Remkomplekty.ru

IT Новости из мира ПК
3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Power bi excel 2020

Tableau, SQL, Power BI, Python. Почему в этих словах придется разбираться бухгалтеру. И уже в 2020 году

Если 10 лет назад знания Excel для бухгалтера считались высшим пилотажем, то сейчас, извините, нет.

Бывали на совещаниях, где сидят маркетологи и айтишники? Тоже поражались, откуда они набрались всех этих слов? Никуда не денешься, надо понимать, о каких таких «метриках», на увеличение которых направили бюджет на «охватные кампании в соцсетях», толкуют SMMщик и продакт.

Большинству бухгалтеров и финансистов (если это не финдир Газпрома) названия Tableau, SQL, Power BI, Python кажутся набором букв. Можно подумать, что эти инструменты относятся к компетенции программистов и маркетологов, но никак не бухгалтеров.

Относятся, и еще как.

И мы вместе с Еленой Герасимовой, руководителем факультета «Data Science и аналитика» онлайн-университета «Нетология» рассказываем, почему.

Не хочется, но придется

Раньше никто не жаловался. Все работали в привычном Excel, об инструментах Tableau, SQL, Power BI, Python мало кто знал, но это не отменяло их существование.

Но профессии трансформируются. Рынок труда уходит от мышления профобязанностями к мышлению компетенциями.

«Приходя на курсы, человек обнаруживает, что не соответствует современным определениям профессии из-за незнания новых компетенций», — рассказывает Елена Герасимова.

Кризис дает о себе знать. Компании сокращают штат или отдают работу на аутсорсинг. К оставшимся сотрудникам в штате начинают предъявлять большие требования.

Бухгалтер недоумевает: зачем узнавать новое, если все и так нормально получается в Excel? Да потому что это видимость, что Excel покрывает все потребности финслужбы. А директор, который сходил на модную конференцию про автоматизацию, не преминет об этом сказать.

А когда директор поговорит с молодым специалистом, который не признает привычный Excel, шансов у бухгалтера, работающего по старинке, становится еще меньше. Молодой специалист еще и стоит дешевле.

Вывод один: бухгалтер должен уметь запрашивать (и делать ее понятной руководству) аналитику самостоятельно, не привлекая программистов.

Системы аналитики и визуализации TABLEAU И POWER BI

Визуализация — это самый доступный способ доказать ваше мнение. Ну, все же знаем, что лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать в непонятном управленческом отчете.

И вот как раз Tableau специализируется на анализе данных через визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных.

Проще говоря — Tableau — отличный инструмент, чтобы показать директору, куда уходят его деньги и как их больше заработать.

Плюсы:

  • платформа заточена под новичков-непрофессионалов в области дизайна;
  • понятный и современный интерфейс;
  • часто используемые операции — за два клика мышкой;
  • множество руководств по созданию визуализаций, которые долго, сложно и некрасиво создавать в Excel.

Минусы:

  • программа на английском;
  • сложность во внедрении мало экспертов со знание администрирования этой платформы.

Tableau больше подойдет человеку, который готов больше развиваться в визуализации, настраивать свое рабочее окружение и нарабатывать себе портфолио (Tableau позволяет делиться своим публичным профилем эксперта).

Бухгалтеры, которые сегодня начнут изучать визуализацию, уже завтра смогут пройти собеседование в крупные зарубежные компании, чьи офисы есть в России. В любой зарубежной компании «говорят» с помощью визуализации, и требуют от сотрудников знаний на три головы выше, чем в российской компании, где бухгалтер — сугубо сервисная роль.

Power BI— это облачная служба бизнес-аналитики от Microsoft, которая позволяет визуализировать и анализировать данные. Быстро, эффективно и с более высоким уровнем доступности.

Интерфейс был создан, чтобы расширить функционал MS Excel и прокачать его до требований времени.

Плюсы:

  • интерфейс будет хорошо знаком пользователям Windows (т.е. каждому);
  • Power BI тесно связан с MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server;
  • быстрая разработка информативных бизнес отчетов;
  • прост во внедрении;
  • приемлемые цены на лицензии.

В Power BI может разобрать человек с любыми минимальными навыками, особенно тот, кто знает Excel. У систем визуализации есть работающие интеграции с SQL и Python — и не надо ручками ничего выгружать и перекладывать, можно сразу по назначению направлять.

Совет. Если вы работаете на Microsoft, то обучайтесь сразу в Power BI, а не Tableau.

Языки работы с данными SQL И PYTHON

«Эй, „Нетология“, постой, при чем тут программирование? Это же статья для бухгалтеров!», — скажете вы. Погодите, без паники.

Рассказываем, почему самый популярный набор инструментов у аналитиков, это, пожалуй, Python SQL.

SQL— это не язык программирования, хотя и существует такое устоявшееся заблуждение. На самом деле, он больше похож на самую обычную английскую речь и является языком запросов к базам данным — то есть, по сути, таблицам (да, прямо как в Excel — теперь уже не так страшно? :-). Если у вас плохо с английским, не отчаивайтесь.

SQL— мощный инструмент для анализа и преобразования данных, который позволяет обращаться к различным базам данных внутри своей экосистемы. Так вам скажет какой-нибудь айтишник. Но, если честно, все равно ничего не понятно.

Переводим на русский. SQL — это Excel «на стероидах», а обработка таблицы объемов в 100 000 строк для него — обычное дело. Но если еще точнее, то подготовка данных — это к SQL, а дальнейшие преобразования лучше делать в Python.

Например, есть некий набор данных (грубо говоря, табличка Excel). И из этого набора надо выбрать какие-то данные или посчитать итоги по известным критериям. В Excel это делается автофильтрами, автосуммами или можно написать макрос, который сам пролистает строки и нужное посчитает.

Но у Excel возможности ограничены — он плохо подходит для многопользовательской работы и для очень больших объёмов данных.

Здесь можно сделать выборку или базовый подсчёт с помощью SQL-запроса.

Для комфортной работы достаточно выучить около двадцати команд и научиться доставать данные без участия программистов.

И кстати, в SQL есть команды, которые заменяют конструкции из 5-6 сложных функций Excel — например, JOIN, позволяющие одновременно соединять таблицы, делать сводные и отсекать значения по нужным вам критериям (попробуйте сделать то же самое в Excel — намучаетесь с индексами, сложносочиненными ключами и последующей фильтрацией).

Если же нужна глубже зарыться в преобразование данных, можно достать и подготовить все с помощью SQL-запросов, а дальнейшие вычисления предоставить шустрому Python с его готовыми скриптами и библиотеками.

Python— с амый популярный язык программирования для обработки данных. Он хорош для всего, что хочется сделать быстро, но чтобы при этом не пришлось придумывать решение с нуля — в этом бонус входа в сообщества поклонников Python, ведь вашу задачу наверняка уже решил кто-то другой.

«Не нужно забивать микроскопом гвозди, Python дает площадку для лучшего применения профессиональных заслуг человека, которые он приобрел в этой области. Для финансистов и бухгалтеров Python способен сделать огромное количество вещей, которые люди делают сейчас руками», — уверяет Елена Герасимова.

Возьмем, к примеру, трейдинг и фондовые рынки. Это золотые кейсы для Python. Совсем недавно этот вид деятельности был по плечу лишь институциональным инвесторам с миллионными бюджетами, однако сегодня при наличии ноутбука и интернета фактически любой может этим заниматься. Во многом благодаря Python трейдинг стал доступным. Торговать в автоматическом режиме можно почти любыми финансовыми инструментами: акциями, валютами, сырьем или кредитными продуктами.

Благодаря Python можно, к примеру:

  • рассчитывать риски по акциям;
  • делать прогнозы по возврату кредитов;
  • автоматизировать анализ кредитной истории;
  • смотреть на корреляцию каких-либо факторов для активов в портфеле.

Любой человек, который чувствует, что его работу скоро начнут автоматизировать, может смело выбирать Python. Тогда вы будете на несколько ступеней выше по принципу «не можешь победить — возглавь».

«С помощью Python то, что раньше делали три дня в Excel, можно сделать за 6 секунд и это не преувеличение, а слова наших выпускников», — рассказывает Елена.

Так что в итоге?

Финансист будущего — это специалист на стыке финансов и программирования.

С каждым даже не годом, а месяцем работодатели все больше будут ценить тех, кто умеет обращаться с базами данных, доставать оттуда нужные данные и визуализировать их сами, без разработчиков.

Бухгалтер, который победит Tableau, SQL, Power BI, Python, становится автономной боевой единицей.

А самое главное, что овладев новыми компетенциями, вы всегда будете в выигрыше и не только на своем месте работы. Благодаря аналитике и визуализации развитие финансиста и бухгалтера перестает быть тупиковым. Раньше штатный финансист мог претендовать на финдира, а с новыми ключевыми знаниями в его сфере открывается широкая линейка ролей. Например смело можно идти в сферу аналитики BI.

Не бойтесь учиться. Если не станете программистом, то, как минимум, поймете, что айтишники не небожители и сможете быть более эффективным, говоря с ними на одном языке.

«Нетология» – ведущий онлайн-университет, который помогает получать новые знания и развиваться в сферах интернет-маркетинга, управления проектами и продуктом, программирования, дизайна и Data Science. Каждый желающий может выбрать из более чем 50 курсов для начинающих или уже опытных специалистов.

[Нетология] Power BI (2020)

Описание

[Нетология] Power BI 2020 [Антон Астахов, Павел Козлов]

Курс « Power BI » от Нетологии вы можете скачать практически бесплатно.

BI-платформы — инструмент бизнес-анализа, позволяющий анализировать «живые» данные и создавать визуальные отчёты без привлечения ИТ-специалистов

Чему вы научитесь на курсе:

  • Работать с данными из различных источников: корпоративных баз данных, электронных таблиц и текстовых файлов
  • Отслеживать неочевидные закономерности между показателями и находить точки роста
  • Cоздавать наглядные интерактивные отчёты и дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме

Кому идеально подойдет этот курс:

  • BI-аналитики. Вы сможете быстрее собирать и обрабатывать данные, больше времени посвящать поиску инсайтов и «упаковывать» результаты в красивые и понятные коллегам отчёты
  • Маркетологи. Научитесь самостоятельно настраивать необходимые дашборды и отслеживать эффективность маркетинговых инструментов в онлайн-режиме
  • Веб-аналитики. Примените новый инструмент для работы с данными из разных источников и сможете построить сквозную аналитику маркетинговой активности
  • Новички. Сможете выйти на новый карьерный уровень, изучив инструмент, который (по данным многочисленных опросов) очень нужен в большинстве крупных компаний
Читать еще:  Тип ячейки excel vba

Загрузка и преобразование данных:

  • Знакомство с возможностями и компонентами Power BI
  • Этапы проведения аналитического исследования
  • Загрузка и подготовка данных к анализу
  • Преобразование текстовых, числовых и календарных данных
  • Выгрузка данных из веба
  • Сложные запросы и функции
  • Обработка результатов опросов

Моделирование и анализ данных:

  • Создание модели данных
  • Язык анализа данных DAX
  • Настройка модели данных
  • Создание вычисляемых столбцов, мер и таблиц
  • Использование переменных в формулах
  • Использование быстрых мер

Визуализация данных. Работа с отчётами:

  • Создание и настройка визуальных элементов
  • Инструменты настройки дизайна визуального элемента
  • Фильтры и подготовка отчёта для внешних пользователей
  • Вёрстка отчётов под мобильные устройства
  • Детализация данных

Публикация данных и совместная работа с отчётами:

  • Подготовка дашбордов и их анализ
  • Создание отчётов Power BI в браузере
  • Работа с готовыми отчетами в браузере и специальном приложении Power BI
  • Работа в Power BI из браузера
  • Инструменты Power BI в Excel.

Отзывы

Отзывов пока нет.

Для отправки отзыва вам необходимо авторизоваться.

Похожие товары

[Webcademy] Gulp Сборка. Ускорение верстки (2018) скачать

[WebForMySelf] ReactJS с Нуля до Профи (2018)

[Udemy] Парсеры, роботы, автоматизация, Selenium, PhantomJS на РНР скачать

Команда сайта FreeKurses.COM с БОЛЬШИМ УВАЖЕНИЕМ относится к каждому посетителю нашего сайта. Мы стремимся защищать Вашу конфиденциальность и уважать её. Если у Вас есть вопросы о Вашей личной информации, пожалуйста, свяжитесь с нами.

Какую информацию о Вас мы собираем

Типы данных, которые мы собираем и обрабатываем включают в себя следующее:

  • Ваше реальное имя или никнейм на сайте.
  • Ваш адрес электронной почты.
  • Ваш IP-адрес.

Дополнительные данные могут быть собраны, если Вы решите поделиться ими, например, если Вы заполните поля в своём профиле.

Мы собираем некоторую или всю эту информацию в следующих случаях:

  • Вы регистрируетесь как участник на этом сайте.
  • Вы заполняете нашу форму обратной связи.
  • Вы просматриваете этот сайт. Смотрите пункт «Политика в отношении файлов cookie» ниже.
  • Вы заполняете поля в своём профиле.

Как используется Ваша личная информация

Мы можем использовать Вашу личную информацию в следующих целях:

  • Для того, чтобы сделать Вас зарегистрированным участником нашего сайта, чтобы Вы могли добавлять и получить контент.
  • Мы можем использовать Ваш адрес электронной почты, чтобы информировать Вас об активности на нашем сайте.
  • Ваш IP-адрес записывается при выполнении определённых действий на нашем сайте. Он никогда не отображается публично!

Другие варианты использования Вашей личной информации

В дополнение к оповещениям Вас об активности на нашем сайте, время от времени мы можем связываться со всеми пользователями посредством рассылки на электронную почту или объявлений для того, чтобы рассказать им какую-либо важную информацию. Вы можете отказаться от подобных рассылок в своём профиле.

В ходе Вашего использования нашего сайта мы можем собирать информацию, не связанную с личными сведениями о Вас. Эти данные могут содержать техническую информацию о браузере или типе устройства, которые Вы используете. Эта информация будет использоваться исключительно для целей аналитики и отслеживания количества посетителей нашего сайта.

Обеспечение безопасности данных

Мы стремимся обеспечить безопасность любой информации, которую Вы нам предоставляете. Чтобы предотвратить несанкционированный доступ или раскрытие информации, мы добавили подходящие меры и процедуры для защиты и обеспечения безопасности информации, которую мы собираем.

Политика в отношении файлов cookie

Cookie — это небольшие текстовые файлы, которые будут установлены нашим сайтом на Ваш компьютер, они позволят нам предоставлять определённые функции на нашем сайте, такие как возможность входа в систему или запоминание определённых предпочтений.

Более подробную информацию о cookie Вы можете прочитать на этой странице.

Права

Вы имеете право получить доступ к личным данным, которые у нас имеются о Вас, или получить их копию. Для этого свяжитесь с нами. Если Вы считаете, что информация, которую мы о Вас имеем является неполной или неточной, то Вы можете попросить нас дополнить или исправить эту информацию.

Вы также имеете право запросить удаление Ваших личных данных. Пожалуйста, свяжитесь с нами, если Вы хотите, чтобы мы удалили Ваши личные данные.

Принятие политики

Дальнейшее использование нашего сайта означает Ваше полное согласие с этой политикой. Если Вы не согласны с нашей политикой, то пожалуйста, не используйте данный сайт. При регистрации мы также запросим Ваше явное согласие с политикой конфиденциальности.

Изменения в политике

Мы можем вносить изменения в данную политику в любое время. Вам может быть предложено ознакомиться и повторно принять информацию в этой политике, если она изменится в будущем.

  • Сайт freekurses.com не является коммерческой структурой, не является, находясь в Интернете, юридическим лицом и не ведет свою деятельность на территории какой либо страны;
  • Главной целью сайта freekurses.com является предоставлением пользователям информации для обучения;
  • На нашем проекте не хранится ни одного файла или документа, который нарушал бы смежное или авторское право;
  • Сайт freekurses.com представляет собой ссылки на внешние общедоступные источники в сети Интернет, не подконтрольные Администрации сайта, а, следовательно Администрация сайта freekurses.com, не несет никакой ответственности за их содержание;
  • Вся информация, размещенная на данном сайте, предоставлена исключительно в ознакомительных целях и только для просмотра, и призвана помочь посетителям сайта freekurses.com выбрать для себя и в последствии приобрести соответствующие лицензионные авторские продукты;
  • Все платежи пользователями сайта freekurses.com являются исключительно добровольными пожертвованиями Администрации сайта;
  • Проект freekurses.com и его создатели не несут никакой ответственности за любое незаконное распространение или использование информации и ссылок на продукты в коммерческих и других целях, распространении спама, нанесении вреда другим лицам и т.д., что может повлечь за собою нарушение прав изготовителей и правообладателей данных программных продуктов или третьих лиц, и нанесение материальных или финансовых убытков;
  • Пользователи сайта freekurses.com соглашаются со всеми перечисленными правилами.

Использование файлов cookie

Ниже объясняется, как файлы cookie используются на данном сайте. Если Вы продолжаете использовать этот сайт, Вы соглашаетесь на использование нами Ваших файлов cookie.

Что такое файлы cookie?

Файлы cookie представляют собой небольшие файлы, сохраняемые на Вашем компьютере веб-браузером (например, Internet Explorer, FireFox, Chrome или Opera) по требованию сайта, который Вы просматриваете. Это позволяет просматриваемому сайту запоминать о Вас некоторые вещи. Например, Ваши настройки и историю, или же держать Вас в авторизованном состоянии, когда при посещении сайта в следующий раз уже не нужно вводить логин и пароль.

Файлы cookie могут быть сохранены на Вашем компьютере в течение короткого промежутка времени (например, пока открыт Ваш браузер) или же в течение длительного периода времени, даже на годы. Файлы cookie, установленные другими сайтами, не будут доступны для нас.

Использование нами файлов cookie

Данный сайт freekurses.com использует файлы cookie для многих вещей, в том числе:

  • Регистрация и обслуживание Ваших настроек. Это включает в себя возможность оставаться авторизованным на данном сайте при повторных посещениях, а также отображение сайта на выбранном Вами языке и стиле.
  • Анализ данных. Позволяет нам определять, как люди используют сайт, и по возможности улучшить его.
  • Файлы cookie рекламы (возможно, третьей стороны). Если данный сайт отображает рекламу, файлы cookie могут быть установлены рекламодателями, чтобы определить, кто и когда просматривал рекламу или другие подобные вещи. Эти файлы могут быть установлены третьими лицами, и в случае чего данный сайт не имеет возможности ни читать, ни записывать самому эти файлы cookie.
  • Другие сторонние файлы cookie для таких вещей, как обмен содержимым с Facebook или Twitter. Эти файлы обычно устанавливаются третьей стороной самостоятельно, так что данный сайт не будет иметь возможности доступа к ним.

Удаление/Отключение файлов cookie

Управление файлами cookie и их настройками должно выполняться в рамках настроек Вашего браузера. Вот ссылки на руководства, как сделать это в популярных браузерах:

Знакомство с Power BI

Что такое Power BI?
В первую очередь хочу уточнить, что Power BI это не часть Excel, а самостоятельная программа для бизнесс-анализа, которую надо будет установить на ПК отдельно. Но оно того стоит. Сам Power BI включает в себя большой набор инструментов, позволяющих обработать и отобразить всю необходимую информацию о любых показателях компании (и не только) при помощи интерактивной визуализации. Проще говоря – при помощи Power BI можно легко и быстро, без длительного обучения и спец.навыков создать красивые интерактивные графики на основании практически любых данных. Сейчас очень модно называть такие наборы визуализаций «дашбордами»:

Пара вещей, которые надо знать о Power BI в первую очередь:

  1. Он бесплатен. Не совсем, конечно. Есть еще версия Pro. Но уверяю – того, что умеет базовая бесплатная версия большинству хватить за глаза
  2. Есть версии для смартфонов и планшетов под управлением ОС Windows, Android и iOS, а так же возможность выкладывать созданные отчеты в интернет, что дает возможность просматривать визуальные отчеты практически где угодно
  3. Он способен получать данные из почти любых источников: из файлов Excel, CSV, XML, текстовые файлы, базы данных Access и SQL, Facebook, различные веб-сервисы (вроде Яндекса, Google и OneDrive) и еще более 30 других источников

Т.е. по сути, Power BI это Power Query и Power View в одном флаконе(плюс PowerPivot, от которого Power BI унаследовал некоторые алгоритмы и главное — мощные формулы DAX). Только к слову напомню, что Power View доступна далеко не каждому — она включена только в выпуск Office Professional Plus, начиная с Excel 2013. Владельцы других версий пролетают и побаловать себя крутыми визуализациями уже не имеют возможности.

Сам Power BI делится на три приложения (хоть устанавливать надо только одно):

  • Power BI Desktop – основное приложение, в котором создаются отчеты
  • Power BI Service(служба Power BI) — интернет-площадка, в которую помещаются все созданные отчеты и отправленные на публикацию в службу
  • Power BI for Mobile – приложение для смартфонов и планшетов, позволяющее просматривать опубликованные в службе Power BI отчеты

Что необходимо сделать и знать, прежде чем начать работать в Power BI

  • Для начала надо установить приложение Power BI Desktop, т.к. именно в нем готовятся все отчеты. Скачать его можно по ссылке: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/desktop/
  • Как только начнется скачивание потребуется ввести свои данные, включая e-mail. Этот же e-mail надо вводить при первом запуске и регистрации приложения. Обращаю особое внимание, что e-mail должен быть корпоративным. Т.е. никаких там mail@yandex.ru, mail@mail.ru, mail@gmail.com и пр. Иначе вполне может получится так, что отчет создать получится, а опубликовать его уже нет
  • После установки и регистрации можно приступить уже к созданию своих первых отчетов в Power BI

После запуска Power BI появится основное окно. Для начала достаточно просто уметь ориентироваться в рабочих областях. На скрине ниже я постарался выделить основные рабочие области этого окна

Кнопка вызова меню – раскрывает меню с доступом к основным командам и настройкам, таким как Публикация, Импорт и Экспорт, Сохранение, Справка, выход из учетной записи Power BI и пр.

Ribbon-панель с набором команд – на вкладках этой панели распределены основные инструменты для работы с запросами и визуальными элементами

Навигация по областям — основной областью является область визуализаций(первая сверху иконка), в которой строятся все визуальные отчеты. Но так же можно переходить в представление таблиц для просмотра данных и изменения определенных параметров полей(Типы данных, Сортировка, Добавление столбцов и мер и пр.) и в визуальное представление связей между таблицами. Здесь же можно настроить связи.

Визуализации — эта наверное одна из главных областей данного окна. Именно здесь расположены кнопки создания непосредственно графиков(они называются визуальными элементами). Нажатие на иконку, отражающую примерный вид визуального элемента автоматически добавляет такой элемент в рабочую область визуализаций.

Фильтры — данная область позволяет создавать фильтрацию данных, попадающих в визуальный элемент. Например, имея в таблице данных информацию по Доходам и Расходам, можно при помощи фильтров строить визуальный элемент только по расходам или только по доходам. Область фильтров в свою очередь делится на три раздела:

  • Фильтры уровня визуального элемента — помещенные сюда фильтры распространяют свое действие исключительно на тот визуальный элемент, к которому относится этот фильтр
  • Фильтры уровня страницы — помещенные сюда фильтры распространяют свое действие на все визуальные элементы той страницы, к которой относится этот фильтр
  • Фильтры уровня отчета — распространяет свое действие на все визуальные элементы всех страниц отчета

Поля — здесь перечислены все поля всех таблиц запросов. Именно на основании данных в этой области строятся визуальные элементы. Добавление данных из полей в визуальный элемент или область фильтров производится обычным перетаскиванием мыши.

Чуть ниже рабочей области есть еще область навигации по листам, где можно добавить в отчет новый лист, переименовать или удалить существующие.

При создании любого запроса(вкладка ГлавнаяПолучить данные) появится еще одно из основных окон – окно запросов. Для тех, кто работал в Power Query из Excel там вряд ли найдется что-то новое, т.к. Power BI полностью перенял работу с запросами именно от Power Query:

Кнопка вызова меню – раскрывает меню с доступом к основным командам, таким как Закрыть, Сохранить, а так же настройкам источников данных

Ribbon-панель с набором команд – как можно догадаться, это основная рабочая зона, т.к. именно на этой панели на вкладках(Главная, Преобразование, Добавить столбец, Просмотр) распределены основные инструменты для работы с запросами и данными

Область запросов – здесь перечислены все запросы, загруженные в текущую модель данных. Имена запросов можно изменять: либо двойным щелчком на имени запроса в Области запросов, либо в Панели свойств текущего запроса.

Область предварительного просмотра – здесь отображается предварительный просмотр вида данных, которые будут загружены в модель после всех наших действий. С её помощью можно наглядно видеть результирующий набор данных и выявлять ошибки.

Строка формул(Панель формул) – здесь отображается текст последнего произведенного действия с запросом. Отображается текст на встроенном языке M и его можно прямо в этой строке изменить. Отобразить или скрыть её можно с вкладки ПросмотрПанель формул.
Панель свойств текущего запроса – здесь собраны свойства выбранного запроса. Можно изменить имя запроса, а если раскрыть пункт Все свойства, то так же можно дать описание запроса и не включать запрос в обновление данных(по умолчанию все загруженные в модель запросы обновляются одной кнопкой Обновить из главного окна Power BI).

Панель выполненных в запросе операций(Примененные шаги) – очень удобная штука. Здесь отображаются по шагам все примененные в запросе действия: начиная от загрузки данных и завершая последним преобразованием. Если какую-то операцию в запросе сделали по ошибке или просто ошиблись параметрами – можно просто удалить последний шаг(или несколько). Можно сказать, что эта возможность заменяет собой откат действий в офисных программах(Ctrl+Z). Так же очень удобно, чтобы подучить синтаксис языка M – можно пошагово посмотреть какая операция как обзывается на этом языке. Так же весь текст запроса можно посмотреть, перейдя на вкладку ПросмотрРасширенный редактор.

Кратко о процессе работы в Power BI:

  • сначала входные данные загружаются в модель и подготавливаются (приводятся в удобный для построения визуализаций вид) при помощи Power Query
  • далее на основании подготовленных данных обычным перетаскиванием без сложных манипуляций выстраиваются диаграммы и прочие визуальные отчеты
  • созданные отчеты загружаются в облако, где уже другие пользователи могут посмотреть эти отчеты с браузера или из мобильного приложения

При этом работать в Power BI можно без наличия программерских навыков – для создания визуализаций хватит и «кнопочного» функционала программы и встроенных формул DAX (Data Analysis Expressions — выражения анализа данных), которые очень похожи на формулы в Excel. Но и для более продвинутых пользователей есть где развернуться – в Power BI есть «свой» язык программирования M, который позволяет неплохо расширить стандартные возможности. Плюс есть возможность создавать свои отдельные визуальные элементы при помощи редактора сценариев R. И под своими визуальными элементами я подразумеваю именно свои, авторские, уникальные визуализации, а не просто какие-то смешанные диаграммы (наподобие таковых в Excel). Кто не умеет или не хочет создавать сам – копилка таких авторских элементов постоянно пополняется на сайте Power BI: https://app.powerbi.com/visuals/

Кому подойдет Power BI?
Microsoft считает, что Power BI будет полезно небольшой, средней или крупной компании. Я считаю, что такое приложение необходимо всем, кто так или иначе занимается аналитикой данных и построением всевозможных отчетов.

Таблица характеристик и отличий базовой версии и Pro:

Эпоха Power BI

Как вымирают динозавры: макросы, ВПР и сводные таблицы.

Для начала, я хочу коротко описать некоторый функционал программы Excel, который считался (да и сейчас считается!) высшим пилотажем в среде экономистов: это макрос, ВПР и сводная таблица.

Макрос — это алгоритм действий, записанный пользователем. Когда при обработке однотипных файлов выполняются однотипные операции, самые продвинутые пользователи программы записывают с помощью макроредактора (встроенного в Excel) последовательность действий. Запись делается один раз и этой последовательности присваивается сочетание горячих клавиш. В дальнейшем, при нажатии этих клавиш, макрос запускается и программа повторяет эти операции с каждым последующим файлом самостоятельно и быстро, уже без участия человека.

Сначала в версии Excel 2010 года появилась новая надстройка — Power Query. Это событие прошло незамеченным для большинства пользователей. Дело в том, что это была надстройка, а надстройки в Excel имеют такую особенность, что их нужно дополнительно устанавливать, иначе их в программе не видно. Так вот, Power Query никто не устанавливал, потому что никто про него просто не знал.

Power Query — это технология подключения к данным (ЗАПРОСЫ).
Что он умеет:
1) подключение к данным из разных источников
2) фиксация шагов в редакторе запросов (этот функционал, кстати, похож на макрос, но, в отличие от макроса, который записывается целым куском — здесь конструктор)
3) операции над запросами: запросы можно дублировать, объединять и изменять.
Сами данные Query не изменяет. Использует новый язык с коротким названием: М.

Дальше — больше. Появилась принципиально новая технология для хранения и обработки данных — Power Pivot.

Возможно, Вы и ранее слышали об ограничении числа строк в Excel. Но наверняка не воспринимали это серьезно. Ну когда нам накопить такой документ в 1 048 576 строк?
Однако сейчас такие базы легко возникают. Карта передвижения авто, информация о поведении пользователей на сайте, регистрация других событий. Ограничение давно достигнуто и превышено.

Power Pivot — это технология хранения данных, которая позволяет снять все ограничения и значительно повысить скорость обработки.
Pivot так же, как и Query, является надстройкой и появился он тоже в 2010 году.

Если очень коротко, то Pivot — это прокачанная сводная таблица, которая включает только СТОЛБЦЫ и СВЯЗИ между ними (в отличие от Excel, который использует ячейки).
У Pivota есть свой язык DAX, это язык функций и формул, который отличается от привычного языка формул Excel (но не сильно).

Power Pivot заменил и ВПР, и сводные таблицы на принципиально новом уровне, но и это еще не всё!

В 2013 в Excel появилась надстройка Power View — подсистема для построения интерактивных визуализаций и красивых отчетов.

Спорим, Вы тоже про нее не знали и продолжали создавать деревянные экселевские диаграммы по старинке?

А еще через 2 года, в 2015, все эти 3 повера: Power Query, Power Pivot и Power View — были выделены и объединены в отдельной программе Power BI.

И это уже не Excel, а новый продукт и новый шаг в развитии бизнес-аналитики и котором пойдет речь в нашей статье.

Что такое Power Query / Pivot / Map / View / BI и зачем они пользователю Excel

Термины «Power Query», «Power Pivot», «Power BI» и прочие «пауэры» все чаще всплывают в статьях и материалах о Microsoft Excel. По моему опыту, далеко не все ясно представляют себе что скрывается за этими понятиями, как они между собой взаимосвязаны и как могут помочь простому пользователю Excel.

Давайте проясним ситуацию.

Power Query

Еще в 2013 году специально созданная группа разработчиков внутри Microsoft выпустила для Excel бесплатную надстройку Power Query (другие названия — Data Explorer, Get&Transform), которая умеет массу полезных для повседневной работы вещей:

  • Загружать данные в Excel из почти 40 различных источников, среди которых базы данных (SQL, Oracle, Access, Teradata. ), корпоративные ERP-системы (SAP, Microsoft Dynamics, 1C. ), интернет-сервисы (Facebook, Google Analytics, почти любые сайты).
  • Собирать данные из файлов всех основных типов данных (XLSX, TXT, CSV, JSON, HTML, XML. ), как поодиночке, так и сразу оптом — из всех файлов указанной папки. Из книг Excel можно автоматически загружать данные сразу со всех листов.
  • Зачищать полученные данные от «мусора»: лишних столбцов или строк, повторов, служебной информации в «шапке», лишних пробелов или непечатаемых символов и т.п.
  • Приводить данные в порядок: исправлять регистр, числа-как-текст, заполнять пробелы, добавлять правильную «шапку» таблицы, разбирать «слипшийся» текст на столбцы и склеивать обратно, делить дату на составляющие и т.д.
  • Всячески трансформировать таблицы, приводя их в желаемый вид (фильтровать, сортировать, менять порядок столбцов, транспонировать, добавлять итоги, разворачивать кросс-таблицы в плоские и сворачивать обратно).
  • Подставлять данные из одной таблицы в другую по совпадению одного или нескольких параметров, т.е. прекрасно заменяет функцию ВПР (VLOOKUP) и ее аналоги.

Power Query встречается в двух вариантах: как отдельная надстройка для Excel 2010-2013, которую можно скачать с официального сайта Microsoft и как часть Excel 2016. В первом случае после установки в Excel появляется отдельная вкладка:

В Excel 2016 весь функционал Power Query уже встроен по умолчанию и находится на вкладке Данные (Data) в виде группы Получить и преобразовать (Get & Transform) :

Возможности этих вариантов совершенно идентичны.

Принципиальной особоенностью Power Query является то, что все действия по импорту и трансформации данных запоминаются в виде запроса — последовательности шагов на внутреннем языке программирования Power Query, который лаконично называется «М». Шаги можно всегда отредактировать и воспроизвести повторно любое количество раз (обновить запрос).

Основное окно Power Query обычно выглядит примерно так:

По моему мнению, это самая полезная для широкого круга пользователей надстройка из всех перечисленных в этой статье. Очень много задач, для которых раньше приходилось либо жутко извращаться с формулами, либо писать макросы — теперь легко и красиво делаются в Power Query. Да еще и с последующим автоматическим обновлением результатов. А учитывая бесплатность, по соотношению «цена-качество» Power Query просто вне конкуренции и абсолютный must have для любого средне-продвинутого пользователя Excel в наши дни.

Power Pivot

Power Pivot — это тоже надстройка для Microsoft Excel, но предназначенная немного для других задач. Если Power Query сосредоточена на импорте и обработке, то Power Pivot нужен, в основном, для сложного анализа больших объемов данных. В первом приближении, можно думать о Power Pivot как о прокачанных сводных таблицах.

Общие принципы работы в Power Pivot следующие:

  1. Сначала мы загружаем данные в Power Pivot — поддерживается 15 различных источников: распространенные БД (SQL, Oracle, Access. ), файлы Excel, текстовые файлы, веб-каналы данных. Кроме того, можно использовать Power Query как источник данных, что делает анализ почти всеядным.
  2. Затем между загруженными таблицами настраиваются связи или, как еще говорят, создается Модель Данных. Это позволит в будущем строить отчеты по любым полям из имеющихся таблиц так, будто это одна таблица. И никаких ВПР опять же.
  3. При необходимости, в Модель Данных добавляют дополнительные вычисления с помощью вычисляемых столбцов (аналог столбца с формулами в «умной таблице») и мер (аналог вычисляемого поля в сводной). Всё это пишется на специальном внутреннем языке Power Pivot, который называется DAX (Data Analysis eXpressions).
  4. На листе Excel по Модели Данных строятся интересующие нас отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм.

Главное окно Power Pivot выглядит примерно так:

А так выглядит Модель Данных, т.е. все загруженные таблицы с созданными связями:

У Power Pivot есть ряд особенностей, делающих её уникальным инструментом для некоторых задач:

  • В Power Pivot нет предела по количеству строк (как в Excel). Можно грузить таблицы любого размера и спокойно работать с ними.
  • Power Pivot очень хорошо умеет сжимать данные при загрузке их в Модель. 50 Мб исходный текстовый файл может легко превратиться в 3-5 Мб после загрузки.
  • Поскольку «под капотом» у Power Pivot, по сути, полноценный движок базы данных, то с большими объемами информации он справляется очень быстро. Нужно проанализировать 10-15 млн. записей и построить сводную? И все это на стареньком ноутбуке? Без проблем!

К сожалению, пока что Power Pivot входит не во все версии Excel. Если у вас Excel 2010, то скачать её можно бесплатно с сайта Microsoft. А вот если у вас Excel 2013-2016, то всё зависит от вашей лицензии, т.к. в некоторых вариантах она включена (Office Pro Plus, например), а в некоторых нет (Office 365 Home, Office 365 Personal и т.д.) Подробнее об этом можно почитать тут.

Power Maps

Эта надстройка впервые появилась в 2013 году и первоначально называлась GeoFlow. Она предназначена для визуализации гео-данных, т.е. числовой информации на географических картах. Исходные данные для отображения берутся все из той же Модели Данных Power Pivot (см. предыдущий пункт).

Демо-версию Power Map (почти не отличающуюся от полной по возможностям, кстати) можно совершенно бесплатно загрузить опять же с сайта Microsoft. Полная же версия включена в некоторые пакеты Microsoft Office 2013-2016 вместе с Power Pivot — в виде кнопки 3D-карта на вкладке Вставка (Insert — 3D-map) :

Ключевые особенности Power Map:

  • Карты могут быть как плоскими, так и объемными (земной шар).
  • Можно использовать несколько разных типов визуализации (гистограммы, пузырьковые диаграммы, тепловые карты, заливку областями).
  • Можно добавлять измерение времени, т.е. анимировать процесс и смотреть на него в развитии.
  • Карты подгружаются из сервиса Bing Maps, т.е. для просмотра нужен весьма шустрый доступ в интернет. Иногда возникают сложности с правильным распознаванием адресов, т.к. названия в данных не всегда совпадают с Bing Maps.
  • В полной (не демо) версии Power Map можно использовать собственные загружаемые карты, например визуализировать посетителей торгового центра или цены на квартиры в жилом доме прямо на строительном плане.
  • На основе созданных гео-визуализаций можно прямо в Power Map создавать видеоролики (пример), чтобы поделиться ими потом с теми, у кого надстройка не установлена или включить в презентацию Power Point.

Power View

Эта надстройка появилась впервые в составе Excel 2013 и предназначена для «оживления» ваших данных — построения интерактивных графиков, диаграмм, карт и таблиц. Иногда для этого используют термины дашборд (dashboard) или панель показателей (scorecard) . Суть в том, что вы можете вставить в ваш файл Excel специальный лист без ячеек — слайд Power View, куда добавить текст, картинки и массу различного типа визуализаций по вашим данным из Модели Данных Power Pivot.

Выглядеть это будет примерно так:

Нюансы тут такие:

  • Исходные данные берутся всё оттуда же — из Модели Данных Power Pivot.
  • Для работы с Power View необходимо установить на вашем компьютере Silverlight — майкрософтовский аналог Flash (бесплатный).

На сайте Microsoft, кстати, есть весьма приличный обучающий курс по Power View на русском языке.

Power BI

В отличие от предыдущих, Power BI — это не надстройка для Excel, а отдельный продукт, представляющий собой целый комплекс средств для бизнес- анализа и визуализации. Он состоит из трех ключевых элементов:

1. Power BI Desktop — программа для анализа и визуализации данных, включающая в себя, помимо прочего, весь функционал надстроек Power Query и Power Pivot + улучшенные механизмы визуализации из Power View и Power Map. Скачать и установить её можно совершенно бесплатно с сайта Microsoft.

В Power BI Desktop можно:

  • Загружать данные из более чем 70 различных источников (как в Power Query + дополнительные коннекторы).
  • Связывать таблицы в модель (как в Power Pivot)
  • Добавлять к данным дополнительные вычисления с помощью мер и вычисляемых столбцов на DAX (как в Power Pivot)
  • Создавать на основе данных красивейшие интерактивные отчеты с разного типа визуализациями (очень похоже на Power View, но еще лучше и мощнее).
  • Публиковать созданные отчеты на сайте Power BI Service (см. следующий пункт) и делиться ими с коллегами. Причем есть возможность давать разные права (чтение, редактирование) разным людям.

2. Онлайн-сервис Power BI — упрощенно говоря, это сайт, где у вас и у каждого пользователя в вашей компании будет своя «песочница» (workspace) куда можно загружать созданные в Power BI Desktop отчеты. Помимо просмотра, позволяет их даже редактировать, воспроизводя онлайн почти весь функционал Power BI Desktop. Также сюда можно заимствовать отдельные визуализации из чужих отчетов, собирая из них свои авторские дашборды.

Выглядит это примерно так:

3. Power BI Mobile — приложение для iOS / Android / Windows для подключения к Power BI Service и удобного просмотра (не редактирования) созданных отчетов и дашбордов прямо на экране телефона или планшета. Скачать его (совершенно бесплатно) можно тут.

На iPhone, например, созданный выше отчет выглядит так:

Причем всё это с сохранением интерактивностии и анимации + заточенность под тач и рисование по экрану пером. Очень удобно. Таким образом, бизнес-аналитика становится доступной всем ключевым лицам компании в любой момент и в любом месте — нужен только доступ в интернет.

Тарифные планы Power BI. Power BI Desktop и Mobile бесплатны изначально, большинство функций Power BI Service — тоже. Так что для персонального использования или применения в пределах небольшой компании за всё вышеперечисленное не нужно платить ни копейки и можно смело оставаться на плане Free. Если вы хотите делиться отчетами с коллегами и администрировать их права доступа, то придется перейти на Pro (10$ в месяц за пользователя). Есть еще Premium — для больших компаний (>500 пользователей), которым требуются для данных отдельные хранилища и серверные мощности.

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector
×
×