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Leitfaden zu bidirektionalen Beziehungen - Power BI | Microsoft Docs Weiter zum Hauptinhalt Dieser Browser wird nicht mehr unterstützt. Führen Sie ein Upgrade auf Microsoft Edge durch, um die neuesten Features, Sicherheitsupdates und den technischen Support zu nutzen. Artikel 05/04/2022 6 Minuten Lesedauer Ist diese Seite hilfreich? Haben Sie weiteres Feedback für uns? Feedback wird an Microsoft gesendet: Wenn Sie auf die Sendeschaltfläche klicken, wird Ihr Feedback verwendet, um Microsoft-Produkte und -Dienste zu verbessern. Analyse rede englisch beispiel der. Datenschutzrichtlinie Vielen Dank. In diesem Artikel Dieser Artikel ist an Modellierer von Daten gerichtet, die mit Power BI Desktop arbeiten. Er bietet Empfehlungen dazu, wann bidirektionale Modellbeziehungen erstellt werden sollten. Eine bidirektionale Beziehung ist eine Beziehung, in der in beide Richtungen gefiltert wird. Im Allgemeinen empfiehlt es sich, die Verwendung von bidirektionalen Beziehungen zu minimieren. Diese können sich negativ auf die Abfrageleistung von Modellen auswirken und möglicherweise verwirrende Ergebnisse für Ihre Berichtsbenutzer erzeugen.
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Es gibt drei Szenarien, in denen eine bidirektionale Filterung bestimmte Anforderungen erfüllen kann: Besondere Modellbeziehungen Slicerelemente "mit Daten" Analysen zwischen Dimensionen Bidirektionale Beziehungen spielen beim Erstellen der folgenden beiden besonderen Modellbeziehungen eine wichtige Rolle: 1:1-Beziehung: Alle 1:1-Beziehungen müssen bidirektional sein, eine anderweitige Konfiguration ist nicht möglich. Im Allgemeinen empfiehlt es sich nicht, diese Arten von Beziehungen zu erstellen. Kennzahlenbasierte Analyse des Recruiting-Prozesses am Beispiel eines Praxisunternehmens by Laura Wedel, Paperback | Barnes & Noble®. Eine vollständige Erläuterung und alternative Entwürfe finden Sie im Leitfaden zu 1:1-Beziehungen. m:n-Beziehung: Wenn zwei Dimensionstabellen miteinander in Beziehung gesetzt werden sollen, ist eine Überbrückungstabelle erforderlich. Um sicherzustellen, dass Filter über diese Überbrückungstabelle hinweg weitergegeben werden, ist ein bidirektionaler Filter erforderlich. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zu m:n-Beziehungen (Herstellen von m:n-Beziehungen zwischen Dimensionen). Bidirektionale Beziehungen können Slicer bereitstellen, die Elemente auf das Vorhandensein von Daten beschränken.
Die Seite besteht aus zwei Slicern und einem Kartenvisual. Der erste Slicer gilt für Country-Region und enthält zwei Elemente: Australia und United States. Zurzeit wird nach "Australia" segmentiert. Der zweite Slicer gilt für Product und enthält drei Elemente: Hat, Jeans und T-shirt. Es sind keine Elemente ausgewählt (was bedeutet, dass keine Produkte gefiltert werden). Das Kartenvisual zeigt eine Menge von 30 an. Benötigt Analyse in englisch eine summary?. Wenn Berichtsbenutzer nach "Australia" segmentieren, sollten Sie den Slicer Product so begrenzen, dass Elemente angezeigt werden, die sich auf Verkäufe in Australien beziehen. Das ist gemeint, wenn von der Anzeige von Slicerelementen "mit Daten" die Rede ist. Sie können dieses Verhalten erreichen, indem Sie die Beziehung zwischen den Tabellen Product und Sales so konfigurieren, dass eine Filterung in beide Richtungen erfolgt. Der Slicer Product listet jetzt ein einziges Element auf: T-shirt. Dieses Element repräsentiert das einzige Produkt, das an australische Kunden verkauft wurde.
Different Countries Sold = CALCULATE( DISTINCTCOUNT(Customer[Country-Region]), CROSSFILTER( Customer[CustomerCode], Sales[CustomerCode], BOTH)) Während der Auswertung des Measureausdrucks Different Countries Sold erfolgt für die Beziehung zwischen den Tabellen Customer und Sales eine Filterung in beide Richtungen. Das folgende Tabellenvisual zeigt Statistiken zu jedem verkauften Produkt an. Die Spalte Quantity enthält einfach die Summe aller Mengenwerte. Die Spalte Different Countries Sold repräsentiert die eindeutige Anzahl von country-region-Werten aller Kunden, die das Produkt gekauft haben. Nächste Schritte Weitere Informationen zu diesem Artikel finden Sie in den folgenden Ressourcen: Modellieren von Beziehungen in Power BI Desktop Informationen zum Sternschema und dessen Wichtigkeit für Power BI Leitfaden zu 1:1-Beziehungen Leitfaden zu m:n-Beziehungen Leitfaden zur Problembehandlung bei Beziehungen Haben Sie Fragen? Stellen Sie Ihre Frage in der Power BI-Community. Analyse rede englisch beispiel et. Vorschläge? Einbringen von Ideen zur Verbesserung von Power BI
Aber wo solltest du dein Geld anlegen? Hier sind 4 Aktien-Favoriten der Redaktion von The Motley Fool, in die du bei steigender Inflation investieren kannst. Wir haben einige der profitabelsten Aktien dieser Generation wie Shopify (+ 6. 878%), Tesla (+ 10. 714%) oder MercadoLibre (+ 10. 291%) schon früh empfohlen. Schlag bei diesen 4 Aktien zu, solange du noch kannst. Gib einfach unten deine E-Mail-Adresse ein und fordere diesen kostenlosen Bericht umgehend an. Leitfaden zu bidirektionalen Beziehungen - Power BI | Microsoft Docs. Fordere die kostenlose Analyse jetzt hier ab. Der Unterschied zwischen dir und Milliardären Auf einer grundlegenden Ebene hast du vielleicht einige der gleichen Eigenschaften wie Menschen, die Milliarden von Dollar besitzen. Nimm zum Beispiel Warren Buffett. Der berühmte Investor und Milliardär lebt immer noch in demselben moderaten Haus, das er vor Jahrzehnten gekauft hat. Du könntest einen ähnlichen Ansatz für deine Finanzen wählen, indem du deine Wohnkosten niedrig hältst, um Geld für Investitionen, Altersvorsorge und andere Dinge freizusetzen.
Schließlich kann die Vorstellung eines gemeinsamen Verständnisses von Staat und Gesellschaft in Europa als falsch beurteilt werden. Am Ende dieser vier Vorträge sollten Schlussfolgerungen aus der entwickelten Analyse gezogen und einige Vorschläge und Leitlinien für die politischen Entscheidungsträger in der Europäischen Union und im Europarat artikuliert werden. Sehen Sie hier den gesamten vierten Vortrag (Französisch)