Цель курса – предоставить знания и навыки для самостоятельной разработки приложений бизнес аналитики и исследования данных с использованием PixBI. В курсе разбираются различные способы визуального представления данных для выбора подходящего решения конкретных бизнес задач. Также в рамках курса разбирается возможность подключения к различным источникам данных, загрузки данных и их преобразования.
Аудитория
Курс предназначен для бизнес-пользователей, бизнес-аналитиков, сотрудников компаний, ответственных за принятие решения, а также разработчиков визуального представления данных, дизайнеров документов PixBI, разработчиков и архитекторов данных.
По окончании курса слушатели смогут:
-
Выполнять расширенный анализ и исследование данных PixBI
-
Типизировать данные, и связывать их с различными видами визуализации
-
Проектировать и создавать визуальные представления данных
-
Создавать модели данных PixBI
-
Устанавливать соединения с базовыми источниками данных
-
Выполнять преобразования данных
-
Добавлять измерения и меры
-
Делать тонкую настройку элементов визуализаций PixBI на основе потребностей бизнеса
Необходимая подготовка
-
Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
-
Базовые знания об основной функциональности ОС Microsoft Windows или Linux
-
Опыт работы с офисными пакетами R7 или Microsoft
-
Опыт активного использования табличных редакторов
ПЛАН КУРСА
Модуль 1: Введение и основные концепции
Темы
-
Описание предметной области
-
Основные компоненты приложения визуализации данных
-
Элементы дизайна
-
Меры и измерения
-
Редактирование листов
-
Выполнение выборок
-
Поисковые возможности приложения
Лабораторная работа:
-
Навигация внутри приложения
-
Использование поисковых возможностей
Модуль 2: Создание приложения
Темы
-
Работа над приложением. Варианты создания.
-
Первая загрузка данных и принципы создания визуализаций
-
Классификация данных
-
Определение подходящих визуализаций
-
Визуальное восприятие информации
-
Основные ошибки при выборе визуализаций
-
Практические рекомендации по построению отчетов
-
Основные настройки визуализаций
Лабораторная работа:
- Построение приложения
Модуль 3: Моделирование данных
Темы
-
Аналитическая модель данных
-
Принципы и ограничения моделей
-
Связи между таблицами
-
Загрузка данных из различных источников
Лабораторная работа:
- Построение дашборда на основе модели
Модуль 4: Подключения к различным источникам
Темы
-
Варианты подключения к данным
-
Написание запросов для доступа к данным
-
Загрузка данных из различных источников
-
Объединение данных
-
Преобразование данных
-
Создание таблицы календаря
Лабораторная работа:
- Загрузка данных и построение отчета на основе данных из различных источников
Модуль 5: Вычисления в отчетах
Темы
-
Использование функций и выражений
-
Использование переменных
-
Использование динамических возможностей
-
Использование условий в визуализациях
Лабораторная работа:
- Создание и использование вычислений
Модуль 6: Построение и настройка сложных диаграмм
Темы
-
Обзор возможностей диаграмм
-
ограничения на отображаемых данных
-
сортировка данных в объектах
Лабораторная работа:
- Создание насыщенного дашборда
Модуль 7: Написание вычислений на языке PixMeta
Темы
Об
-
зор возможностей
-
Использование наиболее востребованных функций
Лабораторная работа:
- Вычисления в отчетах
Модуль 8: Оформление
Темы
-
Настройки визуализаций и дашбордов
-
Использование закладок и кнопок
-
Темы. Настройки тем
Лабораторная работа:
- Оформление отчета