Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Gegevensprofilering en Verkenning | Gegevensvoorbereiding
Introductie tot Power BI
course content

Cursusinhoud

Introductie tot Power BI

Introductie tot Power BI

1. Eerste Stappen in Power BI
2. Gegevensvoorbereiding
3. Robuuste Datamodellen en Berekeningen Opbouwen
4. Gegevens Visualiseren
5. Rapporten Verbeteren voor Impactvolle Storytelling

book
Gegevensprofilering en Verkenning

We gebruiken de Kolomprofiler in Power Query om onze fietsgegevensset te evalueren en fouten, noodzakelijke transformaties en andere datakwaliteitsbehoeften te identificeren. De Kolomprofiler biedt gedetailleerde inzichten in de gegevens, waaronder waardeverdeling, datakwaliteit en samenvattende statistieken. Door deze statistieken te analyseren, kunnen we problemen zoals dubbele of ontbrekende waarden opsporen, de verdeling van onze gegevens begrijpen en bepalen welke transformaties nodig zijn om onze dataset te schonen en voor te bereiden op analyse.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 2

Vraag AI

expand
ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

course content

Cursusinhoud

Introductie tot Power BI

Introductie tot Power BI

1. Eerste Stappen in Power BI
2. Gegevensvoorbereiding
3. Robuuste Datamodellen en Berekeningen Opbouwen
4. Gegevens Visualiseren
5. Rapporten Verbeteren voor Impactvolle Storytelling

book
Gegevensprofilering en Verkenning

We gebruiken de Kolomprofiler in Power Query om onze fietsgegevensset te evalueren en fouten, noodzakelijke transformaties en andere datakwaliteitsbehoeften te identificeren. De Kolomprofiler biedt gedetailleerde inzichten in de gegevens, waaronder waardeverdeling, datakwaliteit en samenvattende statistieken. Door deze statistieken te analyseren, kunnen we problemen zoals dubbele of ontbrekende waarden opsporen, de verdeling van onze gegevens begrijpen en bepalen welke transformaties nodig zijn om onze dataset te schonen en voor te bereiden op analyse.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 2. Hoofdstuk 2
Onze excuses dat er iets mis is gegaan. Wat is er gebeurd?
some-alt