TERMIN
13-05 – 14-05-2024
Zobacz pozostałe terminy

TRYB SZKOLENIA
Distance Learning
Sprawdź szkolenia stacjonarne

Lokalizacja Termin Cena Wybierz
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }} ???
Nowość {{place.price}} netto
{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
Skontaktuj się z nami
Dostępne terminy:
DISTANCE LEARNING2024-05-13 - 2024-05-14
DISTANCE LEARNING2024-06-13 - 2024-06-14
Lokalizacja i termin do uzgodnienia
Nowość {{place.price}} netto {{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
  • Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
    {{ basketAddItem.city }}
    {{ basketAddItem.date }}
    Dodaj do koszyka LUB Zarezerwuj szkolenie
    Dodano do koszyka
    Liczba miejsc xxxxxxxxxx

Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy

Szkolenie / Narzędzia Business Intelligen...

MS Excel - Analiza wielowymiarowa z Power Pivot z użyciem języka DAX

Pakiety e-learning

Czym jest Power Pivot w MS Excel

Power Pivot jest jednym z narzędzi wchodzących w skład usługi Power BI dla Excela. Power Pivot jest narzędziem które umożliwia wykonywanie zaawansowanych analiz danych oraz tworzenie modeli danych. Power Pivot umożliwia pracę z dużymi ilościami danych z różnych źródeł, błyskawiczne analizowanie informacji oraz łatwe udostępnianie wyników analiz.

Podsumowanie cech Power Pivot-a:

  • Możliwość pracy na zbiorach danych powyżej 1 000 000 wierszy.
  • Tworzenie niedostępnych do tej pory miar za pomocą języka DAX (rozbudowane możliwości analizy w tabeli przestawnej).
  • Budowa modelu danych opartych na wielu źródłach
  • Szybka analiza zbiorów danych która w porównaniu z klasycznym excelem jest minimum 100 razy szybsza.
  • Kompresja pobranych danych sięgająca nawet 90% dzięki zastosowaniu silnika VertiPaq.
  • Ilość wykorzystywanej pamięci Ram używana przez proces Power Pivot-a w porównaniu z MS Excel jest o wiele mniejsza.
  • Możliwość automatycznego wykrywania relacji pomiędzy tabelami.
  • Ukrywanie zbędnych kolumn które nie będą pokazywane np. w tabeli przestawnej.
  • Nadawanie opisów dla kolumn, która ułatwia analizę przez inne osoby.
  • Możliwość tworzenia kluczowych wskaźników efektywności KPI.
  • Tworzenie hierarchii danych.

Przeznaczenie szkolenia

Szkolenie przeznaczone jest dla osób chcących poznać narzędzia Power BI w Excelu, pozwalające zoptymalizować analizę dużych zbiorów danych i raportowanie w Excelu.

Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia

Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia EX PPV (Power Pivot) są następujące:

  • Nauczysz się tworzyć tabele przestawne oparte o model danych.
  • Będziesz umiał analizować duże zbiory danych – sięgające nawet 100 mln wierszy!.
  • Nauczysz się procesu automatyzacji danych który pozwala później poświęcić więcej czasu na analizę danych.
  • Będziesz umiał tworzyć prawidłowo relacje w modelu danych.
  • Nauczysz się tworzyć miary i kolumny obliczeniowe.
  • Szybkie analizy na dużych zbiorach danych to korzyść którą warto poznać na szkoleniu.
  • Poznasz możliwości tworzenia analizy czasowej za pomocą funkcji języka DAX.
  • Będziesz umiał tworzyć kluczowe wskaźniki efektywności KPI.
  • Tworzenie wyliczeń łatwych i tych bardziej skomplikowanych dzięki funkcji języka DAX których nie znajdziesz w standardowym excelu.
  • Użytkownik będzie potrafił pobierać dane z różnych źródeł.
  • Na szkoleniu poznasz jak tworzyć niewiarygodne algorytmy kompresji danych.

Oczekiwane przygotowanie słuchaczy

Sprawne poruszanie się w interfejsie MS Excel. Znajomość podstawowych narzędzi oraz formuł i podstawowych funkcji.

Język szkolenia

  • Szkolenie: polski

AGENDA SZKOLENIA

  1. Wstęp
    • Czym jest Power Pivot
    • Zasadnicze korzyści z użycia Power Pivot do analizy danych w Excelu
    • Terminologia Power Pivot i analizy wielowymiarowej
  2. Import danych
    • Aktywny skoroszyt
    • Inny skoroszyt
    • Pliki TXT, CSV
    • Baz danych (m.in. Access, SQL)
    • Wiele plików (Power Query)
  3. Przygotowanie modelu danych do analizy
    • Tworzenie relacji
    • Typy danych
    • Opcje sortowania (m.in. po innych kolumnach)
    • Kategorie danych (m.in. geolokalizacja)
    • Ukrywanie kolumn niewyświetlanych w narzędziach klienckich
    • Perspektywy
    • Właściwości raportów
    • Tworzenie hierarchii
    • Kalendarz dat
    • Widoki
  4. DAX (Data Analysis eXpressions language)
    • Czym jest język DAX
    • Jak można udoskonalić model używając języka DAX
    • Tworzenie miar i kolumn obliczeniowych
    • Kontekst wykonania kolumny oraz wiersza
  5. Funkcje języka DAX
    • Obliczenia (m.in. SUM, SUMX, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, COUNTROWS, CEILING, DIVIDE, FLOOR, ROUND, ROUNDDOWN, ROUNDUP)
    • Data i czas (m.in. DAY, MONTH, QUARTER, FORMAT, WEEKDAY, YEAR)
    • Inteligencja czasowa (m.in. DATEADD, DATESYTD, PARALLELPERIOD, SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD)
    • Filtrowanie danych (m.in. ALL, ALLEXCEPT, ALLSELECTED, CALCULATE, FILTER, USERELATHIONSHIP, VALUES)
    • Wyszukiwania i informacji (m.in. ISINSCOPE, RELATED, LOOKUPVALUE)
    • Konstrukcje logiczne (m.in. AND, IF, OR, SWITCH)
  6. KPI (Kluczowe Wskaźniki Efektywności)
    • Do czego służą KPI
    • Tworzenie kluczowych wskaźników efektywności
    • KPI w oparciu o wartość
    • KPI porównujący miary
  7. Wykorzystanie modelu danych do raportowania i wizualizacji danych
    • Tworzenie tabel przestawnych i wykresów przestawnych
    • Różnice w funkcjonalności tabeli przestawnej opartej o Power Pivot
      w stosunku do standardowej tabeli przestawnej
    • Wykorzystanie miar i kolumn do analizy
    • Łączenie miar w złożonych obliczeniach
    • Obliczenia zależne od poziomu hierarchii
    • Dodawanie KPI do raportów
    • Rodzaje kontekstu obliczeń w tabeli / wykresie przestawnym
    • Fragmentatory
    • Oś czasu


Kod szkolenia EX PPV / PL AA 2d
   array(6) {
  ["id"]=>
  string(36) "177239BF-B9FC-42DA-B699-B63DECFD98F3"
  ["name"]=>
  string(6) "Altkom"
  ["iscertificatevendor"]=>
  int(0)
  ["iscontentvendor"]=>
  int(1)
  ["imagehash"]=>
  string(12102) "data:image/png;base64,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"
  ["slug"]=>
  string(6) "altkom"
}
    
Pobierz PDF
FORMULARZ KONTAKTOWY
Imię

*

Nazwisko

*

Telefon

*

E-mail

*

Firma

Kod prom.

  • {{ order.city }} {{ order.date }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}   {{ order.code }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}  
MS Excel - Analiza wielowymiarowa z Power Pivot z użyciem języka DAX (EX PPV / PL AA 2d)
Cena netto
1100.00 PLN
+ vat (1353 PLN brutto 1. os. )
Tryb szkolenia: Distance Learning
Termin: 13-05-2024
Czas trwania: 2 dni (ilość godzin: 14)
Kup Teraz
Zadaj pytanie o szkolenie