Ottenere i dati in Power BI Desktop

Presentazione del lab

Questo lab è progettato per presentare l’applicazione Power BI Desktop, come connettersi ai dati e come usare le tecniche di anteprima dei dati per comprendere le caratteristiche e la qualità dei dati di origine. Gli obiettivi di apprendimento sono:

  • Aprire Power BI Desktop
  • Connettersi a origini dati diverse
  • Visualizzare in anteprima i dati di origine con Power Query
  • Usare le funzionalità di profilatura dei dati in Power Query

Questo lab dovrebbe richiedere circa 30 minuti.

Introduzione a Power BI Desktop

Per completare questo esercizio, aprire prima un Web browser e immettere l’URL seguente per scaricare la cartella ZIP:

https://github.com/MicrosoftLearning/PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/raw/Main/Allfiles/Labs/01-prepare-data-with-power-query-in-power-bi-desktop/01-prepare-data.zip

Estrarre la cartella nella cartella C:\Users\Student\Downloads\01-prepare-data .

Aprire il file 01-Starter-Sales Analysis.pbix .

  • Questo file di avvio è stato appositamente configurato per completare il lab. Nel file starter sono state disabilitate le impostazioni a livello di report seguenti:

    • Caricamento dati > Importare relazioni da origini dati al primo caricamento
    • Caricamento dati > rilevamento automatico di nuove relazioni dopo il caricamento dei dati

Recuperare i dati da SQL Server

Questa attività illustra come connettersi a un database di SQL Server e importare tabelle, che creano query in Power Query.

  1. Nella scheda Home della barra multifunzione selezionare SQL Server nel gruppo Dati.

    Icona Recupera dati di SQL Server

  2. Nella finestra Database di SQL Server, nella casella Server immettere localhost e lasciare vuoto Database, quindi selezionare OK.

    Nota: in questo lab si connetterà al database di SQL Server usando localhost perché le origini dati del gateway non possono risolvere localhost. Questa non è una procedura consigliata quando si creano soluzioni personalizzate.

  3. Se vengono richieste le credenziali, selezionare Windows > Usa le credenziali correnti e quindi Connetti.

  4. Selezionare OK se viene visualizzato un avviso che indica che non è possibile stabilire una connessione crittografata.

  5. Nel riquadro Strumento di navigazione ** espandere il **database AdventureWorksDW2020.

    Nota: il database AdventureWorksDW2020 si basa sul database di esempio AdventureWorksDW2017 . È stato modificato per supportare gli obiettivi di apprendimento dei lab del corso.

  6. Selezionare la tabella DimEmployee e osservare l’anteprima dei dati della tabella.

    Database AdventureWorksDW2020 con DimEmployee indicato

    Nota: i dati di anteprima consentono di visualizzare le colonne e un esempio di righe.

  7. Per importare i dati della tabella, selezionare la casella di controllo accanto alle tabelle seguenti:

    • DimEmployee
    • DimEmployeeSalesTerritory
    • DimProduct
    • DimReseller
    • DimSalesTerritory
    • FactResellerSales

  8. Completare questa attività selezionando Trasforma dati, che verrà aperto editor di Power Query. Lasciare aperto per l’attività successiva.

A questo punto si è connessi a sei tabelle da un database di SQL Server.

Anteprima dei dati in editor di Power Query

Questa attività introduce il editor di Power Query e consente di esaminare e profilare i dati. Ciò consente di determinare come pulire e trasformare i dati in un secondo momento. Verranno inoltre esaminate entrambe le tabelle delle dimensioni precedute da “Dim” e dalle tabelle dei fatti precedute da “Fact”.

  1. Nella finestra Editor di Power Query, a sinistra, osservare il riquadro Query. Il riquadro Query contiene una query per ogni tabella selezionata.

    Elenco di query caricate

  2. Selezionare la prima query DimEmployee.

    La tabella DimEmployee nel database di SQL Server archivia una riga per ogni dipendente. Un subset delle righe di questa tabella rappresenta i venditori, che saranno rilevanti per il modello che verrà sviluppato.

  3. Nell’angolo inferiore sinistro della barra di stato vengono fornite alcune statistiche della tabella, ovvero la tabella contiene 33 colonne e 296 righe.

    Numero di 33 colonne, 296 righe

  4. Nel riquadro di anteprima dei dati scorrere orizzontalmente per esaminare tutte le colonne. Si noti che le ultime cinque colonne contengono i collegamenti Table o Value.

    Queste cinque colonne rappresentano relazioni con altre tabelle nel database. Possono essere usati per unire le tabelle. Le tabelle verranno unite nel lab Carica dati trasformati in Power BI Desktop .

  5. Per valutare la qualità delle colonne, nella scheda Visualizza della barra multifunzione selezionare Colonna qualità nel gruppo Anteprima dati. La qualità della colonna consente di determinare facilmente la percentuale di valori validi, con errori o vuoti rilevata nelle colonne.

    Selezione qualità colonna nella barra multifunzione

  6. Si noti che la colonna Position ha righe vuote (null) al 94%.

    Qualità della colonna che mostra il 94% delle righe vuote

  7. Per valutare la distribuzione delle colonne, nella scheda Visualizza della barra multifunzione selezionare Colonna distribuzione nel gruppo Anteprima dati.

  8. Esaminare di nuovo la colonna Position e osservare che sono presenti quattro valori distinti e un valore univoco.

  9. Esaminare la distribuzione delle colonne per la colonna EmployeeKey . Sono presenti 296 valori distinti e 296 valori univoci.

    Distribuzione delle colonne con 296 valori distinti, 296 valori univoci

    Nota: quando i conteggi distinti e univoci sono uguali, significa che la colonna contiene valori univoci. Quando si esegue la modellazione, è importante che alcune tabelle del modello contengano colonne univoche. Queste colonne univoco possono essere usate per creare relazioni uno-a-molti, che verranno eseguite nel lab Model Data in Power BI Desktop .

  10. Nel riquadro Query selezionare la query DimProduct.

    La tabella DimProduct contiene una riga per prodotto venduta dall’azienda.

  11. Nel riquadro Query selezionare la query DimReseller.

    La tabella DimReseller contiene una riga per rivenditore. I rivenditori vendono, distribuiscono o aggiungono valore ai prodotti Adventure Works.

  12. Per visualizzare i valori delle colonne, nella scheda Visualizza della barra multifunzione selezionare Profilo colonna nel gruppo Anteprima dati.

  13. Selezionare l’intestazione di colonna BusinessType e notare il nuovo riquadro sotto il riquadro di anteprima dei dati. Esaminare le statistiche delle colonne e la distribuzione dei valori nel riquadro di anteprima dei dati.

    Si noti il problema relativo alla qualità dei dati: esistono due etichette per il magazzino (Warehouse e Ware House** con errori di ortografia**).

    Distribuzione dei valori per la colonna BusinessType

  14. Passare il puntatore sulla barra relativa a Ware House e osservare che sono presenti cinque righe con questo valore.

  15. Nel riquadro Query selezionare la query DimSalesTerritory.

    La tabella DimSalesTerritory contiene una riga per area di vendita, inclusa la sede centrale aziendale. Le aree geografiche vengono assegnate a un paese e i paesi vengono assegnati ai gruppi. Nel lab Model Data in Power BI Desktop si creerà una gerarchia per supportare l’analisi a livello di area, paese o gruppo.

  16. Nel riquadro Query selezionare la query FactResellerSales.

    La tabella FactResellerSales contiene una riga per ogni riga dell’ordine di vendita, un ordine di vendita contiene uno o più articoli di riga.

  17. Verificare la qualità della colonna TotalProductCost e osservare che l’8% delle righe è vuoto.

    I valori di colonna TotalProductCost** mancanti **sono un problema di qualità dei dati.

Ottenere dati da un file CSV

In questa attività si creerà una nuova query basata su file CSV.

  1. Per aggiungere una nuova query nella finestra Editor di Power Query, nella scheda Home della barra multifunzione selezionare la freccia a discesa Nuova origine nel gruppo Nuova query e quindi selezionare Testo/CSV.

  2. Passare al file 01-prepare-data > ResellerSalesTargets.csv . Selezionare Apri.

  3. Nella finestra ResellerSalesTargets.csv esaminare i dati in anteprima. Seleziona OK.

  4. Nel riquadro Query osservare l’aggiunta della query ResellerSalesTargets.

    Il file CSV ResellerSalesTargets contiene una riga per venditore, all’anno. Ogni riga registra 12 obiettivi di vendita mensili (espressi in migliaia). L’anno lavorativo della società Adventure Works inizia il 1° luglio.

  5. Notare anche che nessuna colonna contiene valori vuoti. Quando non è presente un obiettivo di vendita mensile, viene invece archiviato un trattino.

  6. Controllare le icone in ogni intestazione di colonna, a sinistra del nome della colonna. Le icone rappresentano il tipo di dati della colonna. 123 indica un numero intero e ABC indica il testo.

    Tipo di dati colonna

  7. Ripetere i passaggi per creare una query in base al file ColorFormats.csv .

    Il file CSV ColorFormats contiene una riga per colore prodotto. Ogni riga registra i codici HEX per formattare i colori di sfondo e carattere.

Ora dovrebbero essere presenti due nuove query, ResellerSalesTargets e ColorFormats.

Elenco query

Lab completato