_country():
    tbl = func_main(path_dataset)
    df_country = pd.DataFrame(sorted(pd.unique(tbl['country'])), columns=['country'])
    return df_country


# Таблица Товары
def func_product():
    tbl = func_main(path_dataset)
    df_product = tbl[['stockcode','description']].
        drop_duplicates(subset=['stockcode'], keep='first').reset_index(drop=True)
    return df_product

В коде сочетается Extract и Transform. Считываем датасет, парсим столбец с датами. Рассчитываем сумму покупки по каждой строке и удаляем ненужные для дальнейшего анализа колонки. Так как датафрейм записывается в базу данных не монолитом, а разбивается на таблицы, то готовим три вспомогательные функции.

# импорт библиотек
import pandas as pd
import sqlite3 as sq
from etl1 import func_country,func_product,func_sale

con = sq.connect('sale.db')
cur = con.cursor()

## Таблица Страны
# cur.executescript('''DROP TABLE IF EXISTS country;
#                     CREATE TABLE IF NOT EXISTS country (
#                     country_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
#                     country TEXT NOT NULL UNIQUE);''')
# func_country().to_sql('country',con,index=False,if_exists='append')

## Таблица Товары
# cur.executescript('''DROP TABLE IF EXISTS product;
#                     CREATE TABLE IF NOT EXISTS product (
#                     product_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
#                     stockcode TEXT NOT NULL UNIQUE,
#                     description TEXT);''')
# func_product().to_sql('product',con,index=False,if_exists='append')

## Таблица Продажи (основная)
# cur.executescript('''DROP TABLE IF EXISTS sale;
#                     CREATE TABLE IF NOT EXISTS sale (
#                     sale_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
#                     invoicedate TEXT NOT NULL,
#                     country_id INTEGER NOT NULL,
#                     product_id INTEGER NOT NULL,
#                     amount REAL NOT NULL,
#                     FOREIGN KEY(country_id)  REFERENCES country(country_id),
#                     FOREIGN KEY(product_id)  REFERENCES product(product_id));''')

## Таблица Продажи (временная)
# cur.executescript('''DROP TABLE IF EXISTS sale_data_lake;
#                     CREATE TABLE IF NOT EXISTS sale_data_lake (
#                     sale_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
#                     invoicedate TEXT NOT NULL,
#                     country TEXT NOT NULL,
#                     stockcode TEXT NOT NULL,
#                     amount REAL NOT NULL);''')
# func_sale().to_sql('sale_data_lake',con,index=False,if_exists='append')

## Перегружаем данные из вспомогательной таблицы (sale_data_lake) в основную (sale)
# cur.executescript('''INSERT INTO sale (invoicedate, country_id, product_id, amount)
#                     SELECT  sdl.invoicedate, c.country_id, pr.product_id, sdl.amount
#                     FROM sale_data_lake as sdl LEFT JOIN country as c ON sdl.country = c.country
# 						                    LEFT JOIN product as pr ON sdl.stockcode = pr.stockcode
#                     ''')

## Очищаем вспомогательную таблицу
# cur.executescript('''DELETE FROM sale_data_lake''')

def select(sql):
  return pd.read_sql(sql,con)

sql = '''select *
        from (select s.invoicedate,
                      c.country,
                      pr.description,
                      round(s.amount,1) as amount
               from sale as s left join country as c on s.country_id = c.country_id
                            left join product as pr on s.product_id = pr.product_id)'''

print(select(sql))

cur.close()
con.close()

На следующем этапе (Load) мы создаем четыре таблицы. Две из них будут справочниками. Одна содержать сгруппированную информацию по продажам. Нам также потребуется вспомогательная таблица, в которую мы запишем строки с продажами до момента замены текстовых значений на числовые ид. На последнем шаге очистим ее от всех значений.

В заключении нам остается лишь выполнить тестовый запрос SQL, чтобы проверить корректность всех операций. Если все сделано правильно, запускаем BI-платформу.

Microsoft Power BI: что это – анализ для чайников

Так как BI-инструмент не может из коробки напрямую подключиться к SQLite напишем простейший скрипт на Python.

import pandas as pd
import sqlite3 as sq

con = sq.connect('C:/Users/Pavel/PycharmProjects/test/sale.db')
cur = con.cursor()

def select(sql):
  return pd.read_sql(sql,con)

sql = '''select *
        from (select s.invoicedate,
                      c.country,
                      pr.description,
                      replace(round(s.amount,1),'.',',') as amount
               from sale as s left join country as c on s.country_id = c.country_id
                            left join product as pr on s.product_id = pr.product_id)'''

tbl = select(sql)
print(tbl)

После загрузки данных в систему и проверки корректности распознанных форматов можно приступать к непосредственному построению дашборда.

«Data – Workflow management platform ETL – DB – BI» Полная автоматизация. Оркестратор скриптов берет на себя контроль за своевременным выполнением всех вспомогательных процессов в системе.

Плюсы. Возможность оптимально настроить время сбора данных из разрозненных источников. Можно мониторить ошибки и перезапускать упавшие задачи.

Минусы. Усложнение инфраструктуры. Рост требований к квалификации аналитика BI. Необходимо осваивать дополнительные инструменты или языки программирования.

«Data – Workflow management platform ELT – Data Lake – Workflow management platform ETL – DB – BI» Самый сложный вариант, где информация проходит двухступенчатый конвейер: сначала это неструктурированные данные (Data Lake), а затем уже хранилище (DB), где информация отсортирована и преобразована к требуемому виду.

Плюсы. Возможность разнести во времени сбор информации и ее обработку. Если на этапе проектирования таблиц учтены не все требования, возможно обращение за дополнительными данными в Data Lake.

Минусы. Аналогичны предыдущему варианту. Если выбранная платформа Data Lake – платная, как следствие рост расходов на аналитику компании.

Краткие выводы.

  • Построение BI-аналитики без даты инжиниринга возможно лишь на старте.

  • Если аналитик BI работает в единственном числе и система постоянно усложняется, то он обязан подменять собой сразу несколько специалистов.

  • Понимание базовых принципов построения хранилищ данных, уверенное владение SQL, программирование на каком-либо языке и, конечно, дизайнерские навыки вот далеко не полный перечень требований к сотруднику, которому делегируется проектировать управленческие панели.

На этом все. Всем здоровья, удачи и профессиональных успехов!

Работа: аналитик power bi в москве — июнь 2021 – 1107 вакансий |

Структура сервиса

В экосистему продукта входит три элемента: веб-сервис, приложение Power BI Desktop для Windows и мобильные приложения для iOS, Android и Windows Mobile. Каждый из них отличается по функциональным возможностям.

Что можно делать

Веб-версия

Power BI Desktop

Мобильные приложения

Смотреть отчеты

Создавать отчеты

Добавлять и редактировать элементы отчетов

(кроме картинок)

Добавлять источники данных

только таблицы и приложения

Связывать и моделировать данные

Создавать панели мониторинга

Открывать общий доступ

Смотреть автоанализ данных

Создавать и менять фильтры

Задавать вопросы о данных на естественном языке

Сравнение функций веб-версии, Power BI Desktop и мобильных приложений

Microsoft утверждает, что создавать отчеты нужно в Power BI Desktop, а онлайн-версия нужна для их распространения. На мой взгляд, это не совсем так. Онлайн-версию по функциональности можно тоже отнести к основной: в ней доступно создание и редактирование отчетов, подключение приложений и настройка общего доступа.

Мобильные приложения Power Bi годятся только для изучения, комментирования или отправки отчетов и информационных панелей. Других полезных функций в них нет.

Тарифы

Microsoft предлагает несколько вариантов ведения учетной записи:

  • бесплатная версия Power BI с ограниченным функционалом;
  • расширенная версия Pro для анализа бизнес-процессов;
  • подписка Premium для крупных корпоративных клиентов.

Бесплатная версия программы доступна при регистрации новой почты. Корпоративным сотрудникам доступен базовый функционал без возможности импортировать базы Excel через браузер, пересылать отчеты, а также пользоваться приложениями.

Ежемесячная стоимость подписки Power BI Pro составляет 9,99 $. За это клиенты получают право:

  • управлять таблицами Excel на веб-ресурсе;
  • пересылать сведения внутри компании;
  • обновлять базу трижды в сутки;
  • загружать приложения;
  • получать статистику по отчетам.

Разработчики предлагают бесплатно протестировать Pro-аккаунт, чтобы оценить удобство платной версии.

Power BI Premium покупается как дополнение к предыдущему статусу и его стоимость в месяц составляет 499 $. Он разработан в соответствии с требованиями крупных корпораций: большое хранилище данных, поддержка Big Data и не только. Основной функционал подписок описан в таблице ниже.

Функциональные возможности

Power BI FREE

Power BI PRO

Power BI PREMIUM

Доступ к данным

персональный

общий

общий

Объема облака

10 ГБ

10 ГБ

100 ГБ

Размер одной выборки

1 ГБ

1 ГБ

10 ГБ

Автообновление

каждые 24 часа

каждые 8 часов

каждые 30 минут

Редактирование таблиц через браузер

нет

да

да

Вычислительные ресурсы

нет

нет

Big Data

Доступ к приложениям

нет

есть

есть

Статистика по просмотрам отчетов

нет

есть

есть

Государственным и некоммерческим организациям компания Microsoft готова предложить скидку на подписку Pro. Размер ежемесячной абонентской платы для них составит всего 3 $.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector