Что такое self в Python: примеры из реального мира
Что такое self в Python: примеры из реального мира
В этом руководстве мы узнаем об промежуточных запросах с помощью редактора Power Query. Это новая концепция, которую я хотел бы обсудить, чтобы мы понимали, когда и где мы можем использовать ее в редакторе запросов .
Промежуточные запросы можно использовать для настройки и предоставления параметров источников данных запросам измерений и таблицы фактов набора данных.
Для наборов данных LuckyTemplates нам необходимо определить параметры, характерные для источников данных, и разработать промежуточный запрос, который ссылается на эти параметры. Это рекомендуемый метод доступа к данным.
Оглавление
Анализ модели данных
Если мы посмотрим на нашу модель прямо сейчас, у нас уже есть основные элементы, но она все еще слишком сложна. Поэтому нам нужно использовать запросы для интеграции наших таблиц или данных в более совершенную и оптимизированную модель. Постановка запросов с помощью редактора Power Query является промежуточным шагом для достижения этой цели.
Здесь у нас есть такие таблицы, как «Сведения о канале » , «Клиенты », «Продукты », «Регионы » и ряд таблиц «Продажи» за 2014 , 2015 и 2016 годы .
Давайте посмотрим, как могут выглядеть наши демонстрационные данные из разрозненных источников данных, которые нам, возможно, придется подключать в будущем. Если мы проверим таблицы «Заказы на продажу» в этих демонстрационных данных, мы заметим, что это точно такие же данные, которые отличаются только годом. Нам нужно запросить эти данные, чтобы мы могли ввести их в нашу модель. Следовательно, мы должны найти способ интегрировать их, сохраняя при этом эти запросы, чтобы они продолжали находить данные.
Более того, мы не должны оставлять их в том же виде и форме, что и их первоначальный запрос. Вот почему нам нужно создать этот промежуточный шаг, называемый промежуточной областью для этих таблиц. Затем в редакторе запросов мы собираемся оптимизировать таблицу или сделать ее отдельной таблицей.
У нас есть таблица «Продажи » и таблицы поиска, такие как «Клиенты» , «Регионы » и «Продукты» . У нас также есть таблица сведений о канале , которую мы собираемся использовать в качестве промежуточной таблицы. Позже нам нужно объединить таблицу «Сведения о канале» с нашей таблицей фактов ( таблица «Продажи »). А пока мы поместим таблицу сведений о канале в наш промежуточный запрос. Это просто для того, чтобы показать вам, как мы можем использовать эту таблицу.
Настройка модели с помощью редактора Power Query
Теперь вернемся к нашей демонстрационной модели. Я покажу вам, как я бы предложил это настроить, поскольку мы хотим создать только одну таблицу продаж из этих трех таблиц.
Нам нужно сохранить эти три запроса. Итак, мы создадим для них новую группу и назовем ее Staging Queries.
Давайте также переместим таблицу сведений о канале в нашу группу промежуточных запросов .
Затем переместим таблицы Customers , Products и Region в группу Data Model .
Это просто еще один хороший пример того, как правильно организовать наши столы.
Завершение промежуточного запроса с помощью редактора Power Query
Единственная другая вещь, которую нужно учитывать при промежуточной стадии, — это необходимость для нас продолжать запрашивать источник данных. Однако мы не должны позволять этим таблицам входить в наши модели.
Чтобы организовать это, давайте начнем с правой кнопки мыши на таблице Sales_2014 . В этой таблице мы сохраним параметр «Включить в обновление отчета» . Затем отключите загрузку, сняв флажок «Включить загрузку» .
Давайте также отключим таблицы Sales_2015 , Sales_2016 и Channel Details , сняв флажок «Включить загрузку» . Это последний шаг перед фиксацией этих запросов в нашей модели.
В результате вот как должен выглядеть наш промежуточный запрос. Они по-прежнему будут запрашивать, но мы не собираемся включать их в нашу модель.
Это необходимо для удаления параметров источника данных из запросов на получение данных, а также для упрощения управления источниками данных и их запросами.
Заключение
Имейте в виду, что подготовка заключается в использовании этих запросов либо из тех, которые уже есть в модели, либо из тех, которые находятся в нашей области подготовки. Затем нам нужно визуализировать модель, которую мы хотим построить из них. Мы должны оптимизировать, очистить и сформировать наши таблицы, чтобы привести их в модель, с которой мы собираемся строить отношения.
В других руководствах мы узнаем, как добавлять и объединять эти таблицы из области подготовки. Надеюсь, это дало вам хорошее представление о том, как вы можете использовать эту концепцию и как вы должны думать об этом с точки зрения запроса.
Всего наилучшего,
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Вы узнаете, как сохранять и загружать объекты из файла .rds в R. В этом блоге также рассказывается, как импортировать объекты из R в LuckyTemplates.
В этом руководстве по языку программирования DAX вы узнаете, как использовать функцию GENERATE и как динамически изменять название меры.
В этом учебном пособии рассказывается, как использовать технику многопоточных динамических визуализаций для создания аналитических сведений из динамических визуализаций данных в ваших отчетах.
В этой статье я пройдусь по контексту фильтра. Контекст фильтра — одна из основных тем, с которой должен ознакомиться любой пользователь LuckyTemplates.
Я хочу показать, как онлайн-служба LuckyTemplates Apps может помочь в управлении различными отчетами и аналитическими данными, созданными из различных источников.
Узнайте, как рассчитать изменения вашей прибыли, используя такие методы, как разветвление показателей и объединение формул DAX в LuckyTemplates.
В этом руководстве будут обсуждаться идеи материализации кэшей данных и то, как они влияют на производительность DAX при предоставлении результатов.
Если вы все еще используете Excel до сих пор, то сейчас самое подходящее время, чтобы начать использовать LuckyTemplates для своих бизнес-отчетов.
Что такое шлюз LuckyTemplates? Все, что тебе нужно знать