YT YouTube2Text

YouTube2Text → Transcripts → Lesson 11

Lesson 11 — Transcript

by EH · 7,684 words · 1,327 segments · language en · Watch on YouTube

Open in transcriber Summarize with AI Download SRT/VTT

Full transcript

0:00שלום רב. ברוכים הבאים לשיעור בניהול מוצר
0:04מבוסס נתונים. אנחנו היום נמשיך ונעמיק
0:08בפbi, ביכולות השונות שאנחנו יכולים
0:12להוציא ולקבל ממנו
0:16באופן ההתמודדות עם נתונים, עם סוגי
0:19נתונים שונים,
0:21האפשרות לשנות אותם, לבצע טרנספורמציות,
0:24איודים וכדומה ממקורות נתונים רבים, שזו
0:29אחת באמת החוזקות העצומות של הפאור BI.
0:35אז הנה פתחנו עם כך את הפא שלנו. הוא כרגע
0:39פתוח על קובץ ריק לחלוטין
0:44וחשוב לציין שלפpowi
0:47יש ספריה מאוד מאוד עשירה, מאוד
0:51רצינית
0:53ובעלת יכולת לקשר למקורות עצומים של
0:57מחברים או מחברים, מה שקראוי באנגלית
1:01conectטורס. קונקטור זה בעצם היכולת של
1:06הPI לגשת לנתונים מכל מקום ממש. זאת
1:11אומרת, כשפותחים את הPOBI,
1:14ניתן ללחוץ על כפתור getה
1:18בכרטיסיה Home הנה, בואו נעשה את זה. אז
1:21זה הכפתור getה. אנחנו נלחץ עליו
1:29וכבר אתם רואים שיש לנו יכולת קישוריות
1:34להרבה מאוד סוגים של מקורות נתונים. תכף
1:37אנחנו נעבור על זה ככה יותר ברצינות. אז
1:42גם כשאתם עומדים על גט דטה עצמו,
1:46על החץ למטה, אתם כבר רואים חלק מצומצם
1:51יחסית וקטן של המקורות האלה.
1:55א למעשה
1:57אנחנו יכולים עכשיו כמו קודם ללחוץ על
2:01הכפתור
2:03ולהבין איזה אושר של מקורות מידע שהפר
2:08יכול להתחבר למעשה כמעט לכל סוג של מקורות
2:12נתונים
2:14כולל מה שקראוי קבצים שטוחים זאת אומרת
2:17קבצי CSV או טקסט חוברות עבודה של אקסל
2:22אפילו תיקיות שלמות
2:24כן, הוא יקשר ממש לכל הקבצים בתיקיות.
2:28מסדי נתונים כמו אור appל
2:31מיקרוסופט אessס SQL מסדי נתונים שונים של
2:37IBM גם כן
2:39א
2:41נתונים כמו למשל דataמרס שלם למדנו
2:44בארכיטקטורה
2:45כלומר מקורות נתונים משניים דאסטס איזשהם
2:51מסדי נתונים בפני עצמם א דברים שהם שייכים
2:56לפאורפטפור
2:58שזה מרכיב של ה א
3:02ויכולת
3:04אפילו להתחבר
3:07לדata flows זאת אומרת תמיכה בזרימה בלתי
3:12פוסקת של נתונים שטף נתונים איזשהו דהפow
3:17גם את זה אפשר להתחבר ובאופן ממוכן כל
3:21הזמן באופן אוטומטי להתעדק
3:25יש גם יכולת לpowerb
3:28להתחבר למגוון של שירותים מקוונים.
3:32א הם יותר מיוחדים באמת ממשדי הנתונים אבל
3:36בהחלט יש את היכולת הזו. למשל POBI יכול
3:40להתחבר לגיטה.
3:42אם אתם מכירים, גיטב מכיל בתוכו
3:46קוד מסדי נתונים באופן חופשי או באופן
3:50פרטי, אבל בהחלט אפשר להתחבר ולקבל משם
3:55מידע. ואפילו הוא יכול להתחבר למסדי
3:58נתונים בales forורce. Sales forורce היא
4:02למעשה אחת מחבילות הCRN.
4:06‏Customer relationship management תוכנה
4:09לניהול כשרי לגועות הפופולרarית ביותר
4:13בעולם. אז בהחלט עם הPower BI אנחנו
4:16יכולים להיכנס ולהתחבר למקרות נתונים
4:20בספורce ולהתחיל לנתח את נתוני הלידים,
4:25הלקוחות שלנו,
4:27פניות שלהם וכדומה דברים שלמעשה יכולים
4:31להעשיר את מערך קבלת ההחלטות שלנו כמנהלי
4:36מוצר או כמנהלי פרויקטים שונים.
4:41א זהו יש גם מקורות אושר רב רב רב של
4:45מקורות אחרים
4:48ובפידס דברים שמגיעים אלינו מרשת האינטרנט
4:52א סקריפטים
4:54כן כתעי קוד מתוך הדופ מתוך R שזה תוכנה
4:59סטטיסטית פייטון זאת אומרת יש פשוט המון
5:04אפשרויות שבהן אנחנו יכולים להתחבר על
5:08נתונים אנחנו לא נע נעבור עכשיו על כל
5:12קונקטור וקונקטור על כל מחבר נתונים בפני
5:16עצמו בנפרד.
5:18אבל בואו נבין רגע מה יש לנו, איך הספריה
5:22הזו נראית ואיך אנחנו יכולים לבצע את זה.
5:32אז לדוגמה
5:35אני יכול לצורך העניין בואו נעבור רגע על
5:39המקורות השונים אז באמת אני יכול לבחור
5:43בקובץ טקסט או CSV
5:46אם אני בוחר בפולדר וזו נקודה חשובה מאוד
5:51אוטומטית הPower BI למעשה מתחבר לכל
5:56הקבצים בפולדר הזה זאת אומרת אתם פשוט
6:02מגדירים את הפולדר כבר חיבור לפpi. הפא
6:07שואב ויכול למעשה לאבד, לעשות מניפולציות,
6:11לעשות גרפים וכדומה. כל מה שנדרש דוחות על
6:15כל הקבצים בפולדר המסוים שציינתם.
6:20והיכולת האוטומטית הזו היא כזו שאם אתם
6:24בעתיד לבוא תוסיפו קבצים לפולדר הזה הPI
6:28יזהה שנוספו קבצים חדשים ואוטומטי תתחבר
6:33גם אליהם. אז זו יכולת בהחלט עוצמתית
6:37נושא של שareפויoנט. הרבה ארגונים מנהלים
6:41מידע פנימי על השareפוינט. כל מיני נהלים,
6:44חדשות,
6:47מידע על הארגון וכדומה.
6:50‏SQL server
6:52מסדי נתונים יש לנו פה את מסד הנתונים
6:56הותיק IBM DB2 DB2
7:02MySQL
7:03אני ככה קופץ אני עובר על הדברים העיקריים
7:07מסql מסתונים
7:09חינמי מאוד מאוד מאוד נפוץ בעולם גם
7:13פוסטגרSQL
7:15מאוד נפוץ
7:17א תרדת
7:19טרדטה זה בכלל data אז חשוב לציין שגם את
7:23זה כמובן כל מיני מסדי נתונים שירותים
7:28ויכולות
7:30שלספ
7:31מסדי נתונים
7:33באמזון גם כן
7:36וזה ככה כשאני עובר על האול סנופלייק מסד
7:41נתונים מאוד מאוד מהיר ש ככה עולה לאחרונה
7:47דטה את הוהס
7:50מכל מיני אפשרויות.
7:53כל מה שאתם מאחסינים בענן של אזור. אזור
7:57זה הענן של חברת מייקרוסופט.
7:59הוא גם יכול להתמך על ידי הpowi
8:04והpowi פשוט יקשר לנתונים באזור
8:08וינתח אותם
8:10באופן אוטומטי. מייקרוסופט exchach דינamס
8:15365
8:16שזו חבר
8:19א זו למעשה תוכנת הם ניהול כשרי לקוחות
8:25של א
8:28מייקרוסופט
8:29גם כן מוצר די ותיק אבל די פופולרי גם כן
8:34ועוד ועוד הנהג יש לנו אפילו linkדין אפשר
8:39להתחבר לsales naigגור
8:42שהוא תומך במציאת לידים
8:45ועוד מקורות רבים
8:48אחרים שאפשר
8:50א לקשר. אני ככה עובר בזריזות
8:57בהחלט כל מיני מסדי נתונים יותר חדשים
9:00דata בריקס למשל אפילו לפלנטיר אני רואה
9:04שאפשר להתחבר
9:06א וכל הזמן הרשימה הזו הולכת וגדלה הולכת
9:10וגדלה הולכת וגדלה דבר חשוב שאני רוצה רק
9:14לציין
9:16זה
9:18הבלנק quy blank quy זה אומר שאתם אתם
9:22יכולים בשפה המיוחדת של PowerB שקרויה
9:26Mcקוד לכתוב אפילו שהיאטה מקשרת למסד
9:31נתונים שהוא אפילו לא נתמך על ידי הפי אז
9:36חשוב לציין שמי שירצה ככה יותר להעמיק
9:40לאחר מכן לא במסגרת הקורס הזה יוכל בהחלט
9:44להיכנס לנושא של mcוד ואז תוכלו בהחלט
9:48לתמוך במסדי נתונים שהם הם לא נתמכים על
9:53ידי הpower BI. כרגע מה שנעשה אנחנו ניקח
9:58ונקשר ונייו את אחד מקבצי הCSV שהם נמצאים
10:04כדוגמה.
10:07אם כך אני בוחר בטקסט CSV לוחץ על conectט
10:13והוא פותח לי את מסד הנתונים שבו מאוצנת
10:17הדוגמה של טומ
10:21לארגונים לרווחת החיות לצר בעלי חיים
10:25כדומה.
10:27הקובץ הוא קובץ
10:29CSV כפי שניתן לראות ככה קובץ קובץ ערכים
10:34מופרד באמצעות פסיק זה CSV למעשה
10:37ואני לוחץ על open לאחר שבחרתי בו
10:43הוא נטען החיבור אליו א לתורה הפbi
10:49ולמעשה אני מקבל את המסך הזה כאשר יש את
10:53מקור הקובץ זה בעצם אופן קידוד
10:58המידע שבפנים כרגע הוא מוגדר כהיבור
11:01כעברית אבל אם יש בעיה אפשר להעמיר אותו
11:06לצפה אחרת למשל
11:09א לקודי אסקי באנגלית או כל א כל פורמט
11:14אחר שיכול לתמוך בעיקר בשפות שהן א זרות
11:20במקרה הזה קובץ המקור הוא אה הוא קובץ
11:24באנגלית אבל פשוט ירש באופן אוטומטי בגלל
11:28מערכת ההפעלה שלי את הקידוד של הווינדוס
11:31בעברית וזה בסדר כמו שאנחנו רואים פה
11:35בשורות הראשונות שמוצגות לנו.
11:39אוקיי? אתם יכולים לראות פה את ההערה שהוא
11:43למעשה חתך לאחר מספר רשומות את הקובץ. הוא
11:47לא מראה את כל הרשומות. הוא מראה רק מדגם
11:50שלהם בגלל שהקובץ הוא גדול מדי.
11:56אוקיי, אבל אנחנו בהחלט יכולים לראות שהכל
11:59בסדר. יש את אופן הדלימטר המפריד בין שדות
12:05בקובץ טקסט או CSV ובמקרה הזה זה פסיק. אם
12:09יש לכם בעיה למשל אתם מזהים שיש נקודה
12:13פסיק שמפרידה אותה בכל צורת הפרדה אחרת
12:18שלא זועתה אוטומטית. אפשר גם את זה לתקן
12:21ולבחור בדליימטר במפריד. המתאים
12:26הוא גם מסיק מה זה כלסדה דataה למשל האם
12:31זה מספר אם זה טקסט וכדומה פה על סמך מתי
12:36הרשומות הראשונות
12:38אבל אתם יכולים להגיד גם
12:41ולבקש ממנו על סמך כל מסד הנתונים
12:45להשיג מה כל סוג דטה זה מכסה לנו היטב או
12:50לומר לו שאל תגדיר לי בכלל סוגי נתונים
12:53אני אעשה את זה לאחר מכן.
12:57אם אנחנו נלחץ פה על load, אנחנו למעשה
13:01ניוה
13:03את כל מסד הנתונים
13:05או יותר נכון נקשר אותו. כן? זה בעצם
13:09היבוע, הקישור הזה לפpi,
13:12אבל אנחנו נלחץ פה על טרנספור data שמאפשר
13:17לנו פעולות ומניפולציות שונות.
13:20והנה נפתח לנו מסך הפitטור
13:24שמאפשר לנו לעסוק בכל מיני שינויים,
13:28מניפולציות, עדכונים של הנתונים.
13:33אז יש לי את הריבון למעלה, את המערכת
13:36המוכרת
13:37של מייקרוסופט
13:40מסוגי תוכנה אחרים. אנחנו יכולים למשל
13:44למחוק א שורות לגמרי, למחוק טורים אם
13:50נרצה. אנחנו יכולים להיכנס
13:54ולשנות את הערך פה בפנים. אני לא אעשה את
13:58זה. אפשר לבחור בשורה,
14:02לבצע עליה קשת של פעולות, בחיקר וכדומה,
14:06שינויים ועוד ועוד דברים. אנטר דataה
14:09למשל. אפשר גם להכניס נתונים.
14:13טבלאות חדשות וכדומה. אתם יכולים לראות פה
14:18מספר דברים נוספים. למשל פה יש לי בצד
14:21שמאל את שם הטבלה. Animal charity
14:25donation records.
14:28הנה היא מופיעה לי גם בproperties. אני
14:31חושב שיהיה
14:33יפה לקרוא לזה ככה בטבלה עם שם יותר
14:36מקוצר. בואו נוריד את המילה recקורדס כי
14:38אנחנו יודעים שזה טבלה. פשוט charity
14:42donation בסדר אז עשיתי את השינוי הזה
14:46הקלקתי במקום אחר ואתם רואים בצד שמאל שם
14:51הטבלה השתנה
14:53ופה יש לי לogג של שינויים כן זה בעצם א
15:02הl שלי והיה ועשיתי שינויים מניפולציות
15:07וכדומה אפשר לעשות quies אפשר לעשות
15:10שאילטות, לשנות דברים בטבלה, מיון לפי
15:15שדות מסוימים. זאת אומרת, יש המון המון
15:18אפשרויות פה בעצם לשלוט, לעשות
15:22מניפולציות, למחוק, לעדן נתונים בטבלה
15:27ואז אני יכול למעשה לעשות apply and
15:31close.
15:37והנה
15:39הטבלה שלי נטענת ומקושרת
15:44ויש לי אותה למעשה
15:48פה אפשר לראות את זה הלכנו פה לטבלו viw
15:52ואכן אתם רואים שהקובץ
15:55מקושר לחלוטין ואני יכול להתחיל לעבוד
16:00עליו בסדר זה המבט הכללי פה יש לנו את
16:03המבט של הנתונים פה יש לנו למעשה את מודל
16:07הנתונים. אתם רואים את הסכמה של הטבלה.
16:14אז בהחלט בואו נחזור רגע
16:18למבט הטבלאי. אז מה שעשיתי בעצם קישרתי את
16:23הטבלה וטענתי אותה פנימה לתוך
16:29הפי.
16:31המבט של ה
16:34power quy אדitor הוא בעצם אחד הדברים
16:37החשובים ביותר. אפשר לראות פה
16:42שפתחנו שוב את הanimal charity donation.
16:45זה בעצם הquery. למה זה קראוי quy? כי
16:48אנחנו בעצם מלבישים את כל העיבודים כשכבה
16:52מעל לנתונים, מעל הדטה. אז בואו נבין רגע
16:57מה יש לנו, ממה המסך הזה מורכב. אז יש לנו
17:01למעלה את הריבון, את כל הפעולות השונות
17:04שאפשר למעשה לבצע
17:08על השדות השונים ועל הטבלה שכמו שאמרנו
17:13היא קרויה any charity donation.
17:16כן? לדוגמה אנחנו יכולים פה כפי שציינתי
17:19למחוק
17:20מהטבלה כל מיני טורים, למחוק רשומות
17:25א לפצל
17:27א ליצור רשומות וכולי וכולי. אז זה בעצם
17:30החלק העליון שהוא בעצם הריבון זה כל
17:34הפעולות הסטנדרטיות
17:36שלא צריך לדעת שום קוד בשבילן
17:40אתם יכולים לראות פה שיש לנו בעצם את שורת
17:43הנוסחה את הפורמולל line מתחת לריבון זה
17:48זה
17:51ובפורמולה לין אנחנו מקבלים מן קטע קוד
17:54מוזר כזה אז זה לא משהו מוזר זה בעצם ספ
17:59תקפת התכנות קוד מי כתב את הקוד הזה מי
18:03קודד את זה ביחס לסדור
18:06אוטומטית הפbi זאת אומרת אפשר למי שיודע
18:11ושולט במקוד ואפשר ללמוד את זה אחר כך
18:15בעצם להתערב ידנית
18:18ולבצע שינויים או מניפולציות
18:22גם בקטע הזה הנה אני עובר מדon idage גרופ
18:26אני לוחץ
18:28ואחרי לכן
18:30ככה זה הכל מתייחס לאותו מבנה טבלאי
18:36של הטבלה הזו. בסדר?
18:39עכשיו בכל
18:42מקום שאני לוחץ על שדה אני יכול ללחוץ
18:46rightקליק בעחבר מקש כפתור ימני ואני יכול
18:53לבצע כל מיני טרנספורמציות על הנתונים
18:57בהתאם להופי הנתונים
18:59זאת אומרת אני יכול למשל
19:02בואו נלך למדינה country
19:05ואצלי מבחינת הקונבנציות
19:09ההסכמות
19:10של איך אני שומר נתונים וערכים בארגון. אז
19:16א USA זה לא ערך אויל כי אנחנו מנהלים את
19:20זה כunד States. זאת אומרת צריך פה לעשות
19:26איזשהו שינוי. אני יכול לעשות replace
19:29values
19:30על מנת שהערך
19:33של USA יובן כניד states כי טבלות אחרות
19:38שלאחר מכן אני רוצה אולי לקשר לanyal
19:42charity donations
19:44יעבדו עם ערך מדינה שקרווי United States
19:48ולא USA אז value to find זה USA
19:53replace with
19:56United States
20:00אוקיי והנה כמו שאתם רואים אני המרתי את
20:06הערך הזה
20:08להיות unטedד stes במקום USA
20:12א אני יכול גם
20:16סליחה אני אסמן את כל השדה
20:19אז אני יכול גם לבצע דברים נוספים
20:23removeקates אם יש דברים כפולים שמפריעים
20:27לי. א אני יכול להעביר
20:32אותיות גדולות לקטנות, קטנות לגדולות.
20:35מסגרת הטרנספורם. הנה אנחנו יכולים גם
20:38לקצץ שדה שד שדה מסוים שהוא ארוך מדי.
20:43אנחנו יכולים לשים עוד גדולה בתחילת כל
20:46מילה. Canalize each world. Upper cas
20:50lower case. זאת אומרת אפשר פה לעשות כל
20:55מיני שינויים. מניפולציות לשנות את הסוג
20:59של השדה למשל מטקסט לדייט נניח אם הוזיה
21:05בטעות את שדה התאריך כטקסטואלי
21:09וכדומה
21:11אוקיי אנחנו רואים פה למשל פה את donation
21:14datטe
21:16אז פה גם אפשר לעשות טרנספורמציות
21:20לאיזה יום זה בשבוע בשנה
21:23שם היום יום
21:28ולבצע כן אפילו ברמה שבועית לקבל את השבוע
21:32של התאריך המסוים
21:35ועוד ועוד זאת אומרת יש פה יכולות באמת
21:39א לשנות
21:41את הכל כן מעבר למשל מהסוג מדיט לדייט
21:45time א זאת אומרת קשת מאוד מאוד רחבה
21:51של יכולות שאני יכול לבצע כמניפולציות
21:56על כל שדה ושדה.
22:04אז הכרנו עם כך את הריבון, הכרנו את
22:06נוסחה, את שורת הנוסחה, הכרנו את התאים
22:10עצמם
22:12שאפשר לשלוט עליהם. בצד שמאל יש לנו את הז
22:18pain, זאת אומרת פאנל השאילטות.
22:22שוב אני מזכיר, אנחנו בעצם מלבישים
22:26מן שכבה לוגית של שעילטות על נתוני המקור.
22:30אנחנו לא עושים טרנספורמציה, לא פוגעים
22:33בנתונים המקוריים. אנחנו מתלבשים עליהם,
22:36מקשרים אליהם ולמעשה השכבה הלוגית יוצרת
22:41את כל הפעילות מעליהם, לא משנים אותם
22:44בפועל.
22:45יש לנו בprerties, כמו שציינתי את שם
22:49הטבלה. עכשיו חשוב לציין פה אתם רואים שיש
22:53אנדרסק כל קרב תחתון
22:55שמקשר בין המילים לא חייבים אפשר גם לשים
23:00רווח בין המילים לא חייבים כמו בSQL לשים
23:04קר תחתון כמו שלמדתם בשילטות בשם טבלה או
23:08בשם שדה ממש לא אפשר גם רווח אפשר להצמיד
23:12מילים איך שתרגישו העיקר תהיו קונסיסטנטים
23:17תקבלו החלטה איך אתם מנהלים את
23:20השמות והקונבנציות של הפא ופשוט תהיו
23:23קונסיסטנטים איתם על מנת שזה יעבוד בכל
23:27הארגון ועל מנת שניתן יהיה לתחזק שנים
23:31לאחר מכן את העבודה שלכם.
23:34כל מה שאנחנו מבצעים כמניפולציות,
23:39כשינויים,
23:41ניתן לראות פה במקלית של applied Steפ, זה
23:45מין מקלית של הl, של המקרו כאילו
23:50וזה דומה למה שיש באקסל בVBA בשפת התכנות
23:55אבל בעיקרון הוא באמת מקליט את הצעדים.
23:58הנה replaced value זה בעצם הערך ששינינו
24:03מunitד
24:05States כמו שהדגמתי לכם והנה אני מוחק
24:08אותו ואנחנו
24:10נחזור
24:12לUSA כמו קודם זאת אומרת אנחנו בעצם
24:17יכולים גם לבטל צעדים
24:20אם לא רצינו על ידי מחיקה ואז נחזור אחורה
24:25לפני שביצענו את הצד הזה למשל נחזיר את
24:29unד stייט להיות כמו במקור USA לא מצא חן
24:33בעיניי ששיניתי את השם מיוניד סטס מחקתי
24:38חזרתי לUSA
24:42אני רוצה רגע להדגים לכם גם את המעבר בין
24:46מסכים אנחנו נמצאים כרגע
24:49במסך או דף דפאun home בתפריט
24:53אז יש לנו אפשרות לקשר למקורות חדשים
24:56לראות את את המקורות שאיתנו איתם אנחנו
25:00עובדים
25:02לשנות הגדרות א לשלוט על פרמטרים
25:06וגם לבצע טרנספורמציות או מניפולציות על
25:11הנתונים שהן בסיסיות כמו למשל
25:15מחיקה של
25:18אחד מהטורים הנה מחקתי לא להיבהל אני
25:22כמובן יכול לגשת פה לאפלי stepפס
25:27לבטל את זה ביקס האדום והנה החזרתי את
25:30הטור הזה שנמחק זאת אומרת קשת שינוי של
25:35נתונים קשת די בסיסית של טרנספורמציות
25:40על הנתונים על מנת לבצע טרנספורמציות
25:43מתקדמות אני אלך
25:46לקטגוריה השנייה במניו בתפריט שזה
25:49טרנספורם
25:51ופה אנחנו יכולים לראות כבר טרנספורמציות
25:55הרבה יותר מורכבות,
25:58נוסאות סטטיסטיות, מינימום, מקסימום,
26:03ממוצעים וכדומה,
26:07נוספות מדעיות
26:10א להריץ מבחוץ
26:13א קוד בפייתון או בשפת R, שזה תוכנה
26:17סטטיסטית, ליבודים סטטיסטיים,
26:20ולקבל תוצאות על ה
26:24על התורים השונים.
26:26לשנות את המבנה של הדייט והתיים.
26:30אז הנה יש לנו פה. תכף נראה. כן, זה מתי
26:35תרמו. ואני יכול לגשת לדייט
26:39ולשנות באמת
26:41כל מיני פרמטרים
26:44ביחס לד.
26:46אוקיי? אז זה בעצם הטרנספורם.
26:50אפשר לגשת לקטגוריה השלישית בתפריט.
26:55שזה add columned ואז אנחנו יכולים להוסיף
27:00טור מסוים
27:03ולבצע עליו פעולות על מנה לקבל באופן
27:09א סטנדרטי
27:12את הערך שלו.
27:14למשל אנחנו יכולים להוסיף ערך מכושב לכל
27:18טור למשל את ערך ה דונישן שהוא ניתן בדולר
27:25בואו נכפיל בשער המרה בשקלים ונקבל אותו
27:29בשקלים
27:31ראונדינ יכולים
27:33א להגל את הנתונים
27:37ולשלוט על פרמטרים
27:39נוספים
27:41ככה אנחנו יכולים גם מבחינת האופן של
27:44הוויw אנחנו יכולים לא לראות למשל את
27:48הפורמולה. בואו נחזיר אותה
27:51אה
27:55לראות את ה א
27:58חלקים השונים שלנו. אוקיי? בטבלה חלוקים
28:04נוספים וכדומה. ויש לנו גם דיאגנוסטיקה
28:09ביחס לנתונים שאמרנו לראות האם יש תקלות,
28:13בעיות וכדומה. זאת אומרת, מעבר לאיותו כלי
28:17לטעינת נתונים, אנחנו גם יכולים לבצע
28:21פעולות של ניקוי נתונים וגם ETL, זאת
28:26אומרת טרנספורמציה, בעיקר ה-T של הl, שזה
28:29טרנספורם, לשנות את מבנה הנתונים
28:33לצורה שבה אנחנו יכולים בעצם לתקשר עם
28:37נתונים, עם משדי נתונים אחרים, מקבצים
28:41אחרים וכדומה
28:43לפי קונ ציות לפי עקרונות וסטנדרטים כמו
28:47שהמחשתי
28:49למשל איך אני שומר שם מדינה כן אז במסד
28:53הזה זה USA וUK יכול להיות שבמסדי הנתונים
28:57העיקריים שאני עובד איתם בארגון אז אני
29:01מדבר על unitד kingום כשם מלא וניטד stייט
29:07ולא USA ולא UK אז אפשר בהחלט לשנות את
29:11הנתונים ואז לשלב אותם
29:14באופן מלא אחרת פשוט הפbi לא יזהה שניטדס
29:21הכוונה לUSA אז חייבים לשנות את הUSA
29:25בהתאם למה שנהוג בארגון קנה לגבי מבנה
29:28נתונים קנה לגבי חישוב לדוגמה של המרה של
29:33דולר לשקל אם אנחנו רוצים להעמיר את
29:37התרומות הדולריות האלו כן בדוניש אט פשוט
29:41לפתוח ח טור חדש
29:45ולהכפיל אותו בשער הדולר הנוכחי. אז זה
29:50חלק מהדברים בהחלט שניתן לבצע עם פעולות
29:54התפריט שכרגע ככה כיסיתי נגעתי בהם. אני
30:00למשל הולך להום אז יש לי משהו מאוד מאוד
30:04מעניין פה. הנה אתם יכולים לראות שיש לי
30:08remove coloms אבל אני לוחץ על החץ הקטן.
30:12ואז יש לי remove colum זאת אומרת אני
30:15יכול לבחור
30:17באיזשהיא
30:18איזשהו טור כמו למשלד donar id ואני יכול
30:23פשוט למחוק אותו עכשיו לא למחוק אותו
30:26פיזית בקובץ המקורי אלא לוגית פשוט לא
30:30להתייחס אליו בפור הוא לא יהיה רעה אבל
30:34האופציה השנייה היא גם מאוד מאוד יפה
30:37אם יש לי למשל שלושה שדות או 10ה שדות
30:42שבאופן קבוע אני עובד איתם
30:45ומעוד נניח 10ה שדות שבאופן קבוע אני עובד
30:49איתם והקובץ המקורי הוא של 15 שדות אז אני
30:54יכול לציין את 10ער השדות האלה
31:00ופשוט
31:02הנה אני פשוט קנטרול וקליק
31:06בוחר מספר שדות פה
31:10ואני מניח פה להגיד שמור לי את השדות האלה
31:15ותסיר את יתר השדות שבקובץ
31:19ואני נשאר עם השדות האלה עכשיו למה זו
31:22אפשרות מאוד מאוד טובה כי אם בקובץ
31:25המקרורי שזה יכול להיות דטבייס פעיל פתאום
31:29מוסיפים טור חדש
31:33ל15 השדות המקוריים כרגע אני נמצא עם
31:37חמישה שדות שמעניינים אותי כן בהתחלה
31:41הנה אני מבטל את הבחירה שלי. אתם רואים
31:44בהתחלה יש לי המון המון שדות בקובץ
31:48המקורי, בדataבייס וקובץ שאני מקושר.
31:51עכשיו נניח שזה דטבייס פעיל ומוסיפים
31:55עכשיו שדה חדש לגמרי.
31:58אז כמובן שבטבלאות
32:01בשילטא
32:03השדה הזה תעתקן ויתו לנו. עכשיו, במקום
32:07שכל פעם אני אצטרך להיכנס
32:10וידנית לבדוק האם הוסיפו במקרה שדה,
32:14פעם אחת שאת השדות
32:17האלה היסרתי, כן? אני יכול למשל
32:21לקחת את יתר הסדות ולהגיד
32:26רימור colו ולהישאר עם השדות שאני רוצה.
32:30כן? אני אבטל את זה רגע. אבל אני יכול גם
32:33להגיד למה להיכנס למצב כזה. יכול להיות
32:37שמחר או מחורותיים לדataביס יוסיפו עוד
32:41שדה, עוד טור שלם ופתאום זה יופיע לי
32:44וישבה. אני צריך רק את חמשת השדות האלה.
32:49אז אני בוחר את חמשת השדות שאני זקוק להם
32:53ואני פשוט
32:56במקום להסיר את מה שאני לא זקוק לו אני
32:59אומר תשמור לי את מה שאני זקוק לו ותסיר
33:04את השדות האחרים כן זה remove other
33:07columns והנה אתם רואים שגם אם מחר או
33:12מוחותיים התוסף לי סדר חדש טור חדש הוא
33:17עדיין יסיר אותו באופן אוטומטי כי המבט
33:21הלוגי הוא של remove other colons חוץ
33:24מהחמישה שחשובים לי אז יש פה יכולת שהיא
33:27מאוד מאוד חזקה אני אבטל את זה באיקס
33:30האדון אני אחזיר את השדות ואנחנו שוב
33:34יכולים לראות את השדות עצמה
33:37אוקיי אותו דבר אני יכול לעשות עם pros
33:42אני יכול לשמור
33:44מספר שדות מסוימים אני יכול גם להסיר
33:49שדות. למשל, אם יש לי יבוש של איזשהו אקסל
33:55ואז יש לי רשומות ופתאום
33:58איזושהיא שורה למטה שכתוב סך הכל והסכום.
34:02ואני לא צריך, אני צריך פשוט את הרשומה של
34:06השורות השונות, למשל את התשלומים או את
34:10הפעולות, כל פעולה ופעולה בנפרד, כן?
34:13למשל, כמה פעמים הקליקו בעכבר באתר שלי,
34:17כן? כל משתמש זה שורה אלעדי הקליק 10
34:21פעמים
34:23אה דן הקליק חמש פעמים שרונה הקליקה תשע
34:27פעמים וכולי וכולי בסוף יהיה לי בעצב סך
34:31הכל סך הכל בעצם מפריע לי אני לא צריך את
34:34זה אז אני יכול לגשת לסמן את השורה
34:39ופשוט להסיר אותה כן לעשות להמוב אנחנו גם
34:44יכולים למיין
34:47ערכים לפי
34:50איזשהו ערך שבחרנו כן למיין את השורות
34:54למשל את השם בסדר ל והנה ארון brown aa זה
35:01ההתחלה של ארון א מופיע לנו בהתחלה
35:07כל הארונים
35:08ואני יכול גם לבטל ולחזור ללא מיון זאת
35:13אומרת למבט המקורי זאת אומרת זאת אומרת,
35:16אנחנו יכולים פה להעזר
35:19בפit
35:23בתור כלי מאוד מאוד משמעותי, מאוד חזק, גם
35:26לביצוע של טרנספורמציות, של פעולות ETL,
35:30של ניקוי נתונים, של בדיקת שגועים
35:34א ממש לעבור על הנתונים, על הדטה, לנקות
35:38אותו ככל מה שנדרש.
35:44כמה דברים קטנים ככה לגבי המבנה של
35:48הטורים. כאשר אנחנו בוחרים בטור מסוים,
35:51לוחצים על קליק ימני בעכבר,
35:55כפתור הימני, אנחנו מקבלים בעצם כל מיני
35:58פעולות ביחס לטור הזה. למשל מחיקת הטור
36:01לחלוטין,
36:03מחיקת טורים אחרים מלבדו,
36:06א שכפול של הטור. שימו לב שיש חפיפה העתקה
36:10של הטור וכדומה. שימו לב שיש חפיפה בין
36:15חלק מהפקודות שהופיעו בתפריטים למעלה לבין
36:18הפקודות כשאני עושה right קליק על העחבר
36:23לוחץ על מקש ימין בעחבר ואני מקבל חפיפה
36:27בין הדברים כמו למשל repפice value. חשוב
36:30לציין את זה. זה דבר ראשון. דבר שני,
36:33אנחנו לוחצים
36:36על החץ מימין לשם השדה ואנחנו יכולים
36:42א קודם כל למיים בסדר עולה, בסדר יורד את
36:46הטור הזה. יכולים להסיר ערכים שהם בקים. א
36:52יש פה פילטרים שונים. כן, הטקסט שווה לערך
36:57מסוים, שונה. הוא יראה לי את הרשומות. זה
36:59מבט.
37:00של הצגה, של ראייה. הוא לא ממש עושה פה
37:03פעולה של טרנספורמציה. הוא פשוט מראה לי
37:06את הרשומות. אחרי זה אני יכול פשוט ללכת
37:09ולמחוק את הרשומות. לדוגמה, אני יכול
37:15לבקש ממנו לראות רק את הרשומות של פייל,
37:20של אנשים.
37:21והנה יש לי פה אייקון של סינון ממש כמו
37:26באקסל ואני מקבל רק את הרשומות של אנשים
37:32שתרמו לרווחת אחיות. אוקיי, לאחר מכן
37:37אני יכול
37:40להחזיר את זה להכל
37:42ואני מקבל בעצם גם גברים, גם נשים. יש גם
37:46שם, קטגוריה
37:48שהיא לא מגדרית.
37:50וכדומה. זאת אומרת, הדבר הזה גם בא לידי
37:56ביטוי פה מבחינת חיפוש. בואו נראה רגע
38:00איזה מדינות ככה יש לנו.
38:04אז פה יש את רשימת המדינות
38:07ואני יכול לבקש לראות רק את התורמים שלי
38:11מאוסטרליה וברזיל.
38:15ואכן אני מקבל את כל תורמי אוסטרליה
38:17וברזיל.
38:19ואני יכול לעיין
38:22בכל הנתונים שלהם וכמובן להחזיר את זה
38:27לבחירה כוללת של כל המדינות. הנה אני מבצע
38:31את זה וקיבלתי מבט שלם על הנתונים.
38:37אוקיי, בואו נדבר עכשיו על סוגי הנתונים.
38:39אתם רואים למשל
38:43שיש לנו את האותיות ABC ליד donar D. זה
38:47אומר שהשדה הזה הוא טקסטואלי, אפשר גם
38:50לראות אותו. אני עושה right cckק בעחבר.
38:55א אני הולך לchange tyפ ואתם רואים שזה
38:58טקסט. אנחנו יכולים לשנות
39:02את סוג השדה לסוג אחר לגמרי. אוקיי?
39:06לדוגמה,
39:09אם אני הולך פה לסכום לדonation amountנ
39:13בעצם סכום כספי. כמה תרמו.
39:16משום הפ BI בואו נראה בצange tyפ זהה את
39:21זה כשדה טקסטואלי אבל הכוונה הייתה שזה
39:24בעצם שדה של סכום כספי אז אחד מהשניים
39:29אנחנו יכולים א להעביר את זה לdeciimal
39:34number
39:36והדimal number בעצם
39:39יתן לנו את העיצוג העסרוני
39:44אתם רואים שיש יש מספר ספרות אחרי הנקודה,
39:48פעם ספרה אחת, פעם שתיים. כדי לעשות את זה
39:52יותר אלגנטי,
39:54הפור vi יש לו סוג נוסף שקראוי fixסד
39:59deciimal number
40:01והוא לוקח
40:06את מספר הספרות כמספר קבוע אחרי הנקודה.
40:11ואתם רואים שהכל מגיע כמו בכסף כמספר קבוע
40:16אחרי הנקודה ויש לנו סימן דולר כדי לייצג.
40:20אני יכול גם להקליק. וכמו בפbi כבר הזכרתי
40:25שאפשר לשנות דברים מכמה מקומות. אז אחד זה
40:29קליק ימני הולכים לchange typeפוחרים
40:35בפיקסד deciimal number. אנחנו גם יכולים
40:38לגשת לסמלול לסמל.
40:42ולהעביר את זה לדסימל נבר רגיל. הנה אני
40:45מעביר את זה חזרה.
40:48מחזיר את זה אחרי זה לפי דcimal number.
40:54כן. והנה זה מופיע לי כשתי ספרות אחרי
40:58הנקודה באופן מאוד מסודר.
41:02א
41:05אני גם יכול לעשות את זה דרך פה דרך המניו
41:11דרך התפריט אתם רואים יש לי פה data
41:13tyפקסד deciimal number ואני יכול
41:18לשנות אותו לפי הצרכים שלי כן אז אמרנו
41:22קליק ימני אמרנו דרך פה דרך הסמלול הזה
41:26דרך האייקון
41:28ודרך התפריט של transform data tyפ אני
41:33יכול לבצע את כל הפעילויות האלה.
41:37דבר נוסף אז יש לנו פה את הצchange tyפ
41:41אני יכול ככה לומר לעצמי למה התכוונתי
41:45בדיוק אז כמובן שאפשר לראות את הפעולה
41:50דרך הםקוד ואפילו אם אתם לא יודעים קוד
41:53קצת להבין ואכן זה שונה לטיפ מסוג
41:57currency, זאת אומרת מסוג של מספר קבוע של
42:03ספרות אחרי הנקודה שתי ספרות
42:07אבל אני גם רוצה לציין לעצמי יותר בבירור.
42:10אז אני הולך פה לpoli stepפס. אני עושה
42:13קליק ימני ואני יכול לעשות לספ לצד
42:17שביצעתי rename
42:21ופשוט לכתוב change type
42:24toc.
42:29והנה שיניתי את שם הפעולה.
42:33כן, לא שיניתי את המהות שלה, פשוט תשמע
42:36יותר ברור לי שהצד הזה היה מיועד לשנות את
42:42המטבע
42:43ל
42:45סליחה את התרומה, את גודל התרומה לעיצוג
42:51שהוא יותר ויזואלי מבחינת מטבע, כן? ייצוג
42:55של שתי ספרות אחרי הנקודה. עכשיו אני יכול
42:58גם ללכת צעד צעד ולהבין מה עשיתי. בואו
43:02נלך פה לסורס
43:04והצד הזה בעצם אומר לי לקחנו קובץ מסוים
43:11ששמוי
43:14life
43:16חיברנו אותו כן עשינו conectק הוא עובד
43:20כקובץ CSV על הפרדה של פסיק
43:24על צורת קידוד מסוימת כן של האותיות
43:29וכולי וכולי ואז זה הכל הקובץ המיובע זה
43:33בעצם המשמעות כן יש פה את הציון מאיפה
43:37הבאתי את הקובץ
43:40וזה כמובן קובץ הCSV שהבאתי הנה אז ממש קל
43:45לקרוא בMCוד
43:47בואו נראה מה זה use first row as a
43:50headers as headers
43:53אוקיי הוא אומר בעצם promote headers
43:57כלומר קח את השורה הראשונה בקובץ הטקסט
44:00בקובץ הCSV
44:03ותהפוך אותה להיות
44:05שמות הטורים ואכן הוא עשה את זה.
44:10אוקיי, יש לנו איזה chפ שעשינו פה, שינינו
44:13פה איזה סוג ואז זה בעצם בוצה אוטומטית
44:18כשקישרנו
44:20את הקובץ, כשלכאורה הבאנו אותו, כן, יצרנו
44:24לו שכבה לוגית, למעשה
44:29הפאורbi BI בא והחליט
44:31מה יהיה כל סוג שדה, כן? וזה משהו שהתבצע
44:35לידו אוטומטית, זה לא אני עשיתי למשל.
44:39הוא הבין שonation date הנה זה מופיע פה
44:43donation date זה מסוג זה סוג של תאריך
44:47payment methodד שיטת התשלום תופיע כטקסט
44:51וכולי וכולי אז זה צד שבוצע אוטומטית כן
44:55אבל אנחנו רואים בדיוק מה בוצע
44:59בקוד פילטר
45:02כן אני סיננתי פה
45:05לפי איזשהו סינון
45:10אפשר גם להוריד את הצד הזה.
45:13ופה אתם רואים את הצד האחרון
45:15שבעצם שינינו את סוג
45:20השדה של donation amount
45:24מיזשהו
45:26שדה מספרי רגיל, דצימלי רגיל, כולל אחרי
45:31הנקודה לבעצם שתי ספרות אחרי הנקודה באופן
45:35אחיד. עכשיו מה שחשוב הוא
45:39שתעברו כשאתם מיועים את השדות אז שני
45:43דברים חשובים אחד
45:46זה להיכנס ולקרוא לטבלה
45:49לפי הקונבנציות לפי מה שנהוג בארגון שלכם
45:53זה חשוב מאוד פשוט לשנות את שם הטבלה
45:56עשינו את זה הורדנו את המילה recקורדסs כי
45:59במילא זו טבלה
46:02והדבר השני זה לעבור
46:06שדה שדה ולוודא שאכן הסוג שאוטומטית נבחר
46:11על ידי הpowורbi BI אכן תואם את מהות השדה
46:16פה זה לא גיל אלא קבוצת גיל אז זה באמת
46:19טקסט זה בסדרגנדר
46:21זה גם טקסט
46:23שםטקסט
46:25בואו נתקדם רגע גם מדינה donation type זה
46:29באמת טקסטואלי
46:31donation amount
46:33אני הוא היה בהתחלה ‏deal number ואני
46:36הלכתי על fix number אפשר גם להחזיר את זה
46:40אפשר גם לאגל את המספר all number
46:44donation date
46:47אתם יכולים לראות פה שזה בעצם תאריך
46:50התרומה אפשר להתאים אותו גם לאזור וכדומה
46:56אופן התורמה זה גם טקסטואלי
47:01news later optן האם אותו אדם רוצה
47:05לקבל את הניסל letter שלנו או שזה יפריע
47:08לו אז בהחלט עבור התורמים יש אפשרות לטו
47:13זאת אומרת כן או לא
47:15ובמקרה הזה חלק מעוניינים בניוזל letterטר
47:18וחלק רוצים להימנע ממנה וגם פה אנחנו
47:22מוודאים
47:24שהרפרל צanל איך הגיעו אלינו זה גם נרשם
47:28דרך הניזל letter או דרך האנליין
47:30advertיזing או הובסייט כן יש מערכת שהיא
47:33פשוט מטעדת אז זה גם טקסטואלי סקטור זה
47:37טקסטואלי
47:39ובעקבות איזה קמפיין זה טקסטואלי נראה טוב
47:42מאוד אם צריך לתקן את הסוג הוא לא בדיוק
47:45הבין הוא לא בדיוק קרא טוב את סוג הנתונים
47:49בהחלט תרגישו חופשיים לתקן לפי מה שנדרש
47:55ברגע שסיימתי
47:57את כל מה שנדרש כן אני משאיר את זה
47:59כקurנסי פה אז אני הולך ‏Home בתפריט ויש
48:06לי cl and apply. אני בעצם טוען את המבנה
48:10הלוגי
48:12החדש. זה שסידרתי אותו
48:15לתוך הפ BI. הנה הוא נטען.
48:23ואתם יכולים לראות פה
48:26בצד ימין שהטבלה הזו קיימת במסך הראשי.
48:30אנחנו במסך הראשי כרגע, כן? ברפורט viw אז
48:34הטבלה הזו בהחלט קיימת
48:36ניתן להיכנס לtבל viw
48:40בצד שמאל לראות את הנתונים הטבלים שימו לב
48:43שהadonation amount בהחלט נטען עם שתי
48:47ספרות אחרי הנקודה
48:49וזה העיצוג הלוגי של הטבלה אפשר לראות
48:53שהטבלה בפנים
48:56donation זה שם הטבלה
48:59ויש בה את כל השדות שביכנו להגדיר ולטעון.
49:07עכשיו
49:09בואו נניח שאני זקוק לדעת
49:12מאיזה אימייל
49:15א באיזה שירות אימיילים, gmaייל, outטלוק,
49:21שירות אחר,
49:23כל אחד מהתורמים משתמש.
49:25לדוגמה אני התחלתי לקבל איזה שן פניות
49:29שחלק
49:30מ
49:32שותי האימייל כמו למשל gmail אולי מסננים
49:36את הניוזלטר שאני שולח באופן קבוע לתורמים
49:41בתור ספם אז אני רוצה לברר מה היקף הבעיה
49:46אז הרי טענתי קודם את המבנה הלוגי של
49:50הטבלה אחרי השילמים אני רוצה עכשיו טיפה
49:54לשנות אותו להמשיך צך לשנות. אז אני הוא
49:57כבר קיים. עשינו את זה בגet data. אז אני
50:00פשוט הולך לטרנסform data. אני רוצה
50:02להמשיך ולעבוד עליו.
50:05ואז אני לוחץ עלפורטה
50:08על הטבלה שלנו. כרגע היא טבלה יחידה אז
50:11הוא פתח אותה.
50:13ואני הולך
50:16לאימייל. לסדה אימייל. מסמן אותו
50:21וניתן לגשת לטרנספורם.
50:25ובטרנספור
50:27סליחה לדק col טעות שלי ובדק colום יש לנו
50:32את הפעולה אסטרct אוקיי אז אנחנו מוסיפים
50:36איזשהו טור חדש לטבלה אבל אנחנו מבקשים
50:40טקסט אחרי איזשהו סימן במקרה הזה זה
50:44השטרודל של האימייל אז אנחנו רוצים לדעת
50:47מה שירות האימייל שמשתמשים בו
50:54והדלימitטר
50:55הסימן שמייצג
50:59הוא שטודל אנחנו רוצים after delimit זאת
51:02אומרת תראה לי איזה שירותים אנשים מנועים
51:06אליהם ואני מבצע אוקיי
51:11הולך לסוף כן אתם רואים שיש פה פעולה
51:15inserted tx after the limit משהו שמתפסף
51:21ובאמת נוצר לי טור חדש שקראויקט after the
51:25liimit כן הטקסט אחרי הסימן ואתם רואים
51:30יעו gmail gmail mail outlook
51:35ועוד שירותים שונים של האימייל אז השם הזה
51:39הוא לא כל כך ברור לעתיד הוא לא משהו
51:41מייצג אנחנו נעשה קליק ימני
51:47ופשוט
51:49נשנה את
51:51השם.
51:53אז יש לי פה את הרame
51:55ונקרא לזה למשל
51:59אימייל ק תחתון סליחה הכל בE קטן אותיות
52:02קטנות
52:04service
52:07enter ואתם רואים שיש לי rename columns
52:10שיניתי את השם ואני מבין שהאמייל servיס
52:13הוא של gmail וכולי וכולי עכשיו פה אני
52:17יכול לבדוק את היקף הבעיה למשל כמה אנשים
52:22בואו נניח שהתלונה זה על gmail אז בואו
52:25נראה כמה אנשים קודם כל
52:28ביקשו שישלחו להם newר כן כי מי שביקש לא
52:33לשלוח הוא לא מעניין לא שולחים אליו וכמה
52:38הם מנויי
52:40gmail אני
52:43מכבה ובוחר רק את gmail ואני מקבל
52:47קומבינציה
52:49וכתוב לי שיש יש למעשה
52:54מספר די ניקר של משתמשים מעל 999
53:00אז אני יכול לעבור
53:03ולתחקר וכולי וכולי אוקיי אני רגע אחבה את
53:07המסננים
53:10ואחזור לנקודת התחלה
53:14ובתרגיל הזה שעשינו
53:19הנה יש לי את כל הנתונים אז הוספנו באמת
53:23את האימייל servביice ואם אני רוצה לדעת
53:25לדוגמה
53:27את ההתחלה של האימייל
53:31כן זה החלק למשל של אליסון היל 40 אנגי
53:36אנדרסרון באימייל הזה קריסטינה סנטוס 275
53:40מה שבא לפני הסמל אז אני עוד פעם הולך לד
53:45colums
53:47ואני הולך לxtract
53:50ואני אגיד הפעם tex before
53:54ושוב הטקסט הוא בא לפני השטרודל של
53:57האימייל
53:59אני עושה אוקיי
54:02הוספנו
54:08את החלק שבא לפני במקרה הזה זה אליסון היל
54:11וכולי וכולי אליסון היל 40 כל מה שבא לפני
54:16השטרודל אני כמובן לא אוהב את השם text
54:19before the limiter. אגב אני מוודא ואכן
54:22זה טקסט זה שדה טקסטואלי ABC אבל אני לא
54:26אוהב את השם לכן אני אעשה קליק ימני אני
54:29אגש לרame ואני אקרא לזה
54:37first
54:39part
54:41of email
54:44החלק הראשון של האימייל מה שבא לפני
54:47השטורדל ככה לפחות אני קורא לזה אולי יש
54:50לכם שם יותר מוצלח וכדי שאני אזכור מה
54:53עשיתי
54:55אז במקום inserted text before email
54:59אני אעשה rename ואני אקרא לזה
55:03identify
55:07em
55:09provider emilice בואו נצמד לזה כן זהה
55:14זהו את סוג ספק האימייל שירותי האימייל
55:19ופה פה אני אקרא לזה
55:23identify
55:27first
55:33part
55:34אימיל
55:36זהות החלק הראשון של האימייל מה שבא לפני
55:39השטודל ואכן אני יכול להתייחס לזה
55:44ככה בטב
55:47למעשה אנחנו נעבור רגע ונדון
55:51לגבי החיבור של מסדי נתונים לPI. זאת
55:55אומרת, איך PowerBI בעצם
55:58מתקשר עם משדי הנתונים בארגון. דבר שהוא
56:01מאוד מאוד חשוב לכם א מנהלי מוצר. מכיוון
56:06שהמסדים
56:07עשויים כל הזמן להתעדכן אפילו בלייב.
56:11אנשים נכנסים לאפליקציה, לאתר, נעים פה,
56:14נעים שם. כל הזמן יש דיווח של מה הם
56:18עושים, מה הם קונים, כמה זמן הם מבלים
56:20באפליקציה בכל מסך וכל הנתונים שדיברנו
56:24עליהם מבחינת
56:26הפאנל, המשפך של הלקוחות, מבחינת נתוני
56:30אנליטיקס של השימוש שלהם וכדומה. זאת
56:33אומרת חשוב להבין שיכול להיות שנוכל
56:38ונצטרך לעבוד עם מן תמונת מצב מוקפט נכון
56:43לזמן מסוים כדי לנתח ויכול להיות שאנחנו
56:47נבנה את כל מודל הנתונים שלנו על מנת
56:49לתמוך בהתעדכנות בלייב זאת אומרת ככל
56:53שמתווספים
56:55עוד ועוד נתונים הpow biדקן
57:00אוטומטית ולמעשה ירץ שאלטות יריץ מסכים על
57:05המצב דהיום, על הנתונים המעודקנים. זאת
57:08אומרת יש כמה אפשרויות פא בעצם לתמוך
57:14בחיבור למסד נתונים א ולאופן האחסנה
57:18והצבירה של נתונים. האפשרות שאנחנו בעצם
57:22מתרגלים בקורס היא האפשרות מסוג איפורט.
57:27כלומר מה שאנחנו עושים אנחנו למעשה מי
57:32למין שכבה שהיא בתוך הזיכרון בתוך הפא
57:36את הנתונים ממסד הנתונים במקרה שלנו לא
57:40מדובר במסד נתונים אלא בקובץ CSV שזה בעצם
57:46כן מסד נתונים הוא פשוט שומר באופן מאוד
57:49מאוד פשוט את הנתונים אבל זה לא מהSQL או
57:53א מייקרוסופט SQL או כל מסד נתונים אחר
57:56זאת אומרת זאת אומרת אנחנו מיביאים את
57:58הנתונים
58:01לתוך הזיכרון
58:03זה מתאים לדataסט שהוא קטן מגיגהבייט 1
58:07בדרך כלל אחרי דחיסה אחרי compפרשן שזה
58:11תהליך מסוים להפחת הנפח שלו א זאת אומרת
58:16דataביס המקור יכול להיות אפילו יותר גדול
58:19מגיגהבייט 1 אבל בדרך כלל הוא יותר מצומצם
58:23מסדי נתונים גדולים אבל באופן יחסי זה לא
58:26מאות מיליוני רשומות, כן? זה לא תומך.
58:30א אנחנו בעצם יוצרים מן א תמונה או שכפול
58:36של מסד הנתונים כדי לעבוד עם השילטות
58:39עליו. כלומר, זה מתאים למצב שלא מעדקנים
58:43בתדירות גבוהה את מסד הנתונים. כן? אם אני
58:45הולך כרגע לעבוד מספר דקות על מסד
58:49הנתונים, בדקות האלה לא נכנסים לקוחות.
58:51אין פניות, אין הזמנות. אוקיי? כי אחרת
58:54מסד הנתונים לא ישקף לי את המצב האמיתי
58:58במהלך הדקות הללו
59:01וזו שיטה שבעצם היא לא מוגבלת מבחינת
59:05השימושים בפאק qy בדata מודלינג בפונקציות
59:09דקס כן בשפת התכנות וכדומה כי בעצם אנחנו
59:13מי לזיכרון את הנתונים ויכולים לעשות
59:17עליהם כל טרנספורמציה או מניפולציה שאנחנו
59:20מעוניינים בהם אז זה בעצם מן העתקה
59:24לזיכרון המחשב של מסד הנתונים. אנחנו בעצם
59:29משכפלים את הנתונים ועליהם בונים את השכבה
59:32הלוגית, אבל אנחנו לא מתקשרים עם מסד
59:35הנתונים.
59:37הדרך השנייה קוריה dirקct quיא
59:40מתאימה למסדי נתונים גדולים מאוד. כלומר,
59:45אם אנחנו ניווה מסדי נתונים מאוד מאוד
59:48גדולים, פשוט הזיכרון של המחשב יקרוס,
59:52אז אנחנו לא רוצים להיוא את הנתונים
59:54לזיכרון, אלא פשוט לתקשר מול מסד הנתונים.
59:59והנתונים בשיטה הזו של המקור עשויים
1:00:03להשתנות בתדירות גבוהה. כלומר, במהלך הדקה
1:00:06או השתיים או השלוש נכנסים לי נכנסות לי
1:00:11עוד הזמנות ממאות לקוחות.
1:00:13משתנים דברים, מנפקים לי,
1:00:18עשרות אלפי אנשים גולשים לכאן או לפה
1:00:22באפליקציה שלי ואני שומר את נתוני השימוש
1:00:25וכולי וכולי. זאת אומרת אנחנו חייבים ממש
1:00:29ברט timeים אונירט timeים מאוד מאוד א
1:00:33קרוב למה שקורה לשכף את השינויים בהתנהגות
1:00:39א לשכף את מה שמתסף כל הזמן למסד הנתונים
1:00:44ועוד דבר שמתאים לדירט
1:00:47ושהחברה אומרת שאנחנו ניגשים לנתונים
1:00:51כמדיניות
1:00:53רק מהמקור שלהם לא משכפול
1:00:56למה? כדי למנוע מצב שאנחנו מחזיקים עותק
1:00:59טיפה יותר מדי מיושן. באים לדיון לפני
1:01:03יומיים קופי של המסד נתונים באימפורט, כן?
1:01:08בשיטה הזו שאנחנו אגב עובדים בה בקורס.
1:01:12כן? זו השיטה שאנחנו בעצם עובדים. אז לפני
1:01:15יומיים העלנו, דברים השתנו במהלך היומיים
1:01:18עד שהגענו לדיון והופ, הנתונים לא
1:01:22עדקניים. אז חברות אומרות אם אתם עובדים
1:01:24על נתונים שיהיה רק בדקט אנחנו רוצים
1:01:27לראות מצב נתון כן שתדפיסו תוציאו את
1:01:32הגרפים תשלבו אותם בפאורפוינט חמש דקות
1:01:35לפני דיון דקה לפני דיון שנראה את המצב
1:01:38העתקני זה לא קורה באימפורט כי אנחנו לפני
1:01:41יומיים הבאנו לזיכרון של המחשב את הנתונים
1:01:45אוקיי בדירת קור אנחנו עובדים ישירות בעצם
1:01:49מול מסד הנתונים ומקבלים את הנתונים
1:01:52אוקיי יש גם compוזל זה איזשהו שילוב של
1:01:58שני הסוגים הקודמים של impפורט ויר
1:02:02ולכל טבלה אנחנו מחליטים האם זהפורט האם
1:02:06זה dirct quy ואנחנו משלבים את שתי
1:02:09ההחלטות הללו לתוך איזשהוא מודל אחוד
1:02:15לאיזשהו מודל שהוא אה למעשה
1:02:20עובד ד על השיטה הזו
1:02:24והדבר האחרון הוא בעצם לייב קנקt אנחנו
1:02:28נותנים להרבה מאוד משתמשים לגשת למסד
1:02:31הנתונים בלייב זה כל הזמן מתעדכן השכבה
1:02:35הלוגית היא בנויה מעל מסד הנתונים אנחנו
1:02:39מתקשרים מסד הנתונים ואנחנו בעצם יכולים
1:02:43לבנות ביחד דשבורדים דוחות שאילטות כלומר
1:02:47יש מה שקראוי מקור אמת מרכזי ויחיד single
1:02:52source of truth זה לא ההוא עובד עם
1:02:55איזשהו אקסל שהוא הוריד ממסד הנתונים שבוע
1:02:58שעבר והיא עבדה עם קובץ טקסט שהיורידה את
1:03:04הנתונים אליו לפני יום וחצי ועכשיו מגיעים
1:03:08ומתווכחים אצל מי הנתונים העתקנים
1:03:12ומבזבזים זמן לא זה כל הזמן בלייב כולם
1:03:14ניגשים לאותו מקור יחיד של נתונים מקור
1:03:18אחות של נתונים וככה
1:03:20צבטים שלמים יכולים בעצם לקשר, ליצור
1:03:24דוחות שונים, שאילטות,
1:03:27לפתח ויזואליזציות, לפתח מודלים גם וגם
1:03:31במקביל
1:03:33על אותו מסד נתונים אח. אז בעצם אלה הנה
1:03:38הארבע שיטות. אנחנו כמו שצינו, כמו
1:03:41שציינתי, עובדים עם נתונים מצומצמים
1:03:43יחסית. אנחנו בקורס הזה עובדים על איפורט.
1:03:47בפועל זה בא לידי ביטוי באופן הבא.
1:03:50דבר ראשון, אני רוצה להוסיף מקור נתונים
1:03:54חדש במקרה הזה קישור ל מסד נתונים מתוך
1:03:59הSQL.
1:04:01אז אני בוחר קישור לSQL.
1:04:06דרך שנייה, כן, אני לא מוצא אולי איפה
1:04:09הSQL,
1:04:11אז אני יכול פשוט לכתוב
1:04:14בחיפוש SQL, סליחה, זה בעברית.
1:04:19‏SQL
1:04:20ובמקרה הזה הנה אני רוצה MySQL
1:04:24database אז אני בוחר ואני עושה conect
1:04:31סליחה כמובן אין לי מסד SQL פעיל אז בואו
1:04:35רגע נבחר בSQL serverבר בשביל הדוגמה ואני
1:04:39מזין את הכתובת
1:04:42של מסד הSQL זה ככה
1:04:45איזשהו כתובת פיקטיבית רק להמחיש שלכם
1:04:50ונניח שמסד הנתונים קראויס
1:04:54הזמנות
1:04:56ואז אתם רואים שאני יכול לעבוד באימפורט
1:05:00זאת אומרת ליו את הנתונים ועל זה לזיכרון
1:05:04ועל זה להלביש את השכבה הלוגית של השילטות
1:05:07של הויזואליזציות
1:05:09וכדומה של הטרנספורמציות של הנתונים או
1:05:13בדירקט quy שזה בעצם עבודה ישירה אל מול
1:05:17מסד הנת נתונים וקבל קבלה התקנית של
1:05:19הנתונים אני עושה אוקיי אז הנה עוזיה שזה
1:05:23מסד הנתונים זה הכתובת גישה שלו הURL וזה
1:05:28שם מסד הנתונים orders ואז הוא מבקש
1:05:32להשתמש בקרדנencials
1:05:36בשם משתמש ובסיסמה שלי
1:05:41או בדברים אלטרנטיביים
1:05:46בשם יוזר וסיסמה אלטרנטיבי
1:05:51ואז אני מבצע conectק מה שכמובן לא קורה
1:05:55כי אין כזה מסד נתונים בכתובת הזו אבל זה
1:05:59רק בשביל המחשה על מנת שתראו ואז זה היה
1:06:03מי את מסד הנתונים
1:06:06ומקשר אותו למעשה עם כל הטבלאות שלו ואני
1:06:11יכול בפ
1:06:13אדitור פשוט לערוך את המבנה טבלה לשנות את
1:06:18ה מבנה שדות, להוריד טורים שאני לא
1:06:23מעוניין בהם וכדומה.
1:06:25יכולת נוספת שהpבי
1:06:29מקנה לי זה האפשרות ליווה נתונים
1:06:33מהאינטרנט, מהוב.
1:06:36אז פה אנחנו רוצים למשל לקחת נתונים מדף
1:06:40מסוים, מטבלה מסוימת, לאחר מכן לשלב את
1:06:43הנתונים וכדומה.
1:06:46אני רגע אעבור אני אלחץ על transנספורד
1:06:49data כדי לעבור באמת לטבלה שיש לנו כבר
1:06:53אתם כבר מכירים אותה animal charity
1:06:56donation זאת אומרת רשימת התורמים
1:07:01ואתם יכולים לראות שיש גם את מדינת המקור
1:07:05של התורמים אני אומר לעצמי
1:07:08אולי כדאי ליווה גם נתונים לגבי עד כמה
1:07:12המדינה הזו עמידה בואו
1:07:15נראה האם זה בעיקר מדינות עמידות שמן
1:07:19מגיעים התורמים ונדע לפרסם
1:07:23או מדינות מתפתחות שבהן א רמת התוצר
1:07:27הלאומי הגולמי נמוכה כן ככל שהdp רמת
1:07:30התוצר הלאומי הגולמי גדלה ככה המדינה היא
1:07:35נחשבת יותר מפותחת מבחינה כלכלית
1:07:39אז בואו ניווה את הנתונים של ה-GDP ואחרי
1:07:42זה כשנלמד ד לקשר טבלאות טבלאות ונתונים
1:07:48שונים שדות שונים לפי מפתח אנחנו גם נדע
1:07:52לקשר לכל תורם לפי המדינה מה רמת החיים מה
1:07:59רמת הGDP שזה בעצם מדד ל
1:08:03פיתוח כלכלי לאושר של המדינה ונראה באמת
1:08:07האם התורמים מגיעים ממדינות מתפתחות או
1:08:10מדינות מפותחות ברובם
1:08:14אז
1:08:16את הנתונים האלה אפשר להשיג ברשת
1:08:21מהוויקיפדיה.
1:08:23אני הולך בני source לובוב. אני יכול גם
1:08:29דרך הקלקה פה ואז כיוון שאני לא רואה מול
1:08:33העיניים את הווב אני פשוט מחפש וב מוצא
1:08:37ובוחר
1:08:40ונפתח לי חלון שמבקש
1:08:44איזושהיא כתובת
1:08:46זיכיתי שבאת באתר הוויקיפדיה ישנו עמוד
1:08:50שקראוי לפי הכתובת פה אתם יכולים אחרי זה
1:08:54להעתיק אותה גם אה אלי ‏wikipedia.org
1:08:59‏Wy list of countries by GDP nominal.
1:09:03בסדר, זה יתן את נתוני ה-GDP בכל המדינות
1:09:07בעולם. יש גם advanced, שזה אומר למשל
1:09:11command time out, כמה זמן והיה והעמוד
1:09:14רשת לא נטען. יש בעיית אינטרנט, אני חסום
1:09:17להיכנס תוך כמה זמן אני אחכה, אבל אנחנו
1:09:22לא צריכים את זה. הוויקיפדיה היא יציבה
1:09:24והכל בסדר. ואני עושה אוקיי אחרי שנתתי את
1:09:28הכתובת של העמוד שממנו אני רוצה להשיג את
1:09:32הנתונים
1:09:34ואני עושה אוקיי עכשיו
1:09:38למעשה הפי ניגש לעמוד
1:09:43אנחנו ממתינים
1:09:45הוא למעשה לומד אותו מאפיין אותו מזהה את
1:09:48המבנים והוא גילה המון המון המון טבלאות
1:09:53אז בואו קודם כל בכל רגע נתון אני יכול
1:09:56לגשת לובw כן יש לי table viw וובw אם אני
1:10:00לוחץ לובw אני רואה את עמוד הוויקיפדיה
1:10:03המקורי כן הנה הוא מופיע לי
1:10:07הנה זו הטבלה שמעניינת אותי הראשונה אבל
1:10:11יש עוד טבלאות נוספות
1:10:14אבל באמת זה עמוד המקור אתם עושים viw
1:10:18אותנו מעניין הטבל viw כי אנחנו בעצם
1:10:20רוצים את הנתונים במבנה טבלאי אז tableבל
1:10:24one בואו נלחץ רץ
1:10:27זה הוא פשוט זיה איזשהו הערה במבנה מסוים
1:10:31בתור טבלה לא מעניין אותנו
1:10:352 אותו סיפור כן זה קטגוריות גם לא מעניין
1:10:41אבל 3 זה כבר מעניין אותנו אוקיי אז בבל 3
1:10:48אתם יכולים לראות שקודם כל הוא לא זיה את
1:10:51השורה הראשונה
1:10:54שורת נתונים.
1:10:56אז צריך לסדר את זה אחר כך. ודבר שני אתם
1:11:00רואים נתונים על העולם, נתונים על ארצות
1:11:03הברית, על סין ועוד ועוד ועוד. צריך טיפה
1:11:07לנקות את הנתונים. אחרי סין יש את הרפרנס
1:11:10של ויקיפדיה. מאיזה מקור לקחו את הנתונים?
1:11:13אז כתוב n אח כזה בסוגריים שנצטרך להוריד.
1:11:18וכמובן
1:11:19יש לכם נתונים לפי הFnational
1:11:23Monitary Fund
1:11:26קרן המטבע העולמית
1:11:28הבנק העולמי World Bank וטedד Nation הום
1:11:33נתוני 24 נתוני 24 ונתוני 26
1:11:38אוקיי אפשר לראות פה יש מה לנקות not
1:11:41available זה בעצם אין את הנתון צריך
1:11:45להפוך את זה לשדה ריק
1:11:47ולהוריד פה את ה 2020
1:11:51שזה שנת הנתון פה 2024 כל מיני שינויים
1:11:55כאלה לתקן את הנתונים בהתאם ואחרי זה אחרי
1:12:00שתיקנו לציין שהשדה הוא מספרי אז כן אנחנו
1:12:04רוצים את הטבלה הזו בואו נסמן אותה
1:12:08ויש פה עוד טבלה
1:12:11כן זה טבלה יותר אזורית היא לא כל כך
1:12:13מעניינת אבל אם היינו רוצים לדעת עליי
1:12:16האיחוד האירופי, אזור היורו, אמריקה
1:12:19הלטינית והקריבים
1:12:21א המזרח התיכון ומרכז אסיה. אז היינו באמת
1:12:25מסמנים את הטבלה הזו. כרגע זה פחות
1:12:28מעניין. וכך נלך בין הטבלאות.
1:12:32יש דברים שהם אלמנטים של טקסט שהוא בטעות
1:12:36צייה את זה כטבלה
1:12:38בגלל מבנה העמוד. פה יש גם איזה טבלה
1:12:41מיותרת וכולי וכולי. אבל בגדול כרגע אני
1:12:45צריך את הטבלה הזו שגם סימנתי. אפשר לסמן
1:12:49מספר טבלות וליו את הנתונים שלהן. אז אני
1:12:53עושה אוקיי.
1:12:57ואכן קיבלתי את הנתונים. ופה אני צריך
1:13:01להתחיל
1:13:03לתקן, לשנות כן not available
1:13:09וכדומה
1:13:12ולתקן. את כלל הנתונים שבטבלה.
1:13:17אז הנה לדוגמה אני רוצה להוריד פה
1:13:20את הנתון של השנה והמספר הזה שמצביע על
1:13:24מקור בוויקיפדיה מהמקורות מאיפה זה נלקח.
1:13:28אז אני עושה קליק ימני replace value
1:13:31to find ואני רגע את זה או שלא ואני פשוט
1:13:37אקרא לזה IMF.
1:13:40כן מספיק IMF. הנה הוא שינה את זה לimf.
1:13:43אותו דבר World Bank. אני לא צריך את השנה
1:13:48והמקורות. פשוט בואו נעתיק את המילים
1:13:52World Bank. זה מספיק חשוב, מספיק מכובד.
1:13:56ואותו דבר United Nations
1:14:00ואני פשוט אקרא לזה UN לפי ראשי התיבות של
1:14:04האום. ואכן אתם רואים שזה האום.
1:14:10הבעיה השנייה שיש לי פה בנתונים כן וכך
1:14:15אגב אני יכול ללכת לנקות את התאים אז למשל
1:14:21צ'יינה
1:14:23אני רוצה רק את השם של המדינה
1:14:28אני לא צריך את הרפרנס מהוויקיפדיה מיד
1:14:31אחרי אז הנה העברתי את זה לצ'יין נקי
1:14:35טייוואן אותו דבר
1:14:38ממש בז זריזות repce value מעיק את שם
1:14:41המדינה עצמה
1:14:45מדביק
1:14:48עשינו replace בוא נראה האם יש עוד מדינות
1:14:50כאלה
1:14:53כן הונגונג
1:14:56אז גם פה אני אעשה repס value עם השם של
1:14:58הונג קונג בלבד
1:15:07וכולי
1:15:10אז בסך הכל זה נראה כן אוקראינה
1:15:16גם כן הרס value
1:15:20זה חלק מהתהליך של ניקוי הנתונים
1:15:24שאני בעצם מתמודד איתו
1:15:31אוקיי גם לאוקראינה אני יכול לעשות אותו
1:15:34דבר וככה אני יכול באמת באמת לבדוק, לעבור
1:15:38על הנתונים חשוב מאוד. אני רק אעשה את זה
1:15:42בתורה האחרון. אתם רואים יש פה עוד בעיות
1:15:46not available זה צריך להיות רק לצורך
1:15:49העניין
1:15:50א זה גם בעיה בפני עצמה.
1:15:53א יש לנו גם את ה
1:15:58מדד
1:15:59ולידו 2020. גם אותו צריך לנקות את ה-2020
1:16:03בסוגריים. זה לא לא משהו שנדרש. בקיצור יש
1:16:06עוד עבודה. אני לא אכנס לזה.
1:16:10הדבר השני שרציתי להראות לכם
1:16:14זה שבעצם השמות של השדות זה קלון אחד,
1:16:18קולן שתיים, קלון של 3, קלון ארבע. זאת
1:16:21אומרת טור 1 2 3 4 זה לא השמות שאני רוצה.
1:16:25אני רוצה שהתשורה הראשונה תהפוך להיות
1:16:29השמות של השדות בטבלה. אז אני מסמן אותה.
1:16:33כן, פה זה כבר world, אבל אני מסמן את
1:16:36השורה הראשונה
1:16:38ואז אני הולך לטרנספור
1:16:41ויש לי פה use first row as headers. אני
1:16:44מקליק על זה ואכן קיבלתי
1:16:48את השורה הראשונה ואתם יכולים לראות כרגע
1:16:52שהcunry territory זה בעצם מה שמתייחס
1:16:55לפה.
1:16:57‏IMF, World Bank ונתוני האום הUN הם גם
1:17:02מופיעים
1:17:04תחת הקטגוריות הנכונות. כן? כמובן אפשר
1:17:08לראות את זה פה בpromoted headers. זה
1:17:11בעצם שינוי השורה הראשונה ומתן השמות
1:17:15הנכונים.
1:17:16אה, מבחינת Word, אז World זה לא מדינה.
1:17:22זה פחות מעניין אותי. אין כזה מדינה ואני
1:17:24מקשר לפי הלקוחות
1:17:28א לפי התורמים סליחה למדינות אז אני יכול
1:17:32ללחוץ על לסמן את world remove rows
1:17:42כן אחד בלבד
1:17:45והנה ו נעלם לנו אפשר להתחיל מארצות הברית
1:17:50את ה את המדדים שלנו
1:17:54אוקיי וכנל לטפל אחרי זה ב not available
1:17:58להעמיר את זה לרק לתק וכולי וכולי לא הרבה
1:18:02עבודה נשארה פה אני חייב לומר
1:18:05השם של הטבלה הוא לא כל כך אלגנטי
1:18:10או ארוך מדי אז נקרא לזה פשוט GDP
1:18:15by country אני משנה את זה פה
1:18:20ואתם רואים GDP ‏CR יש לי כרגע טבלה
1:18:25אה נניח שסיימתי את כל השינויים פה אז
1:18:30כעיקרון אני מסיים עושה close and apply
1:18:34עכשיו אנחנו מעלים את הנתונים המעודקנים
1:18:39לפp
1:18:45אוקיי ואנחנו נעשהסve
1:18:49ושמרנו גם את הטבלה הזו
1:18:52אתם יכולים לראות פה בצד ימין יש את הmal
1:18:56charity donation זה מי שתרם וGDP by
1:18:59country לראות מה התוצר הלאומי הגולמי
1:19:04כמדד לאור החיים או לאיכות
1:19:08החיים הכלכלה שם בכל מדינה ומדינה ובמבט
1:19:12של טבלאות
1:19:14אני יכול לעבור מanimal charity donation
1:19:17לDP
1:19:19per country
1:19:21אוקיי
1:19:26ופשוט להסתכל בכל מדינה ומדינה
1:19:30מה רמת ה-GDP לפי שלושת הגורמים ויכול
1:19:34להיות שאני אחליט למחוק את שניים משלושת
1:19:38התורים ולקחת את אחד המדדים
1:19:41א של הנטרנnational monitoring funds הIMF
1:19:44או של הW או של האו אולי כולם מדדים
1:19:48כבילים כן כן, הם גם מספרים די דומים
1:19:51בסופו של דבר, אבל צריך להחליט באמת מה
1:19:54יהיה המדד ואז לקשר אותו
1:19:57לimal charity donation דרך הזיהוי של
1:20:00המדינה.
1:20:04אני גם א פותח כל טבלה וטבלה. אני יכול גם
1:20:08לראות את רשימת השדות
1:20:12במבט הטבלאי. וכפי שאתם רואים זה מדגיש לי
1:20:15אם אני עובר לטבלה השנייה של הGDP by
1:20:19country אז הנה זה מדגיש לי את הנתונים
1:20:22שלf את שם המדינה
1:20:25את הולד בנק וכולי וכולי זאת אומרת זה עוד
1:20:28מבט ככה שאפשר לעיין בנתונים
1:20:32מהמבט הטבל שיש לנו אז בסך הכל הכרנו קש
1:20:37די רחבה של כלים על מנת ליו מידע ממקור
1:20:42פורות פנימיים של הערגון של החברה, מסדי
1:20:45נתונים, קבצי טקסט, קבצי CSV, אקסלים,
1:20:51אדהים,
1:20:53קשת עצומה של מקורות או ממקורות חיצוניים.
1:20:57ואז אפשר באמת גם ליו קבצים שקיבלתם ממקור
1:21:02חיצוני כCSV, אבל גם אנחנו יכולים כפי
1:21:05שראיתם א ממש להוריד נתונים מהאינטרנט
1:21:11מעמודים מסוימים א להוריד נתונים טבלאיים
1:21:15ולשלב אותם על מנת להעשיר את א את מסד
1:21:20הpowi שלנו ובהמשך א להשאיר את קבלת
1:21:25ההחלטות גם
1:21:27נתונים סטטיסטיים, נתונים מ מקורות א
1:21:32ברורים ומוכרים שיכולים לסייע לנו בקבלת
1:21:35החלטות. אז עד כאן לשיעור הזה. תודה רבה
1:21:39ואנחנו נתראה בשיעור הבא. אני כמובן ממליץ
1:21:43לכם להמשיך לתרגל. יש לכם את מסדי
1:21:46הנתונים. העליתי את הקבצים א את הCSV
1:21:51לאקסל. א יש לכם כתובת. אתם יכולים גם
1:21:55לקחת כתובות אינטרנט אחרות מהוויקיפדיה או
1:21:59ממקורות אחרים. אפשר למשל מאיזושה טבלה
1:22:03בכיסוי חדשות,
1:22:06כן? שלמשל
1:22:08עליית מחירי הדירות ברחבי הארץ או נתונים
1:22:13לגבי
1:22:15מספר א עובדים זרים במדינות העולם השונות.
1:22:19ופשוט קחו את הכתובת, תתרגלו, תראו האם
1:22:23אתם מסוגלים ויכולים ליוא את הטבלה, לנקות
1:22:27אותה מכל מיני הפרעות כאלה, מכל מיני
1:22:29שיבושים
1:22:31ובסופו של דבר להגיע לטבלה מסודרת שתוכלו
1:22:35לבצע עליה ניתוחים באמצעות הPI. תודה רבה
1:22:39ולהתראות. ‏o

About this transcript

This page contains the full transcript of Lesson 11 by EH, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 7,684 words across 1,327 segments, with the original timestamps preserved so you can click any line to jump to that moment in the embedded player.

What you can do with it

Use the transcript to take notes, quote the speaker, build a study guide, generate a summary with ChatGPT or Claude via the YouTube Summary tool, or export it as a timed subtitle file with YouTube to SRT. You can also re-open it in the transcriber to translate the transcript into 100+ languages.

Free YouTube transcript tool

YouTube2Text is a free YouTube transcript generator — no signup, no daily limit. Paste any YouTube link and get the full transcript instantly, with timestamps, click-to-jump, translation to 100+ languages, AI prompts for ChatGPT, Claude, and Gemini, and exports to TXT, SRT, VTT, or Markdown.