Solide Datenanalyse basiert auf solider Datenmodellierung. In diesem ersten Kapitel lernst du die Grundkonzepte kennen und erfährst, wie du Daten aus mehreren Quellen einrichtest und lädst.

Datenmodellierung und Tabelleneigenschaften

Power Query vs. Power BI

Daten laden und transformieren

Eine CSV laden

Runden, Ersetzen und Sortieren

Datenkategorisierung und Sichtbarkeit

Mit String-Spalten arbeiten

Tabellen definieren

In diesem Kapitel setzen wir den Vergleich zwischen Power Query und Power BI fort. Anschließend übst du das Kombinieren von Tabellen und das Extrahieren von Spalten in Power BI.

Tabellen umformen

Erneut Power Query vs. Power BI

Abfragen zusammenführen und anhängen

Eine Datei in mehrere Tabellen aufteilen

Dateien anfügen

Spaltenextraktion

In diesem Kapitel lernst du einen der beliebtesten Ansätze für Datenmodellierung genauer kennen. Du machst dich mit den Grundbausteinen des dimensionalen Modells vertraut: Fakten, Dimensionen und Star-Schemata.

Dimensionale Modellierung

Optionen

Fakt

Dimension

Fakten vs. Dimensionen

Ein Star-Schema erstellen

Aufteilen von Daten in Fakten und Dimensionen

Eine neue Dimension laden

Erstellen einer weiteren Dimension

In diesem letzten Kapitel machst du mit einer Erweiterung des Star-Schemas weiter: dem Snowflake-Schema. Abschließend sammelst du erste Praxis mit der Leistungsanalyse in Power BI.

Star- und Snowflake-Schemata

Snowflake- vs. Star-Schema

Leistung bewerten

Star-Schemata

Snowflake-Schemata

Der Performance Analyzer

Glückwunsch!

Star und Snowflake-Schemata

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Course Glossary

Saubere Datenmodellierung ist die Grundlage für Datenanalyse und Berichte in Power BI. In diesem Kurs entdeckst du eine ganze Werkzeugkiste mit Techniken zum Bereinigen, Umformen und Laden von Daten, die du auf deine Datensätze anwenden kannst. Du lernst, wie du zwischen Power Query und Power BI wählst, und erforschst die Grundlagen der Datenmodellierung anhand von Stern- und Snowflake-Schemata. All das wendest du auf reale Datensätze des United States Census Bureau an.

Die Videos enthalten Live-Transkripte, die du über „Show transcript" unten links im Video einblenden kannst.
Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen.
Um CPE-Punkte zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und im bewerteteten Abschlusstest mindestens 70 % erreichen. Zum Test gelangst du über den CPE-Hinweis rechts.

<h2>Grundlagen der Datenmodellierung</h2>
Eine korrekte Datenmodellierung ist die Grundlage für die Datenanalyse und die Erstellung von Berichten in Power BI. In diesem Kurs lernst du eine Reihe von Techniken zum Bereinigen, Gestalten und Laden von Daten kennen, die du auf deine Daten anwenden kannst. 
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<h2>Eintauchen in Power Query</h2>
Du lernst, wie du dich zwischen Power Query und Power BI entscheiden kannst, und entdeckst die Grundlagen der Datenmodellierung, indem du dich mit Stern- und Schneeflockenschemata beschäftigst. All das wendest du auf reale Datensätze an, die vom United States Census Bureau herausgegeben werden.


Introduction to Power BI

Lernen Sie, wie Sie Daten in Power BI und Power Query laden und für fortgeschrittenes Datenmodellieren nutzen.

Datenmodellierung in Power BI

Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenmodellierung in Power BI kennen.


Datenanalyst in Power BI

Power BI Grundlagen

`Order Amount` (Bestellmenge als Dezimalzahl)

`Item Description` (Artikelbezeichnung als String)

`Shipping ZIP Code` (Postleitzahl als String)

`Customer Date of Birth` (Kundengeburtsdatum als Datum)

`Customer Joined Date` (Kundenbeitritt als Datum)

Fakten vs. Dimensionen

Interaktive praktische Übung