Kurz je rozdělen do navazujících tematických celků zaměřených na praktické příklady v Power BI Desktop, které doplňují informace o zdrojích otevřených dat a možnostech využití Power BI v praxi. Přehled jednotlivých částí naleznete níže.

Jednotlivé příklady tvoří samostatné úkoly. Můžete je proto realizovat i v jiném než doporučeném pořadí (nicméně pořadí příkladů reflektuje zvyšující se obtížnost příkladů, takže jiné pořadí není doporučeno). Každý z nich obsahuje kompletní návod včetně kroků, na které se soustředí předchozí příklady. 

Úvod

Úvodní seznámení, představení cílů a organizace kurzu. Místo pro komunikaci dotazů a oznámení.

Seznámení s MS Power BI

Představení využití Power BI nejen ve školství, instalace a základní orientace v programu, zdroje otevřených dat. 

Příklad 1

Vizualizace měsíčních prodejů kavárny z transakčních dat. Analýza popularity sortimentu a vývoje tržeb prostřednictvím grafů.

Obsahuje dovednosti
  • Import dat - CSV: Načtení dat ze souboru typu CSV.
  • Transformace dat - datové typy: Jednoduchá úprava a správné nastavení datových typů po importu.
  • Vizualizace - karta: Nastavení pro přehledné zobrazení hodnot.
  • Vizualizace - sloupcový graf: Konfigurace pro efektivní porovnávání hodnot.
  • Vizualizace - spojnicový graf: Nastavení pro analýzu dat v čase.

Příklad 2

Porovnání dynamiky cen vybraných potravin s mírou inflace v ČR. Vizualizace odhaluje, zda ceny komodit kopírují celkový trend inflace, či se liší.

Obsahuje dovednosti
  • Úprava dat - odebrání a filtrování dat: Odebrání nepotřebných sloupců a filtrování nepotřebných hodnot.
  • Transformace dat - konverze desetinných čísel: Nastavení datových typů včetně konverze desetinných čísel (tečka vs. čárka).
  • Transformace dat - ze řádku na sloupce: Transformace dat mezi sloupci a řádky pomocí funkce kontingenčního sloupce.
  • Propojení tabulek - relace: Vytváření a správa relací mezi propojenými tabulkami.

Příklad 3

Analýza vztahu mezi HDP na obyvatele a úrovní vzdělání v krajích ČR. Vizualizace zkoumá, nakolik hospodářský rozvoj regionů souvisí se vzdělaností.

Obsahuje dovednosti
  • Transformace dat - procenta: Úprava a formátování celých čísel na datový typ procento.
  • DAX - počítaná míra: Tvorba vlastní míry pro výpočet doplňujících informací.
  • Vizualizace - spojnicový a skládaný graf: Nastavení pro porovnání dat.
  • Vizualizace - průřez: Konfigurace k dynamickému filtrování dat v reportu.

Příklad 4

Vizualizace výsledků voleb do PSP ČR 2025 v jednotlivých krajích. Interaktivní kartogram mapuje volebními zisky stran a míru účasti obyvatel ve volbách.

Obsahuje dovednosti
  • Import dat - XML: Načtení a rozbalení dat ze souboru typu XML.
  • Úprava dat - kódování znaků: Oprava chybného kódování znaků a správa tabulek pomocí jejich duplikace.
  • Úprava dat - agregace do skupin: Tvorba a seskupování datových sad pro přehlednější analytické výstupy.
  • Vizualizace - prstencový graf: Nastavení pro vizuální znázornění podílů na celku.
  • Vizualizace - Azure Maps: Využití Azure Maps v režimu kartogramu pro vizualizaci regionálních dat na mapovém podkladu.

Příklad 5

Analýza dopravní nehodovosti na území města Brna z let 2010 až 2023. Vizualizace propojuje celková data s detailními pohledy za jednotlivé roky.

Obsahuje dovednosti
  • Import dat - XLSX: Načtení dat ze souboru typu XLSX (MS Excel).
  • Práce se sestavou - vložení textového pole: Vložení a formátování textových polí pro popis reportu.
  • Práce se sestavou - podrobná analýza: Nastavení funkce podrobné analýzy pro přechod mezi úrovněmi dat, souhrn vs. detail.
  • Vizualizace - skupinový pruhový graf: Konfigurace pro přehledné porovnávání kategorií.

Závěr

Uzavření kurzu, shrnutí hlavních bodů a poděkování za účast. Zpětná vazba pro zlepšení kvality kurzu.

Zdroje kurzu

Použité podklady pro vytvoření kurzu, využité datové sady z příkladů a zdroj obrázků.