Ihre Daten mit Copilot für Power BI modellieren

7 Minuten

Ordnungsgemäß vorbereitete Daten sind die Grundlage für Datenerkenntnisse. Nachdem Sie Ihre Daten bereinigt, transformiert und strukturiert haben, können Sie mit der Gestaltung des semantischen Modells beginnen.

Tabellen mit Beziehungen verbinden

Ihr nächster Schritt besteht darin, Beziehungen zwischen Tabellen zu erstellen. Mithilfe von Beziehungen können Sie Daten später im Entwicklungsprozess in visuellen Berichten filtern und zusammenfassen. Sie können zum Einstieg die Funktion zur automatischen Erkennung von Beziehungen verwenden und anschließend mit Copilot das anfängliche semantische Modell zusammenfassen, um zu ermitteln, ob weitere Beziehungen erforderlich sind.

Die folgende Abbildung enthält eine einzelne Faktentabelle mit Dimensionstabellen, die durch Beziehungen verbunden sind. Power BI-Berichte funktionieren am besten, wenn für das semantische Modell ein Stern‑ oder Schneeflockenschema verwendet wird.

Screenshot eines semantischen Modells mit Sternschema mit einer Faktentabelle und verbundenen Dimensionstabellen

Quickmeasures erstellen

Sobald Ihre Tabellen verbunden sind, stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie die Fragen zu den Geschäftsanforderungen mit den vorliegenden Daten nicht beantworten können. In diesem Szenario können Sie mithilfe von DAX (Data Analysis Expressions) Kennzahlen erstellen, um neue Datenberechnungen zur Erfüllung Ihrer Anforderungen zu erstellen. DAX ist vielseitig und leistungsstark, kann bei den ersten Schritten mit Power BI jedoch auch eine Herausforderung sein. DAX wird als funktionale Sprache beschrieben. Funktionale Sprachen wie DAX konzentrieren sich auf die Verwendung von Funktionen zur Berechnung von Ergebnissen, was im Vergleich zum schrittweisen Vorgehen bei mengenbasierten Sprachen eher kontraintuitiv sein kann.

Power BI ermöglicht Ihnen die Erstellung von Quickmeasures, denen Sie die zu berechnenden Datenfelder hinzufügen können.

Screenshot des Bereichs „Quickmeasures“ mit einigen vorab ausgefüllten Optionen, einschließlich Durchschnittswerten und Filtern.

Vorschläge mit Copilot

Quickmeasures sind eine hervorragende Lösung, aber zum Einstieg benötigen Sie möglicherweise eine noch einfachere Option. Wenn Sie Zugriff auf Copilot für Power BI haben, können Sie unter „Quickmeasures“ auch die Option Vorschläge mit Copilot verwenden. Mit Copilot können Sie eine Q&A-ähnliche Umgebung verwenden, in der Sie in natürlicher Sprache beschreiben können, welche Berechnung angezeigt werden soll.

Screenshot mit „Vorschläge mit Copilot“ und eingegebenem „Gesamtumsatz aller Produkte“ sowie vorgeschlagenen Berechnungen.

Mit einer einzigen Eingabeaufforderung wie total sales by all products und einem vorbereiteten semantischen Modell können wir schnell mögliche Kennzahlen erkennen, die für neue Datenerkenntnisse hinzugefügt werden können.

Screenshot der automatisch erstellten Kennzahlen des durchschnittlichen Gesamtumsatzes nach Produkt und des Gesamtumsatzes nach Produkt.

Mit Quick Measures und Copilot können Sie mit minimalem Aufwand Kennzahlen erstellen und lernen, wie Sie mit DAX arbeiten, und dabei Ihre Berichtsanforderungen erfüllen.

Abfrage mit DAX

Es gibt vier Ansichten in Power BI Desktop: Bericht, Tabelle, Modell und DAX-Abfrage. In der Ansicht DAX-Abfrage können Sie Copilot im Menüband auswählen und in natürlicher Sprache beschreiben, was Sie möchten.

Beachten Sie die folgende Eingabeaufforderung total sales for all salespeople individually for all items in the accessories category, die in die Copilot-Funktion der DAX-Abfrageansicht eingegeben wurde.

Mit dieser Eingabeaufforderung soll der Gesamtumsatz jedes einzelnen Verkäufers für Kategorie „Zubehör“ berechnet werden. Bei AdventureWorks gibt es mehrere Kategorien, die mehrere Produkte enthalten. Der Absatz von Zubehör ist gering, und das Unternehmen muss besser verstehen, wer mehr Zubehör verkauft, falls wertvolle Informationen weitergegeben werden können.

Screenshot einer DAX-Abfrage zum Berechnen der vorherigen Eingabeaufforderung.

// DAX query generated by Fabric Copilot with "total sales for all salespeople individually for all items in the accessories category"
// Total sales for each salesperson for items in the accessories category
EVALUATE
  SUMMARIZECOLUMNS(
    'Salesperson'[Salesperson],
    FILTER('Product', 'Product'[Category] == "Accessories"),
    "Total Sales", [Total Sales]
  )

Die folgende Tabelle zeigt Beispielergebnisse der von Copilot generierten DAX-Abfrage.

Vertriebsmitarbeiter	Gesamtumsatz
Stephen Jiang	8374.76
Michael Blythe	38682.84
Linda Mitchell	66916.05

Kennzahlen aus DAX-Abfragen erstellen

Verwenden Sie Copilot in der DAX-Abfrageansicht, um die Daten zu untersuchen und zu bestimmen, welche Kennzahlen Sie erstellen müssen. Wählen Sie dann Modell mit Änderungen aktualisieren aus, um die Kennzahlen zu erstellen. Die folgende Abfrage wurde aus der Eingabeaufforderung suggest measures generiert.

// DAX query generated by Fabric Copilot with "Suggest new measures in a DAX query for further analysis and try them out with one or more suitable columns"
DEFINE
  // New measure to calculate the average profit per product sold
  MEASURE 'Sales'[Avg Profit per Product] = DIVIDE([Profit], [Unique Products Sold])
  // New measure to calculate the average sales per reseller
  MEASURE 'Sales'[Avg Sales per Reseller] = DIVIDE([Total Sales], [Unique Resellers])
  // New measure to calculate the average quantity per order
  MEASURE 'Sales'[Avg Quantity per Order] = DIVIDE([Total Quantity], [Orders])
  // New measure to calculate the average sales per order
  MEASURE 'Sales'[Avg Sales per Order] = DIVIDE([Total Sales], [Orders])

// Evaluate the new measures
EVALUATE
  ROW(
    "Avg Profit per Product", [Avg Profit per Product],
    "Avg Sales per Reseller", [Avg Sales per Reseller],
    "Avg Quantity per Order", [Avg Quantity per Order],
    "Avg Sales per Order", [Avg Sales per Order]
  )

Und hier ist die resultierende Tabelle:

Durchschnittlicher Gewinn pro Produkt	Durchschnittlicher Umsatz pro Handelspartner	Durchschnittsmenge pro Auftrag	Durchschnittlicher Umsatz pro Auftrag
2992.4987	122703.4339	56.44745575221239	21445.9541

Der folgende Screenshot ist das Ergebnis von drei einfachen Schritten:

Geben Sie die Eingabeaufforderung suggest measures ein.
Wählen Sie Abfrage beibehalten aus, nachdem die Ergebnisse zurückgegeben wurden.
Führen Sie die Abfrage aus.

Als Berichtsentwickler können Sie mit Modell mit Änderungen aktualisieren die für Ihr Projekt am besten geeigneten Kennzahlen erstellen.

Screenshot der Eingabeaufforderung „Suggest Measures“ mit den vorgeschlagenen Kennzahlen und Tabellenergebnissen wie zuvor beschrieben.

Zusammenfassung

Mit Copilot können Sie semantische Modelle effizienter untersuchen und entwerfen, Ihre Datenanalysefähigkeiten erweitern und sich zu einem besseren Berichtsentwickler entwickeln.