Power BI में पिवट टेबल बनाना और अनुकूलित करना

स्वाभाविक रूप से, पिवट टेबल विभिन्न आयामों में मीट्रिक्स की तुलना करने के लिए भी बेहतरीन हैं। जब आप इसमें Power BI में उपलब्ध कस्टमाइज़ेशन और कंडीशनल फॉर्मेटिंग जोड़ते हैं, तो आपके पास एक शक्तिशाली विज़ुअल होता है जो सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को उभार देता है।

इस ट्यूटोरियल में, हम Power BI में पिवट टेबल कैसे बनाते हैं, यह देखने के लिए मैट्रिक्स विज़ुअल का उपयोग करते हैं।

हमारी Power BI चीट शीट ज़रूर डाउनलोड करें और जब आप Power BI और पिवट टेबल के बारे में और सीखें तो उसे पास रखें।

DataCamp Power BI चीट शीट

Power BI पिवट टेबल के साथ शुरुआत

पिवट टेबल के साथ शुरू करने के लिए, हमें पहले अपना डेटा इम्पोर्ट करना होगा, और फिर हम मैट्रिक्स विज़ुअल का उपयोग करके पिवट टेबल बनाना शुरू कर सकते हैं।

डेटा इम्पोर्ट करने के चरण-दर-चरण मार्गदर्शन के लिए हमारा शुरुआती लोगों के लिए Power BI ट्यूटोरियल देखें।

अपने डेटा की सेटिंग

चीज़ों को सरल रखने के लिए हम इस खंड में एक मॉक डेटासेट का उपयोग करते हैं। 

इस डेटा को हमारे डेटा मॉडल में इम्पोर्ट करने के लिए, हम मैन्युअल डेटा एंट्री को बिक्री डेटा वाली Excel फ़ाइल इम्पोर्ट करने के साथ जोड़ते हैं। यह करने के लिए हम "Transform data" पर क्लिक करके Power Query एडिटर खोलते हैं, और फिर मैन्युअल एंट्री के लिए "Enter data" चुनते हैं।

Power BI - डेटा मैन्युअली दर्ज करें

एक बार जब हम अपना डेटा दर्ज कर लेते हैं, तो हम "OK" चुन सकते हैं।

Sales डेटा के लिए, Power BI हमें "New Source" पर क्लिक करके कई अलग-अलग डेटा स्रोतों से डेटा आसानी से इम्पोर्ट करने देता है, और फिर हम अपने डेटा स्रोत के रूप में Excel चुन सकते हैं।

Power BI - डेटा स्रोतों की सूची

अपनी पहली पिवट टेबल बनाना

अब जब हमने डेटा को अपने डेटा मॉडल में इम्पोर्ट कर लिया है, तो हम Report व्यू में जा सकते हैं और दाईं ओर Visualizations पेन से Matrix विज़ुअल पर क्लिक कर सकते हैं।

Power BI - मैट्रिक्स विज़ुअल का चयन

यह कैनवास पर एक खाली मैट्रिक्स डाल देगा।

Power BI - खाली मैट्रिक्स विज़ुअल

अब हम अपने डेटा मॉडल से फ़ील्ड्स को मैट्रिक्स में ड्रैग करना शुरू कर सकते हैं। आपको Rows, Columns और Values के लिए विकल्प दिखाई देंगे।

रो और कॉलम के लिए श्रेणियों के रूप में उपयोग करने हेतु जिन फ़ील्ड्स को चाहते हैं, उन्हें ड्रैग करें। हमारे उदाहरण में, हम Rows के तहत Product category, sub-category और Product जोड़ते हैं, और Columns के तहत Month।

Values सेक्शन में, हमें वे मेशर्स जोड़ने होंगे जिनका हम विश्लेषण करना चाहते हैं। इस उदाहरण में, हम Sales का विश्लेषण करना चाहते हैं, जिसमें प्रत्येक उत्पाद के लिए प्रति माह कुल बिक्री मूल्य होता है।

Power BI - उत्पाद बनाम महीना पिवट टेबल

उत्तम! हमने अभी Power BI में अपनी पहली पिवट टेबल बनाई, जो रो में श्रेणियों और उप-श्रेणियों में समूहित उत्पादों के अनुसार बिक्री दिखाती है, और कॉलम में महीनों को।

अपनी पिवट टेबल को कस्टमाइज़ करना

Power BI में मैट्रिक्स विज़ुअल व्यापक कस्टमाइज़ेशन विकल्प प्रदान करता है, साथ ही आपकी आवश्यकताओं के आधार पर पिवट टेबल को सॉर्ट और फ़िल्टर करने की क्षमता भी।

बेसिक कस्टमाइज़ेशन विकल्पों में रंग, फ़ॉन्ट, एलाइनमेंट, बॉर्डर और सेल आकार शामिल हैं। हालांकि, कुछ प्री-बिल्ट स्टाइल प्रीसेट्स आपके पिवट टेबल को फॉर्मेट करने का तेज़ तरीका भी देते हैं।

अपनी टेबल को फॉर्मेट करना

“Layout and style presets” फॉर्मेटिंग विकल्पों में कुछ प्री-बिल्ट स्टाइल्स होती हैं और ये आपकी पिवट टेबल को फॉर्मेट करने का सबसे तेज़ और आसान तरीका हैं। इन्हें लागू करने के बाद, आप इन प्रीसेट्स को और भी आसानी से कस्टमाइज़ कर सकते हैं।

यहाँ “Minimal” स्टाइल प्रीसेट का “Compact” लेआउट के साथ एक त्वरित प्रीव्यू है।

Power BI - मिनिमल स्टाइल प्रीसेट

तुलना के लिए यहाँ “Bold header” स्टाइल प्रीसेट का प्रीव्यू है।

Power BI - बोल्ड हेडर स्टाइल प्रीसेट

सॉर्टिंग

मैट्रिक्स टेबल पर सॉर्टिंग केवल रो पर लागू होती है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि आपका सॉर्ट उस ड्रिल-डाउन स्तर तक सीमित है जिस पर मैट्रिक्स सेट है।

उदाहरण के लिए, यदि हम अपनी टेबल को Product स्तर तक ड्रिल डाउन करते हैं, तो हमें Category, Sub-Category और Product के आधार पर सॉर्ट करने का विकल्प मिलता है।

Power BI - मैट्रिक्स टेबल सॉर्टिंग (विस्तारित रो स्तर)

हालाँकि, यदि हम मैट्रिक्स टेबल के सभी स्तरों को कॉलेप्स कर दें और सबसे ऊँचे स्तर तक ड्रिल अप करें, तो सॉर्टिंग के लिए केवल वही शीर्ष-स्तर उपलब्ध होगा।

Power BI - मैट्रिक्स टेबल सॉर्टिंग (कॉलेप्स्ड रो स्तर)

फ़िल्टरिंग

आप अपने रिपोर्ट कैनवास पर एक स्लाइसर जोड़कर और एक समय में एक फ़ील्ड के आधार पर मैट्रिक्स विज़ुअल को फ़िल्टर करके अपनी पिवट टेबल को आसानी से फ़िल्टर कर सकते हैं। 

Power BI - स्लाइसर के साथ मैट्रिक्स को फ़िल्टर करना

वैकल्पिक रूप से, किसी अन्य विज़ुअल से किसी फ़ील्ड, बार, या रेखा का चयन करके, आप मैट्रिक्स विज़ुअल को आसानी से क्रॉस-फ़िल्टर कर सकते हैं। इन्हें इंटरेक्शन कहा जाता है, और जब कोई विज़ुअल चयनित हो, तो आप रिबन के Format टैब से नियंत्रित कर सकते हैं कि विज़ुअल एक-दूसरे के साथ कैसे इंटरेक्ट करें।

उदाहरण के लिए, हम ऊपर दिए गए Sub-Category “Stationery” के फ़िल्टर को बार चार्ट से क्रॉस-फ़िल्टरिंग करके दोहरा सकते हैं।

Power BI - मैट्रिक्स विज़ुअल क्रॉस-फ़िल्टरिंग

कंडीशनल फॉर्मेटिंग के साथ उन्नत कस्टमाइज़ेशन

कंडीशनल फॉर्मेटिंग आपके रिपोर्ट्स में केवल सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को उभारने का एक शक्तिशाली उपकरण है। खासकर पिवट टेबल के लिए, कंडीशनल फॉर्मेटिंग एक बड़े मैट्रिक्स पर सरसरी नज़र डालकर जल्दी से इनसाइट्स निकालना या संभावित समस्याओं की पहचान करना काफी आसान बना सकती है।

हमारे पास कंडीशनल फॉर्मेटिंग पर विस्तृत गाइड है, इसलिए यदि आप इस शक्तिशाली टूल का अपने Power BI रिपोर्ट्स में उपयोग करना अधिक सीखना चाहते हैं, तो इसे देखें।

मैट्रिक्स विज़ुअल में कंडीशनल फॉर्मेटिंग जोड़ने का सबसे आसान तरीका यह है कि उस पर क्लिक करें और फिर “Cell elements” फॉर्मेटिंग विकल्प पर जाएँ। यहाँ आपको सभी उपलब्ध कंडीशनल फॉर्मेटिंग विकल्प दिखाई देंगे, और उन्हें ऑन-ऑफ करना और DAX फ़ॉर्मूलों का उपयोग करके उन्नत नियम लागू करना आसान है।

आप हमारे Introduction to DAX कोर्स के माध्यम से DAX के बारे में और जान सकते हैं।

Power BI - मैट्रिक्स कंडीशनल फॉर्मेटिंग विकल्प

अपनी पूरी तरह विस्तारित पिवट टेबल में बैकग्राउंड रंग की कंडीशनल फॉर्मेटिंग जोड़कर, हम तुरंत सबसे बेहतरीन प्रदर्शन करने वाले उत्पाद और महीना (मई में हाइलाइटर्स) और सबसे कम प्रदर्शन करने वाला (फ़रवरी में फोटो पेपर) निकाल सकते हैं।

Power BI - मैट्रिक्स विज़ुअल कंडीशनल फॉर्मेटिंग

अपनी पिवट टेबल को कैसे ऑप्टिमाइज़ करें

जैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, मैट्रिक्स विज़ुअल आपकी रिपोर्ट परफॉर्मेंस में एक बड़ा बॉटलनेक बन सकता है। फिर भी, प्रभाव को कम करने के लिए आप कुछ उपाय कर सकते हैं।

सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, अपने डेटा मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करें। 

अनावश्यक कॉलम हटाएँ और Power Query एडिटर का उपयोग करके अपने डेटा को फ़िल्टर करें ताकि आप केवल वही डेटा इम्पोर्ट करें जिसकी वास्तव में आवश्यकता है।

साथ ही, अपने डेटा मॉडल को स्नोफ्लेक स्कीमा के बजाय स्टार स्कीमा फ्रेमवर्क के आसपास बनाएं। इससे यह सुनिश्चित होगा कि तालिकाओं के बीच बहुत अधिक अतिरिक्त संबंध न हों जो बॉटलनेक पैदा करें।

अपने डेटा मॉडल को डिज़ाइन करते समय सर्वश्रेष्ठ प्रथाओं के लिए हमारा Data Modeling in Power BI ट्यूटोरियल देखें।

अगला, अपनी पिवट टेबल में बहुत अधिक रो और कॉलम फ़ील्ड्स जोड़ने से बचें क्योंकि इससे मैट्रिक्स विज़ुअल को लोड होने में बहुत समय लग सकता है, खासकर उन एंड यूज़र्स के लिए जो Power BI Service से आपकी रिपोर्ट एक्सेस कर रहे हैं।

निष्कर्ष

संक्षेप में, हम Power BI में मैट्रिक्स विज़ुअल का उपयोग करके पिवट टेबल बना सकते हैं, जो आपको मूल्यवान इनसाइट्स प्राप्त करने के लिए अपने डेटा में ड्रिल डाउन करने देता है। 

हमारा Data Analyst in Power BI करियर ट्रैक लेना Power BI के बारे में वह सब कुछ सीखने का बेहतरीन तरीका है जो आपको जानना चाहिए, ताकि आप सर्टिफाइड हो सकें और Power BI डेवलपर के रूप में नौकरी पा सकें।