LuckyTemplates Datatransformation og opsætning af modeller og relationer

I denne tutorial vil jeg vise dig, hvordan jeg sætter mine modeller op og relationerne i det. At skabe et problemfrit flow omkring LuckyTemplates-datatransformation kan i høj grad forbedre rapportudviklingsprocessen, og den måde, du opsætter dine modeller på, er en primær bidragyder til dette flow.

For klart at skildre min LuckyTemplates-datatransformationsproces, vil jeg bruge den rapport, jeg indsendte, som min indgang som eksempel. Jeg har også tænkt mig at bruge det samme datasæt, der er givet til den udfordring.

Indholdsfortegnelse

• Rengøring af datasættet
• Import af data
• LuckyTemplates datatransformation
• At skabe modellen og opbygge relationer
• Opsætning af tabellen med nøglemål
• Konklusion

Rengøring af datasættet

Sådan ser datasættet ud. Det er i en Excel-fil og har en række forskellige faner.

Fordi jeg kan lide at holde tingene enkle, er det første, jeg normalt gør med datasæt som dette, at finde ud af, om jeg har brug for alt i det. Jeg vil gennemgå hver fane for at tjekke. Lad os starte med fanen Leverandørkvalitet.

Det ser ud til, at størstedelen af ​​oplysningerne er på denne fane - leverandører, anlæg, defekter, total nedetid osv.

Et kig på dette, og jeg ved, at det er noget, jeg vil bruge til min rapport.

Den næste fane er fanen Kategori. Den har kategori-id og kategorinavn.

Kategori-id'et gør ikke meget for min rapport, og de angivne kategorier er allerede i fanen Leverandørkvalitet. Så jeg vil slette denne fane.

Den næste fane er for defekttypen. Ligesom kategorifanen er ID'et ikke rigtig nyttigt, og selve defekttypen er allerede en del af leverandørkvalitetsfanen. Så det sletter jeg også.

Defektfanen giver mig en liste med beskrivelser af defekterne. Dette er også en del af fanen leverandørkvalitet, så jeg sletter denne.

Det samme gælder for materialetypen.

Den sidste fane er for anlæggets placering.

Når jeg ser på denne fane, kan jeg forestille mig at have et kortvisuelt billede på min rapport. Dette vil helt sikkert være nyttigt for mig, men jeg får brug for nogle yderligere oplysninger.

Først skal jeg tilføje en stat. Hvis du er fra USA, vil du vide, at nogle byer har det samme navn i forskellige stater. Så det er vigtigt, at staten også tilføjes her, samt bredde- og længdegrad.

Der er mange måder at gøre breddegrad og længdegrad på, men jeg besluttede at gøre det gennem Google Maps.

Da den første by på listen er Westside, Iowa, har jeg lige søgt efter den på Google Maps.

Det giver mig et helt område, men giver mig ikke en nøjagtig fastgjort position. Så jeg vil klikke på "I nærheden" for at få en nøjagtig pin.

Nu hvor jeg har en nøjagtig placering fastgjort på kortet, vil jeg bare højreklikke på det for at få bredde- og længdegrad.

Jeg gjorde dette for hver af de 30 plantesteder. Derefter tilføjede jeg det til regnearket.

Så jeg har ryddet op i datasættet og tilføjet alle de oplysninger, jeg har brug for. Det eneste, jeg har tilbage, er to faner – Leverandørkvalitet og Anlæg.

Jeg vil gemme denne fil som Demo Challenge 10.

Nu hvor jeg har mit datasæt klar, er det tid til at importere det til LuckyTemplates.

Import af data

Før jeg importerer det datasæt, vi gemte tidligere, vil jeg gerne vise dig en skabelon, som jeg har brugt til de fleste af mine rapporter, især til mine indsendelser til LuckyTemplates Challenges. Det er en PBIX-fil, der indeholder en færdig dato- og periodetabel.

Når jeg åbner den fil i LuckyTemplates, viser den datotabellen, der allerede er sat op i min felter-rude.

Jeg har også et periodeskema herinde. Dette giver mig mulighed for at tilpasse og gøre en masse forskellige ting ved hjælp af en slicer.

Hvis jeg åbner denne periodetabel, tilbyder den en række forskellige filtre som i dag, i går, den aktuelle uge til dato osv.

Jeg lavede en video tutorial om, hvordan man opsætter en skabelon som denne før. Du kan også finde det jeg brugte i forummet.

Nu hvor jeg har min skabelon, er det tid til at importere mit datasæt. For at gøre det skal jeg bare klikke på Excel-ikonet under Hjemmebåndet.

Dette åbner en boks, hvor jeg kan vælge den rigtige fil og åbne den.

Det kan tage et stykke tid at indlæse nogle gange, afhængigt af hvor meget data filen indeholder. Men når det først er importeret, vil det vise dig de tabeller, du kan bruge.

Jeg vælger tabellerne for fabriks- og leverandørkvalitet, da det var de faner, som jeg satte op tidligere til denne rapport.

LuckyTemplates datatransformation

Nu vil jeg vise dig nogle enkle teknikker i min LuckyTemplates-datatransformationsproces. Når disse felter er afkrydset, vil nogle klikke på med det samme. Hvad mig angår, klikker jeg altid på Transform Data-knappen først.

Transformdata indlæser dataene i forespørgselseditoren og giver mig mulighed for at kontrollere, om jeg har de rigtige data. Husk, at bortset fra de faner, som jeg rettede på Excel, uploadede jeg også den skabelon, jeg normalt bruger. Når jeg først går ind i forespørgselseditoren, kan jeg arbejde glat med mine data uden at skulle gå frem og tilbage.

Sådan ser det ud i forespørgselseditoren.

Jeg vil først tjekke min Dato-tabel. Denne forespørgsel er kun indstillet til at vise 2019- og 2020-data.

Men i datasættet mener jeg, at jeg har data, der går tilbage til 2018. Så jeg vil bare ændre dette til 2018 og trykke på tabulatortasten.

Nu har jeg data fra 2018 til 2020 til min datotabel.

Jeg har tænkt mig at tjekke min Periode tabel næste gang.

Denne periodetabel følger med min skabelon, men jeg tror ikke, jeg vil bruge denne til min rapport. Så jeg sletter den.

Jeg har tænkt mig at tjekke mit plantebord næste gang. Nogle gange kan du støde på en fejl som den nedenfor.

Hvis dette sker, skal du bare trykke på knappen Opdater forhåndsvisning på båndet Hjem.

Når bordet er indlæst, sørger jeg for, at alle vigtige oplysninger er her. Husk, at dette er den fane, jeg redigerede tidligere, så jeg skal sørge for, at alt, hvad jeg tilføjede, er her.

Det viser de rigtige oplysninger med anlægs-id'et og anlægsplaceringen (standardkolonnerne), samt tilstand, breddegrad og længdegrad (kolonnerne, jeg tilføjede).

Jeg klikker også på knappen Find datatype under Transformer for at sikre, at kolonnerne viser den rigtige type.

Når jeg åbner min leverandørkvalitetstabel, ville jeg gøre det samme.

Som du kan se, er de fleste af kolonnerne af samme type. De er for det meste tekst, bortset fra det samlede antal defekter og det samlede antal nedetidsminutter, som er tal.

Nu hvor jeg har tre tabeller her – dato, plante og leverandørkvalitet – skal jeg trykke på Luk & Ansøg.

Når disse ændringer er blevet anvendt, vil jeg tjekke disse tabeller under felter-ruden. Bare for at gøre tingene enkle, vil jeg ændre Leverandørkvalitet til Data.

Efter at have ændret det, vil jeg tjekke, hvad der er inde i den datatabel og transformere dataene efter behov. Jeg vil først tjekke kolonnen Dato.

Da jeg er i USA, skriver vi normalt datoer ned i et tocifret format; to cifre for måneden, to cifre for dagen og to cifre for året.

Du kan vælge dit eget format, afhængigt af den almindelige praksis på dit sted.

Alle de andre kolonner indeholder for det meste tekst, så de er gode, som de er. Totale defekter og nedetidsminutter er hele tal, så jeg vil også beholde dem i deres nuværende format.

Dato-tabellen er en del af min forudindstillede skabelon, så den behøver ikke rigtig nogen ændringer. Det betyder, at jeg kan springe det over og gå til Plantebordet næste gang.

Jeg starter med kolonnen Latitude. Under Kolonneværktøjer går jeg til Opsummering og vælger.

Under datakategori vil jeg vælge Latitude.

Når jeg gør det, ændres emblemet for Latitude-kolonnen.

Jeg vil også gøre det samme for kolonnen Latitude. Du skal bare vælge Opsummer ikke , og vælg derefter Længdegrad under Datakategori .

Jeg vil beholde plante-id'et som et helt tal. Jeg vil også vælge Opsummer ikke for dette.

Så er den sidste, jeg vil ændre, staten. Dette er en tekstkolonne.

Udover at vælge Opsummer ikke, vil jeg også ændre datakategorien til stat eller provins .

Nu har jeg gennemgået alle de kolonner, der indeholder mine data. Det var et simpelt eksempel på LuckyTemplates-datatransformation. Men på trods af hvor enkelt det hele så ud, kan det have en enorm indflydelse, når vi først begynder at arbejde med dataene senere.

At skabe modellen og opbygge relationer

Lad os gå over til fanen modelvisning i LuckyTemplates-skrivebordet.

Du kan se tabellerne i vores model her. For at gøre det nemmere at se sammenhængene, sætter jeg vores faktatabel, som er Data, nederst. Så sætter jeg Dato og Plante øverst.

Dernæst vil jeg oprette relationerne. Under båndet Hjem klikker jeg på Administrer relationer.

Jeg starter med at opbygge en relation mellem mine data- og datotabeller. Jeg vælger Dato-kolonnerne fra begge tabeller.

Under kardinalitet vil jeg vælge Mange til en. Under krydsfilterretningen vælger jeg Single.

Bemærk, at krydsfilteret næsten altid er indstillet til Single. Der er ikke mange grunde til at gøre det på en anden måde.

Jeg trykker OK for at redde det forhold, så går jeg videre til det næste. Denne gang vil jeg bruge kolonnen Anlægsplacering fra datatabellen og derefter matche den med Anlægskolonnen i Anlægstabellen.

Igen skal det være et mange til én forhold, med et enkelt krydsfilter.

Disse to er de eneste forhold, vi skal oprette i vores model for nu.

Når jeg lukker det vindue, kan du se, at vi har vores faktatabel hernede nederst. Derefter er der en mange-til-én-relation fra Dato-tabellen, der går til Data-tabellen. Det samme gælder for Plantebordet.

Opsætning af tabellen med nøglemål

Nu vil jeg vise dig den originale model, som jeg brugte til selve udfordringen. Som du kan se, er det sat op på samme måde, bortset fra at jeg også har min nøglemålstabel.

Mens du arbejder med dine rapporter, vil du bruge en række nøglemål, så du altid får brug for noget som dette. Lad mig vise dig, hvordan jeg skaber min.

Jeg starter med at klikke videreunder Hjemmebåndet.

Dette åbner et vindue, hvor jeg kan oprette en tabel. Da jeg allerede har en eksisterende Key Measures-tabel, vil jeg bare kalde denne Key Measures v2 .

Når jeg trykker på load, kan jeg gå tilbage til min felter-rude, og jeg vil se den tabel med det samme. Den kommer automatisk med en tom kolonne.

Nu vil jeg fremhæve den kolonne, så klikker jeg på Nyt mål under Tabelværktøjer .

Jeg kalder dette mål Testing123, og jeg vil bare bruge et generisk mål her, bare for at vise dig, hvordan du opsætter dette.

Jeg har også dette mål sat op som et helt tal og tilføjet et komma, fordi jeg ved, at jeg vil arbejde med store tal i alle disse tabeller.

Når jeg går tilbage til felter-ruden, kan jeg se det nye mål, jeg oprettede. Så jeg kan gå videre og slette standardkolonnen.

Når det er slettet, klikker jeg bare på højrepilen her ved siden af ​​felter og derefter på venstrepilen, der vises.

Dette vil opdatere den højre rude. Nu vil du se min Key Measures v2- tabel øverst, lige efter min originale Key Measures-tabel.

Efterhånden som du går i gang med din rapportudviklingsproces, vil du tilføje flere mål under denne tabel. Sådan ser min originale nøglemålstabel ud.

At have en nøglemålstabel som denne vil gøre det lettere at arbejde med målinger, mens du bygger din rapport.

Konklusion

Dette var en virkelig simpel LuckyTemplates-datatransformationsproces. Selv med den måde, jeg satte modellerne og relationerne op, holdt jeg alt så nemt som muligt.

Den største fordel er, at det vil gøre processen mere problemfri, især når du begynder at tilføje visualiseringer og DAX-mål senere.

At gøre det på denne måde betyder også, at du har lagt et godt grundlag for hele din rapport. Der er mindre chancer for at lave fejl senere, og hvis du ender med at lave et par stykker, bliver det nemt at rydde op i dem og løse eventuelle problemer.

Alt det bedste,

Jarrett