Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
W tym samouczku dowiemy się o przemieszczaniu zapytań przy użyciu edytora dodatku Power Query. Jest to nowa koncepcja, którą chciałbym omówić, abyśmy mogli zrozumieć, kiedy i gdzie możemy jej użyć w edytorze zapytań .
Zapytania przemieszczania mogą służyć do konfigurowania i udostępniania parametrów źródeł danych dla zapytań wymiarów i tabeli faktów zestawu danych.
W przypadku zestawów danych usługi LuckyTemplates musimy zdefiniować parametry specyficzne dla źródeł danych i opracować zapytanie przemieszczające, które odwołuje się do tych parametrów. Jest to zalecana metoda dostępu do danych.
Spis treści
Analiza modelu danych
Jeśli spojrzymy teraz na nasz model, mamy już podstawowe elementy, ale nadal jest to zbyt skomplikowane. Dlatego musimy wykorzystać zapytania, aby zintegrować nasze tabele lub dane w bardziej dopracowany i zoptymalizowany model. Przemieszczanie zapytań za pomocą edytora dodatku Power Query jest pośrednim krokiem do osiągnięcia tego celu.
Tutaj mamy tabele, takie jak Szczegóły kanału , Klienci , Produkty , Regiony oraz szereg tabel Sprzedaży na lata 2014 , 2015 i 2016 .
Zobaczmy, jak mogą wyglądać nasze dane demonstracyjne z różnych źródeł danych, które być może będziemy musieli połączyć w przyszłości. Jeśli sprawdzimy tabele zamówień sprzedaży w tych danych demonstracyjnych, zauważymy, że są to dokładnie te same dane, które różnią się tylko w ciągu roku. Musimy zapytać o te dane, abyśmy mogli wprowadzić je do naszego modelu. Dlatego musimy znaleźć sposób na zintegrowanie ich przy jednoczesnym zachowaniu tych zapytań, aby nadal mogli znajdować dane.
Co więcej, nie powinniśmy zostawiać ich z tym samym wyglądem i kształtem, co ich początkowe zapytanie. Dlatego musimy utworzyć dla tych tabel ten etap pośredni, zwany obszarem przejściowym . Następnie w edytorze zapytań zoptymalizujemy tabelę lub uczynimy z niej pojedynczą tabelę.
Mamy tabelę Sales i tabele wyszukiwania, takie jak Customers , Regions i Products . Mamy również tabelę Szczegóły kanału , której użyjemy jako tabeli pomostowej. Później musimy scalić tabelę Szczegóły kanału z naszą tabelą faktów ( Tabela sprzedaży ). W międzyczasie umieścimy tabelę Szczegóły kanału w naszym zapytaniu dotyczącym przemieszczania. To tylko po to, aby pokazać, jak możemy wykorzystać tę tabelę.
Konfigurowanie modelu za pomocą edytora Power Query
Wróćmy teraz do naszego modelu demonstracyjnego. Pokażę ci, jak sugerowałbym to skonfigurować, ponieważ chcemy utworzyć tylko jedną tabelę sprzedaży z tych trzech tabel.
Musimy zachować te trzy zapytania. Stworzymy więc dla nich nową grupę i nazwiemy ją Staging Queries.
Przenieśmy również tabelę Szczegóły kanału do naszej grupy Staging Queries .
Następnie przenieśmy tabele Customers , Products i Region do grupy Model danych .
To kolejny dobry przykład tego, jak prawidłowo zorganizować nasze stoły.
Finalizowanie zapytania przemieszczania za pomocą edytora Power Query
Jedyną inną rzeczą, którą należy rozpoznać w przypadku przemieszczania, jest konieczność kontynuowania wysyłania zapytań do źródła danych. Jednak nie powinniśmy pozwolić, aby te tabele znalazły się w naszych modelach.
Aby to uporządkować, zacznijmy od kliknięcia prawym przyciskiem myszy tabeli Sales_2014 . W tej tabeli zachowamy opcję Uwzględnij w odświeżaniu raportu . Następnie wyłącz ładowanie, odznaczając opcję Włącz ładowanie .
Wyłączmy również tabele Sales_2015 , Sales_2016 i Channel Details , odznaczając opcję Enable Load . To ostatni krok przed przekazaniem tych zapytań do naszego modelu.
W rezultacie tak powinno wyglądać nasze zapytanie pomostowe. Nadal będą wysyłać zapytania, ale nie zamierzamy wprowadzać ich do naszego modelu.
Ma to na celu usunięcie parametrów źródła danych z zapytań służących do pobierania danych, a także ułatwienie zarządzania źródłami danych i ich zapytaniami.
Wniosek
Należy pamiętać, że przemieszczanie polega na użyciu tych zapytań, które są już w modelu i tych, które znajdują się w naszym obszarze przemieszczania. Następnie musimy zwizualizować model, który chcemy z nich zbudować. Musimy zoptymalizować, wyczyścić i ukształtować nasze tabele, aby wprowadzić je do modelu, z którym będziemy budować relacje.
W innych samouczkach dowiemy się, jak dołączać i scalać te tabele z obszaru przemieszczania. Mamy nadzieję, że daje to dobry pomysł na to, jak możesz wykorzystać tę koncepcję i jak powinieneś o niej myśleć z perspektywy zapytania.
Wszystkiego najlepszego,
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.
W tym samouczku omówiono idee materializacji pamięci podręcznych danych oraz ich wpływ na wydajność języka DAX w dostarczaniu wyników.
Jeśli do tej pory nadal korzystasz z programu Excel, jest to najlepszy moment, aby zacząć korzystać z usługi LuckyTemplates na potrzeby raportowania biznesowego.
Co to jest brama LuckyTemplates? Wszystko co musisz wiedzieć