PL-300-KR 문제 106
정시 배송 보고서를 생성해야 합니다. 보고서에는 지연 주문의 비율을 보여주는 시각화가 포함되어야 합니다.
어떤 유형의 시각화를 만들어야 합니까?
어떤 유형의 시각화를 만들어야 합니까?
PL-300-KR 문제 107
판매 트랜잭션이 포함된 Azure SQL 데이터베이스가 있습니다. 데이터베이스는 자주 업데이트됩니다.
사기 거래를 감지하려면 데이터에서 보고서를 생성해야 합니다. 데이터는 업데이트 후 5분 이내에 표시되어야 합니다.
데이터 연결을 어떻게 구성해야 합니까?
사기 거래를 감지하려면 데이터에서 보고서를 생성해야 합니다. 데이터는 업데이트 후 5분 이내에 표시되어야 합니다.
데이터 연결을 어떻게 구성해야 합니까?
PL-300-KR 문제 108
지연된 주문의 백분율을 반환하는 측정값을 만들어야 합니다.
DAX 식을 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DAX 식을 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
PL-300-KR 문제 109
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 귀하의 편의를 위해 시나리오는 각 질문에서 반복됩니다. 각 질문은 다른 목표와 답변 선택을 제공하지만 시나리오의 텍스트는 이 시리즈의 각 질문에서 정확히 동일합니다.
반복 시나리오 시작
데이터베이스 다이어그램 전시회에 표시된 테이블이 있는 Microsoft SQL Server 데이터베이스가 있습니다. (전시를 클릭합니다.)
Power BI 모델 전시회에 표시된 대로 Power BI 모델을 개발할 계획입니다. (전시를 클릭하십시오).
Power BI를 사용하여 2013년부터 2015년까지 데이터를 가져올 계획입니다.
제품 하위 범주[Subcategory]에 NULL 값이 포함되어 있습니다.
반복되는 시나리오의 끝.
Power BI 모델을 구현합니다.
다음 수식을 사용하는 제품 하위 범주 테이블에 새 열을 추가해야 합니다.
=if [하위 범주] =null then "NA" else [하위 범주]
쿼리 편집기에서 사용해야 하는 명령은 무엇입니까?
반복 시나리오 시작
데이터베이스 다이어그램 전시회에 표시된 테이블이 있는 Microsoft SQL Server 데이터베이스가 있습니다. (전시를 클릭합니다.)
Power BI 모델 전시회에 표시된 대로 Power BI 모델을 개발할 계획입니다. (전시를 클릭하십시오).
Power BI를 사용하여 2013년부터 2015년까지 데이터를 가져올 계획입니다.
제품 하위 범주[Subcategory]에 NULL 값이 포함되어 있습니다.
반복되는 시나리오의 끝.
Power BI 모델을 구현합니다.
다음 수식을 사용하는 제품 하위 범주 테이블에 새 열을 추가해야 합니다.
=if [하위 범주] =null then "NA" else [하위 범주]
쿼리 편집기에서 사용해야 하는 명령은 무엇입니까?
PL-300-KR 문제 110
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 하나 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Power Query 편집기에서 다음 전시회에 표시된 데이터를 프로파일링합니다.
IoT GUID 및 IoT ID 열은 쿼리의 각 행에 대해 고유합니다.
시간과 날짜별로 IoT 이벤트를 분석해야 합니다. 솔루션은 데이터 세트 성능을 개선해야 합니다.
솔루션: loT GUID 열을 제거하고 loT ID 열을 유지합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Power Query 편집기에서 다음 전시회에 표시된 데이터를 프로파일링합니다.
IoT GUID 및 IoT ID 열은 쿼리의 각 행에 대해 고유합니다.
시간과 날짜별로 IoT 이벤트를 분석해야 합니다. 솔루션은 데이터 세트 성능을 개선해야 합니다.
솔루션: loT GUID 열을 제거하고 loT ID 열을 유지합니다.
이것이 목표를 달성합니까?