Поддержите свою команду с помощью полнофункциональной модели данных

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Моделирование данных в Sigma

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

111 reviews

Начать курс бесплатно

В этой главе вы познакомитесь с основными сценариями использования моделей данных в Sigma. С помощью модели данных можно создавать пользовательские источники данных, доступные другим документам Sigma в вашей организации. Это позволит масштабировать, контролировать и поддерживать аналитику, отчёты и приложения вашей команды.

Exercise 1: Что такое модель данных?Exercise 2: Модели данных и рабочие книги Exercise 3: Централизованное обновление KPI Exercise 4: Объединения и соединения в модели данных Exercise 5: Объединение двух таблиц с помощью union Exercise 6: Создание базовой таблицы модели данных Exercise 7: Объединение двух таблиц с помощью join Exercise 8: Публикация и использование модели данных Exercise 9: Использование модели данных в рабочей книге

В этой главе вы узнаете, как расширить аналитику за рамки одной таблицы с помощью метрик и связей. Вы создадите примеры каждой из этих ключевых возможностей модели данных и увидите их в действии в рабочей книге, чтобы оценить их эффект на практике. После изучения этих функций вы сможете предоставлять вычисления всей аналитической команде и централизованно управлять логикой объединений из модели данных, сохраняя гибкость для пользователей.

Exercise 1: Определение ключевых вычислений с помощью метрик Exercise 2: Создайте единый источник истины для KPI Exercise 3: Метрики и вычисляемые столбцы Exercise 4: Обогащение модели данных с помощью метрики Exercise 5: Создание первой метрики Exercise 6: Использование метрики в рабочей книге Exercise 7: Эффективное управление объединениями с помощью связей Exercise 8: Связи и объединения Exercise 9: Типы связей Exercise 10: Добавление столбцов в базовую таблицу с помощью связи Exercise 11: Создание связи между таблицами займов и клиентов Exercise 12: Изучение связей в рабочей книге

В этой главе вы познакомитесь с двумя продвинутыми возможностями моделей данных — параметрами и безопасностью на уровне столбцов — а затем применяете всё изученное в одном финальном примере. Параметры дают возможность настраивать гибкие фильтры для моделей, а функции безопасности помогают защитить конфиденциальные данные. Объединив все изученные возможности и передовые практики, вы закрепите навыки масштабируемой аналитики.

Exercise 1: Фильтрация данных с помощью параметров модели данных Exercise 2: Параметры и фильтры Exercise 3: Добавление параметра в модель данных Exercise 4: Защита данных с помощью безопасности на уровне столбцов Exercise 5: Добавление защиты столбцов в модель данных Exercise 6: Поддержите свою команду с помощью полнофункциональной модели данных

Текущее упражнение

Exercise 7: Завершение модели данных по спецификации Exercise 8: Прототип аналитики Exercise 9: Заключение