Kitabı oxu: «Аналитика с помощью Power BI»

Name: Аналитика с помощью Power BI
Author: Инженер

Şrift:

Глава 1. Знакомство с Power BI: основы и возможности

Цель главы: дать читателю общее представление о Power BI, его компонентах и ключевых возможностях; подготовить к практической работе с инструментом.

1.1. Что такое Power BI

Power BI — это набор инструментов от Microsoft для бизнес‑аналитики (BI), визуализации данных и создания интерактивных отчётов. Система позволяет:

подключать данные из разных источников (Excel, базы данных, облачные сервисы и т. д.);

преобразовывать и моделировать данные;

создавать наглядные визуализации и дашборды;

делиться отчётами с коллегами и клиентами;

просматривать аналитику на мобильных устройствах.

Power BI подходит как для индивидуальных аналитиков, так и для крупных организаций, которым нужна масштабируемая система аналитики.

1.2. Компоненты Power BI

Экосистема Power BI состоит из трёх основных компонентов:

Power BI Desktop — бесплатное приложение для Windows. Здесь создаются отчёты и модели данных. Это основной инструмент для аналитиков.

Power BI Service (веб‑сервис) — облачная платформа для публикации, совместного использования и управления отчётами. Позволяет настраивать расписание обновления данных, создавать дашборды и управлять доступом.

Power BI Mobile — мобильные приложения для iOS, Android и Windows. Позволяют просматривать отчёты и дашборды в дороге, получать уведомления о важных изменениях в данных.

Эти компоненты работают вместе: сначала вы создаёте отчёт в Power BI Desktop, затем публикуете его в Power BI Service, после чего коллеги могут просматривать его в браузере или мобильном приложении.

1.3. Ключевые возможности Power BI

Подключение к источникам данных. Поддержка сотен коннекторов: Excel, CSV, SQL Server, Oracle, Google Analytics, Salesforce, SharePoint и др.

Преобразование данных (Power Query). Встроенный инструмент для очистки, объединения и трансформации данных без программирования.

Моделирование данных. Создание связей между таблицами, расчётных метрик (мер) с помощью языка DAX.

Визуализация. Широкий выбор графиков, диаграмм, карт и интерактивных элементов. Возможность использовать кастомные визуалы из галереи.

Дашборды. Объединение нескольких визуализаций на одном экране с фильтрами и срезами для интерактивного анализа.

Совместная работа. Публикация отчётов в облаке, настройка прав доступа, подписка на обновления.

Мобильные отчёты. Адаптация дашбордов под смартфоны и планшеты.

1.4. Сценарии использования Power BI в бизнесе

Примеры задач, которые решает Power BI:

Анализ продаж: динамика по регионам, товарам, менеджерам; ABC‑анализ; прогноз спроса.

Финансовый контроль: бюджет vs факт, маржинальность, денежные потоки.

Маркетинг: ROI рекламных каналов, конверсия воронки, стоимость привлечения клиента.

Логистика: сроки доставки, загрузка складов, оптимизация маршрутов.

HR: текучесть кадров, эффективность обучения, нагрузка на сотрудников.

1.5. Отличия Power BI от Excel

Критерий

Excel

Power BI

Объём данных

Ограничен (до 1 млн строк)

Работает с миллионами строк благодаря движку VertiPaq

Визуализации

Базовые графики

Интерактивные дашборды с фильтрами, анимацией, геокартами

Совместная работа

Через общий файл или SharePoint

Через облако с гибкими правами доступа

Автоматизация

Макросы (VBA)

Расписание обновления данных из источников

Стоимость

Лицензия на ПК

Бесплатная версия (Desktop) + платные тарифы для совместной работы

1.6. Как начать работу с Power BI

Скачайте и установите Power BI Desktop (бесплатно с сайта Microsoft).

Запустите приложение — вы увидите стартовый экран с опциями:

«Получить данные» (Connect to data) — для импорта информации;

«Пустой отчёт» (Blank report) — для создания визуализации с нуля.

Изучите интерфейс:

Область полей (Fields) — список таблиц и столбцов;

Визуализации (Visualizations) — панель типов графиков;

Холст отчёта — рабочая область для размещения диаграмм;

Лента — вкладки «Главная», «Моделирование», «Формат» и др.

Практическое задание

Задача: установить Power BI Desktop и создать первый простой отчёт.

Шаги:

Перейдите на официальный сайт Microsoft и скачайте Power BI Desktop.

Установите приложение и запустите его.

Нажмите «Получить данные» → «Образцы» → «Образец анализа розничных продаж».

В открывшемся отчёте изучите:

дашборд на первой странице;

графики на других вкладках (продажи по регионам, динамика прибыли и т. д.).

Поэкспериментируйте с фильтрами вверху экрана — измените период, регион или категорию товара.

Сделайте скриншот отчёта с вашими настройками и сохраните его как «Мой первый дашборд.png».

Результат: вы познакомились с интерфейсом Power BI и увидели, как выглядит интерактивный отчёт. В следующих главах мы разберём каждый этап создания такого дашборда подробно.

Глава 2. Подключение и подготовка данных в Power BI

Цель главы: научить читателя подключать различные источники данных к Power BI, очищать и преобразовывать их с помощью Power Query, а также создавать базовую модель данных.

2.1. Источники данных для Power BI

Power BI поддерживает сотни источников данных. Основные категории:

Файлы: Excel (.xlsx), CSV, TXT, PDF, JSON, XML.

Базы данных: SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Access, SQLite.

Облачные сервисы: Google Analytics, Google Sheets, Salesforce, SharePoint, Dynamics 365.

Онлайн‑платформы: Facebook, Twitter (через API), веб‑страницы (веб‑скрапинг).

IoT‑устройства: данные с датчиков, «умных» приборов.

2.2. Подключение к источникам данных

Пошаговая инструкция:

В Power BI Desktop перейдите на вкладку «Главная» → кнопка «Получить данные» (Get Data).

В открывшемся окне выберите тип источника (например, «Excel»).

Укажите путь к файлу или параметры подключения к базе данных.

Нажмите «Подключиться» (Connect).

В окне навигатора выберите таблицы или листы, которые нужно загрузить.

Нажмите «Преобразовать данные» (Transform Data), чтобы открыть редактор Power Query.

2.3. Очистка и преобразование данных в Power Query

Основные операции в редакторе Power Query:

Удаление лишних строк/столбцов: выделите столбец правой кнопкой мыши → «Удалить столбцы» (Remove Columns).

Переименование столбцов: двойной клик на заголовок столбца.

Изменение типа данных: выберите столбец → вкладка «Преобразование» → «Тип данных» (Data Type).

Фильтрация: кликните на стрелку фильтра в заголовке столбца → выберите условия.

Разделение столбцов: если данные слиты (например, «Имя Фамилия»), используйте «Разделить столбец» → «По разделителю» (Split Column by Delimiter).

Объединение таблиц: вкладка «Главная» → «Объединить запросы» (Merge Queries) или «Добавить запросы» (Append Queries).

Пример сценария: очистка таблицы продаж с ошибками:

Удалить строки с пустыми значениями в ключевом столбце.

Исправить регистр в столбце «Регион» (все значения в верхний регистр).

Разделить столбец «Дата и время» на два отдельных столбца.

Заменить некорректные значения (например, «Москва» → «Москва, РФ»).

2.4. Создание модели данных

Модель данных — это набор таблиц, связанных между собой. Для создания связей:

Перейдите в «Представление модели» (Model View) — третья иконка в левой панели.

Перетащите поле из одной таблицы на соответствующее поле в другой таблице.

В появившемся окне проверьте тип связи:

«Один‑ко‑многим» (One-to-Many) — например, таблица «Клиенты» (один) → таблица «Заказы» (много).

«Многие‑ко‑многим» (Many-to-Many) — используется реже, требует промежуточной таблицы.

Убедитесь, что направление фильтра (стрелка на линии связи) соответствует логике анализа.

Совет: избегайте циклических связей — они могут привести к ошибкам в расчётах.

2.5. Добавление вычисляемых столбцов и мер

Вычисляемый столбец — создаётся в таблице и занимает место в модели. Пример формулы для расчёта скидки:

Скидка = IF(Sales[Количество] > 10; 0{,}1; 0)

Мера — вычисляется динамически и не хранится в модели. Пример расчёта выручки:

Выручка = SUMX(Sales; Sales[Количество] * Sales[Цена])

Как создать меру:

Правая кнопка мыши на таблице → «Создать меру» (New Measure).

Введите формулу на языке DAX в строку формул.

Задайте формат результата (валюта, проценты и т. д.) на вкладке «Моделирование».

2.6. Сохранение и проверка модели

После завершения преобразований:

Нажмите «Закрыть и применить» (Close & Apply) в редакторе Power Query.

Проверьте данные в «Представлении данных» (Data View) — убедитесь, что все столбцы имеют корректные типы.

Протестируйте связи в модели: создайте простую визуализацию (например, столбчатую диаграмму «Продажи по регионам») и примените фильтры.

Практическое задание

Задача: подключить данные из Excel и CSV, объединить их и создать простую модель.

Данные:

Файл Excel «Клиенты.xlsx» с колонками: ID, Имя, Регион, Дата регистрации.

CSV‑файл «Заказы.csv» с колонками: ID заказа, ID клиента, Сумма, Дата заказа.

Шаги:

Подключите оба источника через «Получить данные».

В Power Query:

удалите строки с пустыми ID в обеих таблицах;

убедитесь, что столбец ID клиента имеет тип «Целое число»;

переименуйте столбец «ID клиента» в CSV‑файле в «ID» для единообразия.

Объедините таблицы: «Главная» → «Объединить запросы» → выберите «Клиенты» и «Заказы», свяжите по полю «ID».

Создайте меру «Общая сумма заказов»:

Общая сумма заказов = SUM(Заказы[Сумма])

Перейдите в «Представление модели» и проверьте связь между таблицами (должна быть «Один‑ко‑многим»: Клиенты → Заказы).

Создайте простую визуализацию: круговую диаграмму с долей заказов по регионам.

Результат: вы освоили полный цикл работы с данными в Power BI — от подключения до создания базовой модели и визуализации. В следующих главах мы углубимся в продвинутые техники анализа и дизайна дашбордов.

Глава 3. Визуализация данных в Power BI: создание графиков и дашбордов

Цель главы: научить читателя выбирать подходящие типы визуализаций для разных задач, настраивать их внешний вид и объединять в интерактивные дашборды.

3.1. Принципы эффективной визуализации

Хорошая визуализация должна:

отвечать на конкретный бизнес‑вопрос;

быть понятной без дополнительных объяснений;

выделять ключевые инсайты;

использовать минимум «визуального шума».

Правила выбора типа графика:

Динамика во времени → линейный график или столбчатая диаграмма.

Сравнение категорий → столбчатая или линейчатая диаграмма.

Доли целого → круговая или кольцевая диаграмма (для 3–5 категорий) или древовидная карта (для множества категорий).

Распределение данных → гистограмма или ящик с усами (box plot).

Взаимосвязь между переменными → точечная диаграмма (scatter plot).