Kako ustvariti datumsko tabelo v Power BI

Datumi so pomemben podatek, ki lahko vpliva na vašo analizo. Ustvarjanje datumsko-časovnega polja v Power BI je torej bistvenega pomena za zagotovitev točnosti vašega postopka analize podatkov, kar vam pomaga optimizirati poročilo.

Ne glede na to, ali gledate prodajne številke, finančne evidence, vedenje strank, povratne informacije strank ali promet na spletnem mestu, lahko natančni podatki o datumu in času zagotovijo dragocene vpoglede. Tu pride na vrsto vaša datumska tabela Power BI.

Raziščimo torej pomen datumske tabele v Power BI in kako jo ustvariti.

Kaj je datumska tabela in zakaj jo potrebujete?

Datumska tabela je tabela dimenzijskih podatkov, ki vsebuje atribute, kot so leto, mesec in dan datumov. Ta tabela vsebuje eno vrednost vsak dan in ta vrednost je datum. Zato se datumske tabele imenujejo tudi koledarske tabele.

Ko analizirate podatke v Power BI, potrebujete datumsko tabelo iz več razlogov.

• Za analizo podatkov o časovni inteligenci.
• Za sklicevanje in filtriranje datumov v vaših modelih.
• Za ustvarjanje poročil, ki potrebujejo informacije, povezane z datumom.
• Zagotovite, da imajo vsi datumi, ki so na voljo v vaših podatkih, centraliziran in natančno oblikovan datum za modeliranje podatkov. To je podobno kot pri ustvarjanju relacije med več tabelami z uporabo podatkovnega modela v Excelu.
• Za ustvarjanje informativnih vizualnih elementov.
• Zagotavlja dosleden in standardiziran datum za vaša poročila.

Kakšne so zahteve za datumsko tabelo?

Ko ustvarjate datumsko tabelo v Power BI, morate upoštevati nekaj stvari:

• Prvi stolpec, ki je vaš datumski stolpec, bi morali biti datumi vrste datum/čas.
• Datumske vrednosti prvega stolpca morajo biti edinstvene in ne smejo imeti praznih mest.
• Ko ustvarite datumsko tabelo, jo označite kot datumsko tabelo.
• Datum ne sme imeti manjkajoče vrednosti in mora vsebovati vse datume v obdobju. To je lahko nekaj mesecev do enega leta ali več kot eno leto.

Kako ustvariti datumsko tabelo s samodejnim datumom/časom

Funkcija samodejnega datuma Power BI samodejno ustvari datum in hierarhično tabelo datumov na podlagi stolpcev v vaših podatkih. Prav tako posodobi ta datum na podlagi vaših osnovnih podatkov. S hierarhijo, ki jo ustvari, lahko poglobite, združite in filtrirate podatke na podlagi določenega datuma ali obdobja.

Če želite omogočiti funkcijo samodejnega datuma;

1. Pomaknite se do Datotečni trak > Možnosti in nastavitve.
2. Nato izberite Možnosti > Trenutna datoteka > Nalaganje podatkov > Časovna inteligenca.
3. Obkljukajte Omogoči Samodejni datum/čas škatla.

Datumska hierarhija tukaj bo vključevala leto, četrtletje, mesec in dan.

Kako ustvariti datumsko tabelo z DAX

Ena stvar, ki naredi Power BI se razlikuje od Microsoft Excela je funkcija Data Analysis Expression (DAX) storitve Power BI. Čeprav je DAX mogoče uporabljati v Excelu, za aplikacijo ni preveč intuitiven.

CalendarAuto in Calendar sta dve funkciji DAX, ki se uporabljata za ustvarjanje teh tabel. Edina razlika med obema funkcijama je, da koledar ustvari datume na podlagi tega, kar določite, funkcije CalendarAuto ustvarijo datum na podlagi tega, kar samodejno zazna iz vaših podatkov.

Za uporabo funkcije Koledar:

1. Pomaknite se do Zavihek Domov na traku namizja Power BI.
2. Izberite Nova tabela
3. Vnesite spodnjo formulo DAX. Ta formula bo ustvarila datumsko tabelo, ki sega od 1. januarja 2022 do 31. decembra 2023.

   Datum = KOLEDAR(DATUM(2022,1,1), DATUM(2023,12,31))

4. Če želite, da se poveča sam, lahko zamenjate končni datum z DANES(), kot je prikazano spodaj.

   Datum = KOLEDAR(DATUM(2022,1,1), DANES ())

5. Če želite dodati stolpec Leto, izberite Nov stolpec in uporabite LETO() funkcijo za pisanje te funkcije DAX.

   Leto = YEAR('Datum'[Datum])

6. Izberite Nov stolpec in dodajte stolpec za mesec z uporabo MESEC() funkcija DAX. Vendar ta funkcija zapiše mesec v številski obliki.

   Mesec = MONTH('Datum'[Datum])

7. Za kategorično funkcijo uporabite FORMAT() funkcijo.

   Month Cat = FORMAT('Datum'[Datum],"MMM")

8. Mesečni stolpec Cat morate razvrstiti po stolpcu Mesec z možnostjo Razvrsti po stolpcu.
9. Dnevni stolpec lahko ustvarite s funkcijo DAY().

   dan = DAY('Datum'[Datum])

10. Funkcija WEEKNUM() nam pove, v kateri teden spadajo naši datumi.

    teden = "teden" & WEEKNUM('Datum'[Datum])

11. Funkcija QUARTER() nam pove, v kateri četrtini smo.

    Qtr = "Qtr" & ČETRTINA('Datum'[Datum])

Kako ustvariti datumsko tabelo z uporabo Advanced DAX

Če poznate DAX, lahko pospešite ustvarjanje datumske tabele. Uporabite lahko funkcije, kot je VAR, ADDCOLUMNS in FORMAT za pisanje tabele brez ročnega ustvarjanja več stolpcev.

Tukaj je scenarij strokovnjakov za DNK podjetja prikazuje, kako ustvariti preprosto datumsko tabelo brez ustvarjanja več stolpcev.

DateTable = 
VAR Začetni datum = DATUM(2020, 1, 1) // Začetni datum lahko nastavite glede na vaše zahteve
VAR EndDate = DATE(LETO(DANES()), 12, 31) // Setkonecdatumdo the konecod the trenutnoleto
VRNITEV
 DODATNI STOLPCI (
 KOLEDAR (začetni datum, končni datum),
"DayOfWeek", WEEKDAY([Datum]),
"DayOfWeekName", FORMAT([Datum], "dddd")
 )

Ta skript uporabite takole:

1. Izberite Nova tabela
2. Nato kopirajte in prilepite zgornji skript DAX.

Če pa teh funkcij DAX niste seznanjeni, imamo seznam odličnih spletni tečaji Coursera, ki vam lahko pomagajo obvladati Power BI.

Kako narediti svojo mizo kot tabelo z datumi

Ko ustvarite svojo datumsko tabelo, boste morali novo ustvarjeno tabelo označiti kot datumsko tabelo. To je zadnji korak v procesu ustvarjanja datumske tabele.

To lahko storite tako:

1. Z desno miškino tipko kliknite ime tabele v Podokno polja.
2. Izberite Označi kot datumsko tabelo.
3. Uporabite lahko tudi možnost Označi kot datumsko tabelo na traku Power BI.
4. Izberite datum možnost.
5. Izberite V redu.

Poslovni zmenki s storitvijo Power BI

Datumi so bistveni del vsake analize, ne glede na vašo panogo. Zato morate imeti centralizirano in standardizirano tabelo z datumi, da boste lažje dosegli svoj cilj. S tem znanjem lahko sestavite in prilagodite svojo datumsko tabelo, da bo ustrezala zahtevam vaše organizacije in podatkovnega projekta.