Veri Modelleme ve DAX

DAX, Microsoft SQL Server Analiz Servisi'ndeki Power BI, Power Pivot için Excel ve SSAS Tabular modellerininde kullanılan fonksiyon temelli dildir. Eğitim, Power BI kullanıcıları ve DAX dilini öğrenmek ve bu dilde uzmanlaşmak isteyen SSAS Analysis Serv

  • Süre35 Saat
  • TarihBelirlenecek
  • ÜcretTeklif Alınız
  • En Az10 Kişi

DAX, Microsoft SQL Server Analiz Servisi'ndeki Power BI, Power Pivot için Excel ve SSAS Tabular modellerininde kullanılan fonksiyon temelli dildir. Eğitim, Power BI kullanıcıları ve DAX dilini öğrenmek ve bu dilde uzmanlaşmak isteyen SSAS Analysis Services geliştiricilerine yöneliktir.

Kursun amacı, yaygın ve gelişmiş iş senaryoları için formül yazma bilgisi sağlayarak DAX'ın tüm özelliklerini öğretmektir. Gerçek dünya senaryoları aracılığıyla, verilerinizde bulmak istediğiniz içgörüleri keşfetmek için DAX'ı pratikte nasıl kullanacağınız konusunda bilgilendirileceksiniz. Sorgu düzenleyicisini ve etkili Power BI veri modellerinin nasıl geliştirileceğini ayrıntılı olarak öğreneceksiniz. Ham veri tablolarınızı optimize etmenize ve ardından, DAX analitik ihtiyaçlarınızı yanıtlayacak doğru sonuçları alabileceğiniz işleyen bir analitik model oluşturma konusunda bilgilendirileceksiniz.

Power BI’dan en iyi şekilde yararlanmak için veri modelleme gerekli bir beceridir. Bu kurs, Power BI kullanıcılarının raporlama gereksinimleri için en uygun veri modelini nasıl oluşturacaklarını öğrenmek isteyen geliştiricilere yöneliktir. Bu kurs, herhangi bir Power BI kullanıcısının etkileyici Power BI raporları ve çözümleri oluşturmasını sağlayacak önemli ipuçlarını ve teknikleri kapsar.

Neler Öğreneceksiniz?

  • Power Query: Gelişmiş veri temizleme ve dönüştürme.
  • Sorgu Düzenleyici: En iyi uygulamalar, çoklu tablo sorgulama ve gelişmiş modelleme.
  • Veri Modelleme: Modelleri düzenleme teknikleri ve hesaplanan sütunların kullanımı.
  • DAX: Hesaplanan sütunlar, ölçüler, bağlam ve Akıllı Zaman Analizi.

'Bağlam' kavramını kapsamlı bir şekilde anlayıp DAX’ın tüm önemli işlevlerini kullanmasını öğreneceksiniz. Gelişmiş tablo fonksiyonlarını ve bunların nasıl kullanılacağını, DAX ve SQL'i karşılaştırıp ve DAX'i kullanırken SQL bilginizden nasıl yararlanabileceğinizi öğreneceksiniz.
Gerçek dünyada her gün karşılaşacağınız yaygın analitik senaryoları çözmek için veri modelini ve DAX'ı kullanmayı, Filtre ve satır bağlamanı anlayarak formül okumayı, Tarih tablosuyla birlikte Akıllı zaman formüllerini kullanmayı ve gelişmiş tablo fonksiyonlarıyla DAX ile sorgulamanın nasıl yapılacağını öğreneceksiniz.

  • DAX formülünün yapısı ve biçimleri
  • DAX Değişklenlerini kullanmayı
  • Aggregation ve Iteration Fonksiyonları
  • CALCULATE
  • Modelinizde hesaplanan sütunlar
  • Bağlam yapısı
  • İleri tablo dönüştürme teknikleri
  • DAX ile sorulama

Eğitim İçeriği

Bu bölümde, DAX'a giriş yapacak ve DAX'ı anlamayı destekleyen teknikleri keşfedeceğiz. Operatörler, veri türleri ve söz dizimi kurallarının yanı sıra, adlandırma kuralları, değişkenler ve DAX'da açıklama ve yorum yazma gibi önemli konuları ele alacağız. Ayrıca, veri modelleme ve kuramsal çerçeve konularında bilgi edinecek, tablo ilişkileri, filtreleme teknikleri ve bağlam kavramlarına derinlemesine bakacağız. Temel DAX fonksiyonlarını ve hesaplanan sütunları öğrenecek, ölçü kavramını anlayacak ve DAX'da hata düzenleme fonksiyonlarını kullanmayı öğreneceğiz. Bu rehber, Power BI kullanıcılarına DAX dilindeki temel ve önemli konular hakkında kapsamlı bir anlayış sunmayı amaçlamaktadır.
  • DAX'a Giriş
  • DAX'ı Anlamaya Yardımcı Teknikler
  • Operatörler Ve Veri Türleri
Bu bölümde, DAX dilinin temel yapı taşlarına odaklanarak adlandırma kuralları, söz dizimi kuralları, değişkenlerin kullanımı ve DAX ifadelerinde açıklama ve yorum yazma gibi konuları ele alacağız. Ayrıca, ölçü gruplandırma, Excel ile DAX arasındaki farklar, DAX'ın çalışma prensipleri ve hesaplanan sütunlar ile ölçülerin nasıl kullanıldığı gibi konuları keşfedeceğiz. Bu bilgiler, DAX dilinde daha etkili ve verimli çalışmanıza yardımcı olacak temel bir anlayış sağlamayı amaçlamaktadır.
  • Adlandırma Kuralları
  • Söz Dizimi Kuralları
  • Değişkenkler
  • Dax'ta Açıklama Ve Yorum Yazma
  • Ölçü Gruplandırma
  • Excel İle DAX Arasındaki Farklar
  • Dax Nasıl Çalışır
  • Hesaplanan Sütunlar Ve Ölçüler
Bu bölümde, veri modelleme kavramlarının temellerini ele alacağız. Veri modeli nedir, normalizasyon kuralları, arama ve işlem tabloları, birincil ve yabancı anahtarlar gibi veri modelleme bileşenleri hakkında bilgi edineceğiz. Ayrıca, birleştirilmiş tablolarla çalışma, tablolar arası ilişkilerin oluşturulması, kar tanesi şeması ve tablo ilişkilerinin düzenlenmesi gibi konuları keşfedeceğiz. Aktif-inaktif ilişkiler, kardinalite ve veri modelleme ipuçları gibi detaylara da değineceğiz. Bu bilgiler, etkili bir veri modeli oluşturma sürecinde size rehberlik edecektir.
  • Veri Modeli Nedir?
  • İki Yönlü Filtreleme Ve Kurallar
  • Filtre Akışı Ve Filtreleme
  • Çoklu İşlem Tablolarıyla Çalışma
  • Kardinalite Ve Kuramsal Çerçeve (Bire-Bir, Çoka-Çok, Bir-Çok)
  • Aktif-İnaktif İlişkiler
  • Tablo İlişkileri Düzenleme Ve Yönetme
  • Kar Tanesi Şeması
  • Tablolar Arası İlişki Oluşturma
  • Birleştirilmiş Tablolarla Çalışma
  • Birincil Ve Yabancı Anahtarlar
  • Arama Ve İşlem Tabloları
  • Normalizasyon Kuralları
  • En İyi Veri Modelleme İpuçları
Bu bölümde, DAX dilinde bağlam kavramının önemini keşfedeceğiz. Değerlendirme ve başlangıç bağlamı, filtre bağlamı, satır bağlamı gibi bağlam türlerini ve bu bağlamları oluştururken dikkat etmemiz gereken noktaları ele alacağız. Ayrıca, bağlamın genişletilmesi için kullanılan Related, IsFiltered, IsCrossFiltered, Earlier gibi fonksiyonları ve bağlam kontrolünü sağlayan IsInScope fonksiyonunu inceleyeceğiz. Bunun yanı sıra, bağlam ve çapraz filtreleme konularında bilgi sahibi olacak ve olası bağlam hatalarını anlamaya çalışacağız. Bu bilgiler, DAX ifadelerini doğru bağlamda kullanma becerinizi artıracaktır.
  • Değerlendirme / Başlangıç Bağlamı Nedir?
  • Filtre Bağlamı Nedir?
  • Satır Bağlamı Nedir?
  • Bağlam Oluştururken Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar
  • Bağlamın Genişletilmesi (RELATED/ISFILTERED/ISCROSSFILTERED/EARLIER)
  • Bağlam Kontrolü (ISINSCOPE)
  • Bağlam Ve Çapraz Filtreleme (Cross Filter)
  • Context Hataları
Bu bölümde, DAX'da filtreleme işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılan fonksiyonlar arasında Filter fonksiyonu, All/Removefilters fonksiyonu, Allselected fonksiyonu, Allexcept fonksiyonu ve Hasonevalue/Selectedvalue fonksiyonları bulunur. Bu fonksiyonlar, belirli filtreleme işlemlerini uygulayarak veri analizinde esneklik sağlar. Örnekler ve kullanım örnekleriyle birlikte, filtrelemeye ilişkin çeşitli senaryoların nasıl ele alınabileceği ve bu fonksiyonların nasıl kullanılabileceği anlatılır.
  • DAX Nedir?
  • Ölçü Ve Hesaplanan Sütuna Arasındaki Farklar
  • Hesaplanan Sütunlarla Çalışma
  • Mantıksal İşlevler (IF/SWITCH/OR/AND/IN)
  • İterasyon Fonksiyonları (SUMX/AVERAGEX/COUNTX/MINX/MAXX)
  • Bölme İşlemi Ve Yüzde Hesaplamaları (DIVIDE Fonksiyonu)
  • Kümeleme Fonksiyonları (SUM/AVERAGE/MIN/MAX/COUNT/COUNTA/COUNTROWS/DISTINCTCOUNT)
  • Söz Dizimi Kuralları
  • Ölçü Nedir? Ölçü Nasıl Çalışır?
  • Hesaplanan Sütun Nedir?
  • Dax'ta Hata Düzenleme Fonksiyonları (BLANK/ISBLANK/ISERROR)
Bu bölümde, DAX dilindeki güçlü bir fonksiyon olan CALCULATE'in önemini ve kullanımını keşfedeceğiz. CALCULATE fonksiyonunun sözdizimi, kullanımı ve örnekleri üzerinde durarak, bu fonksiyonun nasıl çalıştığını ve ne zaman devreye girdiğini anlamaya çalışacağız. Ayrıca, CALCULATE'in hangi durumlarda kullanıldığını ve filtremele işlemleriyle nasıl birlikte çalıştığını inceleyeceğiz. Filtre bağlamı, KEEPFILTER ve filtre çalışma sırası gibi konular da ele alınacak, böylece CALCULATE fonksiyonunu daha etkili bir şekilde kullanma becerinizi geliştirebileceksiniz.
  • CALCULATE Neden Önemli, Neden Calculate Kullanmalıyız?
  • CALCULATE Sözdizimi
  • CALCULATE Kullanımı Ve Örnekler
  • CALCULATE Nasıl Çalışır? Ne Zaman Devreye Girer?
  • CALCULATE Nerelerde Kullanılır?
  • CALCULATE İle Filtreleme Ve Örnekler
  • CALCULATE VE Filtre bağlamı
  • CALCULATE ve KEEPFILTER
  • CALCULATE Filtre Çalışma Sırası
Bu bölümde, DAX dilinin temel kavramlarına ve farklı filtreleme fonksiyonlarının kullanımına odaklanacağız. Filtre fonksiyonlarının, verileri istenen şekilde sınırlamak ve analiz etmek için nasıl kullanılabileceğini öğreneceğiz. All, Removefilters, Allselected, Allexcept gibi fonksiyonların kullanımı ve örnekleri üzerinde durarak, verileri belirli bir bağlamda değerlendirmek için nasıl kullanılabileceklerini keşfedeceğiz. Hasonevalue, Selectedvalue, Values, Distinct gibi diğer fonksiyonları da ele alarak, verilerin sütunlardaki değerlerini analiz etme ve bağlantılı tablolar arasında ilişkiler kurma yeteneklerimizi artıracağız. Ayrıca, bağlam geçişi, döngüsel bağımlılık ve calculate fonksiyonunun filtre çalışma sırası gibi konuları ele alarak, daha karmaşık senaryolarda nasıl başarılı bir şekilde çalışabileceğimizi öğreneceğiz.
  • Kavramsal Çerçeve
  • Circular Dependency (Döngüsel Bağımlılık)
  • Bağlam Geçişi (CONTEXT TRANSITION) Nedir?
  • RELATEDTABLE Fonksiyon Kullanımı Ve Örnekler
  • VALUES/DISTINCT Fonksiyon Kullanımı Ve Örnekler
  • HASONEVALUE/SELECTEDVALUE/ISFILTERED/ISINSCOPE Fonksiyon Kullanımı Ve Örnekler
  • ALLEXCEPT Fonksiyonu Kullanımı Ve Örnekler
  • ALLSELECTED Fonksiyonu Kullanımı Ve Örnekler
  • ALL/REMOVEFILTERS Fonksiyonu Kullanımı Ve Örnekler
  • FILTER Fonksiyonu Kullanımı Ve Örnekler
  • CALCULATE Filtre Çalışma Sırası
Kavramsal çerçeve içerisinde, tarih tablolarının oluşturulması ve önemi, zaman analizleri için gereken veri modeli tasarımı, CALCULATE fonksiyonuyla birlikte zaman analizleri için kullanılan çeşitli fonksiyonlar (DATESMTD, DATESQTD, DATESYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, PARALELPERIOD, PREVIOUSMONTH, DATEADD), ve tarih bazlı analizlerin (DATESBETWEEN, DATESINPERIOD, DATEDIFF) yanı sıra akıllı zaman analizleri (dönemsel analiz) ve OPENINGBALANCEMONTH, STARTOFMONTH, ENDOFYEAR fonksiyonlarının kullanımı ve örnekleri ele alınır.
  • Tarih Tablosunun Önemi ve Tarih Tablosu Oluşturma (CALENDAR/CALENDARAUTO Fonksiyonları)
  • Tarih Bazlı Analizler (DATESBETWEEN / DATESINPERIOD / DATEDIFF)
  • SAMEPERIODLASTYEAR İle DATEADD Arasındaki Temel Farklar
  • DATEADD Fonksiyon Kullanımı Ve Örnekler
  • SAMEPERIODLASTYEAR / PARALELPERIOD / PREVIOUSMONTH Fonksiyon Kullanımı Ve Örnekler
  • DATESMTD/DATESQTD/DATESYTD Fonksiyon Kullanımı Ve Örnekler
  • Zaman Analizleri Fonksiyon Çeşitleri Kavramsal Çerçeve
  • Zaman Analizleri ve CALCULATE
  • Zaman Analizleri İçin Gereken Veri Modeli Tasarımı
  • OPENNINGBLANCEMONTH/STARTOFMONTH/ENDOFYEAR Kullanımı Ve Örnekler
Bu bölümde, Power BI'da tablolarla çalışma ve veri sorgulama süreçlerinde kullanılan önemli DAX ifadelerine odaklanacağız. EVALUATE, CALCULATETABLE, SELECTCOLUMNS, SUMMARIZE, ADDCOLUMNS, SUMMARIZECOLUMNS, CROSSJOIN, ROW, DATATABLE, UNION, INTERSECT ve EXCEPT gibi ifadelerin kullanımını öğrenerek, veri analizinde daha etkili ve özelleştirilmiş sonuçlar elde etme becerilerimizi geliştireceğiz. GROUPBY ifadesi üzerinde durarak, verileri gruplandırma ve toplama işlemlerini nasıl gerçekleştirebileceğimizi öğreneceğiz. Bu sayede, Power BI'da tablolar arasında etkileşimli ve anlamlı veri sorguları oluşturmak için gerekli temel araçları edineceğiz.
  • EVALUATE Kullanımı ve Örnekler
  • INTERSECT & EXCEPT Kullanımı ve Örnekler
  • ROW & DATATABLE & UNION Kullanımı ve Örnekler
  • CROSSJOIN Kullanımı ve Örnekler
  • SUMMARIZCOLUMNS Kullanımı ve Örnekler
  • ADDCOLUMNS Kullanımı ve Örnekler
  • SUMMARIZE Kullanımı ve Örnekler
  • SELECTCOLUMNS Kullanımı ve Örnekler
  • CALCULATETABLE Kullanımı ve Örnekler
  • GROUPBY Kullanımı ve Örnekler
Bu bölümde, Power BI'da sıralama ve filtreleme işlemlerinde kullanılan önemli DAX ifadelerine odaklanacağız. RANKX, TOPN, GENERATE ve CROSSJOIN gibi ifadelerin kullanımını öğrenerek, verileri sıralama, filtreleme ve dinamik listeleme işlemlerinde nasıl kullanabileceğimizi keşfedeceğiz. Ayrıca, RANKX ile Satır Bağlamı, TOPN ile CALCULATETABLE/COUNTROWS gibi kombinasyonlarla nasıl daha karmaşık analizler yapabileceğimizi öğreneceğiz. Bu sayede, Power BI raporlarında verileri daha etkili bir şekilde sıralama ve filtreleme yeteneklerine sahip olacağız.
  • RANKX Fonksiyon Kullanımı ve Örnekler
  • RANKX & Satır bağlamı
  • TOPN Fonksiyon Kullanımı ve Örnekler
  • GENERATE & TOPN Fonksiyonlarının Birlikte Kullanımı ve Örnekler
  • TOPN ile Dinamik Listeleme
  • RANKX ile CROSSJOIN Fonksiyonlarının Birlikte Kullanımı ve Örnekler
  • TOPN ile CALCULATETABLE/COUNTROWS Fonksiyonlarının Birlikte Kullanımı ve Örnekler
Bu bölümde, Power BI'da veri modelleme ve analiz süreçlerinde kullanılan önemli kavramları ve yöntemleri ele alacağız. Kavramsal çerçeve ile başlayarak, WATERFALL yöntemi, bütçe senaryo değerlendirmesi ve ayrıntı seviyelerinin değerlendirilmesi gibi veri analizi için kullanılan teknikleri öğreneceğiz. Ayrıca, ARA katman tabloları, destekteyici tablolar ve senaryo tabloları gibi veri modelleme araçlarının nasıl kullanıldığını keşfedeceğiz. Fiziksel ilişkilerin oluşturulması, DAX fonksiyonları olan Datalineage ve Treatas, sanal ilişkilerin kullanımı ve veri modellemesi için en iyi uygulama ipuçları da bu bölümde ele alınacak. Böylece, Power BI'da veri modelleme sürecinde daha etkili ve optimize edilmiş bir yaklaşım geliştirebileceğiz.
  • Kavramsal Çerçeve
  • WATERFALL Yöntemi
  • Bütçe Senaryo Değerlendirmesi (Farklı ayrıntı seviyelerinin değerlendirilmesi)
  • Ara Katman Tabloları Nedir, Nasıl Kullanılır?
  • Destekteyici Tablolar Ne İşe Yarar, Nasıl Kullanılır?
  • Senaryo Tabloları Nedir Ne İşe Yarar?
  • Veri Modelinde Ne Zaman Fiziksel İlişki Oluşturmalıyız?
  • Datalinege Kavramı ve TREATAS Fonksiyon Kullanımı
  • Sanal İlişkiler (CONTAINS Kullanımı)
  • Sanal İlişkiler (TREATAS Kullanımı)
  • Veri Modeli Ve En İyi Uygulama İpuçları
Bu bölümde, Temel ölçüleri keşfedecek ve Power BI'da hesaplama grupları nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz. Hesaplama grupları içinde DAX'ı nasıl kullanacağımızı ve raporlarda birden fazla hesaplama grubunu nasıl kullanabileceğimizi öğreneceğiz. Ayrıca, hesaplama gruplarında işlem öncelikleri kavramını ele alacağız. Bu kavramları anlayarak, Power BI modellerinizde hesaplamaları etkili bir şekilde düzenleyebilir ve yönetebilir, verilerinizi analiz etmek için daha akıcı ve esnek bir yaklaşım sağlayabilirsiniz.
  • Hesaplama Grupları Oluşturma (CALCULATION GROUPS)
  • DAX’ı Hesaplanan Gruplar İçinde Kullanma ve Örnekler
  • Raporlarda Birden Fazla Hesaplama Gruplarını Kullanma
  • Hesaplama Gruplarında İşlem Öncelikleri
Fonksiyonlar
  • INDEX Fonksiyonunun Kullanımı ve Örnekler
  • PARTITIONBY Fonksiyonunun Kullanımı ve Örnekler
  • OFFSET Fonksiyonunun Kullanımı ve Örnekler
  • WINDOW Fonksiyonunun Kullanımı ve Örnekler
  • RANK ve ROWNUMBER Fonksiyonunun Kullanımı ve Örnekler

Sıkça Sorulan Sorular

Power BI'da veri modellemesi, verilerin işlenmesi, organize edilmesi ve ilişkilendirilmesi sürecidir. Veri modelleme, raporlama ve analiz süreçlerinde doğru ve tutarlı sonuçlar elde etmek için temel bir adımdır. Veri modellemesi, farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesini ve ilişkilendirilmesini sağlar, böylece veri analizi için uygun bir yapı oluşturulur.

DAX (Data Analysis Expressions), Power BI'da kullanılan bir formül dili ve hesaplama motorudur. DAX, veri analizi ve hesaplama işlemleri için kullanılır ve Power BI raporlarında hesaplamaları ve ölçüleri tanımlamak için kullanılır.

Power BI'da yaygın olarak kullanılan DAX fonksiyonları arasında SUM, AVERAGE, MAX, MIN, CALCULATE, FILTER, RELATED, ve many others gibi fonksiyonlar bulunur. Bu fonksiyonlar, veri manipülasyonu, filtreleme, toplama ve diğer hesaplama işlemleri için kullanılır.

Power BI'da bir veri modelini optimize etmek ve performansı artırmak için, gereksiz sütunları kaldırmak, ilişkileri optimize etmek, veri sıkıştırma ve önbellekleme gibi teknikleri kullanmak önemlidir. Ayrıca, veri modelinin karmaşıklığını azaltmak ve veri sorgularını optimize etmek için uygun indeksleme stratejileri uygulamak da faydalı olabilir.

Veri modelleme ve DAX eğitimine, veri analistleri, iş analistleri, veri mimarları, iş zekası geliştiricileri ve veri yöneticileri katılmalıdır.

Veri modelleme ve DAX eğitimine, veri analistleri, iş analistleri, veri mimarları, iş zekası geliştiricileri ve veri yöneticileri katılmalıdır.

Eğitimciler

Momentum Plus, dinamik ve etkileşimli bir öğrenme ortamı oluşturma taahhüdüyle hareket eden tutkulu eğitimcilerden oluşan özel bir ekip. Deneyimli öğretmenlerimiz, her öğrencinin potansiyeline ulaşmasını sağlamak için uzmanlık, yenilik ve kişiselleştirilmiş bir yaklaşım sunar. Momentum Plus kaliteli eğitimlerle geleceği şekillendirmeniz için güvenilir bir platformdur.