Отчеты в power bi

Отчеты в power bi

Содержание

Августовский релиз содержит очень полезную функцию группирования.

Группирование в отчетах позволяет легко организовать визуализации в группы, чтобы передвигать или изменять их размер одновременно как у единого набора. Также релиз этого месяца содержит несколько обновлений таких как: выбор стиля значков для недавно добавленного стиля условного форматирования с помощью добавления значков и поддержка мер для визуализации ключевых факторов влияния.

Также, спешим отметить, что теперь нужно скачивать только один файл.exe, который уже содержит в себе все языки. Старый файл .msi все еще доступен в «Центре скачиваний/ (Download Center)», но только до сентября. Если вы автоматически скачиваете его оттуда каждый месяц, вам придется обновить свои скрипты.

Ниже мы приведем полный список августовских обновлений:

Отчеты
• Группирование визуализаций
• Автоматическое обновление панели фильтрации
• Выбор стиля значков для условного форматирования
• Предупреждения для правил условного форматировании
Аналитика
• Улучшение визуализации «Ключевые факторы влияния»
• Поддержка мер
• Общедоступность
Визуализации
• Набор визуализаций xViz от Visual BI
• Multiple Axis chart
• Marimekko chart
• Variance chart
• Horizon chart
Коннекторы
• Поддержка SAP HANA HDI Containers
• Изменение переменных SAP в службе Power BI (бета-версия)
• Режим DirectQuery для PostgreSQL
• Коннектор MarkLogic теперь общедоступен
• Новая категория Power Platform в меню «Получить данные/ (Get Data)»
Шаблоны приложений (Template apps)
• Facebook Pages – Basic Analytics

Отчеты
Группирование визуализаций

Группирование визуализаций позволяет объединять визуализации, формы, текстовые поля, изображения и кнопки на странице отчета точно также как в PowerPoint. После того как объекты сгруппированы, вы можете передвигать и менять их размер одновременно для всех. Это значительно облегчает работу с отчетами, в которых много объектов на каждой странице.

Чтобы сгруппировать визуализации нажмите ctrl и кликнете на правую кнопку мыши, чтобы выбрать команду «Группа/ (Group)».

Щелчок правой кнопкой мыши по команде «Группа/ (Group)» позволит разгруппировать объекты.
В целом, по умолчанию, поведение функции точно такое же как в PowerPoint:
• Щелчок по пустому месту внутри группы ничего не выделит.
• Щелчок по визуализации, включенной в группу, выберет всю группу при первом клике, и отдельную визуализацию при втором клике
• Выбор группы и другого объекта на странице, а затем выбор команды «Группа/ (Group)» создаст вложенную группу
• Используйте панель «Область выделения», чтобы единовременно скрыть все объекты группы (и создайте закладку при необходимости)
Кроме того, добавились несколько дополнительных возможностей:
• Используйте панель «Область выделения», чтобы перетаскиванием включать и исключать объекты из групп.
• Если выделить две группы и открыть контекстное меню, можно выбрать команду «Слияние / Merge», чтобы объединить группы вместо того, чтобы сделать их вложенными.
• Используя вкладку «Формат / Format», можно добавить общий фон для всех объектов группы. Если у группы есть фон, то теперь она имеет «наполнение», так что щелчок по фону позволит выбрать группу.

Группы, поскольку они фактически не являются содержимым страницы, не влияют на порядок перехода между объектами на странице. Также функция группирования поддерживается только в отчетах, использующих новый заголовок, так что, если ваш отчет использует предыдущую версию заголовка, включите использование новой функции через меню «Параметры».
В следующих обновлениях планируется добавление режимов группирования, которые изменят способ взаимодействия между визуализациями и контейнером группы. Например, можно будет создать группу с возможностью прокрутки.

Автоматическое обновление панели фильтрации
В прошлом месяце была анонсирована новая панель фильтрации и теперь начинается процесс перехода существующих отчетов на новую панель. Разумеется, Microsoft будет стараться сделать это таким образом, чтобы минимально повлиять на ваши текущие отчеты. Учитывая это, в этом месяце, при первом открытии Power BI Desktop, вы увидите диалог автоматического обновления панели фильтрации. Воспользуйтесь этой возможностью, так как в конечном счете все существующие отчеты будут автоматически переключены на новую панель фильтрации.

В всплывающем окне можно выбрать опцию использования новой панели фильтрации. После того, как опция будет выбрана, при каждом открытии отчета, сделанного в старой версии Power BI, в нем автоматически появится новая панель фильтрации. Если вы сохраните отчет после его открытия, новая панель также сохранится, и при публикации отчета станет доступна конечным пользователям. Если вы не хотите обновлять конкретный отчет, новую панель можно отключить через настройки уровням отчета в меню «Параметры / Options».

Если вы не готовы переходить на новую панель фильтрации, то можете закрыть диалог автоматического обновления или снять настройку перехода на новую опцию. В таком случае вы будете видеть старую панель в своих отчетах, но сможете включить новую панель в диалоге автоматического обновления при следующем открытии отчета.

Выбор стиля значков для условного форматирования
В прошлом месяце вышел релиз новой формы условного форматирования «Значки/(Icons)», которая позволяет добавлять значки рядом со значениями в таблицах или матрицах на основе настроенной бизнес логики. В этом месяце Microsoft улучшили эту функцию добавлением возможности выбрать набор значков через меню. Это позволит быстро выбрать набор значков и первоначальные правила, тем самым настроив готовый набор, что сэкономит время по сравнению с тем, чтобы вручную добавлять значки для каждого правила.

Предупреждения для правил условного форматирования

На протяжении нескольких последних месяцев Microsoft расширяли количество мест, где вы можете применять условное форматирование включая, например, такие как настройки заголовков и цвета шрифтов. Как упоминалось ранее конечная цель данной возможности — это поддержка условного форматирования для большинства (если не всех) свойств форматирования. Учитывая, насколько распространенным стало условное форматирование, была реализована возможность легко отслеживать ошибки всей конфигурации условного форматирования.

Теперь вы увидите предупреждение в заголовке визуализации или на вкладке «Формат/ (Format)», если выполнится одно из следующих условий:
• Тип данных меры не совпадает с ожидаемым в свойстве форматирования (например, мера возвращает число, а свойство форматирования ожидает строку)
• Мера, используемая для условного форматирования, была удалена
• Мера возвращает значение, которое невозможно распознать (например, Rad (радиус) вместо Red (красный))
Эти предупреждения будут отображаться только при редактировании отчета. Конечные пользователи не увидят предупреждений при просмотре отчета.

Аналитика
Улучшения визуализации «Ключевые факторы влияния / Key influencers»
Поддержка мер

Теперь можно использовать меры в настройке «Анализ/ Analyze» визуализации «Ключевые факторы влияния / Key influencers». По умолчанию, мы оцениваем меру на основе полей, помещенных в настройку «Объяснение / Explain by». Теперь также появилась настройка «Расширение по / Expand by», которая используется для уточнения уровня, на котором оценивается мера, помещенная в настройку «Анализ/ Analyze». Например, если вы хотите, что мера была оценена на основе всех ваших данных, вы можете добавить поле ID в настройку «Расширение по / Expand by».

Общедоступность

Теперь вместе с добавлением поддержки мер визуализация «Ключевые факторы влияния / Key influencers» теперь общедоступна.

Визуализации
Набор визуализаций xViz от Visual BI

Visual BI являются создателями визуализации ValQ, дерева факторов значений. Они выпустили набор новых визуализаций, доступных в AppSource, с названием xViz. Эти визуализации, доступные для приобретения в приложении, имеют огромные возможности для настройки и абсолютно бесплатны до 2000 значений данных. По достижении этого порога необходимо приобрести лицензию, которая представляет доступ ко всем визуализациям, входящим в набор, по единой цене.

Multiple axis chart
Первая визуализация в наборе xViz это Multiple axis chart. Эта визуализация позволяет отображать до пяти отдельных осей, каждая со своим уникальным типом: гистограмма (column), гистограмма с накоплением (column stacked), график (line), сглаженный график (spline), диаграмма с областями (area), диаграмма с областями с накоплением (area stacked) или сглаженная диаграмма с областями с накоплением (area spline).
Чтобы построить визуализацию, начните с того, чтобы разместить поле для построения оси X в настройку Axis. После этого разместите меры, которые вы хотите отображать, в поля настроек Value Axis N, где N – номер оси, всего их может быть до пяти. Если разместить несколько мер в одно поле Value Axis, то они будут построены на одной оси. Если же разместить их в разных полях, то у каждой меры будет своя отдельная ось.
На панели «Формат/(Format)» есть множество настроек, которые можно изменять. В настройке Series Type можно менять тип графика для каждой оси, чтобы получить макет, максимально соответствующий задуманному.
Вот некоторые другие уникальные функции данной визуализации:
• Добавление выделения ошибок (error bars), горизонтальных и вертикальных полос (horizontal and vertical bands), горизонтальных референсных линий (horizontal reference lines) в разделе Analytics
• Меню Utility, которое позволяет конечным пользователям в службе Power BI экспортировать визуализацию в файлы формата PNG, использовать выбор с помощью лассо (lasso), и масштабировать график (zoom) (это меню поддерживается только в службе, не в Power BI Desktop).
• Добавление заливки узором через раздел Data Series Pattern для улучшения восприятия вашей визуализации
• Дополнительные возможности условного форматирования для значений каждой оси, показанной в визуализации
• Настраиваемая надпись с url-адресом в «подвале» визуализации в разделе Miscellaneous
Вы можете кликнуть по иконке таблицы в правом верхнем углу визуализации, чтобы провалиться в таблицу данных и фильтровать строки с помощью строки поиска.
Также вы можете кликнуть на иконку карандаша , чтобы открыть меню условного форматирования, которое позволяет составлять сложные правила условного форматирования для любых из осей в визуализации. Правила также будут автоматически отображаться в легенде (эту возможность можно отключить на панели «Формат/(Format)», если это необходимо).
Условное форматирование может основываться либо на правилах, либо на цветовой шкале.
Используя совместно все эти функции, вы можете создать сложные и мощные визуализации, чтобы показать свои данные в нужном виде.
Скачайте визуализацию из магазина приложений.

Marimekko chart

Marimekko chart является второй визуализацией набора xViz, которая позволяет визуализировать категоризированные данные по двум шкалам: по ширине и высоте, чтобы показать взаимосвязи между ними. Начните настройку визуализации с выбора «Категория/(Category)», которую вы можете показать на оси значений. Далее вы можете добавить меру, чтобы определить высоту каждой категории в настройку Height Value, и еще одну меру в настройку Width Value, чтобы определить ширину каждой категории. Вы также можете добавить категорию в «Легенду/(Legend)», чтобы дополнительно разделить данные.
Поскольку данная визуализация является частью набора xViz, она содержит те же огромные возможности условного форматирования, о которых мы уже рассказывали на примере Multi-axis chart, включая дополнительные возможности условного форматирования.
Скачайте данную визуализацию из магазина приложений.

Variance chart

Variance chart является третьей визуализацией в наборе xViz, которая позволяет сравнивать множество метрик, например таких как прогноз и бюджет, чтобы увидеть расхождение между ними. Чтобы построить эту визуализацию, вам необходимо добавить поле категории, например , в настройку «Категория/(Category)». Далее вам необходимо добавить первое значение, которое вы хотите сравнить, в настройку Actual, а второе — в настройку Comparison. Тогда визуализация покажет график сравнения с обоими значениями, график расхождения и график относительного расхождения (расхождения в процентах).
В дополнение ко всем возможностям форматирования, которые вы получаете вместе с визуализациями xViz, таких как условное форматирование, вы также получаете множество дополнительных функций, специфичных для конкретного типа визуализации. Например, вы можете настроить, какие из перечисленных типов графиков вы хотите включить в визуализацию и как много места они займут, с помощью настроек раздела Chart Options на вкладке «Формат/(Format)».
Вы можете переключить стиль графика относительного расхождения между овальным и квадратным на панели «Формат/(Format)».
Вы даже можете изменить тип графика сравнения.
Скачайте визуализацию из магазина приложений.

Horizon chart

Наконец, визуализация Horizon chart, которую мы рассматривали в прошлом сентябре, была обновлена и включена в набор xViz.
Скачайте визуализацию из магазина приложений.

Коннекторы
Поддержка SAP HANA HDI Containers

В рамках релиза этого месяца улучшением коннектора SAP HANA стала возможность подключаться к представлениям в рамках HANA Deployment Infrastructure («HDI”) Containers.
В HDI Containers представления отображаются в диалоговом окне «Навигатора /(Navigator dialog)» при использовании коннектора SAP HANA, позволяя подключаться к ним в режиме «Импорта/(Import)» или DirectQuery и работать с ними как с любыми другими представлениями в SAP HANA.

Изменение переменных SAP в службе Power BI (бета)

При использовании SAP Business Warehouse или SAP HANA в режиме DirectQuery, вы можете теперь позволять конечным пользователям изменять переменные SAP в службе Power BI в рабочих областях Premium.
Примечание: это функция доступна в режиме предварительного просмотра и требует, чтобы была включена новая панель фильтрации и шлюз с поддержкой SSO. Чтобы ознакомиться с полным списком требований, читайте документацию Microsoft.

Режим DirectQuery для PostgreSQL

Другое улучшение по работе с данными в этом месяце — это поддержка режима DirectQuery для коннектора PostgreSQL, которая позволяет строить отчеты на основе баз данных PostgreSQL без необходимости импорта данных.
При запуске коннектора PostgreSQL, вы можете выбрать режим DirectQuery в диалоге подключения.

Коннектор MarkLogic

Теперь коннектор MarkLogic стал общедоступным. Коннектор MarkLogic можно найти в разделе «База данных/ (Database)» в меню «Получить данные /(Get Data)».

Новая категория Power Platform в меню «Получить данные/ (Get Data)»

В рамках релиза этого месяца название категории Power BI в меню «Получить данные/ (Get Data)» изменено на Power Platform. В данную категорию будет также перенесен коннектор Common Data Service, в дополнение к коннекторам «Наборы данных Power BI/ (Power BI datasets)» и «Потоки данных Power BI /(Power BI dataflows)».
Это изменение также закладывает основу для нескольких других улучшений в Power BI, использующих потенциал Power Platform, обеспеченный возможностями PowerApps, Flow, и Common Data Service. Следите за новостями!

Шаблоны приложений (Template Apps)
Facebook Pages – Basic Analysis

«Шаблоны приложений/( Template Apps)» — это отличный способ обеспечить пользователей Power BI устанавливаемыми, готовыми к использованию, эффективными – качественными приложениями. Эти шаблоны содержат отчеты, панели мониторинга и модели данных, которые могут подключаться к данным пользователей, принося тем самым реальную пользу и создавая возможность незамедлительно действовать.
Microsoft собирается начать регулярно делиться новыми или популярными шаблонами приложений в своем блоге, и первым таким шаблоном будет шаблон приложения Facebook Pages – Basic Analysis, разработанный DataChant, который предоставляет специалистам по маркетингу самый простой способ анализа любой страницы Facebook в Power BI без участия администратора страницы.
Вы можете установить приложение прямо в службе Power BI и настроить параметры для импорта данных различных страниц Facebook (до четырех страниц).
После завершения настройки потока данных вы получите панель мониторинга и отчет, которые показывают изменение динамики по каждой странице на основе количества постов и их распространения другими пользователями. Даже если вы не являетесь аналитиком социальных медиа, вы можете использовать шаблон приложения как отличный инструмент для демонстрации возможностей Power BI. Панель мониторинга и отчет теперь ваши, так что вы можете настраивать и делиться ими как захотите.
Партнеры Microsoft могут создавать свои собственные шаблоны приложений, чтобы публиковать их в магазине приложений. Если вам это интересно, изучите документацию Microsoft.
Скачайте данное приложение из магазина приложений.

Вот мы и добрались до самого технологичного на сегодняшний день инструмента визуализации — Microsoft Power BI.

Давай попробуем создать отчет на основе данных из Google Analytics, по образцу того отчета, что мы создавали ранее в Data Studio, но добавив туда данные по оффлайн-конверсиям.

Установка Power BI Desktop

Для работы нам понадобиться программа Power BI Desktop, устанавливаемая на компьютер. Для ее скачивания заходим и нажимаем «Скачать» (не забудь выбрать русский язык).

Далее нужно установить программу, останавливаться на этом процессе мы не будем, так как думаем, что с установкой ты сможешь справиться сам 🙂

Запуск программы и регистрация

После установки и запуска программы появится окно, в котором необходимо ввести контактную информацию для регистрации в сервисе Power BI. Работать можно и без регистрации, но тогда нельзя будет опубликовать отчет в вебе, чтобы поделиться им с коллегами или заказчиком.

Планируем структуру отчета

Стилистически наш отчет будет похож на дашборд в Data Studio и состоять из следующих блоков:

  • Сводки с ключевыми показателями эффективности;
  • Графика с числом показов и кликов;
  • Круговой диаграммы с долями каждой кампании в достижении целей;
  • Таблицы со сводной информацией по кампаниям;
  • А также набора фильтров по дате, источнику/каналу и кампании.

Однако, в отличие от Data Studio, где мы использовали один источник данных, в Power BI мы создадим несколько источников (запросов) и дополнительно добавим данные по оплаченным заявкам и доходу выгрузив их из нашей гипотетической CRM.

Создаем источники данных

Чтобы подключиться к счетчику GA из Power BI необходимо использовать одноименный коннектор, для этого нажимаем на иконку «Получить данные» > «Дополнительные сведения» и выбираем нужный из всего многообразия.

Далее выберем аккаунт, ресурс и представление из которого будем получать данные.

И уже в нужном представлении выберем параметры и показатели распределенные по соответствующим блокам (например, данные по кликам и показам находятся в блоке «Adwords»).

После нажатия на кнопку «Загрузить», появится окно загрузки.

А после ты увидишь список загруженных параметров и показателей в правом столбце с названием «Поля».

Сразу поменяем название запроса, чтобы не путаться.

Далее нам необходимо загрузить данные из CRM, которые мы предварительно выгрузили в excel-файл. Для этого выбираем нужный коннектор и файл.

В появившемся окне навигатора выбираем нужный лист и жмем «Загрузить».

Отлично, теперь у нас вроде бы есть вся информация для создания отчета. Почему «вроде бы»?

Потому что 2 источника нужно связать между собой, а делается это при помощи создания ключей. В нашем случае ключами для связи будут:

  • Дата;
  • Источник / Канал;
  • Кампания.

Чтобы создать их, нужно нажать на иконку «Изменить запросы» и перейти в редактор запросов.

Далее выберем источник из которого будут создаваться ключи, в нашем случае это «Данные из GA» и скопируем первый столбец «Date».

Далее нажимаем на иконку «Введите данные» и в появившемся окне нажимаем Ctrl + V (вставить).

Теперь удалим дублирующиеся значения из списка дат, так как связь между таблицами будем настраивать «Многие к одному», то есть ключ может быть только один, а в столбце со связанными данными, значений ключа может быть несколько.

Все, таблица с ключом по дате готова. Теперь по аналогии нужно создать такие же таблицы с ключами для «Source / Medium» и «Campaign» и нажать на иконку «Закрыть и применить»

Остался последний штрих — нужно связать наши 2 запроса при помощи ключей, чтобы получить модель данных, которую мы будем использовать для построения отчета. Для этого перейдем в редактор связей.

И протянем от каждого ключа связь до нужного столбца в таблице с данными.

В итоге у нас получится законченная модель.

Важно! Связь должна быть «Многие к одному» и «Однонаправленная», если у тебя стрелочки выглядят по другому, то нажми два раза на любую из них и отредактируй тип связи.

Создаем отчет

Самое трудное позади! Осталось визуализировать нашу модель. Для этого возвращаемся в редактор отчета и перетаскиваем в рабочее поле следующие визуальные элементы:

  • График;
  • Круговая диаграмма;
  • Таблица;
  • Несколько карточек для основных KPI;
  • И несколько срезов для фильтров по ключам.

Должно получится нечто похожее на картинку ниже.

Теперь нужно добавить данные на визуальные элементы.

Выделим график и в окне редактора перетащим в поле «Ось» ключ «Date» из источника «Ключ — Дата» (ключи нужно использовать для того, чтобы потом иметь возможность фильтровать данные), а в поле «Значение» значения «Impressions» и «Clicks» из источника «Данные из GA».

Далее по аналогии заполняем данными круговую диаграмму и карточки с KPI, чтобы получилось примерно следующее.

Отдельно хотелось остановится на таблице, так как она должна одновременно содержать данные из Google Analytics и CRM.

Чтобы данные отображались корректно, обязательно используй ключи, а не одноименные столбцы из таблиц и для показателей выбирай тип агрегации «Сумма» или «Среднее» (для коэффициентов конверсии).

В итоге должно получится следующее.

Теперь давай добавим в таблицу и отдельную карточку рассчитываемый показатель, в Power BI называемый «Мерой», который будет содержать в себе данные о ROMI (возврате маркетинговых инвестиций).

Для этого в верхнем меню нажимаем на иконку «Новая мера».

После чего открывается редактор (как в excel), в котором мы напишем следующую формулу на языке DAX:

ROMI = SUM(‘Данные из CRM’)/SUM(‘Данные из GA’)

Мера создана и теперь добавим ее в визуализации.

Отчет почти готов, осталось добавить фильтры по дате, кампании и источнику/каналу для чего используем функционал срезов.

И последний штрих, добавляем форматирование и устанавливаем правильные типы данных для показателей.

В итоге наш отчет будет выглядеть примерно так.

Публикуем отчет

После создания отчета, его следует опубликовать в веб-службе Power BI, потому что там им гораздо удобнее пользоваться для анализа, а также можно настроить автоматическое обновление.

Для публикации сначала сохраняем отчет, потом нажимаем иконку «Опубликовать».

И при успешной публикации ты увидишь вот такое окно.

Полезные ссылки:

  • Пример отчета опубликованный в вебе;
  • Исходник отчета в формате pbix;
  • Пример данных использовавшихся для построения отчета в формате xls.

Домашнее задание

Повтори все шаги описанные в уроке и создай собственный отчет.

Power BI — это облачная служба, которая позволяет пользователям получать доступ к своим отчетам Microsoft Excel и обмениваться ими в любом месте на любом устройстве. Служба работает с Excel в тандеме, предлагая полное аналитическое решение для самообслуживания. Таким образом, каждый может получить выгоду от использования файлов Power BI для Excel. Команды Excel и Power BI были заняты внедрением новых возможностей и инструментов, которые позволяют пользователям быстрее и проще делиться своими данными Excel и знаниями с Power BI Publisher for Excel .

Ниже приведены некоторые лучшие способы, с помощью которых Excel и Power BI могут обеспечить лучшее сотрудничество.

Делитесь знаниями Excel с Power BI Publisher

Если вы хотите быстро сохранить моментальные снимки важных сводных таблиц, диаграмм, диапазонов ячеек и других таблиц из всех ваших электронных таблиц в одном месте, издатель Power BI для Excel предлагает такую ​​возможность. Просто выберите диапазон или элемент в своей книге и на вкладке Power BI нажмите «Прикрепить». Смотрите скриншот ниже.

После этого выберите существующую панель мониторинга из списка или, если необходимо, создайте новую.

Для этого нажмите кнопку «Закрепить», и все готово!

Здесь следует упомянуть одну особенность, заключающуюся в том, что издатель Power BI для Excel также позволяет обновлять закрепленные элементы с помощью диспетчера контактов. Однако для начала необходимо загрузить Power BI Publisher для Excel. Загрузите его с здесь.

Закрепление элементов Excel на панели инструментов Power BI

Загрузите свои отчеты Excel в Power BI и выберите диапазон, таблицу или диаграмму.

Затем просто нажмите кнопку «Закрепить», и ваша плитка Excel станет частью вашей панели инструментов.

Помимо закрепления отчетов Excel в Power BI, вы также можете закреплять содержимое на своих инструментальных панелях и просматривать электронные таблицы при нажатии на соответствующую плитку.

Публикация в Power BI из Excel 2016

Публикация содержимого вашей книги в Power BI непосредственно из Excel 2016 очень проста. После публикации своей книги вы можете продолжить работу над ней в OneDrive для бизнеса. Хорошим моментом является то, что Power BI автоматически обновляется при обновлении рабочей книги. Для публикации своей книги Excel в Power BI просто выберите «Файл»> «Опубликовать».

Вот и все!

Чтобы создавать понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени современному бизнесу необходим мощный сервис для обработки информации. В комментариях к моим предыдущим публикациям в блоге читатели неоднократно просили написать мануал по работе с Microsoft Power BI. В этой статье я расскажу, как начать работу с данной платформой.

Кратко о возможностях Microsoft Power BI

Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI-платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем часто выходят обновления, расширяющие ее возможности. Вы можете использовать такие версии программы:

  • Power BI Desktop предназначен для разработки модели данных и отчетов;
  • Power BI Service — онлайн-аналог, который специализируется на мониторинге и анализе готовых отчетов, поэтому возможности конструирования и работы с данными там очень ограничены.

Как правило, десктопная версия используется в качестве конструктора, после чего разработанный файл публикуется в Power BI Service. Для дальнейшей работы скачайте Power BI Desktop .

Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя

Откуда можно загружать данные?

Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощью которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:

1. Группа «Файл»:

  • Excel;
  • CSV;
  • XML;
  • Текст;
  • JSON;
  • Папка.

2. Группа «База данных»:

  • SQL Server;
  • Access;
  • SQL Server Analysis Service;
  • Oracle;
  • IBM DB2;
  • MySQL;
  • PostgreSQL;
  • Sybase;
  • Teradata;
  • SAP HANA.

3. Группа «Azure»:

  • База данных Microsoft Azure SQL;
  • Microsoft Azure Marketplace;
  • Microsoft Azure HDInsight;
  • Хранилище BLOB-объектов;
  • Табличное хранилище Microsoft Azure;
  • Azure HDInsight Spark;
  • Microsoft Azure DocumentDB;
  • Хранилище озера данных Microsoft Azure.

4. Группа «Другое»:

Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры — таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.

Какие визуализации можно построить?

Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:

  • линейчатая диаграмма с накоплением;
  • гистограмма с накоплением;
  • линейчатая диаграмма с группировкой;
  • гистограмма с группировкой;
  • нормированная линейчатая диаграмма;
  • нормированная гистограмма;
  • график;
  • диаграмма с областями;
  • диаграмма с областями с накоплением;
  • линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
  • линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
  • каскадная диаграмма;
  • точечная диаграмма;
  • круговая диаграмма;
  • диаграмма дерева;
  • карта;
  • таблица;
  • матрица;
  • заполненная карта;
  • воронка;
  • датчик;
  • многострочная карточка;
  • карточка;
  • ключевой показатель эффективности;
  • срез;
  • кольцевой график;
  • визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).

Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.

Больше полезных советов по аналитике — в нашей рассылке. Просто заполните форму:

Истории бизнеса и полезные фишки

Как загрузить данные в Power BI Desktop?

Установите связь с Google Analytics

1.1. Приступим непосредственно к загрузке информации из представления Google Analytics. На вкладке «Главная» в группе «Внешние данные» жмем на кнопку «Получить данные»

. После чего в диалоговом окне «Получить данные» в группе «Другое» выбираем сервис «Google Analytics» и жмем «Подключить». 1.2. Далее Power BI запросит вход в аккаунт Google. 1.3. Последний шаг — предоставить разрешение на просмотр данных в нужном представлении Google Analytics. 1.4. После клика по кнопке «Разрешить» мы автоматически возвращаемся в окно «Учетная запись Google», где будет оповещение, что вы вошли в систему. Жмем на кнопку «Подключение». В открывшимся окне «Навигатор» вы увидите список всех доступных аккаунтов, ресурсов и представлений Google Analytics. В каждом представлении присутствует одинаковый набор параметров и показателей, распределенных на 28 групп:

  • Ad Exchange — информация об эффективности рекламы в Ad Exchange;
  • AdSense — информация об эффективности показов рекламы AdSense;
  • Adwords — информация об эффективности рекламных кампаний в Google Ads;
  • App traking — информация о взаимодействии с мобильным приложением;
  • Audience — демографическая информация о посетителях сайта;
  • Channel grouping — группы каналов трафика;
  • Content Experiments — информация о проводимых экспериментах;
  • Contetn Grouping — классификация контента сайта по группам;
  • Custom variables or colunms — пользовательские параметры и показатели;
  • Google Marketing Platform — информация о эффективности в Google Менеджере рекламы;
  • Ecommerce — данные электронной торговли;
  • Event tracking — информация о событиях;
  • Exceptions — исключения;
  • Geo network — геоданные посетителей;
  • Goal conversion — данные о достижении целей;
  • Internal Search — информация об использовании поиска на сайте;
  • Page Tracking — информация о страницах, которые просмотрели пользователи;
  • Platform or device — операционные системы и устройства пользователей;
  • Related product — связанные сервисы;
  • Session — информация о сеансах;
  • Site speed — скорость загрузки страниц;
  • Social activities — показатели активности в социальных сетях;
  • Social interaction — показатели взаимодействия трафика из социальных сетей;
  • System — информация о системных показателях посетителей;
  • Time — информация о времени совершения событий;
  • Traffic source — информация об источниках трафика;
  • User — информация о пользователях;
  • User timings — длительность сеанса.

В качестве примера давайте выберем следующие параметры: Channel grouping —> Default channel grouping; User —> User Type; Time —> Month of year. В качестве показателей возьмем: Session —> Sessions; Session —> Bounces; Session —> Session duration. Хочу заметить, что в Power BI, как и при любом API запросе в Google Analytics, существует ограничение на максимальное количество запрашиваемых параметров (не более семи) и показателей (не более десяти).

1.5. Для того, чтобы загрузить выбранные данные в модель данных Power BI, жмем кнопку «Загрузить», которая располагается в нижнем правом углу окна «Навигатор». Теперь загруженный набор данных отображается в области полей, и мы можем строить на основе этой информации любой доступный визуальный элемент.

Как загрузить данные из MySQL?

Чтобы показать функциональность Power BI, я сгенерировал и загрузил в MySQL данные о продажах. Следуя описанным ниже инструкциям, можно подключать любые доступные базы данных и после соединять всю загруженную информацию в одну таблицу или график.

2.1. Для загрузки данных о продажах из MySQL, как в описанном примере, необходимо воспользоваться командой «Получить данные», которая находится на вкладке «Главная». 2.2. В диалоговом окне «Получить данные» в группе «База данных» выбираем пункт «База данных MySQL». 2.3. После клика по кнопке «Подключить» в окне «База данных MySQL» вводим IP сервера, имя базы данных и текст SQL-запроса. Если вы не знакомы с SQL и хотите просто выбрать некоторые таблицы из базы данных целиком, то вводить SQL-запрос не следует, на следующем шаге у вас будет возможность выбора таблицы. Поскольку я загрузил тестовые данные с локального ПК, то в поле «Сервер» вместо IP я укажу «localhost». 2.4. Далее вводим учетные данные для доступа в MySQL и жмем кнопку «Подключение». 2.5. На этом этапе подключение к MySQL серверу установлено. В случае, если вы ранее прописали SQL-скрипт, то результат его работы будет загружен в модель данных. Поскольку мы не указывали запрос, в левой части диалогового окна «Навигатор» появится список доступных таблиц из указанной ранее базы данных. В моем случае доступна всего одна одна таблица «sales», все остальные — системные, в связи с чем ставим галочку напротив названия таблицы продаж и жмем «Загрузить». Теперь в модель данных Power BI загружены данные из двух источников: Google Analytics и MySQL.

Как упорядочить данные?

После того, как все необходимые данные загружены, необходимо привести их к нужному виду. Наиболее удобный способ редактирования данных — перейти в режим «Данные», с помощью одноименной команды, расположенной на левой панели рабочего окна Power BI. В режиме данных вы можете изменить тип данных, хранящихся в любом столбце, создавать новые столбцы и меры, используя возможности языка формул DAX, заменять значения хранящиеся в столбцах — в общем делать с данными все, что считаете нужным. В нашем случае следует изменить формат вывода поля «Sale» на денежный. В меню «Поля», которое в режиме «Данных» находится в правой части окна, выбираем нужный набор данных (в нашем случае «Данные из MySQL»), после чего кликаем на название столбца «Sales» и меняем формат данных, перейдя на вкладке «Моделирование» в группу «Форматирование».

Как установить связи между таблицами

Для того, чтобы строить визуализацию на основе данных из двух различных источников, необходимо настроить между ними связи. Power BI поддерживает три типа связей:

  • многие к одному;
  • один к одному;
  • один ко многим.

Единственный подходящий для загруженных таблиц тип связи — многие ко многим. Он создается через промежуточные таблицы (справочники) и средствами создания двух связей типа многие к одному и один ко многим. В нашем наборе данных существует три параметра, по которым необходимо настроить связи между таблицами «Default Channel Group», «YearMonth», «UserType». Соответственно необходимо создать три одноименных справочника, которые будут содержать список всех уникальных элементов каждой из перечисленных категорий. В качестве примера мы загрузим список уникальных элементов по каждому полю из CSV файлов.

  • channelGroup;
  • yearMonth;
  • userType.

4.1. Процесс загрузки CSV-файлов в Power BI так же прост, как и описанные раннее подключения к Google Analytics и MySQL: жмем кнопку «Получить данные», в группе «Файл» выбираем «CSV» и по очереди загружаем в модель данных три скачанных CSV-файла.

4.2. При загрузке таблиц «channelGroup» и «userType» необходимо указать, что первая строка — это заголовок столбца. Для этого перейдите в режим редактирования запроса, на вкладке «Преобразование» в выпадающем меню «Таблица» используйте команду «Использовать первую строку в качестве заголовка»: Если на этом этапе вы все сделали правильно, модель данных будет состоять из пяти таблиц. Чтобы в этом убедиться, можно посмотреть в область полей либо перейти в режим визуального интерфейса просмотра модели данных (для этого кликните по иконке с изображением связей между таблицами на левой панели Power BI). Power BI самостоятельно определил некоторые связи, поэтому модель данных выглядит следующим образом. 4.3. Для дальнейшего создания всех связей нам необходимо изменить тип текущих связей на однонаправленные, в противном случае связи, которые мы планируем создать, будут неоднозначны и при их определении Power BI выдаст ошибку. Чтобы изменить тип связей необходимо дважды кликнуть по связи левой кнопкой мыши и в диалоговом окне «Изменение связи» поменять направление кроссфильтрации на однонаправленную.

Изменив направление кроссфильтрации связей, созданных автоматически, можно переходить к процессу создания остальных связей.

4.4. В Power BI существует два способа определения связей между таблицами: в визуальном режиме и с помощью диалогового окна «Управление связями». Чтобы создать связь в режиме визуализации модели данных, нужно перетащить с помощью мыши поле из одной таблицы в ту, с которой хотим создать связь. Давайте таким образом активируем связь по полю «Default channel group» в таблице «Данные из GA» с полем «Channel» в таблице «channel». Как в предыдущих примерах, необходимо изменить направление кроссфильтрации на однонаправленную. Теперь модель данных выглядит следующим образом: 4.5. Оставшиеся связи мы будем создавать с помощью диалогового окна «Управление связями», для этого кликните на кнопку «Управление связями» на вкладке «Главная». Диалоговое окно «Управление связями» содержит все созданные ранее связи, для создания новых связей следует нажать на кнопку «Создать».

В окне создания связи необходимо указать таблицы и поля, по которым вы планируете настроить связь, а также указать кратность связи и направление кроссфильтрации.

4.6. Для создания связи между таблицей «Данные из GA» и «yearMonth» необходимо в окне создания связи установить следующие параметры. Таким же образом нам надо связать таблицу «данные из MySQL» и «yearMonth». Модель данных теперь выглядит следующим образом. Как видите, таблицы «Данные из GA» и «Данные из MySQL» теперь связаны между собой через справочники и имеют друг к другу кратность связи многие ко многим.

Как построить визуализацию?

5.1. Чтобы создать визуализацию, вернемся в режим «Отчет», воспользовавшись одноименной кнопкой в меню, расположенном в левой части окна Power BI. 5.2. Далее построим диаграмму, на которой совместим данные из разных источников: из Google Analytics будут отображены данные о количестве сеансов, из MySQL — о количестве продаж.

5.2.1. В качестве элемента визуализации будем использовать вид «Линейная гистограмма и гистограмма с накоплением». 5.2.2. Перетягиваем поле «month» из таблицы «yearMonth» в область «Общая ось». 5.2.3 Перетягиваем поле «Session» из таблицы «Данные из GA» в область «Значения столбцов». 5.2.4. Перетягиваем поле «sales» из таблицы «Данные из MySQL» в область «Значения строк». В результате этих манипуляций в области отчетов будет построена диаграмма следующего вида. Как видите, диаграмма сочетает в себе информацию о сеансах и продажах из двух разных источников.

5.3. Дополнительно можно воспользоваться опциями форматирования объектов визуализации, кликнув по иконке с кисточкой. В результате чего вы можете изменять цвета, размер, шрифт, фон и прочие параметры элемента визуализации.

Как настроить фильтры данных?

Для более удобной работы с фильтрами данных следует добавить на рабочий лист три среза.

6.1. Перетащите с помощью мыши в пустое место области отчетов следующие поля:

  • «userType» из одноименной таблицы;
  • «yearMonth» из таблицы «yearMonth»;
  • «Channel» из таблицы «channel» соответственно.

6.2. После чего по очереди выделите мышкой каждый из этих объектов и переключите в режим «Срез». В результате у нас получится лист с возможностью фильтрации данных по типу пользователя, источнику / каналу и месяцу года. 6.3. Если вам понадобится сменить аккаунт Google, к которому привязаны определенные представления Google Analytics, воспользуйтесь меню «Файл» —> «Параметры и настройки» —> «Настройки источника данных». Далее вы можете менять параметры или удалять любой подключенный источник данных. 6.4. Поэкспериментируйте с элементами визуализации и выберите наиболее подходящие, (более подробно о правилах выбора диаграммы можно узнать из публикации «Как построить диаграмму и не облажаться»), после чего все диаграммы и таблицы обновляйте нажатием одной кнопки. Перейдя , вы можете скачать файл, приведенный в данной статье.

Как начать работу с Power BI Service?

Как я уже упоминал в начале статьи, помимо обычной стационарной версии, существует онлайн-сервис Power BI. Его функционал не такой обширный, но в целом для онлайн мониторинга основных показателей его вполне достаточно. Откройте Power BI Service перейдя .

Как установить связь Power BI Service с Google Analitycs?

Чтобы открыть рабочую область, нажмите на кнопку с изображением меню. С помощью кнопки «Получение данных» начинаем процесс подключения к Google Analytics. Далее выбираем «Получить данные из веб-служб». В списке доступных служб находим и выбираем Google Analytics. Жмем кнопку «Подключится». Для Google Analytics на данный момент существует только один способ проверки подлинности «oAuth», поэтому в диалоговом окне проверки подлинности ничего не изменяем и жмем «Войти».

1.2. Выбираем нужный нам Google аккаунт. Подтверждаем разрешение Power BI Service на просмотр данных Google Analytics. 1.3. Следующий шаг — выбор аккаунта, ресурса и представления Google Analytics. После того, как вы нажмете «Импорт», в рабочей области автоматически будет сформирован набор данных, отчет и информационная панель.

Как работать с отчетами?

Также вы можете посмотреть все сформированные автоматически отчеты, для этого кликните в основном меню в области отчетов по пункту «Google Analytics». 2.1. Отчеты сгруппированы по страницам:

  • Site trafic;
  • System usage;
  • Total users;
  • Page performance;
  • Top pages.

2.1.1. Соответственно страница Site traffic содержит информацию о сеансах и хитах, а также о поведенческих показателях пользователей.

2.1.2. Страница System usage содержит информацию о геолокации, операционной системе и типе устройства пользователей. 2.1.3. На странице Total User вы найдете информацию о количестве посетителей. 2.1.4. На странице Page Performance содержится информация о скорости загрузки страниц. 2.1.5. Последняя страница Top Pages отображает информацию о количестве уникальных просмотров, а также о количестве входов и выходов с сайта в разрезе страниц. 2.2 Можно изменить любой элемент отчета либо добавить новую страницу, для этого достаточно кликнуть по кнопке «Изменить отчет». В нижней части экрана отобразится кнопка добавления новых страниц в отчет. 2.3. Как вы могли заметить, в онлайн версии Power BI нет возможности выбора параметров и показателей при загрузке данных из Google Analytics, в связи с чем вы можете работать только со стандартным набором полей, который в свою очередь состоит из пяти таблиц:

2.3.1. Calculaions:

  • Avg.daily new users — среднедневное количество новых пользователей;
  • Avg. daily new users (weekday) — среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
  • Avg. daily users — среднедневное количество пользователей;
  • Avg.daily users weekday — среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
  • Avg. session duration (sec) — средняя длительность сеанса в секундах;
  • Bounces MoM — прирост количества отказов за последние 30 дней;
  • Hits MoM — прирост количества хитов за последние 30 дней;
  • New users MoM — прирост новых пользователей за последние 30 дней;
  • Session MoM — прирост объема сеансов за последние 30 дней.

2.3.2. Overwiev:

  • Avg. session duration — средняя длительность сеанса;
  • Bounces — количество отказов;
  • Browser — браузер пользователя;
  • Country — страна пользователя;
  • Date — дата сеанса;
  • DayOfMonth — день месяца, когда был совершен сеанс;
  • DayOfWeek — день недели, когда был совершен сеанс;
  • DaysFromToday — количество дней с сегодняшнего дня;
  • Device category — тип устройства;
  • Hits — количество хитов;
  • MonthName — название месяца;
  • MonthYear — месяц года;
  • Operating system — операционная система пользователя;
  • Page / sessions — среднее количество просмотренных страниц на сеанс;
  • Pageviws — общее количество просмотренных страниц;
  • Sessions — количество сеансов;
  • Year — год.

2.3.3. Page performance:

  • Date — дата;
  • DayOfMonth — день месяца;
  • DayOfWeek — день недели;
  • DomainLookupTime — время поиска домена;
  • MonthName — название месяца;
  • MonthYear — месяц года;
  • PageLoadTime — время загрузки страницы;
  • RedirectionTime — время редиректа;
  • Year — год.

2.3.4. Pages:

  • Date — дата;
  • DayOfMonth — день месяца;
  • DayOfWeek — день недели;
  • Entrances — количество заходов;
  • Exits — количество выходов;
  • MonthName — название месяца;
  • MonthYear — месяц года;
  • Page — url страницы;
  • PageTitle — название страницы;
  • Pageviews — количество просмотров страницы;
  • TimeOnPage(sec) — общее время, проведенное на странице в секундах;
  • Unique pageviews — количество уникальных просмотров страниц;
  • Year — год.

2.3.5. User:

  • Date — дата;
  • DayOfMonth — день месяца;
  • DayOfWeek — день недели;
  • DaysFromToday — количество дней с сегодняшнего дня;
  • MonthName — название месяца;
  • MonthYear — месяц года;
  • New users — количество новых пользователей;
  • Users — количество пользователей;
  • Year — год.

Эти пять таблиц, загруженные из Google Analytics, не связаны между собой, так как в онлайн версии Power BI у вас нет возможности создавать связи. Но в Power BI Service можно публиковать файлы, разработанные в Power BI Desktop файлов.

Как опубликовать информацию с Power BI Desktop?

Для этого достаточно быть зарегистрированным пользователем данной службы и нажать кнопку «Опубликовать». После чего начинается процесс публикации файла в службе Power BI. Если вы все сделали правильно, то получите сообщение, что файл был успешно опубликован, и вы можете запустить автоматический анализ данных. Power BI Service выведет на экран найденные в данных закономерности. В опубликованном файле при этом будут сохранены все существующие между таблицами связи.

Как создавать информационные панели?

4.1. Вы можете создавать новые информационные панели и добавлять на них любой элемент отчета, кликнув по кнопке «Закрепить». 4.2. Далее вам надо выбрать, где вы хотите закрепить выбранный элемент на уже существующей или новой панели мониторинга. 4.3. Любую созданную вами панель мониторинга можно расшарить с помощью кнопки «Поделиться», которая располагается в правом верхнем углу меню каждой созданной панели мониторинга.

Сегодня я рассказал:

  1. Как загрузить в программу нужный набор данных (я показал как это делать на примере интеграции с Google Analytics или загрузки данных из MySQL).
  2. Как упорядочить данные, чтобы привести их к нужному для визуализации виду.
  3. Как построить отчет, где будут отображаться данные из разных источников.
  4. Как настроить фильтры данных, выбрать подходящие элементы визуализации и опубликовать результат для просмотра в онлайн-версии Power BI.

Power BI — мощный и многофункциональный инструмент, поэтому достаточно тяжело описать весь его функционал в рамках одной статьи. Ответы на базовые вопросы по работе с Power BI можно узнать из официального мануала, который вы можете найти На остальные — с радостью отвечу в комментариях.

Мы используем все возможности Power BI с целью создания аналитических инструментов для бизнеса. Если хотите сэкономить на построении собственной бизнес-аналитики, обращайтесь:

Поможем обогнать конкурентов

Microsoft Power BI – инструмент, предназначенный для анализа большого количества разнородных бизнес-данных.

С помощью Power BI можно обнаружить, что покупатели определенной возрастной группы чаще звонят, чем кликают, и при этом приносят больше дохода. Он предупредит, если клиенты из какого-то региона не окупаются, потому что у них слишком долго загружается сайт. Словом, «Биай» может не только облегчить вашу работу, но и дать новый взгляд на происходящее.

На мой взгляд, он идеально подходит крупным организациям. Сервис превращает месиво информации из разных источников в наглядные диаграммы и графики. Впрочем, применение ему найдется и в среднем бизнесе. Возможно, для этого придется выделить отдельного специалиста. Но выгода от сквозной аналитики и устранения неочевидных проблем должна окупить его работу.

Разбираться с Power BI владельцам и сотрудникам микропредприятий не рекомендую. Продукт полезен в работе с большими объемами данных, а для меньших форматов есть инструменты попроще – например, тот же Google Data Studio.

Если информации мало или она однотипная, использование системы не окупится – больше времени и сил уйдет на настройку. Зато для предприятий с несколькими каналами продаж и рекламы, сложной CRM и распределенными базами финансовых данных Power BI станет настоящей находкой.

Продукт оптимально подходит для трех основных сценариев использования:

  • Руководителям: для динамического контроля показателей и тенденций. Достаточно настроить панель мониторинга, а дальше все будет работать само по себе.
  • Менеджерам: для детального обзора и ускоренного анализа бизнеса. Им пригодятся и сами отчеты, и автоанализ данных.
  • Аналитикам: для поиска новых возможностей и обнаружения узких мест. Они смогут выстраивать настолько изощренные модели данных, насколько позволяет мышление.

Регистрация и начало работы

Для начала нужно создать аккаунт Microsoft на странице Power BI. Личная учетная запись MS Live, которая есть у многих, здесь не годится, нужна именно рабочая или учебная. При регистрации обязательно вводите корпоративный email – почтовые адреса от бесплатных сервисов не подойдут.

Имейте ввиду, что Microsoft может отказать в регистрации российского аккаунта по неизвестной причине. Проблема решается просто: используйте те же данные, но смените страну на Великобританию или США.

После регистрации вы окажетесь на главной странице. На нее выводятся последние открытые отчеты и панели. Здесь же отображается избранное.

Все манипуляции с отчетами, панелями мониторинга и источниками данных вы будете проводить в рабочей области. Она так и называется – «Моя рабочая область».

Лучше сразу скачайте и установите Power BI Desktop – он пригодится позже для подключения источников данных.

Структура сервиса

В экосистему продукта входит три элемента: веб-сервис, приложение Power BI Desktop для Windows и мобильные приложения для iOS, Android и Windows Mobile. Каждый из них отличается по функциональным возможностям.

Что можно делать

Веб-версия

Power BI Desktop

Мобильные приложения

Смотреть отчеты

+

+

+

Создавать отчеты

+

+

Добавлять и редактировать элементы отчетов

+

(кроме картинок)

+

Добавлять источники данных

только таблицы и приложения

+

Связывать и моделировать данные

+

Создавать панели мониторинга

+

Открывать общий доступ

+

+

Смотреть автоанализ данных

+

Создавать и менять фильтры

+

+

Задавать вопросы о данных на естественном языке

+

+

Сравнение функций веб-версии, Power BI Desktop и мобильных приложений

Microsoft утверждает, что создавать отчеты нужно в Power BI Desktop, а онлайн-версия нужна для их распространения. На мой взгляд, это не совсем так. Онлайн-версию по функциональности можно тоже отнести к основной: в ней доступно создание и редактирование отчетов, подключение приложений и настройка общего доступа. Главное отличие в том, что в веб-версии нет управления моделями данных и не получится подключить некоторые из источников – например, Google Analytics.

Мобильные приложения Power Bi годятся только для изучения, комментирования или отправки отчетов и информационных панелей. Других полезных функций в них нет.

Источники данных

Информация о бизнесе, которую вы вносите в Power BI, называется набором данных. Можно сделать разные наборы данных для каждого отдела или территориального подразделения, а можно сформировать один общий. В отличие от Google Data Studio, где отдельным источником данных считается каждый лист таблицы или каждое представление сайта в Google Analytics, в Power BI все источники, которые вы добавите в один отчет, формируют единый набор данных.

В онлайн-версии Power BI выбор источников сильно ограничен. Есть только два варианта: файлы (CSV и таблицы Excel) или приложения. Подключить базу данных или сторонний сервис без Power BI Desktop практически невозможно.

Подключение в веб-версии

Откройте рабочую область и выберите «Набор данных» в меню «Создать». Используйте пункт «Файлы», чтобы загрузить таблицу или CSV или подключите приложение в пункте «Службы» (требуется подписка на Power BI Pro).

Если вы загружаете файл Excel, нужно подтвердить импорт в сервис. Тогда данные из него можно будет использовать для анализа, создания диаграмм и информационных панелей.

Если же выбрать опцию «Отправить файл в Power BI», таблицу не получится подключить к отчету. Она будет выглядеть так:

Обратите внимание, что вам придется предварительно отформатировать все данные в таблице, иначе Power BI выдаст ошибку.

Подключение в Power BI Desktop

Кнопка «Получить данные» открывает меню со списком сервисов.

Нажмите на нужный сервис, авторизуйтесь и выберите данные, которые хотите из него получить. В окошке справа откроется предпросмотр. Он покажет, как будет выглядеть таблица с вашим набором данных. По щелчку на «Загрузить» программа на некоторое время задумается – это нормально, – а затем отобразит информацию из сервиса на панели «Поля».

Вы можете моделировать данные и создавать диаграммы в BI Desktop или отправить пустой отчет с источниками в веб-версию и продолжить работу там. Для этого нажмите «Опубликовать» справа на верхней панели.

Автообновление данных

Microsoft Power BI может самостоятельно запрашивать свежие данные из сторонних сервисов. Для этого укажите график обновления в меню «Параметры – Наборы данных – Запланированное обновление».

Раз в сутки данные в отчетах и панелях будут обновляться. По понятной причине это не сработает со статичными файлами вроде таблиц Excel

Добавление набора данных в отчет

В отчет получится добавить только один набор данных. При этом он может состоять сразу из нескольких источников. Вы можете соединить в наборе данных информацию из Google Analytics, CRM-системы, MySQL и нескольких Excel-таблиц. Тогда Power BI покажет статистически достоверные связи между активностью на сайте, оффлайн-общением с клиентами, продажами и результатами контент-маркетинга.

Выберите набор данных в вашей Рабочей области и нажмите кнопку «Создать отчет».

Еще один вариант – отметить нужный набор данных при создании отчета из рабочей области.

Чтобы не совершать лишних действий, добавьте данные при создании отчета

Приложения

Приложения в Power BI – это не просто коннекторы, которые получают данные из онлайн-сервисов. Каждое приложение также содержит готовые шаблоны отчета и панели мониторинга.

Добавить приложение можно в разделе «Приложения» или через добавление источника данных –пункт «Службы».

Подключить приложение можно двумя способами

Важно: подключение приложений доступно только с подпиской Power BI Pro.

Microsoft предлагает посмотреть «другие приложения» по ссылке в нижней части окна. Этого можно не делать: в магазине AppSource вы встретите тот же набор, что и внутри Power BI, только в другом порядке.

Подготовка данных (моделирование)

Так как в вашем наборе данных, скорее всего, есть сразу несколько источников, нужно объяснить Power BI их логическую взаимосвязь. Допустим, у вас есть таблица с рекламным охватом трех новых товаров. В этой же таблице указаны частота показа, затраченный бюджет и количество кликов.

Другая таблица содержит количество проданных товаров, выручку, маржинальность и доход. Чтобы сервис мог связно представить и проанализировать данные, требуется указать связь между одинаковыми столбцами с названиями или артикулами товаров.

Посмотреть и установить связи в данных можно только в Power BI Desktop. Чтобы увидеть структуру связей, нажмите иконку блок-схемы в левой панели.

Щелкните на «Управление связями», выберите источники, столбцы с одинаковыми данными и подтвердите создание связи. Параметры «Кратность» и «Направление кроссфильтрации» можно не трогать, программа сама установит подходящие значения.

Power BI способен автоматически находить одинаковые столбцы в таблицах без посторонней помощи. Если программа не сделала этого, зайдите в меню «Управление связями» и нажмите на «Автообнаружение». Добавлять связи вручную, как описано выше, стоит только если Power BI не справился с этим самостоятельно или связал неверные данные.

Благодаря этому Power BI понимает, что показатели из разных таблиц относятся к одним и тем же категориям аффинитивности

Визуальные элементы

Сервис полностью сфокусирован на данных, поэтому наводить красоту в нем бессмысленно. В BI доступны текст и простейшие фигуры с минимумом настроек. К счастью, это окупается простотой работы с данными: большинство действий выполняется перетаскиванием нужного параметра.

Диаграммы и графики

Управление графиками, карточками и диаграммами находится на панели «Визуализация».

  1. Вкладка «Поля» отвечает за данные в элементе. Показатели в нее нужно перетаскивать из большой панели «Поля» справа.
  2. «Формат» помогает настроить цвета, оси, метки данных, фон и границы.
  3. В «Аналитике» можно добавить в элемент дополнительные линии: фиксированную на нужном вам значении (линия константы), минимум, максимум или среднее, а также линии процентиля и медианы.

Три вкладки отвечают за наполнение и внешний вид элементов

Чтобы добавить диаграмму на лист, просто перетащите первый показатель из правой панели «Поля». Затем добавьте остальные данные в появившуюся таблицу или на маленькую вкладку «Поля». В верхней части панели «Визуализация» теперь можно выбрать тип графика или диаграммы.

Диаграммы и графики создаются перетаскиванием показателей на лист

Три точки возле элемента открывают меню. С его помощью можно:

  1. Экспортировать данные графика со всеми фильтрами в Excel или CSV.
  2. Посмотреть таблицу с данными графика.
  3. Удалить элемент.
  4. Временно сделать остальные элементы полупрозрачными.
  5. Выбрать способ сортировки.
  6. Выбрать показатель, по которому сортировать данные.

В элементах с многоуровневыми данными (например, конверсия по годам, кварталам, месяцам и дням) появляется дополнительное меню. Оно регулирует уровень данных:

  1. Показать более общие данные. Например, по годам или по пятилетке.
  2. Выбрать элемент и посмотреть подробнее. Можно взять данные за 2019 год по кварталам.
  3. Обобщить данные всех элементов и показать детализацию (суммарное значение для I, II, III и IV квартала за два года).
  4. Посмотреть подробнее все элементы (разбить оба года по кварталам).

Текст

Инструменты работы с текстом довольно лаконичны. Можно настроить цвет, шрифт (выбирать придется всего из 23 вариантов, один из которых – шуточный Windings), начертание и выравнивание. Отдельные слова или весь текстовый блок можно сделать активной ссылкой.

Фигуры

На выбор есть пять вариантов – любой можно добавить, щелкнув на кнопку с треугольником, квадратом и кругом в верхнем меню. На месте панели «Визуализации» появляется панель «Форматировать». В ней настраиваются контуры, цвет, размеры, поворот и фон фигуры.

Возможно, квадрат стоило сделать черным

Перемещать фигуры на задний и передний план не получится. Они всегда будут перекрывать друг друга ровно в том порядке, в котором вы их добавили. Зато для объекта можно настроить действие при нажатии:

  1. Вернуться на предыдущую страницу.
  2. Перейти на указанную страницу.
  3. Открыть окно для работы с запросами на естественном языке.
  4. Перейти по ссылке.

Фильтры

Все опции фильтрации находятся на панели «Фильтры». Их можно применить к отдельному элементу (1), текущей странице отчета (2) или всему отчету (3). Параметры для фильтрации нужно перетаскивать с панели «Поля».

Важно: не забудьте нажать Enter или «Применить фильтр». Настройки не сохранятся, если вы просто свернете меню.

Ручной выбор

Вероятно, самый востребованный тип фильтра – «Простая фильтрация». Он показывает все данные, а вы отмечаете в чекбоксах пункты, которые нужно включить в диаграмму.

Условие

Выберите «Расширенную фильтрацию», если хотите оставить в диаграмме только данные, которые соответствуют определенным условиям. Доступны не только обычные «больше» и «меньше», но и «является / не является», «является пустым / не является пустым». Для текстовых данных можно задать поиск по словам («содержит / не содержит») или по началу фразы («начинается с / не начинается с»).

Кроме того, можно задать одно дополнительное условие через связку «И» / «Или».

Топ и анти-топ

Нужно отразить конверсию только для 100 городов с максимальным количеством пользователей? Легко. Используйте фильтр «Ведущие N» – он выберет нужное количество лучших или худших записей по заданному вами параметру.

Автоматический анализ данных

Один из главных плюсов Microsoft Power BI – автоматический поиск корреляций и необычных значений в данных. Работает это так: когда вы подключаете набор данных или загружаете его из Power BI Desktop, сервис анализирует взаимосвязи и выводит несколько таблиц с готовыми графиками. Попросить его проанализировать набор данных можно и вручную – через меню в разделе «Наборы данных».

Power BI может обнаружить сезонность в трафике сайта, зависимость среднего чека от количества просмотров рекламы и множество других полезных причинно-следственных связей. Главное – не доверять сервису вслепую и перепроверять его гипотезы. Есть и другой железный вариант – поручить продвижение и аналитику профессионалам.

Веб-версия Power BI указывает и на очевидные, и на скрытые взаимосвязи в данных

Важно: функция доступна только онлайн. Данные из приложения можно проанализировать, если отправить отчет в веб-версию. Не обязательно создавать графики вручную: отчет может быть пустым и содержать только подключенные источники данных.

Запросы на естественном языке

Еще одна стоящая внимания функция – текстовые вопросы о данных. Чтобы ее использовать, просто добавьте элемент «Задать вопрос» в отчет или нажмите на поле «Задать вопрос о своих данных» в панели мониторинга.

Задавать вопросы можно в отчетах и в панелях мониторинга

Power BI понимает вопросы только на английском языке, зато он самостоятельно распознает показатели, условия и параметры. Когда вы составляете запрос, сервис подсказывает подходящие, по его мнению, варианты.

Power BI выводит число или диаграмму по своему усмотрению

Панели мониторинга

Панель мониторинга – это отдельное пространство в «Рабочей области». В него можно добавлять элементы и целые страницы из отчетов, а также картинки, текст, видео из YouTube и embed-контент с других сайтов.

Добавить диаграмму или страницу в панель можно только из отчета. Из самой панели мониторинга сделать это не получится. Добавлять графики и другие элементы следует с помощью кнопки-булавки. Всю страницу отчета – через кнопку «Закрепить динамическую страницу».

Добавление элемента и страницы отчета в панель мониторинга Power BI

Картинки, видео и embed-коды добавляются из интерфейса панели по щелчку на кнопку «Добавить плитку».

Добавление дополнительных элементов в панель мониторинга

Панель мониторинга – идеальное решение для повседневной работы. Вам больше не придется перебирать отчеты в поисках нужных данных. Добавьте ключевые диаграммы в панель, а остальные данные запрашивайте текстом в строке поиска.

Microsoft предусмотрел такой сценарий использования. Если указать панель мониторинга «в качестве основной», при входе в сервис будет открываться не главная страница, а выбранная панель мониторинга.

Сохранение и экспорт

Это продукт Microsoft, поэтому про автосохранение в веб-версии можно забыть. Периодически нажимайте «Ctrl + S» или «⌘ + S», чтобы Power BI запомнил изменения.

Отдельно стоит сказать и про синхронизацию между веб-версией и BI Desktop – ее просто нет. Чтобы увидеть в приложени изменения, сделанные онлайн, придется скачать отчет в формате pbix и открыть его в десктопной версии. Для отправки изменений обратно в облако нужно нажать кнопку «Опубликовать».

Так – вручную – работает синхронизация веб-версии и приложения

Экспорт доступен не только в нативном формате Power BI: вы можете скачать Powerpoint- или PDF-версию отчета, встроить его на сайт через iframe-тег или отправить ссылку общего доступа. Все опции находятся в меню «Файл».

Вариант «опубликовать в интернете» создает общедоступную ссылку и код iframe

Совместный доступ

К отчетам и панелям мониторинга можно открыть доступ по почте или по ссылке – через меню «Поделиться». Чтобы получатели видели такую же версию как и вы, нужно поставить галочку «Публикация отчета с текущими фильтрами и срезами».

В меню «Подписаться» есть настраиваемый график рассылки – вы можете получать страницы отчета на почту или запланировать отправку коллегам. Для выбора доступны любые сочетания дней и времени, а также функция «Отправлять после обновления данных».

Важно: совместный доступ работает только с подпиской Power BI Pro

Тарифы

Есть три варианта подписки на Power BI: бесплатная, Pro и Premium. В бесплатной версии вы не сможете делиться отчетами, устанавливать приложения и открывать источники данных в Excel Online. Это доступно только пользователям со статусом Pro по цене 9,99 $ в месяц. Его можно получить бесплатно на 60 дней, если активировать пробный период.

Функционал Premium рассчитан на большие корпорации – он стоит 4 995 $ в месяц, дает выделенные вычислительные ресурсы, поддержку Big Data и 100 ТБ в хранилище данных. При этом Premium нельзя купить отдельно – только в качестве дополнения к статусу Pro.

Бесплатный

Совместный доступ

+

+

Приложения

+

+

Анализ данных в Excel Online

+

+

Ограничение на размер одного набора данных

1 ГБ

1 ГБ

10 ГБ

Место в хранилище

10 ГБ

10 ГБ

100 ТБ

Автообновление данных

раз в день

3 раза в день

каждые 30 минут

Выделенные вычислительные ресурсы

+

Статистика по просмотрам отчетов

+

+

Сравнение подписок на Microsoft Power BI

Microsoft предоставляет скидку государственным, некоммерческим и образовательным организациям – им функционал Pro обойдется в 3 доллара за пользователя каждый месяц. Для этого нужно зарегистрироваться через специальную форму и подтвердить статус организации.

Выводы

Для наглядности, подытожу рассказ о Power BI списком сильных и слабых сторон продукта. А использовать его или нет, решать вам.

Плюсы:

  • Позволяет автоматически анализировать разнородные данные.
  • Отвечает на вопросы, заданные на естественном языке.
  • Определяет одинаковые значения в данных из разных источников, помогает в поиске закономерностей.
  • Имеет гибкие и легко настраиваемые фильтры.
  • Базовая функциональность доступна бесплатно.

Минусы:

  • Возможности онлайн версии сильно отличается от приложения.
  • Приложение Power BI Desktop работает только в Windows, нет синхронизации с веб-версией
  • Подключение многих источников данных доступно только в приложении.
  • Сложный, не вполне интуитивный интерфейс с запутанной структурой.Одни и те же функции называются по-разному в разных местах, что еще больше путает пользователей.
  • Практически бесполезные мобильные приложения.
  • Веб-версия не оптимизирована для смартфонов.
  • Нет функции автосохранения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *