Die Erweiterung der Analyse- und Berechnungsmöglichkeiten von Microsoft Power BI erfolgt durch den gezielten Einsatz von Datenmodellierung, DAX-Funktionen und maschinellem Lernen zur Erstellung datengetriebener Prognosen und Berichte.

Maschinelles Lernen und prädiktive Analysen
  • Automatisierte Mustererkennung und prädiktive Modelle zur Erweiterung der Analyse- und Berechnungsmöglichkeiten in Microsoft Power BI
  • Gezielter Einsatz von überwachtem und unüberwachtem Lernen
  • Integration datengetriebener Prognosen und Berechnungen in Berichte und Dashboards

Datenmodellierung in Power BI
  • Entwicklung leistungsstarker Datenmodelle für die Analyse komplexer Datensätze
  • Definition sinnvoller Beziehungen zwischen Tabellen
  • Aufbau strukturierter Datenmodelle als Basis für aussagekräftige und skalierbare Berichterstattung

Datenvorbereitung mittels SQL
  • Vorbereitende Verarbeitung und Integration großer Datenmengen in Power BI
  • Formulierung optimierter Abfragen
  • Einsatz von Joins und Nutzung von Indexierungen zur effizienten Bereitstellung von Daten für DAX-basierte Berechnungen

DAX-Funktionen für komplexe Analysen
  • Einsatz von DAX-Funktionen als zentrales Element für komplexe Berechnungen und gezielte Analysen in Power BI
  • Definition leistungsfähiger Kennzahlen und Aggregationen
  • Erstellung interaktiver, präziser und benutzerdefinierter Berichte