Начните работу с Power Pivot в Microsoft Excel

Power Pivot предоставляет расширенные функции моделирования данных в Microsoft Excel. Используйте приведенные ниже ресурсы, чтобы узнать, как с помощью Power Pivot получить новое представление о своих данных.

Содержание
  1. Начать
  2. Учебники по моделированию и визуализации данных
  3. Общие сведения о модели данных Power Pivot
  4. Добавить данные
  5. Работа с отношениями
  6. Работа с иерархиями
  7. Работа с перспективами
  8. Работа с вычислениями и DAX
  9. Работа с датами и временем
  10. Ошибки и сообщения
  11. Нужна дополнительная помощь?
  12. Учебное пособие по Power Pivot для Excel: основные варианты использования и примеры
  13. Краткое содержание
  14. Новая одежда императора: руководство по Power Pivot
  15. Что Power Pivot и почему он полезен?
  16. Как использовать Power Pivot
  17. 1) Импорт больших наборов данных
  18. 2) Импорт данных из нескольких источников
  19. 3) Работа с большими наборами данных
  20. Меры
  21. Таблицы размеров
  22. Вычисляемые столбцы
  23. Взаимосвязи
  24. Расширенные функции
  25. Time Intelligence
  26. Несовпадающая гранулярность
  27. Процент от общего числа
  28. Сжатие
  29. Табличный формат SSAS
  30. 4) Визуализация и анализ данных
  31. Формулы CUBE
  32. Power BI
  33. Best Practices
  34. Примеры использования в реальном мире
  35. От неуклюжих электронных таблиц к современным рабочим книгам
  36. Понимание основ
  37. Что такое таблица Power Pivot?
  38. Как создать таблицу Power Pivot?
  39. Как создать диаграмму Power Pivot?

Начать

  • Подробнее об инструментах анализа данных в Excel

  • Power Pivot: мощный анализ данных и моделирование данных в Excel

  • Запуск надстройки Power Pivot

  • Сочетания клавиш в Excel

Учебники по моделированию и визуализации данных

  • Учебное пособие: импорт данных в Excel и создать модель данных

  • Учебное пособие: расширение связей модели данных с помощью Excel, Power Pivot и DAX

Общие сведения о модели данных Power Pivot

  • Создание модели данных в Excel

  • Создание модели данных с эффективным использованием памяти с помощью Excel и надстройки Power Pivot

  • Когда использовать вычисляемые столбцы и вычисляемые Поля

  • Совместимость версий между моделями данных Power Pivot в Excel 2010 и Excel 2013

  • Обновление моделей данных Power Pivot до Excel 2013

  • Спецификация и ограничения модели данных

  • Данные типы в моделях данных

  • Закрепить столбцы

Добавить данные

  • Получить данные с помощью надстройки Power Pivot

    • Получить данные из служб Analysis Services

    • Импорт данных из отчета служб Reporting Services

    • Внесите изменения в существующий источник данных в Power Pivot

  • Узнайте, какие источники данных используются в модели данных книги

  • Фильтрация данных, которые вы импортируете в Power Pivot

  • Создание пустой таблицы в Power Pivot

  • Обновить импортированные данные в Power Pivot

  • Устранение неполадок связанных таблиц

    Совет. Power Query for Excel — это новая надстройка, которую вы можете использовать для импорта данных из множества различных источников в ваши книги и модели данных Excel. Дополнительные сведения см. В справке Microsoft Power Query для Excel..

Работа с отношениями

  • Создание связи между таблицами в Excel

  • Создание отношений в представлении диаграммы в Power Pivot

  • Удалить отношения между таблицами в модели данных

  • Устранение неполадок в отношениях таблиц

  • Работа со связями в сводных таблицах

Работа с иерархиями

  • Иерархии в Power Pivot

Работа с перспективами

  • Перспективы в Power Pivot

Работа с вычислениями и DAX

  • Общие сведения о вычислениях в Power Pivot

  • Когда использовать вычисляемые столбцы и вычисляемые поля

  • Вычисляемые столбцы в Power Pivot

    • Создание вычисляемого столбца в Powe r Pivot

  • Вычисляемые поля (также известные как меры) в Power Pivot

    • Создание вычисляемого поля в Power Pivot

  • Ключевые показатели эффективности (KPI) в Power Pivot

  • Поиск в формулах Power Pivot

  • Агрегации в Power Pivot

  • Пересчет формул в Power Pivot

  • DAX в Power Pivot

    • Быстрый старт: изучение основ DAX за 30 минут

    • Контекст в формулах DAX

    • Фильтрация данных в формулах DAX

    • Операторы DAX

    • DAX Справочник по функциям

Совет. Вики-сайт Центра ресурсов DAX на TechNet содержит большое количество статей, видео и примеров от экспертов по бизнес-аналитике.

Работа с датами и временем

  • Даты в Power Pivot

  • Понимание и создание таблиц дат в Power Pivot в Excel

  • Анализ времени в Power Pivot в Excel

  • Фильтрация дат в сводной таблице или отчете сводной диаграммы

Ошибки и сообщения

  • Ошибка Power Pivot: превышен максимальный размер памяти или размер файла

  • Ошибка Power Pivot: «Не удалось инициализировать источник данных.

Нужна дополнительная помощь?

Вы всегда можете спросить эксперта в техническом сообществе Excel, получить поддержку в сообществе Answers или предложить новую функцию или улучшение в Excel User Voice.



Учебное пособие по Power Pivot для Excel: основные варианты использования и примеры

17 минут чтения
Прочтите испанский версия этой статьи переведена Мариселой Ордас

Краткое содержание

Что такое Power Pivot?
  • Представленный в Excel 2010 и 2013 в качестве надстройки, но теперь встроенный в приложение, Power Pivot является частью бизнеса Microsoft интеллектуальный стек, способный (но не ограничиваясь) работать с анализом больших данных без специальной инфраструктуры или программного обеспечения.
  • Согласно Microsoft, «Power Pivot позволяет импортировать миллионы строк данных из нескольких источников данных в в единой книге Excel, создавайте взаимосвязи между разнородными данными, создавайте вычисляемые столбцы и меры с помощью формул, создавайте сводные таблицы и сводные диаграммы и продолжайте анализировать данные, чтобы вы могли принимать своевременные бизнес-решения, не требуя помощи ИТ. «
  • Power Pivot был создан в прямом ответе на потребности современных бизнес-аналитиков в отношении больших данных, которые предшествующие поколения Excel — с учетом их 1 048 576 ограничений на количество строк или недостатков скорости обработки — с трудом справляются.
  • Microsoft выражает Power Pivot с помощью DAX (выражения анализа данных), который представляет собой набор функций, операторов и констант, которые можно использовать в формуле или выражении для вычисления/возврата одного или нескольких значений.
Каковы преимущества Power Pivot по сравнению с базовым Excel?
  • Power Pivot позволяет импортировать и манипулировать сотнями миллионов строк данных, тогда как Excel имеет жесткое ограничение, составляющее чуть более миллиона строк.
  • Power Pivot позволяет импортировать данные из несколько источников в одну исходную книгу без необходимости создавать несколько исходных таблиц и решать потенциальные проблемы с контролем версий и переносимостью.
  • Power Pivot позволяет манипулировать импортированными данными, анализировать их и делать выводы без замедления вниз вашей компьютерной системы, как это типично для Basic Excel.
  • Power Pivot позволяет вам визуализировать и управлять большими наборами данных с помощью сводных диаграмм и Power BI, где В базовом Excel эти возможности отсутствуют.
Как финансовый эксперт или консультант по Excel может помочь вашему бизнесу?
  • Работая вместе с вами в качестве идейного партнера для разработки, структурирования, построения и реализации ряда финансовых моделей, бюджетов и проектов/проектов для анализа больших данных, все на пути к решения, связанные с внутренними проектами, слияниями и поглощениями или стратегическими инвестициями.
  • Создавая индивидуальные модели, уникальные для вашего бизнеса, используя Power Pivot и другие специальные функции Excel.
  • Автор также создание готовых готовых шаблонов, которые может быть адаптирован практически любым пользователем в вашей организации практически для любых целей с помощью Power Pivot и других специальных функций Excel.
  • Обучая отдельных лиц или группы в вашей организации всему, от основ Excel, моделирования и анализа до расширенных количественных методов с использованием Power Pivot, таблиц Power Pivot, диаграмм Power Pivot и PowerQuery.
  • Осуществляя каждый из этих и других аспектов, наряду с дизайном, созданием и доставкой безупречной и профессиональной презентации PowerPoint, опережая стратегические решения.

Загрузите набор данных здесь, чтобы следовать вместе с руководством.

Новая одежда императора: руководство по Power Pivot

В различных областях и подподполях, охватывающих финансы, финансовый анализ, финансовые рынки и финансовые инвестиции, Microsoft Excel является королем. Однако с появлением и экспоненциальным ростом больших данных, обусловленным десятилетиями агрегации и накопления данных, появлением дешевого облачного хранилища и развитием Интернета вещей, т. Е. Электронной коммерции, социальных сетей и взаимосвязанности устройств, Excel унаследованные функции и возможности были доведены до предела.

В частности, инфраструктура Excel старого поколения и ограничения обработки, такие как ограничение на количество строк в 1048576 строк, или неизбежное замедление обработки при больших объемах данных наборы, таблицы данных и взаимосвязанные электронные таблицы снижают удобство использования в качестве эффективного инструмента для работы с большими данными. Однако в 2010 году Microsoft добавила в Excel новое измерение под названием Power Pivot. Power Pivot предложила Excel функциональность бизнес-аналитики и бизнес-аналитики нового поколения, которая позволяет извлекать, комбинировать и анализировать практически неограниченные наборы данных без снижения скорости обработки. Однако, несмотря на его выпуск восемь лет назад, большинство финансовых аналитиков все еще не знают, как использовать Power Pivot, а многие даже не знают, что он существует.

В этой статье я покажу вам, как это сделать. используйте Power Pivot для решения распространенных проблем Excel и ознакомьтесь с дополнительными ключевыми преимуществами программного обеспечения на некоторых примерах. Это руководство по Power Pivot предназначено для того, чтобы служить руководством по тому, чего вы можете достичь с помощью этого инструмента, и, в конце, в нем будут рассмотрены некоторые примеры использования, в которых Power Pivot часто оказывается неоценимым.

Что Power Pivot и почему он полезен?

Power Pivot — это функция Microsoft Excel, которая была представлена ​​как надстройка для Excel 2010 и 2013, а теперь является встроенной функцией для Excel 2016 и 365. Как объясняет Microsoft, Power Pivot для Excel «позволяет импортировать миллионы строк данных из нескольких источников данных в одну книгу Excel, создавать связи между разнородными данными, создавать вычисляемые столбцы и меры с помощью формул, создавать сводные таблицы и сводные диаграммы и затем проанализируйте данные, чтобы вы могли своевременно принимать бизнес-решения, не требуя помощи ИТ ».

Основным языком выражений, который Microsoft использует в Power Pivot, является DAX (выражения анализа данных), хотя другие могут быть используется в конкретных ситуациях. Опять же, как объясняет Microsoft, «DAX — это набор функций, операторов и констант, которые можно использовать в формуле или выражении для вычисления и возврата одного или нескольких значений. Проще говоря, DAX помогает создавать новую информацию из данных, уже имеющихся в вашей модели ». К счастью для тех, кто уже знаком с Excel, формулы DAX будут выглядеть знакомо, поскольку многие формулы имеют похожий синтаксис (например, SUM , AVERAGE , TRUNC ).

Для ясности основные преимущества использования Power Pivot по сравнению с базовым Excel можно резюмировать следующим образом:

  • Он позволяет импортировать и обрабатывать сотни миллионов строк данных, в которых Excel имеет жесткое ограничение — чуть более миллиона строк.
  • Он позволяет импортировать данные из нескольких источников в один книга с одним исходным кодом без необходимости создавать несколько исходных таблиц, которые страдают от проблем с контролем версий и переносимостью.
  • Она позволяет вам манипулировать импортированными данными, анализировать их и делать выводы, не замедляя работу вашего компьютера до улитки. темп.
  • Он позволяет визуализировать данные с помощью сводных диаграмм и Power BI.

В следующих разделах я рассмотрю каждый из вышеперечисленных и покажем, как Power Pivot для Excel c и быть полезным.

Как использовать Power Pivot

1) Импорт больших наборов данных

Как уже упоминалось ранее, один из основных Ограничения Excel относятся к работе с очень большими наборами данных. К счастью для нас, Excel теперь может загружать более одного миллиона строк непосредственно в Power Pivot.

Чтобы продемонстрировать это, я создал образец набора данных о продажах спортивных товаров за два года. розничный торговец с девятью различными категориями продуктов и четырьмя регионами. В результате набор данных состоит из двух миллионов строк.

Используя вкладку Data на ленте, я создал New Query из CSV-файл (см. Создание нового запроса ниже). Раньше эта функция называлась PowerQuery, но в Excel 2016 и 365 она была более тесно интегрирована во вкладку «Данные» в Excel.

Создание нового запроса

От пустой книги в Excel до загрузки всех двух миллионов строк в Power Pivot потребовалось около одной минуты! Обратите внимание, что я смог выполнить небольшое форматирование данных, сделав первую строку именами столбцов. За последние несколько лет функциональность Power Query значительно улучшилась — от надстройки Excel до тесно интегрированной части вкладки «Данные» на панели инструментов. Power Query может сводить, сглаживать, очищать и формировать данные с помощью своего набора параметров и собственного языка M.

2) Импорт данных из нескольких источников

Одно из других ключевых преимуществ Power Pivot для Excel — это возможность легко импортировать данные из нескольких источников. Раньше многие из нас создавали несколько листов для различных источников данных.. Часто этот процесс включал написание кода VBA и копирование/вставку из этих разрозненных источников. К счастью для нас, Power Pivot позволяет импортировать данные из разных источников непосредственно в Excel, не сталкиваясь с проблемами, упомянутыми выше.

Используя функцию запроса в Приложении 1, мы можем извлечь из любого из следующих источников:

  • Microsoft Azure
  • SQL Server
  • Teradata
  • Facebook
  • Salesforce
  • файлы JSON
  • книги Excel
  • … и многое другое

Кроме того, несколько источников данных можно объединить либо в функции запроса, либо в окне Power Pivot для интеграции данных. Например, вы можете получить данные о производственных затратах из книги Excel, а фактические результаты продаж с SQL-сервера с помощью запроса в Power Pivot. Оттуда вы можете объединить два набора данных, сопоставив номера производственных партий, чтобы получить валовую прибыль на единицу.

3) Работа с большими наборами данных

Еще одно ключевое преимущество Power Pivot для Excel — это возможность манипулировать большими наборами данных и работать с ними, чтобы делать соответствующие выводы и анализ. Ниже я приведу несколько типичных примеров, чтобы дать вам представление о мощи этого инструмента.

Меры

Любители Excel, несомненно, согласятся, что сводные таблицы являются и одна из самых полезных, и в то же время одна из самых неприятных задач, которые мы выполняем. Особенно неприятно, когда дело касается работы с большими наборами данных. К счастью, Power Pivot для Excel позволяет нам легко и быстро создавать сводные таблицы при работе с большими наборами данных.

На изображении ниже, озаглавленном Создание показателей , обратите внимание как окно Power Pivot разделено на две панели. Верхняя панель содержит данные, а нижняя панель — меры. Мера — это вычисление, которое выполняется для всего набора данных. Я ввел меру, набрав в выделенной ячейке.

  Total Sales: = SUM ('Accounting Data' [Amount])  

Это создает новую меру, которая суммирует по столбцу «Сумма». Точно так же я могу ввести другую меру в ячейку ниже

  Средние продажи: = СРЕДНИЙ ('Бухгалтерские данные' [Сумма])  
Создание показателей

Отсюда посмотрите, как быстро можно создать знакомую сводную таблицу на большом набор данных.

Создание сводной таблицы

Таблицы размеров

Как финансовые аналитики, использующие Excel, мы научились использовать запутанные формулы, чтобы подчинять технологию своей воле. Мы освоили VLOOKUP , СУММЕСЛИ и даже ужасный INDEX (MATCH ()) . Однако, используя Power Pivot, мы можем выбросить большую часть этого из окна.

Добавление созданной пользователем таблицы в модель Power Pivot

Чтобы продемонстрировать эту функциональность, я создал небольшую справочную таблицу, в которой я назначил каждую категорию типу. Выбрав« Добавить в модель данных », эта таблица загружается в Power Pivot (см. Добавление созданной пользователем таблицы в модель Power Pivot выше).

Я также создал таблицу дат для использования с нашим набором данных (см. Создание даты Таблица ниже). Power Pivot для Excel упрощает быстрое создание таблицы дат для консолидации по месяцам, кварталам и дням недели. Пользователь также может создать более настраиваемую таблицу дат для анализа по неделям. , финансовые годы или любые группы для конкретной организации.

Создание таблицы дат

Вычисляемые столбцы

Помимо мер, есть еще один тип вычислений: вычисляемые столбцы. Пользователям Excel будет удобно писать эти формулы, поскольку они очень похожи на написание формул в таблицах данных. I создали новый вычисляемый столбец ниже (см. Создание вычисляемого столбца ниже), который сортирует таблицу учетных данных по сумме. Продажи ниже 50 долларов помечаются как «маленькие», а все остальные — как «крупные». Разве формула не кажется интуитивно понятной?

Создание вычисляемого столбца

Взаимосвязи

Затем мы можем создать взаимосвязь между полем «Категория» таблицы учетных данных и полем «Категория» в таблице категорий, используя представление диаграммы. Кроме того, мы можем определить связь между полем «Дата продажи» таблицы «Данные бухгалтерского учета» и полем «Дата» таблицы «Календарь».

Определение взаимосвязей

Теперь, без каких-либо функций СУММЕСЛИ или ВПР , мы можем создать сводную таблицу для расчета общего объема продаж по годам и типу со срезом для размера транзакции.

Сводная таблица с использованием отношений

Или мы можем создать диаграмму средних продаж для каждого дня недели, используя новую таблицу календаря.

Сводная диаграмма с использованием отношений

Хотя эта диаграмма выглядит простой, впечатляет то, что на создание консолидации более двух миллионов строк данных без добавления нового столбец с данными о продажах.

Имея возможность выполнять все эти сценарии консолидированной отчетности, мы всегда можем до детализации по отдельным позициям. Мы сохраняем наши высокодетализированные данные.

Расширенные функции

Пока что большая часть представленного мной анализа представляет собой относительно простые вычисления. Теперь я хочу продемонстрировать некоторые из более продвинутых возможностей этой платформы.

Time Intelligence

Часто, когда мы изучаем финансовые результаты, мы хотим их сравнить в сопоставимые сроки с предыдущим годом. Power Pivot имеет несколько встроенных функций анализа времени.

  Продажи за тот же период в прошлом году: = РАССЧИТАТЬ ([Общие продажи], SAMEPERIODLASTYEAR ('Календарь' [Дата])) ГГ.  Рост продаж: = if (not (ISBLANK ([Продажи за тот же период в прошлом году])), ([Общие продажи]/[Продажи за тот же период в прошлом году]) - 1, ПУСТО ())  

Например, добавление всего двух показателей выше в таблицу учетных данных в Power Pivot позволяет мне создать следующую сводную таблицу за несколько щелчков мышью.

Сводная таблица логики операций со временем

Несовпадающая гранулярность

Как финансовый аналитик, мне часто приходится решать одну проблему: несоответствие степени детализации. В нашем примере фактические данные о продажах отображаются на уровне категорий, но давайте подготовим бюджет только на сезонном уровне. Чтобы усугубить это несоответствие, мы подготовим квартальный бюджет, даже если данные о продажах предоставляются ежедневно.

Несоответствие гранулярностей — таблица бюджета

С Power Pivot для Excel это несоответствие легко устраняется. Создав две дополнительные справочные таблицы или таблицы измерений в номенклатуре базы данных, мы теперь можем создать соответствующие отношения для анализа наших фактических продаж по сравнению с запланированными суммами.

Несовпадающая гранулярность — отношения

В Excel следующая сводная таблица составляется быстро.

Несоответствие гранулярностей — бюджет и фактический Результаты

Кроме того, мы можем определить новые показатели, которые вычисляют разницу между фактическими продажами и запланированными продажами, как показано ниже. :

  Фактическое отклонение от бюджета: = DIVIDE ([Общий объем продаж], [Общий объем запланированных продаж]) - 1  

Используя эту меру, мы можем показать дисперсию в сводной таблице.

Несовпадающая гранулярность — результаты отклонения

Процент от общего числа

Наконец, давайте рассмотрим продажи в определенной категории как процент от всех продаж ( например, вклад категории в общие продажи), а продажи в конкретной категории — как процент от всех продаж того же типа (например, вклад категории в продажи сезонного типа). Я создал две меры ниже:

  Общий объем продаж как процент от всех продаж: = [Общий объем продаж]/РАССЧИТАТЬ ([Общий объем продаж], ВСЕ ('Бухгалтерские данные'))  Общие продажи в процентах от типа: = [Общие продажи]/РАССЧИТАТЬ ([Общие продажи], ВСЕ ('Учетные данные' [Категория]))  

Теперь эти показатели можно развернуть в новой сводной таблице:

Процент от общего числа

Обратите внимание, как расчеты выполняются как на уровне категории, так и на уровне сезонного типа. Мне нравится, как быстро и без усилий эти вычисления выполняются на таком большом наборе данных.. Это всего лишь несколько примеров элегантности и чистой вычислительной мощности Power Pivot.

Сжатие

Еще одним преимуществом является уменьшение размеров файлов. Первоначальный размер файла составлял 91 МБ, а теперь он меньше 4 МБ. Это сжатие 96% от исходного файла.

Размеры файла

Как это происходит? Power Pivot использует механизм xVelocity для сжатия данных. Проще говоря, данные хранятся в столбцах, а не в строках. Этот метод хранения позволяет компьютеру сжимать повторяющиеся значения. В нашем примере набора данных есть только четыре области, которые повторяются во всех двух миллионах строк. Power Pivot для Excel может более эффективно хранить эти данные. В результате для данных, которые имеют много повторяющихся значений, хранение этих данных обходится гораздо дешевле.

Следует отметить, что в этом примере набора данных я использовал суммы в долларах. Если бы я включил две десятичные точки для отражения центов, эффект сжатия уменьшился бы до все еще впечатляющих 80% от исходного размера файла.

Табличный формат SSAS

Мощность Сводные модели также можно масштабировать для всего предприятия. Предположим, вы создаете модель Power Pivot, которая начинает привлекать много пользователей в организации, или данные вырастают до десяти миллионов строк, или и то, и другое. На этом этапе вы можете не захотеть, чтобы тридцать разных пользователей обновляли модель или вносили изменения. Модель может быть легко преобразована в табличную SSAS. Все таблицы и связи сохраняются, но теперь вы можете контролировать частоту обновления, назначать роли (например, только для чтения, чтения и обработки) различным пользователям и развертывать только небольшой интерфейс Excel, который связан с табличной моделью. В результате ваши пользователи смогут получить доступ к развернутой табличной модели с помощью небольшой книги, но не будут иметь доступа к формулам и мерам.

4) Визуализация и анализ данных

Формулы CUBE

Одним из постоянных запросов моих клиентов является создание отчетов, соответствующих строго определенному макету. У меня есть клиенты, которые запрашивают определенную ширину столбцов, цветовые коды RGB и предварительно определенные имена и размеры шрифтов. Рассмотрим следующую панель:

CUBE Formulas Embedded

Как мы заполнять данные о продажах без создания сводных таблиц, если все наши продажи выполняются с помощью Power Pivot для Excel? Используя формулы CUBE! Мы можем писать формулы CUBE в любой ячейке Excel, и он будет выполнять вычисления с использованием модели Power Pivot, которую мы уже создали.

Например, следующая формула вводится в ячейку в разделе «Общий объем продаж за 2016 год» : ”

 = CUBEVALUE ("  ThisWorkbookDataModel  ","  [Измерения]. [Общий объем продаж]  ","  [Calendar]. [Year]. [2016]  ") 

Первая часть формулы, выделенная желтым цветом, относится к имени модели Power Pivot.. Как правило, для более новых версий Power Pivot для Excel это обычно ThisWorkbookDataModel. Зеленая часть означает, что мы хотим использовать показатель Total Sales. Часть синего цвета указывает Excel фильтровать только строки с датой продажи с годом, равным 2016.

За кулисами Power Pivot создал куб онлайн-аналитической обработки (OLAP) с данные, вычисляемые столбцы и меры. Такой дизайн позволяет пользователю Excel затем получить доступ к данным путем прямого извлечения с помощью функций CUBE. Используя формулы CUBE, я смог построить полные финансовые отчеты, соответствующие заранее заданным форматам. Эта возможность является одним из основных преимуществ использования Power Pivot для Excel для финансового анализа.

Power BI

Еще одно преимущество Power Pivot для Excel состоит в том, что вы можете быстро использовать любую созданную вами книгу Power Pivot и быстро преобразовать ее в модель Power BI. Импортируя книгу Excel непосредственно в приложение Power BI Desktop или Power BI Online, вы можете анализировать, визуализировать и делиться своими данными с кем угодно в вашей организации. По сути, Power BI — это Power Pivot, PowerQuery и SharePoint в одном лице. Ниже я создал панель мониторинга, импортировав предыдущую книгу Power Pivot для Excel в классическое приложение Power BI. Обратите внимание, насколько интерактивен интерфейс:

Power BI

Отличный Особенность Power BI — это вопросы и ответы на естественном языке. Для демонстрации я загрузил модель Power BI в свою учетную запись Power BI в Интернете. На веб-сайте я могу задавать вопросы, и Power BI по мере ввода создает соответствующий анализ:

Natural Language Q&A

Этот тип запросов позволяет пользователю задавать вопросы о модели данных и взаимодействовать с данными более простым способом, чем в Excel.

Еще одно преимущество Power BI заключается в том, что разработчики Microsoft постоянно выпускают для него обновления. Новые функции, многие из которых запрашиваются пользователями, выпускаются ежемесячно. Лучше всего то, что это плавный переход от Power Pivot для Excel. Итак, время, которое вы потратили на изучение формул DAX, можно развернуть в Power BI! Аналитику, которому нужно поделиться своим анализом с множеством пользователей на разных устройствах, стоит изучить Power BI.

Best Practices

Как только вы начнете, есть несколько передовых практик, которым вы должны следовать.

Во-первых, необходимо тщательно решить, что импортировать в первую очередь. Вы когда-нибудь будете использовать домашний адрес продавца? Нужно ли мне знать адрес электронной почты моего клиента в контексте этой книги? Если цель состоит в том, чтобы объединить данные в информационную панель, то некоторые из имеющихся данных не понадобятся для этих вычислений. Тратя время на отслеживание поступающих данных, вы значительно уменьшите проблемы и уменьшите использование памяти позже, когда ваш набор данных расширится..

Еще один лучший способ — помнить, что Power Pivot — это не Excel. В Excel мы привыкли производить вычисления, постоянно расширяя наши рабочие листы вправо. Power Pivot для Excel наиболее эффективно обрабатывает данные, если мы ограничиваем это стремление к явной судьбе. Вместо того, чтобы постоянно создавать вычисляемые столбцы справа от ваших данных, научитесь писать меры в нижней панели. Эта привычка обеспечит меньшие размеры файлов и более быстрые вычисления.

Наконец, я бы предложил использовать простые английские названия для мер. На это у меня ушло много времени. Первые несколько лет я придумывал имена вроде SumExpPctTotal , но как только другие люди начали использовать те же книги, мне пришлось многое объяснить. Теперь, когда я начинаю новую книгу, я использую такие названия показателей, как Статья расходов как процент от общих расходов . Хотя имя длиннее, его намного проще использовать кому-то другому.

Примеры использования в реальном мире

В этой статье я представил лишь некоторые из способы, которыми Power Pivot для Excel позволяет сделать важный шаг за пределы простого Excel. Я подумал, что было бы полезно выделить несколько реальных случаев использования, в которых я обнаружил, что Power Pivot для Excel чрезвычайно полезен.

Вот некоторые из них:

  • Анализируйте производительность большого портфеля активов в различных временных диапазонах. Поскольку Power Pivot для Excel позволяет нам определять показатели, которые сравнивают период времени с предыдущим, мы можем быстро получить результаты за квартал, год за год и месяц за месяцем на скользящей основе, записав всего несколько показателей.
  • Обобщите данные бухгалтерского учета с использованием настраиваемых уровней агрегации: идентифицируя каждую позицию главной книги по имени, категории и финансовому отчету, можно быстро создавать отчеты, которые включают соответствующие позиции.
  • Сети могут определять продажи в одном и том же магазине: Используя таблицу, которая отображает, когда магазины открываются в сети, финансовые результаты можно сравнивать на основе одного и того же магазина.
  • Выявить лучше и меньше исполнителей s в продажах: можно создать сводные таблицы, в которых выделяются пять основных и нижних пяти SKU по продажам, валовой прибыли, срокам производства и т. д.
  • Розничные торговцы могут определять таблицы календаря, которые используют конфигурацию 4-4-5: используя настраиваемую таблицу дат, продавец может легко назначить каждый день конкретному 4-4-5 месяцу, а затем результаты ежедневных продаж могут быть перенесены в соответствующий месяц .

От неуклюжих электронных таблиц к современным рабочим книгам

Как финансовые аналитики, мы обязаны выполнять сложные вычисления с постоянно расширяющимися наборами данных. Поскольку Excel уже является аналитическим инструментом по умолчанию, процесс обучения Power Pivot прост, а многие функции отражают собственные функции Excel.

Благодаря использованию функций CUBE Power Pivot для Excel легко сочетается с ваши существующие книги Excel. Нельзя упускать из виду повышение эффективности вычислений. Если предположить, что скорость обработки данных на 20% выше, что является консервативным показателем, финансовый аналитик, проводящий шесть часов в день в Excel, может сэкономить 300 часов в год!

Кроме того, теперь мы можем анализировать гораздо большие наборы данных. чем раньше с нашим традиционным Excel. Благодаря эффективно спроектированным моделям мы можем легко получить в 10 раз больше данных, чем ранее допускалось в традиционном Excel, при сохранении быстрой аналитической гибкости. Благодаря возможности конвертировать модели из Power Pivot в таблицы SSAS, объем обрабатываемых данных в 100–1000 раз больше, чем мы можем достичь в Excel.

Возможности Power Pivot для Excel по производительности молниеносные вычисления с большими объемами данных при сохранении возможности погружаться в детали могут превратить финансовый анализ из неуклюжих электронных таблиц в современные книги.

Если вам интересно попробовать Power Pivot для Excel Ниже приведены некоторые полезные материалы для начала.

Колли, Р., & Сингх, А. (2016). Power Pivot и Power BI: руководство пользователя Excel по DAX, Power Query, Power BI и Power Pivot в Excel 2010-2016. Соединенные Штаты: Святой Макро! Книги.

Феррари, А., и Руссо, М. (2015). Полное руководство по DAX: бизнес-аналитика с помощью Microsoft Excel, служб SQL Server Analysis Services и Power BI. США: Microsoft Press, США.

Понимание основ

Что такое таблица Power Pivot?

Power Pivot — это функция Excel, которая позволяет импортировать, обрабатывать и анализировать большие данные без потери скорости/функциональности. Таблицы Power Pivot — это сводные таблицы, которые позволяют пользователю смешивать данные из разных таблиц, обеспечивая им мощную цепочку фильтров при работе с несколькими таблицами.

Как создать таблицу Power Pivot?

Сначала импортируйте набор данных в книгу Power Pivot. Затем в окне Power Pivot на вкладке Power Pivot Home щелкните Сводная таблица. Затем выберите «Новый лист» (Excel добавит пустую сводную таблицу). Затем выберите пустую сводную таблицу и следуйте инструкциям, подробно описанным в ней.

Как создать диаграмму Power Pivot?

Сначала импортируйте свой набор данных в книгу Power Pivot. . Затем создайте таблицу Power Pivot. Затем на вкладке Power Pivot щелкните стрелку под сводной таблицей и выберите «Сводная диаграмма». Выберите «Существующий лист» и нажмите «ОК». Excel добавит пустую сводную диаграмму на тот же рабочий лист. Следуйте инструкциям там.

Оцените статью
clickpad.ru
Добавить комментарий