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Preparazione dei dati in Power BI
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Impara a usare Power Query Editor
Trasforma e modella i tuoi dati in Power BI. In sole 3 ore imparerai i passaggi essenziali per la preparazione dei dati, l'anteprima dei dati in Power Query e le trasformazioni.Alla fine di questo corso, ti sentirai a tuo agio nell'usare un sacco di strumenti e tecniche di Power Query Editor e saprai come pulire e preparare i tuoi dati per la fase successiva del flusso di lavoro di analisi dei dati.
Manipolare i dati in Power BI
Power Query è un potente framework per la manipolazione dei dati disponibile in diversi strumenti Microsoft, che consente di pulire diversi tipi di dati pronti per l'analisi. Imparerai come gestire i duplicati, i valori mancanti e la profilazione per trovare le anomalie. Dopo ogni nuovo argomento, potrai mettere in pratica quello che hai imparato con esercizi pratici, tipo dividere e unire colonne di testo.Padroneggia la trasformazione dei dati in Power Query
Gli ultimi due capitoli di questo corso ti aiutano con le trasformazioni in Power BI, permettendoti di cambiare il testo, usare trasformazioni logaritmiche e della radice quadrata e trasformazioni di date.Questo corso fa parte dei percorsi Data Analyst e Power BI e ti dà un sacco di modi per migliorare le tue abilità con Power BI o persino per iniziare una carriera nell'analisi dei dati.
Prerequisiti
Introduction to Power BI1
Profiling your Data and Introduction to Power Query
Data preparation is key to becoming a successful data analyst. You’ll learn how to do essential data preparation steps such as filtering and renaming columns and how to use data preview in Power BI to identify common errors that appear in datasets.
2
Data Preview features in Power Query
In this chapter, you will learn about the key data preview features available through Power Query and how they can help you summarize the characteristics of your dataset. You’ll also understand how investigating your dataset in Power Query can assist in determining the data transformation steps you need to take.
3
Data Manipulation
The preparation and transformation of text data can also be carried out through Power Query. Through interactive exercises, you’ll learn about some of the most common text transformations, such as how to split and merge text columns, trim unwanted characters from any text data, and prefixes to any text data in your dataset.
4
Numerical transformations in Power Query
This chapter covers the most common numerical transformations you’ll use in Power Query. You’ll learn how to perform some more advanced Power Query transformations. This includes applying logarithmic and square root transformations on numerical columns, rounding numerical data, and extracting month and week names from date columns.
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