Друзья, сегодня поделимся полезными советами — сохраняйте и ставьте огонечки🔥

Правильная организация мер в Power BI — это не просто удобство, а необходимость для эффективной работы с аналитикой. Вот ключевые причины:

1. Производительность
Оптимизированные меры снижают нагрузку на модель, ускоряют расчёты и отклик отчётов.

2. Поддержка и масштабируемость
Чёткая структура упрощает понимание модели для новых разработчиков и облегчает внесение изменений и добавление новых метрик без риска поломки существующей логики.

3. Согласованность данных
Единый подход к расчётам гарантирует, что разные визуализации и отчёты показывают одни и те же цифры.

4. Удобство использования
- Пользователи быстрее находят нужные метрики, если они логично сгруппированы и названы.
- Снижается риск использования устаревших или некорректных мер.

Как правильно организовать меры?

1. Группировка мер в папки
Используйте папки для структурирования мер по тематическим блокам:
- Финансы: Выручка, Прибыль, Рентабельность
- Продажи: Объём продаж, Средний чек, Конверсия
- KPI: LTV, CAC, Retention Rate
- Временные сравнения: YoY Growth, QoQ Change, MTD Sales

Sales/  
├── Revenue_Actual  
├── Revenue_Target  
├── Revenue_Variance  
Finance/  
├── Gross_Profit  
├── Net_Profit_Margin  
Time/  
├── Sales_MTD  
├── Sales_YTD  
  

2. Стандарты именования
- Префиксы для типов мер:
- KPI_ – ключевые показатели (KPI_Revenue_Growth)
- CALC_ – промежуточные вычисления (CALC_Weighted_Avg)
- TEMP_ / TEST_ – временные или тестовые меры (удалять после проверки)
- Единый стиль написания:
- CamelCase: RevenueYTD
- Snake_case: revenue_ytd
- Важно выбрать один формат и придерживаться его во всём проекте.
- Избегание аббревиатур, если они не общеприняты (например, YoY, QoQ).

3. Оптимизация сложных мер
- Разбивайте сложные формулы на промежуточные меры:

//Базовая мера
  Revenue = SUM(Sales[Amount])

//Производная мера
  Revenue_PY = CALCULATE([Revenue], SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Date]))

//Сложная мера
  Revenue_Growth% = DIVIDE([Revenue] - [Revenue_PY], [Revenue_PY])
    

- Избегайте избыточных вычислений внутри мер – выносите повторяющиеся логики в отдельные меры.  
- Комментируйте сложную логику (через // в DAX), особенно если используются неочевидные фильтры или итераторы.  

4. Документирование мер  
- Описание меры в DAX (используйте // или `/* */`):  
  

  /*  
  Расчет средней маржинальности по клиентам,  
  исключая пробные заказы (Discount > 50%).  
  */  
  Avg_Margin = AVERAGEX(Customers, [Net_Profit] / [Revenue])  
      

5. Удаление неиспользуемых мер  
- Регулярно проверяйте модель и удаляйте:  
  - Меры-дубликаты.  
  - Устаревшие расчёты (`TEMP_`, `TEST_`).  
  - Меры, которые не используются в отчётах.  

Правильная организация мер экономит часы поддержки, снижает количество ошибок и делает ваши отчёты быстрее и понятнее. Внедряйте эти практики с самого начала проекта!

✨ Ментор «Аналитик данных»: как научиться не бояться данных

Привет! Меня зовут Александр Грудинин, и я теперь часть команды менторов курса-симулятора «Аналитик данных». Но так было не всегда.  

Когда-то я сам стоял на том же месте, где сейчас, возможно, стоите вы: смотрел на таблицы с цифрами, пытался понять что учить первым SQL или Python, и чувствовал, что всё это — какой-то тёмный лес. Мое первое знакомство с данными началось в “Тинькофф Банке”, и тогда я понял, что мало просто знать Excel — нужно разбираться в данных так, чтобы они рассказывали истории. 

Потом был опыт работы в других крупных банках - “Юникредит”, “Промсвязьбанк”, “Газпромбанк”. Где я углублял знания в SQL, Python и BI инструментах, погружался в автоматизацию, а также принимал участие в создании аналитической инфраструктуры. 

Приходило понимание, что аналитика — это не просто цифры, а решения. Один правильно построенный отчёт может сэкономить часы работы целой команде и принести значительную прибыль для бизнеса. 

Сейчас я в AdTech Holding, международная компания, занимаемся рекламой в интернете. Здесь я работаю с большими данными и сложными аналитическими системами. Продолжаю учиться сам и параллельно помогаю другим аналитикам и новичкам разобраться в предмете. Потому что помню, как сам когда-то боялся ошибиться в запросе и все таки ронял базы на проде :)

Теперь буду делиться своим опытом здесь, в Simulative. А начнем мы, кстати, уже на следующей неделе — проведу практический вебинар, где поработаем с API на Python. Покажу наглядно как аналитику получать данные для анализа из различных сервисов.  

Главное, что я понял за эти годы: аналитика — это не про идеальные знания всех инструментов. Это про то, чтобы задавать правильные вопросы, не бояться пробовать и постоянно учиться. И я здесь, чтобы помочь вам на этом пути.  

Поток курса «Аналитик данных» с моим менторским сопровождением стартанет 22 августа, а до этого времени у вас есть возможность подключиться на супервыгодных условиях.

Поехали?🚀

🔥 Карьера в данных начинается здесь: онлайн-магистратура с дипломом МИФИ

Напомним, что этим летом мы запустили набор в магистратуру по аналитике данных вместе с НИЯУ МИФИ — и он уже на финишной прямой! 🚀

Бюджетные места ещё есть, но буквально до конца недели. Если вы хотели сменить профессию, прокачаться в данных или просто получить крутой диплом без отрыва от работы — сейчас последний момент успеть.

👉 Оставить заявку

Отвечаем на самые популярные вопросы о программе:

Можно ли поступить без технического образования?

✅ Подходит всем – даже если у тебя нет технического образования. Главное – диплом бакалавра/специалиста и школьная математика. Преимуществом будет знание основ Python, но необходимый уровень можно будет получить за пару дней в рамках подготовки к вступительным испытаниям.

Какой диплом я получу после окончания программы?

✅ Диплом магистра МИФИ – гос. диплом по направлению по программе Математическое моделирование и прикладной анализ данных, направление подготовки 01.04.02 – Прикладная математика и информатика. Онлайн-формат не влияет на статус документа.

Чем Магистерская программа «Аналитик данных» отличается от других программ?

✅ Мы взяли свой практико-ориентированный подход к обучению и прибавили к этому научный подход НИЯУ МИФИ, чтобы создать универсальную программу, в результате которой выпускники смогут приносить пользу бизнесу сразу же после выпуска. А диплом магистра еще больше усилит вашу востребованность на рынке труда.

Сколько времени будет занимать обучение?

✅ В среднем обучение займет 20 часов в неделю. Обучение будет доступно в записи – вы сможете самостоятельно выстраивать свое расписание и учиться в любое удобное для себя время, совмещая с работой.

Как поступить?

📌 Нужно пройти вступительное тестирование (менеджер расскажет детали).
📌 Оставить заявку → подготовиться → начать учиться!

Работодатель может оплатить ваше обучение — уточните у менеджера, как это оформить.

👉 Оставить заявку

Внимание!
Возможность поступления на бюджет будет только у тех, кто до конца этой недели оставит заявку. С понедельника набор на тестирование на бюджет будет официально закрыт.