Записаться

Ссылка кодировок ISO 3166-1 для стран: https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1#Current_codes

Материалы для практической работы:  AdventureWorks2019

Подключение Power BI к базе данных SQL Server

Выбор источника и режима подключения

В примере Power BI подключается к базе данных SQL Server. Указывается сервер localhost и база AdventureWorks 2017. Доступны два режима: импорт (Import) и прямой запрос (DirectQuery).

• Импорт (Import) — данные физически загружаются в Power BI. Это удобно для небольших объемов, но при больших данных файл проекта сильно растет, а публикация в облако становится неудобной.
• Прямой запрос (DirectQuery) — отчет при открытии запрашивает данные с сервера, кеширует их в оперативной памяти и обновляет по мере необходимости. Импорта данных в файл не происходит. Такой режим требует, чтобы сервер базы данных был доступен из той среды, где используется отчет. Например, локальный сервер может быть не виден из публичного облака.

В примере выбран импорт, чтобы не тратить время на кеширование запросов. Подключение выполняется с Windows-учетной записью. Система сообщает, что передача данных поддерживает шифрование.

Подготовка таблиц

Для анализа выбраны таблицы:

• Person;
• SalesTerritory;
• SalesOrderHeader.

Продавцы. В таблице Person оставляем только тип SP — продавец. Затем удаляем лишние столбцы и оставляем:

• BusinessEntityID;
• FirstName;
• LastName.

Таблицу переименовываем в SalesPerson. Важно: после удаления столбца PersonType примененный фильтр сохраняется.

Территории. В SalesTerritory оставляем:

• TerritoryID;
• Name;
• CountryRegionCode;
• Group.

Поле CountryRegionCode переименовываем в CountryCode, а Group — в Group.

Заказы. В SalesOrderHeader оставляем:

• OrderID;
• OrderDate;
• SalesPersonID;
• TerritoryID;
• SubTotal.

Поле OrderDate преобразуем из типа «дата и время» в «дата», чтобы убрать нулевое время. Для анализа продавцов берем именно SubTotal: налоги и стоимость доставки зависят от территории, а не от продавца. Строки без продавца удаляем, потому что анализ ведется в разрезе сотрудников.

Ежегодные продажи

Чтобы получить ежегодные продажи, создаем дубликат таблицы заказов и называем его Annual Sales. В новой таблице:

• извлекаем год из OrderDate;
• переводим год в текстовый тип, чтобы годы не суммировались;
• группируем данные по году;
• суммируем SubTotal.

В результате получаем суммы продаж по годам: 2011, 2012, 2013 и 2014.

Связи и коды стран

Таблица заказов автоматически связывается с SalesTerritory по TerritoryID. Таблицы SalesPerson и заказы автоматически не связываются, потому что ключи названы по-разному: BusinessEntityID и SalesPersonID. Связь создается вручную.

Для названий стран подключаемся к веб-таблице с кодами государств. Оставляем поля:

• CountryName;
• CountryCode.

Затем выполняем объединение (Merge) таблицы SalesTerritory с таблицей кодов по CountryCode. Используется левое соединение (left join). В SalesTerritory добавляется CountryName.

Вычисляемые поля и меры

В SalesPerson создаем вычисляемый столбец FullName:
LastName & ", " & FirstName.

В таблице заказов создаем меры:

• Total Sales — сумма SubTotal;
• Average Sales — среднее по SubTotal;
• Count — количество заказов по SalesOrderID.

Мера — это вычисление по всей таблице, которое возвращает одно число. В интерфейсе она обозначается значком калькулятора.

Отчеты

1. Отчет по продавцам. Берем FullName, добавляем Total Sales, Count, Average Sales. Фильтр по выбранному продавцу автоматически применяется к мерам через связь SalesPerson — заказы. Числовые поля форматируем в доллары.
2. Отчет по странам. Берем CountryName и Average Sales. Показывается распределение рынка в процентах и абсолютных значениях. Фильтр по стране проходит через SalesTerritory к заказам.
3. Карта. Размер пузырька зависит от Total Sales, CountryName выводится в легенду. Отображаются только страны, где были продажи.
4. Годовой график. Используется таблица Annual Sales, по оси — год, по значениям — продажи.

При выборе страны, продавца или года остальные визуальные элементы автоматически фильтруются. Например, выбор продавца показывает, в каких странах он продавал; выбор страны оставляет только тех продавцов, которые работали с этой страной.

Итоговая оценка инструмента

Power BI позволяет быстро подключаться к базе данных, готовить данные, создавать связи, меры и интерактивные отчеты. Инструмент мощный и при этом достаточно простой. Отдельные нюансы возможны при распознавании текста на карте, но это сложная задача. Рассмотрены два базовых источника: веб-страница и база данных.

Краткие итоги

Практическая ценность материала раскрывается через последовательность решений: сначала выбирается режим подключения, затем формируется компактная модель данных, после чего создаются связи, вычисления и визуальные отчеты. Выбор между импортом и прямым запросом — это не техническая мелочь, а архитектурное решение, влияющее на размер файла, скорость обновления, доступность сервера и сценарии публикации. Подготовка таблиц снижает избыточность и оставляет только поля, необходимые для анализа.

Фильтрация и удаление столбцов в редакторе запросов формируют основу для корректной модели. Создание отдельной таблицы ежегодных продаж показывает, как агрегация на уровне года упрощает анализ динамики. Связи между таблицами обеспечивают автоматическое распространение фильтров, а ручное сопоставление ключей устраняет ограничения автоматического определения. Вычисляемые столбцы обогащают данные, а меры позволяют получать динамические показатели, зависящие от контекста. В отчетах это проявляется в том, что выбор продавца, страны или года мгновенно перестраивает все визуальные элементы. Карта, таблица и диаграмма работают как единая интерактивная система. Практическое применение связано с построением управленческой отчетности: анализ продаж по сотрудникам, территориям и годам, выявление географии и вклада продавцов. Такой подход ускоряет подготовку отчетов и делает анализ прозрачным. Важно, что модель остается простой для понимания, а вычисления не дублируют данные без необходимости.

Ограничения прямого запроса и распознавания текста показывают, что выбор инструмента зависит от инфраструктуры. В итоге формируется навык проектирования отчетности от источника данных до интерактивного анализа.