"Microsoft PL-300是微软认证的一项针对Power BI数据分析师的考试,该考试涵盖了广泛的Power BI使用和分析技能。考试在2023年7月10日进行了更新,由微软官方提供。考试时长为2小时,包含232个问题,涉及14个主题和测试集,涵盖了从数据模型创建到实时数据分析等多个方面。" 在准备Microsoft PL-300考试的过程中,考生需要深入理解并掌握以下关键知识点: 1. **数据建模** - 问题#1涉及到创建一个Power BI模型,并对不同数据源的刷新频率有特定要求。这需要了解如何在Power BI Desktop中构建关系数据模型,设置数据刷新计划,以及理解不同刷新策略(如每日、每三周、实时和每周)的适用场景。 2. **数据连接与数据源管理** - 考生需要熟悉如何连接到各种数据源(如SQL Server、Excel、CSV等),并能处理数据集成,确保数据的准确性和完整性。 3. **数据清洗与转换** - 在Power Query(M语言)中进行数据预处理,包括数据清洗、转换、合并和重命名等操作,以准备数据进行分析。 4. **度量值与DAX公式** - 使用Data Analysis Expressions (DAX)创建计算列和度量值,这是进行复杂分析的关键。考生应熟练掌握DAX函数和语法,以便根据业务需求创建自定义计算。 5. **可视化设计** - 理解如何选择合适的图表类型,创建有效的数据可视化,以帮助用户更好地理解数据故事。这包括颜色、布局、交互性及仪表板的设计原则。 6. **Power BI服务** - 熟悉Power BI Service的功能,如报表发布、共享、工作区管理、数据集刷新设置,以及与Power BI Report Server的交互。 7. **实时数据连接** - 了解如何设置实时数据连接,例如使用DirectQuery或Real-time Streaming,以实现近实时的数据分析。 8. **安全与权限** - 掌握如何设置角色、访问控制和数据隐私,以确保数据的安全性和合规性。 9. **Power BI自动化** - 包括使用Power Automate(原名为Flow)自动化数据刷新、报告分发等任务,以及API接口的使用。 10. **数据分析** - 应用统计学原理进行数据探索和预测分析,例如使用Power BI中的R或Python脚本。 11. **Power BI集成** - 理解如何将Power BI与Azure服务(如Azure Data Lake Storage、Azure SQL Database等)或其他云服务集成。 12. **数据治理** - 理解数据治理的概念,包括数据质量、数据生命周期管理和元数据管理。 13. **Power BI高级功能** - 如PivotTable、PivotChart、时间智能功能、自定义视觉效果的开发和使用。 14. **性能优化** - 识别和解决性能瓶颈,优化查询性能,以及利用Power BI Premium的功能提升性能。 通过深入学习和实践这些知识点,考生将能够有效地准备Microsoft PL-300考试,并在实际工作中成为一名出色的Power BI数据分析师。
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