آموزش اشتباهات رایج در Power BI که باید از آنها دوری کنید - آخرین آپدیت
دانلود Power BI Mistakes to Avoid
به عنوان یک متخصص داده که از Power BI استفاده میکند، هدف شما باید ارتقای مستمر مهارتهایتان باشد. با این حال، چه متوجه باشید و چه نباشید، احتمالاً اشتباهاتی مرتکب میشوید که مانع از پیشرفت شما به سطح بعدی میشود. در این دوره، رایجترین اشتباهات Power BI را بیاموزید؛ از درک نادرست مسائل تجاری و استفاده از مدلهای اشتباه گرفته تا عدم همراستایی دادهها و موارد دیگر.
چه در Power BI تازهکار باشید و چه یک متخصص با تجربه، اشتباهات کلیدی وجود دارند که برای بهرهبرداری حداکثری از این ابزار و دادههایتان باید از آنها اجتناب کنید. این دوره که سرشار از نکات کاربردی و کوتاه است، تمام جنبههای استخراج، تغییر شکل، بارگذاری و بصریسازی دادهها (ETL) را پوشش میدهد. بیاموزید چگونه در تحلیل دادهها مؤثرتر باشید، مراحل غیرضروری را حذف کنید و سطح مناسب جزئیات (Granularity) را شناسایی نمایید. در طول مسیر، بینشهایی در مورد استفاده بهینه از Slicerها، اجتناب از خطاهای رایج در نمودارها، حذف روابط دوطرفه و موارد دیگر کسب خواهید کرد.
این دوره توسط متخصصین تهیه شده و ما خوشحالیم که این محتوای ارزشمند را در کتابخانه خود میزبانی میکنیم.
مقدمه Introduction
-
بهبود مهارتهای Power BI Improve your Power BI skills
1. ارتقای سطح Power BI 1. Next-Level Power BI
-
تفکر سیستمی در مقابل تحلیلهای موردی (Ad hoc) Systems thinking vs. ad hoc analysis
-
کلیدهای بصریسازی مؤثر دادهها Keys to effective data visualization
-
چگونه یک تحلیلگر مؤثر باشیم Being an effective analyst
-
چالشهای اصلی در Power BI چیست؟ Main challenges of Power BI?
2. اتصال به دادهها 2. Connecting to Data
-
حذف مراحل اضافی در Applied Steps Eliminate extra applied steps
-
حذف ردیفها و ستونهای غیرضروری Remove unnecessary rows and columns
-
از وارد کردن دادههای بیش از حد اجتناب کنید Don't pull in too much data
-
پروفایل کردن منابع داده را فراموش نکنید Remember to profile your data sources
3. مدلسازی دادهها 3. Modeling Data
-
استفاده از جایگزینی مقادیر کاربرپسند Apply user-friendly value replacements
-
استفاده از مدل ستارهای (Star Schema) Use star schema
-
تعریف سطح مناسب جزئیات (Granularity) Define the right level of granularity
-
ایجاد جدول جستجو (Lookup Table) Create a lookup table
-
حذف روابط دوطرفه Eliminate two-way relationships
4. بصریسازی و تحلیل دادهها 4. Visualizing and Analyzing Data
-
استفاده محدود و بهینه از رنگها Use color sparingly
-
بهبود کاربردپذیری با استفاده از Slicerها Use slicers to improve usability
-
احتیاط در استفاده از نمودارهای دایرهای (Pie Charts) Be careful with pie charts
-
چه زمانی از تحلیل Top N استفاده کنیم When to use Top-N analysis
-
استفاده از Tooltip سفارشی برای افزودن جزئیات Use a custom tooltip to add detail
-
بصریسازی دادههای سری زمانی Visualizing time series data
-
استفاده از گروهبندی برای تفکیک تحلیلها Use groups to break up the analysis
-
بهرهبرداری از پتانسیل کامل بصریسازیها The full potential of visualizations
جمعبندی Conclusion
-
منابع تکمیلی Additional resources
https://donyad.com/d/764520
Madecraft
شرکت محتوای یادگیری با سرویس کامل
Madecraft یک شرکت محتوای یادگیری کامل سرویس است که در سانتا باربارا ، کالیفرنیا مستقر است.
خط لوله تولید برنده جایزه این شرکت در حال ایجاد نسل بعدی محتوای یادگیری است که مهارت های دنیای واقعی را آموزش می دهد و ارائه می دهد.
Madecraft بهترین استعدادهای صنعت و شرکای قابل اعتماد را با یک چشم انداز جمع می کند: به مشتریان از محتوای برتر در سطح صدای مارک خود ، اطلاعات بالایی ارائه دهید. تیم Madecraft متعهد به افزایش سهام و ارتقا the صنایع دستی با محتوای کارآمد و مقیاس پذیر مطابق با مشخصات مشتری و ساخته شده برای تعامل و توانمند سازی افراد است.
اگر شما یا شرکت خود به دنبال تیمی برای ساخت دوره های آنلاین هستید ، از Madecraft در onlymadecraft.com دیدن کنید.
نمایش نظرات