Продвинутый Power BI

— создание и использование M-функций в Power Query

— создание связующих таблиц-справочников в Power Query и DAX

— отображение даты последнего обновления отчета и актуальности данных

— использование параметров

— использование SQL-баз как источника данных Power BI

— особенности работы с 1С как источником данных

— настройка динамического форматирования визуализаций

— использование панели «Аналитика» в визуализациях

— работа с shape-картами

— нестандартные типы визуализаций: каскадная, точечная, ленточная, водопад

— факторный анализ

— использование пользовательских тем оформления

— использование Q&A

— анализ отклонений при помощи встроенных функций визуализаций

— визуализация ключевых факторов влияния

— R-визуализации

— понимание базовых табличных функций: FILTER, ALL, ALLEXCEPT, VALUES, DISTINCT

— EVALUATE

— CALCULATETABLE

— SELECTCOLUMNS

— агрегирование данных: SUMMARIZE и SUMMARIZECOLUMNS

— CROSSJOIN

— TOPN и GENERATE

— ROW и DATATABLE

— UNION, INTERSECT, and EXCEPT

— GROUPBY

— создание автоматической таблицы-календаря

— использование переменных в вычислениях

— неактивные связи и USERELATIONSHIP

— контексты вычислений и изменение отборов с помощью CALCULATE

— накопительная сумма

— работа с Х-формулами (SUMX, AVERAGEX и т.п.)

— использование функции EARLIER 10

— новые и постоянные клиенты

— мультивалютный отчёт и «выравнивание» данных по курсам валют 10

— Advanced Time Intelligence – скользящие среднии значения: DATEADD, DATESINPERIOD 5

— получение накопительной суммы с начала года (YTD) за аналогичный период прошлого года 10

— работа с иерархическими справочниками: PATH, PATHITEM, ISINSCOPE

— использование RANX и подводные камни

— настраиваемое количество ТОП-объектов

— фильтрация данных с использованием what-if параметров

— создание кредитного калькулятора на базе what-if параметров

— DCF-анализ в Power BI: PRODUCT, XIRR, XNPV

— анализ событий с длительностью в DAX

— сегментирование и ABC-классификация

— получение ежедневных данных из помесячного плана

— анализ сезонности продаж

— работа с разной детализацией данных и тонкая настройка итоговых строк в матрицах: ISFILTERED, ISCROSSFILTERED

— динамическое прогнозирование продаж

— использование анализа производительности Power BI

— обзор DAX Studio

— что такое VertiPaq

— понятие колоночной базы данных

— использование памяти и компрессия

— анализ внутренней структуры модели

— первичная оптимизация модели

— динамическая безопасность на уровне строк (RLS): USERNAME, USERPRINCIPALNAME

— работа с Dataflows

— обзор аналитического пакета R и его интеграция с Power BI

— работа с Power BI Embedded