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GCP BI Engine Nutzung mit Data Studio

Daniel Boekhoff
Von

Google Cloud BI Engine für BigQuery ist aktuell noch in Beta und soll wiederholte Anfragen hin zu BigQuery stark beschleunigen. Um BI Engine zu nutzen muss man dies für ein Projekt aktivieren. Man kann aktuell für verschiedene Regionen bis zu 10 GB freischalten. Diese 10 GB werden dann für alle Verbindungen, die von Data Studio ausgehen, genutzt. Eine gute Anleitung findet sich direkt unter Google Cloud BI Engine Docs Wenn Sie viele Datasets und große Tabellen in Ihren Projekten haben werden Sie nicht unbedingt...

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Trendanalyse mit Moving Averages

Peaks & Pies
Von

Was sind Moving Averages? Eine Trendanalyse mit Moving Averages oder Rolling Averages, im Deutschen Sprachraum auch Mittelwertfilter oder gleitender Mittelwert genannt, sind ein einfaches und häufig genutztes Werkzeug für die Analyse von Zeitreihen-Daten. Sie werden in den unterschiedlichsten Disziplinen eingesetzt, um den Trend von Daten abzubilden. Dabei werden lokale Minima und Maxima „herausgefiltert“ - man spricht von einer Glättung der Daten. Beliebt sind Moving Averages etwa bei der Beurteilung von Aktienkursen, Verkaufs- oder Kundenzahlen. Sie werden aber auch für Wetter- oder Sensordaten und – in abgewandelter Form – sogar in der Bildverarbeitung genutzt. Wie werden Moving...

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Data Blending im Google Data Studio

Peaks & Pies
Von

Bisher konnte man zwar in Data Studio Daten aus verschiedenen Quellen zusammenbringen, aber noch nicht in einer Grafik. BI-Spezialisten investieren Zeit und Mühen, um verschiedene Datenquellen in ihrer Visualisierung zu verknüpfen und schreiben dafür komplizierte SQL-Abfragen. Das hat nun ein Ende. Data Studio setzt genau dort an. Ohne zu Programmieren kann man nun über Data Blending jegliche Daten verknüpfen. Oder hat dies etwa seine Grenzen? Wir schauen uns das neue Feature an. Als Grundlage für die neu kreierte Datenquelle können fünf Quellen miteinander verknüpft werden. Dafür...

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Conversion Master werden

Transformation in Yellowfin

Peaks & Pies
Von

Frisch gesammelte Daten müssen oft angepasst werden und diese Anpassungen können in verschiedensten Formen vorkommen. Manchmal sind es nur kleinste Änderungen an der Formatierung, während es in anderen Fällen komplett neu aggregierte Spalten und Felder sind. Diese Datenextraktion, Anreicherung und Transformation geschieht oft in mehreren Tools gleichzeitig, wobei die Inhalte immer wieder von einem System in ein anderes transportiert werden müssen und dabei Schritt für Schritt an die Bedürfnisse des Nutzers heranwachsen. Dieser Prozess ist jedoch oft langsam und kompliziert und für Endanwender ohne...

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