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    趙保恒:DA-100 Analyzing Data with Microsoft Power BI
    2021-03-07 2420

    考試DA-100:使用Microsoft

    Power BI分析數據

    –衡量技能

    本次考試將于2021年1月27日更新。在當前的考試指南之后,我們提供了一個版本的考試指南,其中軌道更改設置為“開”,顯示了在該日期對考試所做的更改。

    觀眾簡介

    數據分析師使企業能夠通過使用Power BI最大化其數據資產的價值。作為主題專家,數據分析師負責設計和構建可伸縮的數據模型,清理和轉換數據,并啟用高級分析功能,通過易于理解的數據可視化提供有意義的業務價值。數據分析師還與各個垂直領域的關鍵利益相關者協作,根據確定的業務需求提供相關的見解。

    數據分析師應該對本地和云中的數據存儲庫和數據處理有基本的了解。


    衡量的技能

    注意:在每個技能下面出現的項目符號旨在說明我們是如何評估該技能的。這份清單不是確定的或詳盡的。

    注意:大多數問題都涉及通用性(GA)特性。如果預覽功能是常用的,那么考試可能會包含這些功能的問題。


    準備數據(20-25%)

    從不同的數據源獲取數據

    ?識別并連接到數據源

    ?更改數據源設置

    ?選擇共享數據集或創建本地數據集

    ?選擇存儲模式

    ?選擇適當的查詢類型

    ?確定查詢性能問題

    ?使用公共數據服務(CDS)

    ?使用參數

    分析數據

    ?識別數據異常

    檢查數據結構查詢列屬性查詢數據統計信息


    清理、轉換和加載數據

    ?解決不一致、意外或空值以及數據質量問題

    ?應用用戶友好的價值替換

    ?為連接識別和創建適當的鍵

    ?評估和轉換列數據類型

    ?將數據形狀轉換應用于表結構

    ?合并查詢

    ?對列和查詢應用用戶友好的命名約定

    ?利用高級編輯器修改Power Query M代碼

    ?配置數據加載?解決數據導入錯誤


    數據建模(25-30%)

    設計數據模型

    ?定義表格

    ?配置表和列屬性

    ?確定快速措施

    ?平展父子層次結構

    ?定義角色扮演維度

    ?定義關系的基數和交叉過濾方向

    ?設計數據模型以滿足性能要求

    ?解決多對多關系

    ?創建通用日期表

    ?定義適當的數據粒度級別

    開發數據模型

    ?應用交叉過濾方向和安全過濾

    ?創建計算表

    ?創建層次結構

    ?創建計算列


    ?實施行級安全角色

    ?設置問答功能

    使用DAX創建度量使用DAX構建復雜度量

    使用CALCULATE操作過濾器使用DAX實現時間智能用度量替換數字列使用基本統計函數增強數據創建半相加度量

    優化模型性能

    ?刪除不必要的行和列

    ?識別表現不佳的度量、關系和視覺效果

    ?通過更改數據類型提高基數級別

    ?通過總結提高基數水平

    ?創建和管理聚合


    可視化數據(20-25%)

    創建報告

    ?將可視化項目添加到報告中

    ?選擇適當的可視化類型

    ?格式化和配置可視化

    ?導入自定義視頻

    ?配置條件格式

    ?應用切片和過濾

    ?添加R或Python

    visual

    ?配置報告頁面

    ?可訪問性的設計和配置

    ?配置自動頁面刷新

    創建儀表板

    ?設置移動視圖

    ?管理儀表板上的互動程序

    ?配置數據警報?使用問答功能


    ?添加儀表板主題

    ?將實時報告頁面固定到儀表板

    ?配置數據分類

    豐富可用性報告

    ?配置書簽

    ?創建自定義工具提示編輯和配置視覺效果之間的交互

    為報表配置導航應用排序配置同步切片器使用選擇窗格

    ?使用鉆取和交叉過濾器

    ?使用交互式視覺工具向下鉆取數據

    ?導出報告數據

    ?移動設備設計報告


    分析數據(10-15%)

    增強報告以揭示見解

    ?應用條件格式

    ?應用切片器和過濾器

    ?執行top N分析

    ?瀏覽統計摘要

    ?使用問答視頻

    ?向報告中添加快速洞察結果

    ?使用分析窗格創建參考線

    ?使用可視化的播放軸功能

    執行高級分析

    ?識別異常值

    ?進行時間序列分析

    ?使用分組和裝箱

    ?利用關鍵影響因素探索維度差異

    ?使用分解樹可視化

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