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Datenanalyse mit Microsoft Power BI und Power Pivot für Excel

von Ferrari, Alberto / Russo, Marco   (Autor)

Um die richtigen Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die Datenmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für Datenanalyse mit Microsoft, in diesem Buch. Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der Datenmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln. Aus dem Inhalt: - Einführung in die Datenmodellierung - Header/Detail-Tabellen - Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung - Datumsdimensionen erstellen - Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen - Snapshots aggregieren - Datums- und Zeitintervalle - m:n-Beziehungen - Unterschiedliche Granularitäten - Segmentierungsmodelle - Währungsumrechnung Unter dem Label »Microsoft« erscheinen exklusiv im dpunkt.verlag Übersetzungen der besten Microsoft Press-Titel.

Buch (Kartoniert)

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Produktbeschreibung

Um die richtigen Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können, müssen Sie sie richtig modellieren. Microsoft bietet Ihnen starke und zugleich zugängliche Tools für die Datenmodellierung, von Power BI bis Power Pivot für Excel. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, zeigen Ihnen Alberto Ferrari und Marco Russo, international anerkannte Experten für Datenanalyse mit Microsoft, in diesem Buch.

Nach einer kurzen Einführung in das Konzept der Datenmodellierung lernen Sie Schritt für Schritt anhand realer Beispiele mit steigendem Schwierigkeitsgrad, wie Sie einfache Tabellen in umfassende und aussagekräftige Modelle verwandeln.

Aus dem Inhalt: - Einführung in die Datenmodellierung - Header/Detail-Tabellen - Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung - Datumsdimensionen erstellen - Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen - Snapshots aggregieren - Datums- und Zeitintervalle - m:n-Beziehungen - Unterschiedliche Granularitäten - Segmentierungsmodelle - Währungsumrechnung

Unter dem Label »Microsoft« erscheinen exklusiv im dpunkt.verlag Übersetzungen der besten Microsoft Press-Titel. 

Inhaltsverzeichnis

Aus dem Inhalt:
- Einführung in die Datenmodellierung
- Header/Detail-Tabellen
- Denormalisierte Faktentabellen und dimensionsübergreifende Filterung
- Datumsdimensionen erstellen
- Historische Attribute: langsam und schnell veränderliche Dimensionen
- Snapshots aggregieren
- Datums- und Zeitintervalle
- m:n-Beziehungen
- Unterschiedliche Granularitäten
- Segmentierungsmodelle
- Währungsumrechnung 

Autoreninfo

Alberto Ferrari und Marco Russo sind die Gründer von sqlbi und veröffentlichen dort regelmäßig Artikel über Microsoft Power Pivot, Power BI, DAX und SQL Server Analysis Services (SSAS). Beide Autoren beraten Unternehmen zu Business Intelligence (BI) und sprechen häufig auf bedeutenden internationalen Konferenzen wie Microsoft Ignite, PASS Summit und SQLBits.Alberto Ferrari und Marco Russo sind die Gründer von sqlbi und veröffentlichen dort regelmäßig Artikel über Microsoft Power Pivot, Power BI, DAX und SQL Server Analysis Services (SSAS). Beide Autoren beraten Unternehmen zu Business Intelligence (BI) und sprechen häufig auf bedeutenden internationalen Konferenzen wie Microsoft Ignite, PASS Summit und SQLBits. 

Mehr vom Verlag:

dpunkt.Verlag

Mehr vom Autor:

Ferrari, Alberto / Russo, Marco

Produktdetails

Medium: Buch
Format: Kartoniert
Seiten: XV, 248
Sprache: Deutsch
Erschienen: November 2017
Maße: 241 x 166 mm
Gewicht: 505 g
ISBN-10: 3864905109
ISBN-13: 9783864905100

Herstellerkennzeichnung

Dpunkt.Verlag GmbH
Wieblinger Weg 17
69123 Heidelberg

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KNO-SAMMLUNG: Microsoft Press
KNOABBVERMERK: 2017. XVI, 248 S. 24 cm
KNOMITARBEITER: Übersetzung: Gronau, Volkmar
Einband: Kartoniert
Sprache: Deutsch
Beilage(n): ,

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