PL-300 Görselleştirme için Veri Hazırlama

Eğitim Hakkında

Görsele uygun şekil, granularite ve kategori

Bu orta seviye eğitim, PL-300 kapsamında görselleştirmenin başarısını belirleyen 'görsel öncesi veri hazırlığına' odaklanır. Görsel için uzun (tidy) vs geniş veri, doğru granularite ve toplama (aggregation), veri tipi ve kategori ayarı (tarih, coğrafya, para birimi), sıralama için sort-by-column, grupla/bin ve hiyerarşi oluşturma, ölçü vs sütun kararı, null ve boş değerlerin görsele etkisi, Top N ve filtre hazırlığı işlenir. Katılımcı, görselleri temiz ve doğru göstermek için veriyi önceden uygun biçimde yapılandırabilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri şeklinden kategori ve sıralama hazırlığına ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Görselleştirme öncesi veriyi doğru şekle, granulariteye ve kategoriye getirme.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar görselde sorun çıkaran veri örneklerini düzeltip sonucu görerek öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🧹Temiz Girdi

Görsellerin doğru çalışması için veriyi önceden düzenlersiniz.

📐Doğru Granularite

Uygun detay düzeyi ve toplamayla doğru sonuç üretirsiniz.

🔤Doğru Sıralama

Sort-by-column ile ay/kategori sıralamasını düzeltirsiniz.

Anahtar Konular

power bipl-300veri hazırlamagranularitesort by columnveri kategorisitidy verigruplamabingörselleştirme

“Görsel ne gösterdiğini değil, kendisine verileni yansıtır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Power BI Temeli

Power Query ve görsel bilgisine temel aşinalık faydalıdır.

2

Power BI Desktop

Kurulu bir Power BI Desktop gerekir.

3

Veri Farkındalığı

Tip ve kategori kavramlarına aşinalık yararlıdır.

4

Örnek Veri

Düzensiz tip/granularite içeren örnek veri sağlanır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, görsele uygun veri şeklini ve granulariteyi hazırlayabilir.

Modül 1

Veri Şekli

Uzun (tidy) vs geniş veri
Unpivot ile uzun biçim
Görselin beklediği şekil
Attribute/value deseni
Çapraz tablo sorunu
Dönüştürme

Modül 2

Granularite

Satır tanecik düzeyi
Fazla/az detay etkisi
Toplama (aggregate) seviyesi
Ölçü toplanabilirliği
Çift sayım riski
Doğru seviye

Modül 3

Tip Dönüşümü

Metin→sayı/tarih
Yerel (locale) ayarı
Ondalık/binlik
Yüzde biçimi
Hata ve null
Tutarlı tipler

Modül 4

Null ve Boş

Null'ın görsele etkisi
Boş vs sıfır
Replace/fill
Kategori 'boş' etiketi
Eksen boşlukları
Doğrulama

Günün hedefiKatılımcı, kategori, sıralama ve filtre alanlarını görsel için hazırlayabilir.

Modül 1

Veri Kategorisi

Data category (geo)
Tarih tablosu işaretleme
Para birimi/biçim
Resim URL kategorisi
Varsayılan özet
Kategori etkisi

Modül 2

Sıralama

Sort by column
Ay/çeyrek doğru sırası
Özel sıralama sütunu
Sayısal sıralama
Hiyerarşi sırası
Sıralama tuzakları

Modül 3

Gruplama ve Bin

Grup oluşturma
Bin (aralık) oluşturma
Kategori birleştirme
'Diğer' kategorisi
Hiyerarşi oluşturma
Segment alanları

Modül 4

Filtre Hazırlığı

Top N hazırlığı
Filtre için yardımcı alan
Bayrak (flag) sütunu
Dilimleyici alanı
Dinamik filtre alanı
Görsele bağlama

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Veri Şekli

Görsele uygun uzun/tidy biçimi hazırlarsınız.

✅

Granularite

Doğru detay ve toplama düzeyini belirlersiniz.

✅

Tip Dönüşümü

Tarih, sayı ve biçimleri doğru ayarlarsınız.

✅

Null Yönetimi

Boş ve null değerlerin görsel etkisini kontrol edersiniz.

✅

Veri Kategorisi

Coğrafya ve tarih kategorilerini atarsınız.

✅

Sıralama

Sort-by-column ile doğru sıralamayı kurarsınız.

✅

Gruplama/Bin

Grup, bin ve hiyerarşi alanları oluşturursunuz.

✅

Filtre Hazırlığı

Top N ve yardımcı filtre alanları hazırlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Power BI'da görsellerin beklenmedik davrandığını gören
veriyi görsele uygun hazırlamayı öğrenmek isteyen kullanıcılar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Power BI'da görsellerin beklenmedik davrandığını gören ve veriyi görsele uygun hazırlamayı öğrenmek isteyen kullanıcılar için uygundur.

Neden ayrı bir hazırlık adımı gerekli?

Çoğu görsel sorunu (yanlış sıralama, çift sayım, boş eksen) veri şekli ve kategorisinden kaynaklanır; eğitim bunları kaynağında çözer.

Sort-by-column ne işe yarar?

Ay adı gibi metinlerin takvim sırasında görünmesini sağlar; eğitim kurulumu uygular.

Granularite nasıl belirlenir?

Analiz sorusuna ve ölçü toplanabilirliğine göre; eğitim çift sayım ve fazla/az detay risklerini işler.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

PL-300: PREPARING DATA FOR VISUALIZATIONS IN POWER BI EĞİTİMİ