9N_Datu apstrāde, analīze un vizualizācija ar Microsoft Excel un Power BI
Stundu skaits: 80
Pieteikties
| Sasniedzamie mācīšanās rezultāti (iegūstamās prasmes): |
| 1. Pārvalda datu tabulas vizuālo normēšanu vieglākai datu uztverei, iepriekš definētiem kritērijiem atbilstošu datu izcelšana datu tabulā, datu vizualizācija, izmantojot datu joslas, krāsu skalas un ikonu kopas. |
| 2. Prot kārtot apjomīgu datu sarakstus, atlasīt vēlamos datus ar filtriem. |
| 3. Prot veikt datu aprēķinus starprezultātu un rezultātu iegūšanai. |
| 4. Pārvalda formulu auditēšanu datu tabulas aprēķinu apskatīšanai un kļūdu labošanai. |
| 5. Prot ievietot datus no ārējiem datu avotiem datu tabulas papildināšanai. |
| 6. Pārvalda datu analīzes veikšanu un statistiku. |
| 7. Prot izmantot raksturtabulas apjomīgu datu tabulu vizuālai attēlošanai. |
| 8. Prot izveidot diagrammas veidnes, pievienot diagrammas tendences līknes. Izmantot kombinētos datus diagrammu veidošanai. |
| 9. Prot sasaistīt citus datus ar datu tabulu. |
| 10. Prot ievadīt un apstrādāt kopīgus iestādes datus. |
| 11. Pārvalda datu uzskaites faila koplietošanu ar citiem darbiniekiem un biznesa partneriem. |
| 12.Zina MS lietošanu Excel Visual Basic galvenos jēdzienus, to lietošanas nosacījumus. Pārvalda MS Excel Visual Basic lietošanu. |
| 13.Zina datu organizēšanas pamatprincipus. |
| 14.Zina datu transformācijas un apvienošanas pamatprincipus, izmantojot PowerQuery un M |
| 15.Zina Power BI piedāvātās iespējas datu analītikas automatizācijai un pilnveidošanai |
| 16.Zina DAX datu analītikas valodas pamatprincipus un sintaksi |
| 17.Veikt datu organizēšanu |
| 18.Spēj automatizēt datu iegūšanu, ar nosacījumu, ka dati atrodas dažādos avotos un dažādos veidos. |
| 19.Transformēt datus PowerQuery vidē. |
| 20.Automatizēt datu grupēšanu un apvienošanu, izmantojot PowerQuery un M. |
| 21.Veidot datu vizuālizācijas ar Power BI. |
| 22.Veidot dažāda veida pārskatus un “dashboard” Power BI vidē. |
| 23.Veidot datu relācijas modeļus, atbilstoši noteiktajam uzdevumam. |
| 24.Automatizēt sarežģītākas atskaites, izmantojot DAX datu analītikas valodu. |
| 25.Patstāvīgi publicēt Power BI atskaites Web vai mobilajā lietotnē. |
| Galvenās tēmas: |
| 1.Tabulu veidošana un datu formatēšana. |
| 2.Datu kārtošana, noteiktu datu atlasīšana, izmantojot datu filtru. |
| 3.Starprezultātu un rezultātu iegūšana, veicot datu aprēķinus. |
| 4.Formulu auditēšana, datu tabulas aprēķinu apskatīšanai un kļūdu labošanai. |
| 5.Datu tabulas papildināšana, ievietojot datus no ārējiem datu avotiem. |
| 6. Datu analīzes veikšana un statistika. |
| 7.Apjomīgas datu tabulas vizuāla attēlošana, izmantojot rakurstabulas. |
| 8. Diagrammas. |
| 9. Datu tabulas sasaiste ar citiem datiem. |
| 10. Kopīga uzņēmuma/iestādes datu ievade un apstrāde. |
| 11. Datu uzskaites faila koplietošana ar citiem darbiniekiem un biznesa partneriem. |
| 12.Datu avoti un datu iegūšana ar PowerQuery. |
| 13.Datu transformācija un ievads M (data Mushup language). |
| 14.Datu apvienošanas un grupēšanas automatizācija. |
| 15.Datu vizualizācijas automatizēšana ar Power BI. |
| 16.Datu relācijas modeli un ievads DAX. |
| 17.Datu analītika ar DAX (Data Analysis eXpression Language). |
| 18.DAX tabulas funkcijas. |
| 19.DAX iterācijas. |
| 20.DAX darbs ar datumiem. |
| 21.Power BI atskaišu veidošana. |