Как сделать дашборд в power bi инструкция

КУРС

POWER BI И POWER QUERY

Научитесь использовать функционал программных продуктов Power BI и Power Query для ускорения обработки данных и их визуализации.

С появлением мощных компьютеров, технологий программирования и, что не менее важно, с увеличением потребностей специалистов в оптимизации труда, компьютерная сфера беспрестанно развивается, создавая самые актуальные программы и приложения. Есть программы, которыми пользуются профессионалы, работающие в любой сфере во всех странах мира. Если вы еще не догадались, то речь сегодня пойдет об универсальном средстве обработки данных – Microsoft Excel.

Excel – это кладезь полезных функций и инструментов, без которых не обойдется ни финансист, ни аналитик, ни менеджер, ни Data Scientist. Одни используют Excel для удобной работы с цифрами, другие – обрабатывают и анализируют тексты, третьи – строят графики, создают отчеты и собственные шаблоны. И это далеко не весь функционал. Про все возможности Excel можно узнать на нашем открытом курсе «Аналитика в Excel».

Визуализация – это одна из возможностей, которая делает Excel одним из самых популярных приложений в мире. Качество графиков и диаграмм очень велико. В графическом функционале Excel можно найти все, что необходимо для красочной и яркой визуализации. Но создать в программе отчет или дэшборд не очень удобно, а порой и нереально!

Корпорация Microsoft позаботилась об этом и разработала приложение Power BI, полностью интегрирующееся с Excel, в котором можно было бы создавать продвинутую графику, делать объёмный анализ и обмениваться данными.

Многие пользуются Excel, но не все знают, как удобно работать с данными из Excel в Power BI. Об этом мы сегодня и расскажем.

Предположим, что вас попросили за короткий промежуток времени предоставить хороший отчет о продажах за последний период и высказать свое мнение о проведенных оптимизационных действиях компании. Это несложное задание, да. Но на него нужно время, особенно, если учесть, что информации проанализировать надо много, а находится она, скорее всего, в разных источниках. В таких ситуациях навык работы с Power BI окажется как нельзя кстати. Итак, начнем с небольшого вступления.

Power BI – это бесплатное (условно) приложение для обработки, анализа и визуализации данных. Главными преимуществами программы является возможность получать данные из любых источников и делиться ими с вашими коллегами.

Чтобы узнать, откуда вы можете импортировать свои данные, достаточно открыть Power BI Desktop и найти во вкладке «Файл» кнопку «Получить данные».

Даже бегло пробежав по списку источников, доступных Power BI, понятно, что в нем есть все самое необходимое. Но нас интересует соединение Power BI именно с Excel.

Excel и Power BI хорошо работают вместе. Это позволяет нам совместно использовать два инструмента для эффективного анализа бизнес-процессов и экономить время на достаточно простой, но объемной работе. Power BI поддерживает любые книги Excel: книги с диапазонами и таблицами, с моделями данных, книги со сводными таблицами и диаграммами, а также книги, содержащие подключение к внешним источникам. В приложении можно работать с различными типами данных: числовыми (целые и десятичные числа), текстовыми, логическим (TRUE/FALSE), с датой и валютой. Если в Excel указать конкретные типы данных, то это увеличит эффективность Power BI.

Прежде, чем приступать к отправлению файлов из Excel в Power BI, необходимо данные подготовить и упорядочить.

Подготовка листа Excel

Предположим, что у нас есть книга Excel, содержащая информацию о продажах за какой-то период:

Нужно проверить, чтобы все столбцы содержали однородную информацию (одного типа) и чтобы в таблице была строка с заголовками столбцов.

Смотрим:

С заголовками все в порядке, и данные в столбцах одного типа!

Теперь отформатируем данные в виде таблицы.

Для этого на главной панели управления находим раздел «Форматировать как таблицу» и выбираем понравившийся нам дизайн:

Для удобства добавим возможность фильтровать данные по столбцам.

Для этого находим раздел «Сортировка и фильтр»:

Мы выполнили всю необходимую подготовку. Всего минута, и лист Excel готов к отправке в Power BI. Переходим к следующему шагу.

Подключение к книге Excel из Power BI

После загрузки Power BI заходим в раздел «Файл» и выбираем «Получить данные».

Нас интересуют данные из Excel:

После того, как мы выбрали необходимый файл, данные загрузились в программу, и теперь мы можем с ними работать и создавать отчеты.

В Power BI мы можем изменять наши данные: удалять или добавлять столбцы/строки; указывать типы данных для столбцов, если они не были указаны в Excel.

Для этого необходимо перейти в раздел «Изменить запросы», расположенный на главной панели управления:

В появившемся окне можно изменять загруженную таблицу:

Но мы пока оставим этот момент и перейдем к самому интересному – к созданию отчета.

Создание визуализации

Для этого перейдем в раздел «Отчет» (кнопка, выделенная красным квадратом).

Перед нами появился пустой белый лист, на котором мы будем располагать графики.

Справа находится панель для управления визуализацией и поля с данными:

Теперь мы можем приступать к созданию отчета или, как сейчас модно называть, «дэшборда».

Огромное преимущество визуализации в Power BI – возможность следить за разными показателями на одной странице. Составим небольшой дэшборд на основе данных, которые мы загрузили из Excel! Наши данные содержат информацию о покупателях, покупках, ценах, прибыли, скидках, дате покупок и другие показатели. Построим график, который отображал бы информацию о продажах по странам.

Сначала определимся с типом диаграммы.

Можно обойтись обыкновенной диаграммой, а можно разнообразить отчет пузырьковой диаграммой, где вместо координатной сетки будет карта мира.

Посмотрим, как это сделать:

На панели управления средствами визуализации находим значок глобуса. Нажимаем на него, и на белом листе появляется выделенная область, где будет находиться график. Теперь перетаскиваем из поля данных «Country». Диаграмма сразу преобразилась. Так как на графике мы хотим отобразить продажи, то перетаскиваем на диаграмму еще и данные «Sales».

Получаем следующую диаграмму:

Теперь построим диаграмму продажи и прибыли по сегментам:

Для этого на панели визуализации выберем столбчатую диаграмму с группировкой и перетащим на выделенную область данные «Sales», «Profit», «Segment».

Для красоты мы изменили название графика, добавили заливку фона названия в цвет столбцов, выровняли по правому краю легенды и добавили подпись данных на диаграмме:

Теперь построим графики продаж и прибыли по месяцам с помощью диаграммы с областями:

Для этого поступаем по аналогии с построением предыдущих графиков: выбираем тип графика «диаграммы с областями», перетаскиваем поля с данными «Sales», «Profit», «Month Name»:

Наш отчет просто не может обойтись без графика продаж, сгруппированных по продуктам.

Создадим диаграмму вида «Воронка»:

Точно так же, как в предыдущих примерах, добавляем данные «Profit» и «Product» в диаграмму. Делаем форматирование названия для соответствия стиля диаграммы с другими графиками. Чтобы выделить эту зависимость, изменим цвет заливки:

Еще было бы интересно посмотреть, как изменяется прибыль компании по категориям «Скидки».

Воспользуемся круговой диаграммой:

Перетащим в выделенную область значения «Sales» и «Discount Band».

Отформатируем и приведем к понятному и читабельному виду:

Давайте посмотрим, что у нас получилось:

Мы смогли за довольно короткое время создать очень яркий, информативный, а главное – легкий для восприятия отчет.

А еще наш дашборд интерактивный. Это значит, что любые изменения в одной диаграмме влияют на другие. Мы можем смотреть одновременно на все показатели, а можем выделять отдельные интересующие нас данные.

Например, если мы хотим посмотреть данные только по США, то выделив на карте кружок, относящийся к Америке, все остальные диаграммы автоматически изменятся:

Теперь мы можем видеть, как менялась прибыль по месяцам, чему равна прибыль по продуктам, как распределены продажи и прибыль по сегментам и другое только для США.

Можем посмотреть, как менялись эти показатели для компаний, относящихся к малому бизнесу, выделив в диаграмме «Продажи и Прибыль по Сегментам» интересующий нас сегмент:

Выбранные данные делаются более яркими, чтобы проще их было визуально отделить от общей информации. Это очень удобно, а главное – эффективно: не нужно создавать кучу графиков по разным показателям.

Сохранение дашборда

10. Отчет можно сохранять как шаблон Power BI или как файл формата PDF. Создав отчеты, вы также можете делиться ими с другими бизнес-пользователями в Power BI Service. Для этого достаточно нажать на клавишу «Опубликовать»!

Если вы авторизованный пользователь, а компьютеры в организации связаны общим BI аккаунтом, то после публикации данные будут доступны всем пользователям:

Эпилог

Мы продемонстрировали всего лишь часть возможностей Power BI. Это очень удобное приложение особенно полюбится тем, кто только прошел наши курсы по изучению MS Excel.

Power BI расширяет функционал Экселя и дает возможность анализировать данные в режиме онлайн, а также встроенные методы анализа чрезвычайно выручают, когда поджимают сроки.

Безусловно, у Power BI есть конкуренты, но он уверенно держится на рынке, постоянно обновляя и пополняя свой функционал и расширяя предоставляемые возможности. А интуитивно понятный интерфейс и сходство с Excel только добавляют ему популярность.

Поэтому, Power BI – прекрасное программное средство в арсенале любого профессионала: финансиста, аналитика, менеджера или статиста.

КУРС

POWER BI И POWER QUERY

Научитесь использовать функционал программных продуктов Power BI и Power Query для ускорения обработки данных и их визуализации.

Автор: Андрон Алексанян, практикующий Data Scientist и COO сети медицинских офисов.

Общая картина

Главные этапы работы в Microsoft Power BI:

1. Качаем и устанавливаем программу Power BI Desktop с сайта Microsoft или из Microsoft Store (Пуск — Программы — Microsoft Store).
2. С её помощью подключаемся к источникам данных и загружаем оттуда информацию, попутно очищая её и приводя в порядок с помощью встроенных в Power BI возможностей редактора запросов Power Query.
3. Связываем загруженные таблицы связями (как в Power Pivot) вместо классического стягивания всех данных в одну медленную таблицу с помощью функций а-ля ВПР (VLOOKUP).
4. Добавляем дополнительные вычисления на встроенном в Power BI языке DAX — с помощью вычисляемых столбцов и мер.
5. В режиме отчета добавляем на страницы дашборда визуализации и настраиваем их внешний вид.
6. Публикуем отчет в облако и делимся им с коллегами (или просто пересылаем им pbix-файл, полученный при сохранении в Power BI Desktop).

Подключение к источникам данных

Подключение к данных в Power BI осуществляется с помощью кнопки Получить данные — Другие на вкладке Главная (Home — Get Data — More). В открывшемся окне будет полный список всех возможных коннекторов, среди которых:

• файлы разных типов (книги Excel, PDF, текстовые файлы TXT и CSV, файлы с универсальной разметкой XML и JSON и т.д.)
• различные базы данных (SQL, Oracle, Access…)
• ERP-системы (SAP…)
• сайты интернета
• онлайн-сервисы и платформы (Sales Force, …)
• хранилища данных различных гаджетов и устройств «умного дома» (IoT = интернета вещей)

Выбираем нужный коннектор, указываем данные для подключения или файл и жмём кнопку Преобразовать данные (Transform Data).

Преобразование данных

Поверх окна Power BI открывается окно редактора запросов Power Query — брат-близнец надстройки из Microsoft Excel. Здесь можно:

• чистить данные от лишних пробелов и непечатаемых символов
• исправлять регистр
• разделять слипшиеся столбцы или текст от чисел
• удалять ненужные строки / столбцы
• переименовывать столбцы
• соединять несколько таблиц в одну
• … и т.д.

Базовый приём работы — щелчок правой кнопкой мыши по заголовку столбца, который хотим преобразовать и поиск нужного действия в контекстном меню.

После выполнения всех нужных трансформаций даём запросу имя (это будет имя таблицы впоследствии) и жмем Главная — Закрыть и применить (Home — Close & Apply).

Связывание таблиц

Необходимо, чтобы Power BI начал работать со всеми таблицами как единым целым, и мы могли использовать в визуализациях любые поля из любых таблиц.

Удобнее всего создавать связи в Представлении Модели (Model View) — третья кнопка в левой панели, просто перетягивая поле (столбец) из одной таблицы на соответствующее поле в другой таблице. При этом:

• Направление перетягивания роли не играет.
• Между двумя таблицами можно сделать несколько связей, но активной будет только одна.
• Связи бывают разной кратности (типа): «один-ко-многим», «многие-ко-многим» и т.д.
• Стрелка на линии связи показывает направление распространения фильтров, если мы применяем их к какой-то из таблиц.

Добавление вычисляемых столбцов

Жмем кнопку Создать столбец (New column) на вкладке Работа с таблицами (Table Tools) или щёлкаем правой кнопкой мыши по таблице и выбираем Создать столбец (New column). Затем вводим в строку формул имя столбца, знак «равно» и формулу на языке DAX, которая будет введена в каждую ячейку добавленного столбца. Например, для расчёта скидки 20% на заказы с количеством больше 10 штук это будет:

Скидка = IF(Sales[Количество]>10, 0.2, 0)

При этом:

• аргументы функций разделяются запятыми, а целая-дробная части — точкой
• будут появляться выпадающие списки с подсказками, из которых можно выбирать нужное, используя клавиши стрелок и Tab
• принято всегда указывать имя таблицы перед именем столбца (хотя, строго говоря, это не обязательно, если вы ссылаетесь на столбец в той же таблице)
• созданный столбец сохраняется в таблице и занимает место (если таблица длинная, то — большое) и будет пересчитываться в дальнейшем только при обновлении

Создание мер

Мера — это формула на языке DAX, которая работает в визуализациях отчёта (диаграммах, таблицах и т.д.) Меры обладают следующими свойствами:

• Мера хранится в какой-то таблице в Модели Данных, но считать при этом может любые данные (в т.ч. и из других таблиц). Часто для хранения мер создают специальную пустую таблицу (не связанную с другими таблицами в Модели).
• Мера не занимает места в модели и вычисляется, обычно, гораздо быстрее, чем аналогичный вычисляемый столбец. 
• Для меры сразу можно задать числовой формат результата.
• При создании мер можно использовать ранее созданные меры.
• Результат работы меры не видно в представлении данных. Его можно увидеть, лишь закинув меру в какую-либо подходящую визуализацию (диаграмму, таблицу) в дашборде в представлении отчёта.

Чтобы создать меру жмём кнопку Создать меру (New measure) на вкладке Работа с таблицами (Table Tools) или щёлкаем правой кнопкой мыши по таблице и выбираем команду Создать меру (New measure). После этого пишем в строку формул требуемое выражение для меры.

Например, мера для вычисления итога по столбцу Количество из таблицы Sales будет выглядеть как:

Продано шт = SUM(Sales[Количество])

А более сложная мера для вычисления выручки (произведение количества на цену с учётом скидки) как:

Выручка = SUMX(Sales, Sales[Количество]*RELATED(‘Price'[Цена])*(1-Sales[Скидка]) )

Добавление и настройка визуализаций

Переключаемся в представление отчета (первая кнопка на панели слева) и открываем (или создаём) чистую страницу.

Щёлкаем по нужной визуализации на панели Визуализации (Visualisations) и затем из панели Данные (Data) закидываем требуемые поля таблиц, вычисляемые столбцы или меры в области выбранной визуализации (ось Х, ось Y, условные обозначения, строки, столбцы и т.д.)

Для настройки внешнего вида любой выделенной визуализации нужна вторая вкладка (с символом кисточки) на панели Визуализации — там будет многоуровневый вложенный список всех возможных свойств и параметров выбранного объекта.

Для вставки картинок и текстовых надписей на страницу можно использовать команды Вставка — Текстовое поле (Insert — Text box) и Вставка — Изображение (Insert — Image).

Публикация

При наличии подписки, созданный отчет можно опубликовать в облако. Для этого на вкладке Главная справа жмём кнопку Опубликовать (Home — Publish). После публикации наш дашборд можно открыть в браузере или в приложении Power BI на мобильных устройствах (смартфоне, планшете). Там же можно:

• редактировать дашборд (если вы дали пользователю такие права)
• подписаться на обновления дашборда по эл.почте
• встроить созданный дашборд в чат Microsoft Teams
• экспортировать дашборд в Excel (как сводную подключенную к данным дашборда), в Power Point (с сохранением интерактивности или без) или в PDF.

Welcome to the second blog in this Power BI blog series. This blog will focus on Power BI Dashboard. I would be talking about how to create a dashboard and and use it for better data insights. In case you people are new to Power BI and want to get some insights on Power BI, you may go through my previous blog which would help you to understand and get started with Power BI. 

If you’re wondering what does it actually takes to become a BI Developer? Well, you can check out the Power BI Course Syllabus curated by Industry Experts before going ahead with the blog.

So let us get started with this Power BI dashboard blog in the following sequence:

1. What Is Power BI?
2. Reports In Power BI
3. Power BI Dashboard
4. Dashboards Vs Reports
5. Creating Dashboard In Power BI

What Is Power BI?

Power BI is a business analytics service provided by Microsoft. It provides interactive visualizations with self-service BI capabilities. End users can create reports and dashboards by themselves. This means they don’t have to depend on information technology staff or database administrators.

Power BI also gives you cloud-based BI services, known as “Power BI Services”, along with a desktop-based interface called “Power BI desktop”. It offers data warehouse capabilities including data preparation, data discovery and interactive dashboards. In March 2016, Microsoft released an additional service called Power BI Embedded on its Azure cloud platform. Using it, one can deliver reports, analyze data easily and perform various ETL operations with Power BI.

Power BI gateways let you connect SQL Server databases, Analytical Services, and many other data sources to your dashboards. Reporting portals embed Power BI reports and dashboards to give you a unified experience.

All this while I have used the terms ‘reports’ and ‘dashboards’ quite a few times. Let us try to understand these terms one by one in the next section of this Power BI dashboard blog.

Find out our Power BI Training Course in Top Cities

India	United States	Other Countries
Power BI Training in Hyderabad	Power BI Course in Dallas	Power BI Course in Melbourne
Power BI Training in Bangalore	Power BI Course in Charlotte	Power BI Course in London
Power BI Training in Chennai	Power BI Course in NYC	Power BI Course in Sydney

Reports In Power BI

A Power BI report is nothing but a multi-perspective view into a data set with visualizations that represent different findings and insights from that data set. A report may be a single visualization or pages full of visualizations.

Visualizations can be pinned to dashboards and if you select the pinned visualization, it will open the report from where it was pinned. One important point to remember is that reports are based on a single data set.

The visualizations in a report represent a nugget of information. These visualizations aren’t static, you have an option to add and remove data, change visualization types, and apply filters in your quest to discover insights and look for answers. Like a dashboard, a report is highly interactive, highly customizable and the visualizations update as the underlying data changes.

The image below represents how a sample report looks.

A Power BI dashboard is a single page, often called a canvas, that uses visualizations to tell a story. Because it is limited to one page, a well-designed dashboard contains only the most important elements of that story.

The visualizations visible on the dashboard are known as tiles. These tiles are pinned to the dashboard from reports. The visualizations on a dashboard come from reports and each report is based on one data set. In fact, one way to look at a dashboard is to consider it as an entry point into the underlying reports and data sets. Selecting a visualization takes you to the report (and data set) which was used to create it.

Dashboards are a wonderful way to monitor your business, to look for answers, and to see your most-important metrics at a glance. The visualizations on a dashboard may come from one underlying data set or many, and from one underlying report or many. A dashboard combines on-premises and cloud-born data, providing a consolidated view regardless of where the data lies.

A dashboard isn’t just a pretty picture, it is highly interactive and highly customizable. The tiles update as the underlying data changes.

People often confuse dashboards with reports since these are also canvases filled with visualizations. But there are some major differences. Let us take a look at these differences with the help of following table.

This Edureka video discusses the ” How to build Power BI Dashboards ” that helps you to understand how we are creating reports and making dashboard from it using online Power BI Service

Dashboards vs Reports

Capability	Dashboards	Reports
Pages	One page	One or more pages
Data sources	One or more reports and data sets per dashboard	A single data set per report
Available in Power BI Desktop	No	Yes, can create and view reports in Desktop
Pinning	Can pin existing visualizations (tiles) only from current dashboard to your other dashboards	Can pin visualizations (as tiles) to any of your dashboards. Can pin entire report pages to any of your dashboards.
Subscribe	Can’t subscribe to a dashboard	Can subscribe to report pages
Filtering	Can’t filter or slice	Many different ways to filter, highlight, and slice
Set alerts	No	Yes
Modify/change visualization type	No. In fact, if a report owner changes the visualization type in the report, the pinned visualization on the dashboard does not update	Yes

Advantages of a Power BI dashboard

Data Visualization: Power BI dashboards provide visually appealing and interactive representations of data, making it easier to grasp and understand complex information.

Real-Time Monitoring: Dashboards can display data in real time, allowing users to monitor key metrics and track performance metrics instantly.

Data Exploration: Users can interact with dashboards to explore data, apply filters, and drill down into specific details, gaining valuable insights and identifying trends or patterns.

Centralized Data: Dashboards bring together data from various sources, providing a consolidated view of the organization’s metrics. This centralized data helps users make informed decisions based on accurate and up-to-date information.

Collaboration and Sharing: Power BI dashboards can be shared with team members, stakeholders, or clients, enabling collaboration and fostering data-driven discussions.

Mobile Access: Power BI dashboards are responsive and can be accessed on mobile devices, ensuring that users can view and interact with data on the go.

Who can create a dashboard?

Power BI dashboards can be created by anyone with the necessary access and permissions. Generally, the following individuals or roles are involved in creating dashboards:

Data Analysts: Data analysts play a significant role in creating Power BI dashboards. They have expertise in data transformation, modeling, and visualization, enabling them to create insightful and visually appealing dashboards.

Business Intelligence Professionals: Business intelligence professionals, who specialize in extracting meaningful insights from data, can create dashboards to help organizations monitor performance and make data-driven decisions.

Power Users: Power users within an organization, such as managers, executives, or department heads, who have a good understanding of their business data, can create their own dashboards using Power BI’s intuitive interface.

IT Professionals: IT professionals can assist in data connectivity, security, and administration aspects of Power BI, ensuring that the dashboards are built on reliable and secure data sources.

It’s worth noting that while creating a dashboard might require technical skills and knowledge, Power BI’s user-friendly interface and drag-and-drop features make it accessible to a wide range of users, including those without extensive technical backgrounds

Creating Dashboard In Power BI

The use of Power BI dashboard can be best understood with an example where the data set has different data types, each of which has the potential to reveal valuable business insights. Let us consider a use-case of a retail superstore where you unlock insights from data around regional sales, individual store transactions, product categories, consumer segments, sales figures, discount margins and profit.

If you consider the above use case from a business perspective, you would want answers for the following points:

• Which region is more lucrative than others
• Which customer segments to focus on
• Finding segments to reduce investments.

In order to achieve insights for above mentioned points you will be required to process data in a different way, the aim is to improve business productivity & profitability. Let’s now try to understand what insights we can get using superstore data set:-

1. Overall sales and performance of the superstore: The first logical step is to get an idea of the performance of the superstore over time. For this, we need data around sales from different regions on a quarterly basis. We also need to understand which region is more profitable or loss-making compared to other regions.
2. The performance of different states: Having got region-wise insights on profits and losses, we can create a scatter-plot of ‘sales vs profits’ at a state and region level with sales and profit as X and Y axis respectively. These states can be mapped to understand different scenarios. For instance, a business can take a decision to invest more in a state that has lesser sales but higher profits. Another state may end up raising a red flag if sales are higher but profits are declining.
3. The performance of different customer segments: It is also essential for the business to know which customer segment is driving sales and profits in different regions. For example, a pie chart with a view of customer segments and sales/ profits can help the business formulate future strategies– which segment should be the primary focus area, for example B2B consumer segment might be driving the maximum profit with very less sales number– clearly, there is a huge opportunity to expand the B2B segment in this particular region.
4. Revenue generation by category: Within specific regions and customer segments, we can get the data around specific product categories and how they compare (in terms of sales and profits) with one another. If kitchen appliances are yielding better profits than cleaning equipment, it is a valuable insight that can influence future plans.

So let us go ahead and see if we can visualize this data better using Power BI dashboard. But before that I would be creating a report with all the visualizations, so I can pin those visualizations on the dashboard. If you wish to create these reports with me, you can click on this link to download Power BI desktop, an interface which we are going to use for visualization.

So let us get started then, shall we?

The image below, shows how the Power BI desktop interface looks like. We have three tabs on the left hand corner of the interface. The first tab is the report tab, which is visible by default and we are going to use it to create reports. Next is the data tab which is used to see the imported data sets. The last tab is the relations tab which gives you you relationship between different variables in a data set, if they are well defined.

You can easily import data sets into Power BI. This can be done by clicking on the Get Data tab. We have the Visualizations tab on the right hand corner of the screen. All the different kinds of visualizations that are listed under it can be used to meet your requirements. There is a Fields tab next to the Visualizations tab which gives you all the fields that your data set has.

I have gone ahead and imported the Superstore data set. You may use this link to download the data set. Once you import the data set, the interface will give you an option to load or edit the data as it is visible in the image below.

Once we have imported the data set, you are good to go ahead and visualize data. With Power BI, all you have to do is select the visualizations and drag the required fields and drop them on visualization template to view them. Please refer the image below. I have selected a map representation and have dragged the state field and dropped it on the map.

My aim was to make you understand these basics about Power BI’s interface. I believe they were fairly simple to understand. So let us continue with our use case and try and visualize data as discussed previously.

Overall Sales And Profits

As you can see in the screenshot below, I have used the map representation and given it ‘state’ and ‘profit’ fields as inputs. The visualization gives us state wise ‘profit leaders’, which are represented by bigger bubbles.

You can go ahead and save this visualization or even publish it right away. I would instead be adding an extra page for all individual visualizations and then publish the complete report. This will make it easy to pin these visualizations to the Power BI dashboard and also prevent you from crowding a single page with multiple visualizations.

This can be done easily, just click on the plus sign on the left hand side at the bottom of the screen and your new page is added. I would do that and also create the next visualization.

I have selected a line graph to visualize ‘profits’, ‘sales’ and ‘order date’ fields. Once the visualization was created, I changed representation’s timeline from ‘yearly’ to ‘quarterly’ which can be done by clicking on the navigation available on top right corner of the screen. Refer the image below for the same.

It is visible in the above image that the sales have gone up after second quarter. These visualizations are interactive. If you move the mouse pointer on the graph, it will display stats as it is visible in the image above.

Performance Of Different States

In the following visualization, I have created a scatter-plot with X-axis as sales and Y-axis as profit. I have selected sum as an aggregate for both sales and profit axis.

This visualization can help us divide the states in three business strategic focus areas – Retain, Develop and Divest. The states on the top right corner with high sales and profit are currently at a good position and business would want to retain this in the coming future. States to the right of median line can be looked upon as opportunity by the business wherein the increase in sales would help increasing the business profits – Develop strategy. And finally the states with low sales and low profits or higher sales but low profits are definitely not the areas where the business should focus on divesting the money. This helps heavily in formulating business investment strategy.

The image below shows the scatter-plot.

Performance Of Different Customer Segments

With a visibility at a region and state level, we can now look at which consumer segment is driving the sales and profits and identify which segment to focus on(among Customer, Corporate and Home Office).

For example, we can see that in Central region, although the consumer segment is contributing to 50% of sales, it has a low profits share. However, the Corporate segment has a much higher profit share with lower sales contribution. Definitely, the business should focus on increasing the Corporate sales contribution which can impact the profitability for the business.

Revenue Generation by Category

The next logical step is to derive insights at a product category level. We can understand which product has higher sales and profits in a particular region and consumer segment. Or how the various product categories have performed in terms of sales and profits.

In Power BI, you can add multiple filters to your data to get the exact insight you desire. You can click on the drill down option available on the top left corner of the visualization to change representation of data. For our superstore data set you can use the drill down option to view sales by state, category and sub category to meet your needs.

By now, we have covered the basics of data visualization with Power BI. There are so many more insights that can be unlocked from the data we have. I urge you to go ahead and try other visualizations, this may help to unlock those insights which I may have missed.

As far as this Power BI dashboard blog is concerned, let us now save this file and create a dashboard. The first step is to save our work as a report. I have done exactly that in the next image.

Once you have saved the file, you should go ahead and publish your report. The publish option is available on the top right corner of the screen.Please refer the image below.

Once you have published the blog, you will get a pop up with a link, if you click on the link, it will redirect you to a webpage with your report published to web.

The image below shows a published report.

You can pin visuals from your report to a dashboard. First you need to select a visual. Once you have done that you click on the pin visual symbol to pin the visual to your dashboard. Please refer the image below.

Once you click on the pin visual option, the following tab will open. You can pin the visual to an existing dashboard or can create a new dashboard. I have created a new dashboard and then pinned the visual to it.

The image below shows how a visualization looks on a dashboard once you have pinned it.

Now I will go ahead and add all the visuals we have created to the dashboard. Please refer the image below. You can resize and adjust the visuals on the dashboard to meet your requirements.

A Power BI dashboard gives you the following functionalities:

• Add tile
• Usage metrics
• View related content
• Set as featured
• Subscribe 
• Share 
• View
• Use Power BI Q&A to ask a question.

Let us see these functionalities of Power BI dashboard one by one:

You can add a tile to your existing dashboard. The tile can be an image, web content, textbox or a video. 

The Dashboard Usage Metrics gives you information like views per day, total shares, etc. Refer the image below.

You can set your dashboard as featured, subscribe to related dashboards for updates and even share your dashboard. In order to share your dashboard you can click on share option and enter the recipient’s email Id. I have gone ahead and shared the dashboard. Please refer the image below.

With Power BI Q & A (Question & Answer), you can ask questions and get immediate answers with natural language query. Just type your question or keyword in ‘Ask a question about your data’ tab in the top left corner and you will get the answer. However the keyword you type should be present in the data set. The image below shows sales in Chicago by profit.

So this brings us to the end of this blog. I hope you liked this Power BI dashboard blog. If you wish to know the basic concepts of Power BI, you can refer my blog on Power BI Tutorial. Also, Transform data into insights and advance your career with our comprehensive Business Analyst Course.

Got a question for us? Please mention it in the comments section and we will get back to you.

Сейчас на рынке очень популярен такой инструмент, как Power BI. Его применяют в самых разных областях, в том числе и в интернет-маркетинге. Мы решили рассказать, как его можно использовать для работы с показателями контекстной рекламы на примере выгрузки статистики из рекламной системы Яндекс.Директ и Google Analytics. В новом материале рассмотрим, как сделать дашборд в power bi.

Коротко о дашборде

Дашборд Power BI — это изображение для человека, получающего отчет. Красивые дашборды выполняются в формате таблиц, интерактивных графиков и диаграмм, опубликованных на одной странице.

Дашборд в power bi подключается к обновляемым базам данных и отображает показатели в режиме реального времени.

Визуальные элементы взаимодействуют друг с другом, и картина получается полной, а для ее изучения не требуются лишние действия.

Получение данных через API из необходимых источников

Для того чтобы собрать статистику, эту самую статистику нам необходимо получить. Давайте начнем по порядку: Яндекс.Директ, а потом Google Analytics.

Яндекс.Директ

Для получения статистики из Яндекс.Директ проще всего использовать API Яндекс.Метрики. Для этого мы используем уже готовый Power Query скрипт Максима Уварова: https://github.com/maxim-uvarov/PQYandexMetrica

Для простоты можно скачать уже готовый Power BI файл c последней версией коннектора: https://github.com/maxim-uvarov/PQYandexMetrica/releases/download/1.15/PQYandexMetrica.1.15-Power.BI.zip

Давайте разбираться, как получить нужную нам статистику с помощью данного коннектора.

Для начала надо понять, какие именно параметры и метрики мы хотим получить.
Полный список можно посмотреть здесь: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zWAq_wYQymYcJvKV-XcodNVTYu5ZiZJ2YqKWhscPf0Y/edit#gid=629438640

Для Яндекс.Директа нас интересуют следующие параметры (dimensions): ym:ad:date,ym:ad:directOrder,ym:ad:directPhraseOrCond и метрики (metrics): ym:ad:clicks,ym:ad:RUBAdCost
То есть мы будем выгружать дату, название кампании, условие показа, клики и стоимость.

Давай настроим сам BI файл. Для этого сначала получаем токен по ссылке:
https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=1317eb8e77a94e8eb2ad32385e0eff1a

А также находим id нужного нам счетчика метрики:

Теперь заполняем все эти данные в BI файл. Для начала вызываем функцию getDirectIDs

В ответ получает ID нашего аккаунта Яндекс.Директ:

Теперь у нас есть вся необходимая информация, чтобы выгрузить статистику. Выбираем функцию PQYM, заполняем поля аналогично и нажимаем “Вызывать”:

В результате мы получаем статистику по нашим рекламным кампаниям:

Далее нам необходимо преобразовать эту информацию для дальнейшей работы:

1. 1. Указать тип данных в каждом столбце.

1. 1. Убрать номера РК, оставить только названия.

1. 1. Убрать минус-слова и кавычки из условий показа.

1. Переименовать столбцы для более удобной работы с ними и дальнейшего сведения, чтобы не было путаницы.

Статистика по Яндекс.Директ готова, можем двигаться дальше. В целом, алгоритм получения статистики из Яндекс.Метрики аналогичен, просто применяем другие показатели и метрики при вызове функции.

Google Analytics

Для оценки эффективности рекламных кампаний для данного клиента мы используем данные по достижению целей из Google Analytics. Теперь рассмотрим, как можно получить через API их.

Небольшое отступление:
В Power BI есть встроенных коннетор для Google Analytics, но в нем присутствует проблема семплирования данных на больших объемах, так что мы используем сторонний вариант чтобы ее избежать.

Первым шагом необходимо установить нужный аддон для Google Spreadsheets:

Находим нужный нам аддон и устанавливаем его:

Следующим этапом формируем конфигурационный файл для отчета:

Для того чтобы получить данные, нам надо знать следующие вещи:

1. 1. ID представления в Google Analytics, его можно найти в настройках представления
      
      

1. 1. Необходимые параметры и метрики для выгрузки https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets
      

1. Временной отрезок, за который выгружаем данные

Аддон позволяет выгружать несколько отчетов, например, достижения по целям и расход из Google Adwords, но нам сейчас нужен только один, заполняем его по примеру:

Как видно, здесь у нас присутствую такие метрики, как ga:goal1Completions, это как раз данные по достижению целей. Вместо цифры один необходимо указать номера нужных вам целей, они есть в настройках Google Analytics:

После того, как данные будут заполнены, запускаем отчет:

В итоге мы получаем всю статистику по достижению целей на отдельной вкладке:

Не забываем настроить автообновление раз в сутки:

Самое сложное осталось позади, теперь добавляем наши данные в Power BI. Для этого публикуем их по ссылке:

Полученную ссылку добавляем в Power BI:

Получаем в итоге таблицу:

Преобразовываем ее в следующем порядке:

1. 1. Удаляем верхние 14 строк

1. 1. Используем первую строку как заголовки

1. 1. Устанавливаем типы данных для столбцов

1. 1. Переименовываем столбцы

1. Складываем информацию по всем достижениям целей

На выходе получаем таблицу, аналогичную статистике из Яндекс.Директа.

Небольшое отступление:
Если при настройке отчета Big Analytics Data использовать следующие настройки, то можно получить статистику по расходам Google Adwords, если между Adwords и Analytics установлена связь:

Сведение данных в общую таблицу

Теперь нам нужно для работы объединить запросы:

Данные по столбцам, название которых совпадает, сведутся автоматически, отсутствующие данные заполняются значением null, которое лучше заменить на ноль:

Все, данные собраны и подготовлены, можно переходить к визуальной части.

Вспомогательные данные

Сегменты кампаний

Для удобства создания визуализаций мы также используем сегменты для наших рекламных кампаний, более подробно о том, как правильно называть кампании мы рассказывали в этой статье.

Для создания сегментов берем нашу таблицу с данными из Яндекс.Директа и преобразовываем ее:

1. 1. Удаляем ненужные нам столбцы.

1. 1. Удаляем дубликаты

1. 1. Разделяем столбец с названиями РК по разделителю “_”

1. Переименовываем столбцы для удобства, оставив необходимые

На выходе получаем такую таблицу:

Работа с датами

Часто возникает ситуация, что нам необходимо смотреть динамику по месяцам или неделям, для того чтобы анализировать текущую ситуацию. Средствами Power BI это реализовывается не очень удобно, так что мы сделали вспомогательную таблицу:

Далее, аналогично таблице с данными из Google Analytics мы добавляем ее в наш BI файл и немного преобразовываем, добавляя в нее месяц:

Визуальная часть

Установление связей

Первое, что нам необходимо сделать — установить связи между нашими таблицами:

Это позволит нам строить фильтры для визуализаций более гибко.

Создание мер

Теперь давайте подумаем, каких метрик нам не хватает для отслеживания эффективности рекламных кампаний. Мы выделили что дополнительно хотим видеть CPA и конверсию, создаем их:

1. 1. Считаем сумму обращений:
      

1. 1. Считаем конверсию:
      

1. Считаем CPA:
   

Создание визуализаций

Давайте сделаем общий dashboard, который нам позволит мониторить текущую ситуацию по клиенту в целом:

Так как реклама запущена недавно, то статистики по клиенту не очень много, но мы наглядно видим текущую ситуацию.

Не забываем добавить разные уровни даты для удобства переключения на графиках:

Переходя на разные уровни мы можем оценить динамику:

Дополнительно построим матрицу с информацией по кампаниям и ключевым словам:

Данный вид визуализации позволяет нам сгруппировать данные по нужным нам сегментам и мы видим текущую картину вплоть до ключевого слова.

Результат работы

И в завершение данной статьи мы публикуем данную визуализацию, с которой можно повзаимодействовать динамически и посмотреть ее возможности (данные предоставлены тестовые и не являются реальными):