อธิบายการทําความสะอาดและการแปลงข้อมูลใน Power BI Desktop
เมื่อทํางานกับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน ข้อมูลเหล่านั้นจะไม่อยู่ในรูปแบบที่อนุญาตให้แสดงข้อมูลอื่น ๆ เสมอไป ตัวอย่างเช่น คุณอาจพร้อมที่จะสร้างรายงานการใช้งานอุปกรณ์ที่แสดงรายละเอียดอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับ IoT สําหรับลูกค้าแต่ละราย โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลที่มีอยู่ในหลายระบบ รายละเอียดของลูกค้าน่าจะอยู่ในระบบการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) ขององค์กรของคุณ ในขณะที่ข้อมูล IoT มีแนวโน้มว่าจะจัดเก็บไว้ในระบบ IoT เฉพาะเช่น Azure IoT Hub หลายครั้งที่ข้อมูล IoT ไม่มีการจัดโครงสร้างไว้อย่างดีเท่ากับข้อมูลในระบบ CRM ของคุณ ข้อมูลบางอย่างอาจไม่อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง หรืออาจมีข้อมูลมากกว่าที่คุณต้องการ ในกรณีเหล่านี้ คุณจําเป็นต้องทําความสะอาดและแปลงข้อมูลของคุณ การทําความสะอาดและการแปลงข้อมูลคือวิธีการเตรียมข้อมูลของคุณ และเตรียมข้อมูลให้พร้อมสําหรับใช้งาน เพื่อเริ่มการแปลงและทําความสะอาดข้อมูล คุณต้องใช้แอปพลิเคชัน Power BI Desktop
Power BI Desktop มีสามมุมมอง:
มุมมองรายงาน: คุณสามารถสร้างคิวรีเพื่อสร้างการแสดงภาพที่น่าสนใจที่คุณสามารถแชร์กับผู้อื่นได้ คุณสามารถจัดเรียงเอกสารเหล่านั้นได้ตามที่คุณต้องการให้ปรากฏ
มุมมองข้อมูล: ดูข้อมูลในรายงานของคุณในรูปแบบแบบจําลองข้อมูล ซึ่งเป็นที่ที่คุณสามารถเพิ่มหน่วยวัด สร้างคอลัมน์ใหม่ และจัดการความสัมพันธ์ได้
มุมมองแบบจําลอง: รับการแสดงกราฟิกของความสัมพันธ์ที่สร้างขึ้นในแบบจําลองข้อมูลของคุณ และจัดการหรือปรับเปลี่ยนความสัมพันธ์ดังกล่าวตามความจําเป็น
Power BI Desktop มีเครื่องมือ Power Query Editor ซึ่งสามารถช่วยคุณกำหนดรูปร่างและแปลงข้อมูลเพื่อให้พร้อมสำหรับแบบจำลองและการแสดงข้อมูลด้วยภาพของคุณ
หากต้องการเริ่มต้น ให้เลือกแก้ไขจากหน้าต่างตัวนำทางเพื่อเปิดใช้งาน Power Query Editor คุณยังสามารถเปิดใช้ตัวแก้ไข Power Query ได้โดยตรงจาก Power BI Desktop โดยใช้ปุ่มแปลงข้อมูลบนริบบอนหน้าแรก
การแปลงข้อมูล
ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การแปลงข้อมูลเป็นกระบวนการในการใส่ข้อมูลเป็นรูปแบบที่สามารถใช้ได้ในรายงานของคุณ ตัวอย่างของการแปลงที่คุณสามารถใช้ได้ประกอบด้วย การลบคอลัมน์ออกจากตาราง การทำซ้ำคอลัมน์ภายใต้ชื่อใหม่ หรือการแทนที่ค่า
ทำความสะอาดข้อมูล
ในขณะที่ Power BI สามารถนำเข้าข้อมูลของคุณได้จากเกือบทุกแหล่งข้อมูล แต่เครื่องมือการแสดงผลข้อมูลด้วยภาพและการสร้างแบบจำลองของมันทำงานได้ดีที่สุดกับข้อมูลแบบมีคอลัมน์ ในบางครั้ง ข้อมูลของคุณไม่ได้จัดรูปแบบเป็นคอลัมน์แบบง่าย ซึ่งมักจะเป็นกรณีของสเปรดชีต Excel
เค้าโครงตารางที่ดูดีต่อสายตามนุษย์อาจไม่เหมาะสำหรับการคิวรีแบบอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น แผ่นตารางทำการต่อไปนี้มีส่วนหัวที่ทอดยาวหลายคอลัมน์
เมื่อคุณทําความสะอาดข้อมูล คุณอาจรวมแถวเหล่านั้นเป็นรายการเดียวเพื่อจัดรูปแบบข้อมูลให้ตรงกับความต้องการของคุณได้ดียิ่งขึ้น หรือคุณอาจมีชุดข้อมูลตัวเลขที่จะต้องถูกรวมเพื่อให้แสดงได้ดียิ่งขึ้น ด้วย Power Query มีชุดเครื่องมือที่คุณสามารถใช้เพื่อเตรียมข้อมูลได้
วัตถุประสงค์ของโมดูลนี้คือการแนะนําคุณเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับการทําความสะอาดและการแปลงข้อมูล คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการแปลง การจัดรูปร่าง และการวางรูปแบบข้อมูลใน Power BI ได้ที่นี่: แปลง จัดรูปร่าง และจําลองข้อมูลใน Power BI