E-Book, Deutsch, 264 Seiten
ISBN: 978-3-96088-250-3
Verlag: dpunkt
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
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.
Weitere Infos & Material
1;Datenanalyse mit Microsoft Power BIund Power Pivot für Excel;1
1.1;Inhaltsverzeichnis;5
1.2;Einleitung;11
1.2.1;Zielgruppe;12
1.2.2;Voraussetzungen;12
1.2.3;Aufbau dieses Buches;13
1.2.4;Begleitende Inhalte;14
1.2.5;Schreibweisen und Hinweiskästen;14
1.2.6;Danksagungen;15
1.2.7;Errata und Support;15
1.3;Kapitel 1:Einführung in die Datenmodellierung;17
1.3.1;Arbeiten mit einer einzelnen Tabelle;18
1.3.2;Datenmodelle;24
1.3.3;Sternschemata;31
1.3.4;Die Wichtigkeit von Namen;37
1.3.5;Zusammenfassung;39
1.4;Kapitel 2:Header/Detail-Tabellen;41
1.4.1;Einführung;41
1.4.2;Werte aus dem Header aggregieren;42
1.4.3;Header/Detail-Tabellen reduzieren;49
1.4.4;Zusammenfassung;51
1.5;Kapitel 3:Mehrere Faktentabellen;53
1.5.1;Denormalisierte Faktentabellen;53
1.5.2;Dimensionsübergreifende Filterung;59
1.5.3;Mehrdeutigkeit von Modellen;61
1.5.4;Bestellungen und Rechnungen;64
1.5.4.1;Gesamtrechnungsbetrag für einen Kunden;69
1.5.4.2;Gesamtbetrag der Rechnungen für die ausgewählte Bestellung bzw. den ausgewählten Kunden;69
1.5.4.3;Betrag der in Rechnung gestellten Bestellungen;70
1.5.5;Zusammenfassung;73
1.6;Kapitel 4:Datum und Uhrzeit;75
1.6.1;Eine Datumsdimension erstellen;75
1.6.2;Automatische Zeitdimensionen;78
1.6.2.1;Automatische Zeitgruppierung in Excel;79
1.6.2.2;Automatische Zeitgruppierung in Power BI Desktop;80
1.6.3;Mehrere Datumsdimensionen;81
1.6.4;Umgang mit Datum und Uhrzeit;87
1.6.5;Zeitinformationsberechnungen;89
1.6.6;Geschäftskalender;91
1.6.7;Berechnungen mit Arbeitstagen;93
1.6.7.1;Arbeitstage in einer einzigen Region;93
1.6.7.2;Arbeitstage in mehreren Regionen;96
1.6.8;Besondere Zeiträume im Jahr;100
1.6.8.1;Sich nicht überlappende Zeiträume;101
1.6.8.2;Zeiträume relativ zu heute;102
1.6.8.3;Sich überlappende Zeiträume;105
1.6.9;Wochenkalender;106
1.6.10;Zusammenfassung;112
1.7;Kapitel 5:Historische Attribute;115
1.7.1;Einführung in langsam veränderliche Dimensionen;115
1.7.2;Langsam veränderliche Dimensionen verwenden;120
1.7.3;Langsam veränderliche Dimensionen laden;123
1.7.3.1;Die Granularität der Dimension korrigieren;126
1.7.3.2;Die Granularität der Faktentabelle korrigieren;129
1.7.4;Schnell veränderliche Dimensionen;130
1.7.5;Die richtige Modellierungstechnik wählen;133
1.7.6;Zusammenfassung;135
1.8;Kapitel 6:Snapshots;137
1.8.1;Einführung;137
1.8.2;Snapshots aggregieren;138
1.8.3;Abgeleitete Snapshots;144
1.8.4;Übergangsmatrizen;146
1.8.5;Zusammenfassung;152
1.9;Kapitel 7:Datums- und Zeitintervalle;155
1.9.1;Einführung in Zeitdaten;155
1.9.2;Aggregationen mit einfachen Intervallen;157
1.9.3;Datumsübergreifende Intervalle;159
1.9.4;Schichten und Zeitversatz modellieren;164
1.9.5;Laufende Ereignisse analysieren;165
1.9.6;Unterschiedliche Dauern vermischen;175
1.9.7;Zusammenfassung;180
1.10;Kapitel 8:m:n-Beziehungen;183
1.10.1;Einführung;183
1.10.1.1;Das bidirektionale Muster;184
1.10.1.2;Nicht additive Berechnungen;187
1.10.2;Kaskadierende m:n-Beziehungen;188
1.10.3;Zeitliche m:n-Beziehungen;191
1.10.3.1;Prozentuale Zuordnungsfaktoren;194
1.10.3.2;m:n-Beziehungen materialisieren;197
1.10.4;Die Faktentabelle als Brücke verwenden;198
1.10.4.1;Überlegungen zur Leistung;199
1.10.5;Zusammenfassung;201
1.11;Kapitel 9:Unterschiedliche Granularitäten;203
1.11.1;Einführung in Granularität;203
1.11.2;Beziehungen zwischen Tabellen unterschiedlicher Granularität;205
1.11.2.1;Vorhersagedaten analysieren;205
1.11.2.2;DAX-Code zum Verschieben von Filtern;208
1.11.2.3;Filterung über Beziehungen;210
1.11.2.4;Werte mit falscher Granularität ausblenden;212
1.11.2.5;Werte einer feineren Granularität mithilfe von Zuordnungsfaktoren berechnen;216
1.11.3;Zusammenfassung;217
1.12;Kapitek 10:Segmentierungsmodelle;219
1.12.1;Mehrspaltige Beziehungen;219
1.12.2;Statische Segmentierung;222
1.12.3;Dynamische Segmentierung;224
1.12.4;ABC-Analyse;226
1.12.5;Zusammenfassung;231
1.13;Kapitel 11:Währungsumrechnung;233
1.13.1;Die möglichen Situationen;233
1.13.2;Mehrere Quellwährungen, eine Berichtswährung;234
1.13.3;Eine Quellwährung, mehrere Berichtswährungen;238
1.13.4;Mehrere Quellwährungen, mehrere Berichtswährungen;243
1.13.5;Zusammenfassung;245
1.14;Anhang:Grundlagen der Datenmodellierung;247
1.14.1;Tabellen;247
1.14.2;Datentypen;249
1.14.3;Beziehungen;249
1.14.4;Filter und Kreuzfilter;250
1.14.5;Unterschiedliche Arten von Modellen;253
1.14.5.1;Sternschema;254
1.14.5.2;Schneeflockenschema;254
1.14.5.3;Modelle mit Brückentabellen;256
1.14.6;Additivität berechneter Felder;257
1.14.6.1;Additive berechnete Felder;257
1.14.6.2;Nicht additive berechnete Felder;257
1.14.6.3;Halbadditive berechnete Felder;258
1.15;Index;259
2;www.dpunkt.de;0
3;www.dpunkt.plus;0