Grundlagen von Power BI: DAX und Datenmodellierung

Organisationen verlassen sich auf klare, genaue Daten, um kritische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Zu verstehen, wie diese Daten strukturiert und aussagekräftige Metriken extrahiert werden, ist eine sehr gefragte Fähigkeit für jeden angehenden Datenanalysten. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Prinzipien der Datenmodellierung und der DAX-Ausdruckssprache in Power BI. Sie beginnen mit der Kernterminologie und grundlegenden Konzepten, bevor Sie sich dem Strukturieren semantischer Modelle, dem Schreiben berechneter Spalten und der Entwicklung von Measures für die Unternehmensberichterstattung widmen. Wir behandeln auch moderne Best Practices, einschließlich Grundlagen der Leistungsoptimierung und der Arbeit mit dynamischen Formatierungszeichenfolgen, um Ihre Fähigkeiten auf dem neuesten Stand zu halten. Was Sie lernen werden: • Verstehen Sie die Kernterminologie der relationalen Datenmodellierung und Business Intelligence. • Erstellen Sie robuste Datenmodelle unter Verwendung von Sternschema-Prinzipien für eine effiziente Berichterstattung. • Schreiben Sie essentielle DAX-Formeln, einschließlich CALCULATE und Zeitintelligenzfunktionen. • Wenden Sie moderne DAX-Muster und dynamische Formatierung an, um die analytischen Fähigkeiten zu verbessern. • Entwerfen Sie logische Strukturen für Unternehmensberichte, die echte Geschäftsfragen beantworten. • Üben Sie die Grundlagen der Leistungsoptimierung, um Ihre semantischen Modelle reibungslos am Laufen zu halten. Der Lehrplan führt logisch von grundlegenden Definitionen zu praktischen, schriftlichen Übungen in Datentransformation und Formelerstellung. Sie lesen Schritt-für-Schritt-Erklärungen und Code-Snippets, die Ihre analytischen Fähigkeiten schrittweise aufbauen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und angehende BI-Analysten ohne Vorkenntnisse in Power BI oder Datenmodellierung. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die grundlegenden Fähigkeiten für die professionelle Datenanalyse zu erwerben.