Przygotowywanie danych do użycia z rozwiązaniem Copilot w usłudze Power BI

  • 4 min

Przed użyciem narzędzia Copilot w usłudze Power BI należy przygotować model semantyczny w celu zapewnienia spójności i dokładności. Rozwiązanie Copilot używa dużych modeli językowych (LLM), które wymagają efektywnej dokładności i niezawodności danych.

Zapewnianie jakości danych

Musisz również ocenić model semantyczny pod kątem różnych aspektów jakości danych lub copilot może nie być skuteczny.

Jakość danych ma kluczowe znaczenie podczas tworzenia raportu usługi Power BI, ponieważ bezpośrednio wpływa na dokładność i niezawodność szczegółowych informacji, które można uzyskać na podstawie danych. Poniżej przedstawiono przykłady wpływu jakości danych na pomyślne utworzenie raportu usługi Power BI:

  • Kompletność: Brakujące wartości mogą powodować przerwy.
  • Ważność: wartości danych poza zakresem mogą wypaczać wizualizacje i wyniki.
  • Spójność: Niespójne dane mogą mieć wpływ na wizualizacje związane z datą.
  • Unikatowość: Duplikaty mogą mieć wpływ na dokładność danych.
  • Relacje danych: wizualizacje między tabelami mogą nie być możliwe bez relacji.
  • Obliczenia języka DAX: ograniczone obliczenia mogą spowodować mniej możliwych szczegółowych informacji.

Przygotowywanie danych przy użyciu Power Query

Power Query jest kluczową funkcją Power BI Desktop w celu przygotowania modelu semantycznego. Jest to pierwszy krok tworzenia raportu usługi Power BI i jest niezbędny w przypadku korzystania z rozwiązania Copilot. Aby zapewnić jakość danych, użyj Power Query, aby:

  • Profilowanie danych przez ocenę jakości kolumn, dystrybucji kolumn i profilu kolumny.
  • Wyczyść dane , rozwiązując niespójności, nieoczekiwane lub wartości null oraz inne problemy z jakością danych.
  • Przekształć dane , implementując przyjazne dla użytkownika konwencje nazewnictwa dla kolumn i zapytań, zmieniając typy danych kolumn i stosując przekształcenia kształtu danych.

Szacowanie rozmiaru modelu semantycznego

Chociaż rozmiar modelu semantycznego nie ma stałych limitów, ważne jest, aby mieć wystarczającą ilość danych dla istotnej zawartości. Jednak nadmiernie złożone modele mogą prowadzić do niejasnych wyników.

Istotne zagadnienia i ograniczenia

Nieustannie pracujemy nad poprawą jakości stron raportu, w tym wizualizacjami i podsumowaniami wygenerowanymi przez copilot. Na przykład copilot może nie rozumieć złożonych monitów, takich jak generowanie raportu wielostronicowego.

Porada

Aby uzyskać pełną listę zagadnień, zapoznaj się z dokumentacją referencyjną aplikacji Copilot w usłudze Power BI.