ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ในบทช่วยสอนนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับ การจัดเตรียมคิวรีโดยใช้ตัวแก้ไข Power Query นี่ เป็นแนวคิดใหม่ที่ฉันต้องการพูดคุยเพื่อให้เราเข้าใจว่าเมื่อใดและที่ไหนที่เราสามารถใช้สิ่งนี้ในเครื่องมือ แก้ไขแบบสอบถาม
แบบสอบถามการจัดเตรียมสามารถใช้เพื่อกำหนดค่าและแสดงพารามิเตอร์แหล่งข้อมูลไปยังแบบสอบถามมิติข้อมูลและตารางข้อเท็จจริงของชุดข้อมูล
สำหรับชุดข้อมูล LuckyTemplates เราจำเป็นต้องกำหนดพารามิเตอร์เฉพาะสำหรับแหล่งข้อมูล และพัฒนาคิวรีการจัดเตรียมซึ่งอ้างอิงถึงพารามิเตอร์เหล่านั้น นี่เป็นวิธีการเข้าถึงข้อมูลที่แนะนำ
สารบัญ
การวิเคราะห์ตัวแบบข้อมูล
ถ้าเราดูโมเดลของเราตอนนี้ เรามีองค์ประกอบที่จำเป็นแล้ว แต่ก็ยังซับซ้อนเกินไป ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องใช้แบบสอบถามเพื่อรวมตารางหรือข้อมูลของเราเข้ากับแบบจำลองที่ละเอียดและเหมาะสมยิ่งขึ้น การจัดเตรียมคิวรีผ่านตัวแก้ไข Power Query เป็นขั้นตอนตัวกลางในการบรรลุสิ่งนี้
ที่นี่ เรามีตารางต่างๆ เช่น Channel Details , Customer , Products , Regions , and range of Sales tables for 2014 , 2015 , and 2016 .
มาดูกันว่าข้อมูลสาธิตของเราอาจมีลักษณะอย่างไรจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งเราอาจต้องเชื่อมต่อในอนาคต หากเราตรวจสอบ ตาราง ใบสั่งขายในข้อมูลสาธิตนี้ เราจะสังเกตเห็นว่าเป็นข้อมูลเดียวกันทุกประการแต่ต่างกันเพียงปีเดียวเท่านั้น เราจำเป็นต้องสอบถามข้อมูลนี้เพื่อที่เราจะสามารถนำมาเป็นโมเดลของเราได้ ดังนั้นเราจึงต้องหาวิธีรวมเข้าด้วยกันในขณะที่ยังคงรักษาคำค้นหาเหล่านั้น ดังนั้นพวกเขาจึงยังคงค้นหาข้อมูลต่อไป
ยิ่งกว่านั้น เราไม่ควรปล่อยให้พวกมันมีรูปลักษณ์และรูปร่างเหมือนกับข้อความค้นหาเริ่มต้น นั่นเป็นเหตุผลที่เราต้องสร้างขั้นตอนที่เป็นสื่อกลางที่เรียกว่าstaging areaสำหรับตารางเหล่านี้ จากนั้น ภายในตัวแก้ไขแบบสอบถาม เราจะปรับตารางให้เหมาะสมหรือทำให้เป็นตารางเดียว
เรามีตารางการขายและตารางการค้นหา เช่นลูกค้าภูมิภาคและผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้เรายังมี ตาราง รายละเอียดช่องซึ่งเราจะใช้เป็นตารางการแสดงละคร ในภายหลัง เราจำเป็นต้องรวม ตาราง รายละเอียดช่องทางเข้ากับตารางข้อเท็จจริงของเรา ( ตาราง การขาย ) ในระหว่างนี้ เราจะใส่ ตาราง รายละเอียดช่องลงในคิวรีชั่วคราวของเรา นี่เป็นเพียงการแสดงให้คุณเห็นว่าเราจะใช้ตารางนี้ได้อย่างไร
การตั้งค่าโมเดลผ่าน Power Query Editor
ตอนนี้กลับไปที่โมเดลสาธิตของเรา ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าฉันแนะนำให้ตั้งค่าอย่างไร เนื่องจากเราต้องการสร้างตารางการขายเพียงตารางเดียวจากสามตารางนี้
เราจำเป็นต้องเก็บคำถามทั้งสามนี้ไว้ ดังนั้น เราจะสร้างกลุ่มใหม่สำหรับพวกเขาและตั้งชื่อว่าStaging Query
ย้าย ตาราง รายละเอียดแชนเนล ไปใน กลุ่ม Staging Query ของเราด้วย
จากนั้นมาย้าย ตาราง Customer , Productsและ Region ภายใน กลุ่มData Model
นี่เป็นอีกตัวอย่างที่ดีในการจัดโต๊ะของเราอย่างเหมาะสม
การสิ้นสุด Staging Query ผ่าน Power Query Editor
สิ่งเดียวที่ต้องจดจำด้วยการจัดเตรียมคือความจำเป็นที่เราจะต้องค้นหาแหล่งข้อมูลต่อไป อย่างไรก็ตาม เราไม่ควรปล่อยให้ตารางเหล่านี้อยู่ในโมเดลของเรา
ในการจัดระเบียบ เริ่มต้นด้วยการคลิกขวาที่ตารางSales_2014 ในตารางนี้ เราจะรักษาตัวเลือกรวมในรายงาน การรีเฟรช จากนั้นปิดใช้งานการโหลดโดยยกเลิกการเลือกตัวเลือกเปิดใช้งานการโหลด
เรามาปิดใช้งาน ตาราง Sales_2015 , Sales_2016และChannel Detailsด้วยการยกเลิกการเลือกตัวเลือกEnable Load นี่เป็นขั้นตอนสุดท้ายก่อนที่เราจะส่งแบบสอบถามเหล่านี้ไปยังโมเดลของเรา
ดังนั้น นี่คือลักษณะของคิวรีการจัดเตรียมของเราควรมีลักษณะดังนี้ พวกเขายังคงสอบถาม แต่เราจะไม่นำข้อมูลเหล่านั้นมาไว้ในโมเดลของเรา
นี่คือการลบพารามิเตอร์แหล่งข้อมูลออกจากแบบสอบถามการดึงข้อมูล และเพื่อให้ง่ายต่อการจัดการแหล่งข้อมูลและแบบสอบถาม
บทสรุป
โปรดทราบว่าการจัดเตรียมนั้นเกี่ยวกับการใช้คำค้นหาเหล่านี้ทั้งจากที่มีอยู่แล้วในแบบจำลองและที่อยู่ในพื้นที่การจัดเตรียมของเรา จากนั้นเราต้องนึกภาพแบบจำลองที่เราต้องการสร้างจากสิ่งเหล่านี้ เราต้องเพิ่มประสิทธิภาพ ทำความสะอาด และจัดรูปแบบตารางของเราเพื่อให้เป็นโมเดลที่เราจะสร้างความสัมพันธ์ด้วย
ในบทช่วยสอนอื่นๆ เราจะเรียนรู้วิธีผนวกและผสานตารางเหล่านี้จากพื้นที่จัดเตรียม หวังว่านี่จะช่วยให้คุณมีความคิดที่ดีเกี่ยวกับวิธีการใช้แนวคิดนี้ และวิธีคิดเกี่ยวกับแนวคิดนี้จากมุมมองของคิวรี
สิ่งที่ดีที่สุด
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการบันทึกและโหลดวัตถุจากไฟล์ .rds ใน R บล็อกนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการนำเข้าวัตถุจาก R ไปยัง LuckyTemplates
ในบทช่วยสอนภาษาการเข้ารหัส DAX นี้ เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน GENERATE และวิธีเปลี่ยนชื่อหน่วยวัดแบบไดนามิก
บทช่วยสอนนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการใช้เทคนิค Multi Threaded Dynamic Visuals เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการแสดงข้อมูลแบบไดนามิกในรายงานของคุณ
ในบทความนี้ ฉันจะเรียกใช้ผ่านบริบทตัวกรอง บริบทตัวกรองเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ผู้ใช้ LuckyTemplates ควรเรียนรู้ในขั้นต้น
ฉันต้องการแสดงให้เห็นว่าบริการออนไลน์ของ LuckyTemplates Apps สามารถช่วยในการจัดการรายงานและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่สร้างจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างไร
เรียนรู้วิธีคำนวณการเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรของคุณโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแยกสาขาและการรวมสูตร DAX ใน LuckyTemplates
บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดของการทำให้แคชข้อมูลเป็นรูปธรรมและวิธีที่สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการให้ผลลัพธ์
หากคุณยังคงใช้ Excel อยู่จนถึงตอนนี้ นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดในการเริ่มใช้ LuckyTemplates สำหรับความต้องการในการรายงานทางธุรกิจของคุณ
เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้