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Indigo Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel | Erin Mills Town Centre
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Um die richtigen Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die Datenmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für Datenanalyse mit Microsoft, in diesem Buch. Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der Datenmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln.
Aus dem Inhalt:
Einführung in die Datenmodellierung
Header/Detail-Tabellen
Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung
Datumsdimensionen erstellen
Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen
Snapshots aggregieren
Datums- und Zeitintervalle
m:n-Beziehungen
Unterschiedliche Granularitäten
Segmentierungsmodelle
Währungsumrechnung
Unter dem Label "Microsoft" erscheinen exklusiv im dpunkt.verlag Übersetzungen der besten Microsoft Press-Titel.
Um die richtigen Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die Datenmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für Datenanalyse mit Microsoft, in diesem Buch. Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der Datenmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln.
Aus dem Inhalt:
Einführung in die Datenmodellierung
Header/Detail-Tabellen
Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung
Datumsdimensionen erstellen
Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen
Snapshots aggregieren
Datums- und Zeitintervalle
m:n-Beziehungen
Unterschiedliche Granularitäten
Segmentierungsmodelle
Währungsumrechnung
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