Связать две таблицы power bi

Обновлено: 27.04.2024

В обновлении Power BI Desktop от 22 июля 2018 появилась новая замечательная возможность — создавать связи «многие-ко-многим» (Many-To-Many, или M2M) между таблицами модели данных. Пока еще в предварительной версии, то есть не работающее в Power BI Service, но очень интересное нововведение.

До этого обновления в Power BI можно было создавать связи только двух видов: «один к одному» и «многие-к-одному«. Новый тип связи появился в связи с введением в пробную эксплуатацию так называемой «композитной», или «составной» модели, позволяющей использовать в проекте одновременно как источники, подключенные в режиме Direct Query (например, MS SQL Server), так и источники в режиме Import (например, файл Excel), или сразу несколько источников Direct Query. Связи «многие-ко-многим» на текущий момент являются единственным способом связи между источниками, подключенными в разных режимах (DQ и Import), независимо от их фактической кратности.

Однако применение нового типа связи «многие-ко-многим» не ограничивается только рамками композитной модели — такие связи теперь можно устанавливать между любыми таблицами Power BI!

Такой тип связей открывает для разработчика новую степень свободы, если можно так выразиться. Теперь не обязательно создавать промежуточные бридж-таблицы для связывания двух таблиц по неуникальному ключу — можно настроить такую связь напрямую. Это уменьшает количество таблиц и связей между ними, делая модель проще.

Реализация связей «многие-ко-многим» в Power BI сопряжена с рядом ограничений. Сейчас их всего три (они действуют именно для таблиц, связанных таким способом):

Невозможно использовать функцию RELATED для получения данных связанной таблицы (так как связанными могут оказаться несколько строк).
Не создаются пустые строки для группировки строк, отсутствующих в связанной таблице (а также для строк, имеющих Null в столбце связи другой таблицы).
Функция ALL(), примененная к одной из таблиц, не сбрасывает фильтры, примененные к связанной таблице (а, например, в связи «один-ко-многим» функция ALL(Table) сбрасывает все фильтры со столбцов таблицы, в том числе фильтры, примененные к столбцам таблиц, связанных с находящихся на стороне «один»).

Эти ограничения не так очевидны, и неподготовленный аналитик может быть неприятно удивлён неожиданному поведению мер и визуальных элементов.

Достаточно подробно эти ограничения описаны в официальной документации, а мы с Максимом Уваровым практически сразу после выхода обновления записали видео, в котором я постарался подробно рассказать о новом типе связей, его ограничениях и подводных камнях.

Я считаю, что появление составной модели и нового вида связи между таблицами — это крупнейшее изменение в моделировании данных в Power BI после введения двунаправленной фильтрации. И хотя пока этот тип связи вызывает много вопросов, меня однозначно радует всё, что касается новых инструментов подготовки данных и моделирования в Power BI: приятно смотреть, как любимый инструмент развивается и становится всё мощнее и мощнее. А судя по опубликованному roadmap до октября 2018 года, планов относительно развития Power BI у Microsoft очень много. Нет, не так. ОЧЕНЬ МНОГО.

С помощью связей с кратностью "многие ко многим" в Power BI Desktop можно объединять таблицы, использующие кратность "многие ко многим". Это позволяет более простым и интуитивно понятным образом создавать модели данных, которые содержат несколько источников данных. Связи с кратностью "многие ко многим " являются частью более крупных возможностей составных моделей в Power BI Desktop.

Связь с кратностью "многие ко многим" в Power BI Desktop состоит из трех связанных функций:

Составные модели.Составные модели позволяют включить в отчет несколько подключений к данным в любом сочетании, в том числе подключения DirectQuery или импорт. Дополнительные сведения см. в статье Использование составных моделей в Power BI Desktop.

Связи с кратностью "многие ко многим": с помощью составных моделей можно установить связи с кратностью "многие ко многим " между таблицами. Они избавляют от необходимости поддерживать уникальные значения в таблицах. Также они позволяют обойтись без предыдущих обходных путей, например создания новых таблиц исключительно для образования связей. Эта функция подробно описана далее в этой статье.

Режим хранения Он позволяет указать, в каких визуальных элементах будут использоваться запросы к источникам данных серверной части. Визуальные элементы, которым не нужны такие запросы, всегда импортируются, даже если они основаны на DirectQuery. Эта функция помогает повысить производительность и снизить нагрузку на серверную часть. Ранее даже простые визуальные элементы, например срезы, инициировали запросы к серверным источникам. Дополнительные сведения см. в статье Режим хранения в Power BI Desktop.

Что решает связь с кратностью "многие ко многим"

До появления связей с кратностью "многие ко многим " связь между двумя таблицами была определена в Power BI. Хотя бы один из столбцов таблиц, участвующих в связи, должен был содержать уникальные значения. Часто столбцы не содержали уникальные значения.

Например, две таблицы могли иметь столбец "Страна". Однако значения стран не уникальны в одной таблице. Чтобы соединить такие таблицы, требовалось обходное решение. Одним из возможных решений мог быть ввод дополнительных таблиц с необходимыми уникальными значениями. С помощью связей с кратностью "многие ко многим" можно объединить такие таблицы напрямую, если используется связь с кратностью "многие ко многим".

Использование связей с кратностью "многие ко многим"

При определении связи между двумя таблицами в Power BI необходимо определить кратность связи. Например, связь между ProductSales и Product , использующими столбцы ProductSales[ProductCode] и Product[ProductCode], будет определяться как Многие-1. Мы определяем связь таким образом, поскольку имеется много продаж каждого продукта и столбец (ProductCode) таблицы Product является уникальным. При определении кратности связи как многие к одному, один ко многим или один к одному Power BI проверяет ее, чтобы кратность соответствовала фактическим данным.

Например, рассмотрим простую модель на изображении ниже.

Теперь представим, что в таблице Product отображаются лишь две строки, как показано:

Также представьте таблицу Sales, содержащую всего четыре строки, включая строку для продукта C, которого не существует в таблице Product из-за ошибки ссылочной целостности.

Столбцы ProductName и Price (из таблицы Product), наряду с общим значением Qty (количество) для каждого продукта (из таблицы ProductSales), будут отображены, как показано на следующем изображении.

Как показано на предыдущем рисунке, есть пустая строка ProductName, которая связана с продажами продукта C. Она отвечает за следующее.

Все строки таблицы ProductSales, для которых не существует соответствующей строки в таблице Product. Существует проблема целостности данных, как показано в этом примере для продукта C.

Любые строки в таблице ProductSales, для которых столбец внешнего ключа имеет значение NULL.

По этим причинам в обоих случаях пустая строка отвечает за продажи, в которых ProductName и Price неизвестны.

Бывают случаи, когда таблицы соединены по двум столбцам и при этом ни один из столбцов не уникален. Например, рассмотрим следующие две таблицы.

Таблица Sales содержит данные о продажах по штатам (State), где в каждой строке указан объем продаж, соответствующий типу продаж в указанном штате (включая штаты CA, WA и TX).

Таблица CityData содержит данные по городам, в том числе сведения о населении и штате (такие как Калифорния, Вашингтон и Нью-Йорк).

Столбец Штат теперь находится в обеих таблицах. Разумно, чтобы отчет выводился по общему объему продаж по штату и общему населению каждого штата. Однако существует проблема: столбец Штат не уникален ни в одной из таблиц.

Использовавшийся ранее обходной путь

В версиях Power BI Desktop, предшествующих июльскому выпуску 2018 г., пользователи не могли создать прямую связь между такими таблицами. Обычным решением этой проблемы были следующие действия.

Создание третьей таблицы, содержащей только уникальные идентификаторы штатов. Это может быть следующее.

Вычисляемая таблица (определяется на языке выражений анализа данных [DAX]).
Таблица на основе запроса, который определен в Редакторе Power Query; он может отображать уникальные идентификаторы, извлеченные из одной из таблиц.
Объединенный полный набор.

Затем с помощью обычных связей многие к одному выполняется связывание двух исходных таблиц с этой новой таблицей.

Можно оставить таблицу возможного решения видимой. Кроме того, можно скрыть таблицу возможного решения, чтобы она не отображалась в списке Поля. Если скрыть таблицу, обычно для связей многие к одному включается фильтрация в обоих направлениях, что дает возможность использовать поле "Штат" любой из таблиц. Дальнейшая перекрестная фильтрация распространится на другую таблицу. Этот подход показан на следующем рисунке:

Визуальный элемент с отображением поля State (из таблицы CityData) вместе с общей численностью населения (Population) и общим объемом продаж (Sales) будет выглядеть следующим образом.

При заданном использовании штата из таблицы CityData в решении в этой таблице перечисляются только соответствующие штаты (таким образом, штат Техас исключается). Кроме того, в отличие от связей многие к одному, хотя итоговая строка содержит весь Объем продаж (включая штат Техас), в подробные сведения не включается пустая строка, отвечающая за такие несовпадающие строки. Аналогично, не будет пустой строки, соответствующей каким-либо продажам, которым соответствует значение NULL поля Штат.

Предположим, что вы также добавляете "Город" в этот визуальный элемент. Несмотря на то что население в расчете на значение "Город" известно, значение объема продаж, показанное для "Город", просто повторит значение объема продаж для соответствующего штата. Этот сценарий обычно происходит, когда группирование столбцов не связано с некоторой статистической мерой, как показано ниже.

Предположим, что вы определили новую таблицу "Продажи" как сочетание штатов здесь и сделали ее видимой в списке Поля. Тот же визуальный элемент будет отображать штат (в новой таблице), общее население и общий объем продаж.

Как видите, TX с данными о продажах , но неизвестными данными о генеральной совокупности и Нью-йорке с известными данными о генеральной совокупности , но без данных о продажах , будут включены. Этот способ не оптимален и вызывает множество проблем. Для связей с кратностью "многие ко многим" будут устранены результирующая проблема, как описано в следующем разделе.

Дополнительные сведения о реализации этого обходного решения см. в руководстве по связям "многие ко многим".

Используйте связь с кратностью "многие ко многим" вместо обходного решения

Вы можете напрямую связывать таблицы, например те, которые мы упоминали выше, не прибегая к использованию аналогичных временных решений. Теперь можно задать кратность связи многие ко многим. Этот параметр указывает, что ни одна из таблиц не содержит уникальные значения. Такие связи позволяют контролировать, какая таблица фильтрует другую таблицу. Либо можно применить двунаправленную фильтрацию, где каждая таблица фильтрует другую.

Например, при создании связи непосредственно между CityData и Sales , где фильтры должны поступать из CityData в Sales, Power BI Desktop отображает диалоговое окно "Изменение связи "

Итоговое представление связей будет содержать прямую связь "многие ко многим" между двумя таблицами. Внешний вид таблиц в списке Поля и их последующее поведение при создании визуальных элементов аналогично ситуации, в которой мы применили обходной путь. Там мы создали дополнительную скрытую таблицу уникальных штатов. Как было сказано выше, отображается визуальный элемент со сведениями о штате, населении и продажах.

Основные различия между связями с кратностью "многие ко многим " и более типичными связями "Многие-1 " приведены ниже.

Значения, показываемые в них, не содержат пустую строку, отвечающую за несовпадающие строки в другой таблице. Кроме того, значения не отвечают за строки, в которых столбец, используемый для связи в другой таблице, имеет значение NULL.

Использовать функцию RELATED() (так как связанными могут быть несколько строк) не удастся.

При использовании функции ALL() в таблице не удаляются фильтры, примененные к другим таблицам, у которых с ней установлена связь "многие ко многим". В предыдущем примере мера, определенная согласно данному скрипту, не удалит фильтры по столбцам связанной таблицы CityData.

Визуальный элемент с отображением штата, объема продаж и общего объема продаж будет таким, как на рисунке ниже.

Учитывая перечисленные различия, убедитесь, что вычисления, использующие ALL() , такие как % от общей суммы, возвращают желаемые результаты.

Дальнейшие действия

Дополнительные сведения о составных моделях и DirectQuery см. в следующих статьях:

В нашей последней статье по Power BI мы обсудили взаимоотношения в Power BI (Часть 1). Здесь мы рассмотрим вопрос взаимосвязей в Power BI, и дополнительную информацию, например, о дополнительных параметрах. Кроме того, мы рассмотрим организацию таблиц и подключений, а также неправильные динамические отношения в Power BI. И наконец, мы расскажем, как создать новую связь в Power BI.

Итак, давайте начнем разбираться во взаимоотношениях в Power BI.

Взаимоотношения в Power BI – изменение перекрестных каналов

2. Как установить новые отношения в Power BI?

1. Кликните на «Управление отношениями».

2. В разделе «Управление отношениями» нажмите «Создать». Это откроет диалог «Создать отношение», где мы сможем выбрать таблицы, разделы и любые дополнительные параметры, необходимые для наших отношений в Power BI.

3. В основной таблице выберите «Часы проекта», затем выберите сегмент «Проект». Это множественная сторона наших отношений.

4. Во второй таблице выберите «Проект компании», затем выберите сегмент «Название проекта». Это одиночная сторона наших отношений.

5. Пройдите далее и нажмите OK как в диалоге «Создание отношений в Power Bi», так и в окне «Управление отношениями».

Создайте новые отношения в Power BI

В свете исключительной заинтересованности по поводу полного раскрытия информации, вы просто делаете эти отношения в Power BI самым сложным из возможных способов. Вы можете нажать на кнопку «Автоопределение» на панели управления отношениями, но это не научит вас как правильно, давайте разберем пример.

А теперь давайте еще раз взглянем на таблицу на холсте отчета.

Создайте новые отношения в Power BI

Теперь выглядит намного лучше, не так ли?

Когда мы работаем по Приоритету в течение нескольких часов, Power BI Desktop будет искать каждый случай необычных оценок в таблице запросов «Проект компании», а после этого искать каждый случай каждого из этих качеств в таблице «Проект компании» и вычислять целиком для всякой исключительной оценки.

По правде говоря, это было довольно просто: с Автоопределением вам не нужно так много делать.

3. Дополнительные варианты взаимоотношений в Power BI

В момент установления связи в Power BI с помощью Автоопределения или физического взаимодействия. Power BI Desktop разработает дополнительные альтернативы с учетом информации в ваших таблицах. Вы можете расположить эти дополнительные свойства отношений в самой ограниченной части отношения создания/редактирования в Power BI.

Дополнительные варианты взаимоотношений в Power BI

Как мы уже говорили, они обычно устанавливаются последовательно, и вам не нужно их трогать. Но, есть несколько обстоятельств, при которых вам следует самостоятельно подобрать эти альтернативы.

4. Автоопредление отношений

Обычно Power BI Desktop может самостоятельно определять самую высокую мощность отношени для связи в Power BI. Если вам нужно отменить запрограммированную настройку, поскольку вы знаете, что информация изменится, вы можете выбрать ее в элементе управления. Итак, давайте взглянем на случай, когда нам нужно выбрать альтернативную связь.

Таблица «Приоритетность проекта компании» ниже представляет собой краткое изложение всех компаний и их потребностей. Таблица «Бюджет проекта» - это порядок действий, для которых утвержден план бюджетных расходов.
Бюджет проекта

Утвержденные проекты

Выделение бюджета

Дата выделения

Приоритет проектов компании

Проект

Приоритетность

В случае, если мы устанавливаем связь между разделом «Проект» в таблице «Приоритетность проекта компании» и сегментом «Утвержденные проекты» в таблице «Бюджет проекта», следующим образом:

Связь в Power BI – информация требует альтернативного количества элементов

Мощность отношения, обычно, устанавливается равной «один к одному» (1: 1) и перекрестное разделение для обоих (как показано).
Прочтите об источниках данных Power BI (поддерживается).
Это связано с тем, что для Power BI Desktop лучшее сочетание двух таблиц действительно похоже на следующее:

Утвержденные проекты

Выделение бюджета

Дата выделения

Но предположим, что вы знаете, что информация будет меняться всякий раз, когда вы ее обновляете. В обновленном представлении таблицы «Бюджет проекта» в настоящее время есть дополнительные строки для синего и красного: между двумя нашими таблицами существует согласованная связь в свете того факта, что в разделе «Проект» объединенной таблицы нет качеств для перефразирования. Сегмент «Проект» - особенный на том основании, что каждое рассмотрение происходит только один раз, в соответствии с этими строками столбцы из двух таблиц могут соединяться определенным образом без дублирования.

Бюджет проекта

Это означает, что лучшее сочетание двух таблиц в настоящее время будет похоже на это:

Одобренные проекты

Выделение бюджета

Дата выделения

В этой новой консолидированной таблице в разделе «Проект» необходимо перефразировать значения. Две уникальные таблицы не будут иметь сбалансированных отношений в Power BI после восстановления таблицы. В этой ситуации, поскольку мы знаем, что в будущих обновлениях у сегмента «Проект» будут копии, нам необходимо установить для «Мощность отношения» значение «Многие к одному» (*: 1), при этом многие на стороне «Бюджет проекат» и «Один» на стороне «Приоритетность проекта компании».

5. Изменение связей

Для большинства подключений перекрестный курс установлен на «Оба». Но есть и другие необычные условия, в которых вам может потребоваться установить значение, отличное от значения по умолчанию. Как и в случае с моделью из более ранней адаптации Power Pivot, где каждое отношение в Power BI настроено на отдельную опору.

Параметр «Оба» позволяет Power BI Desktop обрабатывать все части связанных таблиц, как если бы они были отдельной таблицей. При этом есть несколько обстоятельств. В тех случаях, когда Power BI Desktop не может установить межканальную привязку отношений на «Оба» и, сохранить однозначное расположение значений по умолчанию, доступных для детализации. Может быть, мы не настроены на кросс-канальные отношения Power BI? И то, и другое, в этот момент обычно работает в свете того факта, что это может привести к неопределенности. На тот случай, если многоканальная настройка по умолчанию не работает для вас, попробуйте установить ее для определенной таблицы или для обоих.

Перекрёстное просеивание за один проход работает в некоторых случаях. Например, если вы импортировали модель из Power Pivot в Excel 2013 или более ранней версии. Большинство подключений будут настроены на курс «один». Одиночное отношение подразумевает, что решения по разделению в связанных таблицах сводят на нет ту таблицу, где выполняется работа по сбору. Иногда понимание кросс-разделения может оказатся несколько затруднительным, поэтому мы должны рассматривать каждый конкретный случай.

Связь в Power BI – информация требует альтернативного количества элементов

Связь в Power BI – изменение кросс-канала

А вы знаете, как создавать точечные и пузырьковые диаграммы Power BI?
Детали по каналу будут передаваться из «Проекту компании» в «Сотруднике компании» (как показано на рисунке ниже) в то же время, они не будут передаваться в «Сотруднике компании». Но, если вы установите разделительный курс на Оба, то это сработает. Параметр «Оба» позволяет передавать поток для конкретного канала сотруднику.

Связь в Power BI – изменение кросс-канала

Если для разделительного заголовка установлено значение «Оба», наш отчет, исправится

Изменение перекрестного канала

Перекрестное разделение двух отношений прекрасно работает в качестве примера соединения таблиц, аналогичного приведенному выше примеру. Чаще всего это называют звездным контуром, вот так:

Изменение перекрестного канала

Курс перекрестного разделения не очень хорошо работает с более широким примером, часто встречающимся в базах данных, как на этом графике:

Отношения в Power BI

Если у вас есть пример такой таблицы с кругами, в этой точке перекрестное разделение может привести к сомнительному расположению соединений. Например, если вы объединяете поле из TableX, а затем канал через поле в TableY, в этот момент неясно, как должен перемещаться канал, через лучшую или базовую таблицу. Типичным случаем такого рода примеров является TableX как таблица продаж с фактической информацией и TableY как информация о расходах. На этом этапе таблицы в центре являются таблицами запросов, которые используются двумя таблицами, например, «Подразделение» или «Регион».

Стереть или отметить соединения как инертные, чтобы уменьшить неопределенность. На этом этапе у вас может быть возможность установить связь в Power BI и перекрестное разделение как «Оба».
Получить таблицу дважды (с другим именем во второй раз), чтобы стереть круги. Это делает наш пример соединений похожим на контур звезды. При звездном сопоставлении для большинства подключений можно установить оба параметра.

6. Неправильная динамическая связь в Power BI

В тот момент, когда Power BI Desktop последовательно устанавливает подключения, между двумя таблицами происходит более одного подключения. В тот момент, когда это происходит, только одно из соединений устанавливается как динамическое. Динамическая связь заменяется связью по умолчанию в Power BI так, чтобы, когда вы выбирали поля из двух уникальных таблиц, Power BI Desktop естественным образом создавал для них связи. Как бы то ни было, время от времени выбранные по умолчанию отношения не могут быть правильными. Вы можете использовать диалог «Управление отношениями», чтобы установить отношения Power BI как динамические или скрытые, или вы можете установить динамические отношения в диалоге «Изменить отношения».

Чтобы гарантировать связь по умолчанию, Power BI Desktop просто разрешит одиночное динамическое соединение между двумя таблицами в определенный момент времени. Таким образом, вы должны сначала установить текущую связь как неактивную, а затем установить связь Power BI, которая должна быть динамической.
Давайте рассмотрим основные различия между Power BI и SSRS.
Как насчет того, чтобы взглянуть на этот случай. Эта первая таблица – «Билеты проекта», а следующая таблица – «Роли сотрудников».

В нашей последней статье мы поговорили о диаграмме водопада в Power BI. Здесь мы рассмотрим, как работают таблицы в Power BI. Кроме того, мы обсудим, когда использовать таблицу Power BI с ее предварительными условиями. Также мы изучим, как создать таблицу и отформатировать ее, а также настроить ширину столбца таблицы в Power BI.

Итак, приступим к руководству по таблицах Power BI.

Работа с таблицей в информационных панелях и отчетах Power BI

2. Таблица в Power BI

Таблица в Power BI содержит связанную информацию в расположении линий и сегментов. Он также может содержать заголовки и строку для сумм. Таблицы превосходно работают с количественными корреляциями, когда вы присматриваетесь к многочисленным качествам для единственной классификации. Например, в этой таблице представлены 5 различных показателей для категории.

3. Когда использовать таблицу Power BI?

Таблица в Power BI – отличное решение, чтобы:

Посмотреть и подумать об определенной информации и правильных качествах (а не визуальных образах).
Показать информацию в запрещенной конфигурации.
Показать числовую информацию по классам.

Примечание. Если у таблицы в Power BI слишком много качеств, подумайте о том, чтобы преобразовать ее в матрицу или, возможно, использовать детализацию.

a. Требования

Администрирование Power BI или Power BI Desktop
Тест анализ результатов розничной торговли

4. Как создать таблицу в Power BI?

Мы сделаем таблицу, представленную выше, чтобы показать оценку сделок по классификации вещей. Чтобы сделать это, войдите в Power BI и выберите «Получить данные»> «Образцы»> «Образец анализа результатов розничной торговли» > «Подключиться и выбрать** Перейти на информационную панель».

На левой панели навигации выберите «Рабочие области»> «Моя рабочая область».
Выберите вкладку «Наборы данных» и вы найдете только что включенный вами набор данных «Анализ розничных продаж». Выберите символ «Создать отчет».
В диспетчере редактирования отчетов выберите «Элемент» > «Категория». Следовательно, Power BI создает таблицу, в которой будут представлены все классы.

Прочтите об источниках данных Power BI (поддерживаемые) – Подключение источника данных

Выберите «Продажи»> «Средняя цена за единицу»> «Продажи и продажи за прошлый год»> «Продажи в этом году» и выберите каждую из трех альтернатив (значение, цель, статус).

Шаг 4 – Создание таблицы в Power BI

На листе «Визуализации» найдите «Значения» и поменяйте местами значения, чтобы они были как на картинке.
Прикрепите таблицу к информационной панели.

Шаг 4 – Создание таблицы в Power BI

5. Как расположить таблицу в Power BI?

Есть множество подходов к организации таблицы в Power BI, и здесь мы рассмотрим лишь некоторые из них.

Упорядочить таблицу в Power BI

Попробуйте спроектировать сеть таблиц. Здесь мы добавили синюю вертикальную рамку, добавили толщину линиям, немного увеличили диаграмму и размер содержимого.

Для заголовков сегментов мы изменили затенение фона, увеличили размер текста.

Шаг.2 Упорядочите таблицу в Power BI

Начните с «Форматирование поля» и выбора из раскрывающегося списка. В зависимости от данных, это даст вам возможность установить: отображение единиц, затенение стиля текста, количество десятичных знаков, основание, расположение. После того, как вы откалибруете настройки, выберите, следует ли применять эти настройки к заголовку и суммированию.

Шаг.3 – Упорядочение таблицы в Power BI

Итак, после нашей дополнительной разработки мы получаем следующую таблицу.

Шаг.4. – Упорядочение таблицы в Power BI

6. Как сделать условное форматирование в таблице Power BI?

Один из видов упорядочивания называется ограничивающим и связан с полями в области «Значения» на листе «Визуализации» в администрировании Power BI или на рабочем столе.

С помощью форматирования таблиц вы можете определять цвета ячеек и текста с учетом данных.

На листе «Визуализации» на холсте выберите пункт «Условное форматирование»,
Выберите «Цвет фона». В появившемся окне вы сможете настроить затенение и, дополнительно, минимальное и максимальное значение.

Шаг. 2 – Упорядочивание непредвиденных обстоятельств в таблице Power BI

К нашим оценкам средней цены за единицу мы должны применить некоторую индивидуальную схему. Выберите «Расходящиеся», добавьте несколько оттенков и нажмите «ОК».

Добавьте в таблицу еще одно поле, которое имеет как положительные, так и отрицательные качества. Выберите «Продажи» > «Общее отклонение от продаж».

Шаг. 3 – Организация случайных действий в Power BI Table в Power BI

Включите условное форматирование для «Общее отклонение продаж», выбрав «Условное форматирование»> «Гистограммы».
В появившемся меню установите оттенки для полосы «Положительный» и «Отрицательный», поставьте галочку рядом с «Показывать только панель» и внесите другие необходимые улучшения.

Когда вы выбираете OK, информационные панели заменят числа в таблице, что упрощает фильтрацию.

Шаг. 5 Согласование случайных обстоятельств в таблице Power BI

7. Изменить ширину столбца таблицы.

Время от времени Power BI обрезает заголовок в отчете и на информационной панели. Чтобы отобразить полное название раздела, растяните данное поле в стороны.

Итак, это все о визуализации таблиц Power BI. Надеемся, вам понравилось наше объяснение.

8. Заключение

Следовательно, в этой статье по Power BI Table мы узнали о работе с таблицами Power BI, а также обсудили, как создать таблицу в Power BI и настроить ширину столбца таблицы.

Определение проблемы

Предположим, что у нас есть таблица бюджета с финансовым годом, бюджетным периодом и бюджетом. Вот скриншот этой таблицы:

Если мы хотим провести анализ даты и расчеты на основе даты, лучше всего создать взаимосвязь между таблицей бюджета и измерением даты. Вот представление нашего измерения даты:

Чтобы присоединиться к этим двум таблицам, мы можем добавить столбец дня в таблицу бюджета и затем присоединиться к ним на основе трех столбцов: финансовый год, финансовый период и день (день месяца). Итак, вот таблица бюджета с добавленным новым столбцом дня и значением месяца, немного отполированным для удаления «Mth» из содержимого месяца;

Теперь, если мы хотим создать связь между измерением даты и таблицей бюджета на основе этих трех столбцов, мы не сможем! Диалог создания отношений не позволяет нам выбирать несколько столбцов, а из-за того, что в одном столбце поле Key не будет идентифицировано, не может быть создана связь.

Обходной путь

Обходной путь для этой проблемы очень прост. Power BI не допускает отношения в модели, основанной на нескольких столбцах, но Power Query может присоединяться к таблицам с целым рядом столбцов. Итак, что мы можем сделать в качестве обходного пути, это связать бюджетную таблицу с текущим измерением в Power Query и получить ключ даты. Затем мы используем ключ даты как одно отношение полей в разделе моделирования Power BI.

Сначала мы открываем Merge Queries из раздела Combine вкладки Home;

Вот как мы соединяем две таблицы на основе нескольких столбцов: можно удерживать клавишу CTRL и выбирать столбцы один за другим (в правильном порядке соединения)

Тогда у нас будет новая таблица, встроенная в результате соединения;

Поэтому мы просто выберем ключевое поле из встроенной таблицы;

А после сохранения и закрытия окна редактора запросов мы можем создать отношения в модели Power BI на основе одного столбца;

Читайте также:

Связать две таблицы power bi

Что решает связь с кратностью "многие ко многим"

Использование связей с кратностью "многие ко многим"

Использовавшийся ранее обходной путь

Используйте связь с кратностью "многие ко многим" вместо обходного решения

Рекомендации и ограничения

Дальнейшие действия

2. Как установить новые отношения в Power BI?

3. Дополнительные варианты взаимоотношений в Power BI

4. Автоопредление отношений

5. Изменение связей

6. Неправильная динамическая связь в Power BI

2. Таблица в Power BI

3. Когда использовать таблицу Power BI?

a. Требования

4. Как создать таблицу в Power BI?

5. Как расположить таблицу в Power BI?

6. Как сделать условное форматирование в таблице Power BI?

7. Изменить ширину столбца таблицы.

8. Заключение

Определение проблемы

Обходной путь