Eine korrekte Datenanalyse erfordert eine korrekte Datenmodellierung. In diesem ersten Kapitel werden die grundlegenden Konzepte behandelt und es wird gezeigt, wie Daten aus verschiedenen Quellen eingerichtet und geladen werden.

Datenmodellierung und Tabelleneigenschaften

Power Query vs. Power BI

Daten laden und umwandeln

CSV-Daten laden

Runden, Ersetzen und Sortieren

Kategorisierung und Sichtbarkeit von Daten

Arbeiten mit String-Spalten

Tabellen definieren

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

Tabellen formen

Power Query vs. Power BI: Runde Zwei!

Abfragen zusammenführen und anfügen

Eine Datei in mehrere Tabellen aufteilen

Dateien anfügen

Spaltenextraktion

In diesem Kapitel lernst du einen der beliebtesten Ansätze zur Datenmodellierung kennen. Du lernst die Grundbausteine des dimensionalen Modells kennen: Fakten, Dimensionen und Star-Schemata.

Dimensionale Modellierung

Fakten vs. Dimensionen

Ein Star-Schema erstellen

Daten in Fakten und Dimensionen aufteilen

Eine neue Dimension laden

Eine weitere Dimension erstellen

Im letzten Kapitel lernst du eine Erweiterung des Star-Schemas kennen: das Snowflake-Schema. Am Ende steht die erste Aufgabe mit dem Performance Analyzer (Leistungsanalyse) in Power BI.

Star- und Snowflake-Schemata

Snowflake- vs. Star-Schema

Leistung bewerten

Star-Schemata

Snowflake-Schemata

Der Performance Analyzer

Herzlichen Glückwunsch!

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

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, Formen und Laden von Daten kennen, die du auf deine Daten anwenden kannst. Du erfährst, wie du zwischen Power Query und Power BI wählen kannst und lernst die Grundlagen der Datenmodellierung kennen, indem du dich mit Star- und Snowflake-Schemata beschäftigst. All dies wendest du auf reale Datensätze des United States Census Bureau an.

<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. 
<br><br>
<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

Snowflake- vs. Star-Schema

Datenmodellierung in Power BI

Interaktive Übung