Power BI для аналитика: с чего начать и что спрашивают на собеседовании

Power BI остаётся самым распространённым BI-инструментом в резюме российских аналитиков, даже когда компания уже переехала на отечественную платформу. Причина в том, что принципы везде одни: модель данных, связи, меры, визуализации. Разобравшись в одном инструменте, вы разберётесь в любом другом за неделю.

Разберём, что учить и в каком порядке.

Из чего состоит работа в BI

Многие начинают с рисования графиков и застревают на уровне «умею собрать красивый дашборд, который считает не то». Правильная последовательность обратная.

Сначала данные. Откуда берутся, как обновляются, что с ними надо сделать перед загрузкой. Это Power Query: чистка, приведение типов, объединение источников.

Потом модель. Таблицы и связи между ними. Ключи, направление фильтрации, звезда против плоской простыни. Именно здесь возникает большинство ошибок в расчётах.

Потом меры. Язык DAX: как посчитать показатель так, чтобы он правильно себя вёл при любых фильтрах и разрезах.

И только потом визуализация. Какой график под какую задачу, что вынести на первый экран, как не превратить дашборд в новогоднюю ёлку.

Кто прошёл этот путь в правильном порядке, отличается на собеседовании мгновенно.

Модель данных: где ломается чаще всего

Главная беда новичков это одна широкая таблица, куда свалено всё. Работает до первого вопроса «а посчитай в разрезе по менеджерам, но с учётом плана».

Что нужно понимать:

Связи один-ко-многим и как направлен фильтр. Из справочника в факты, а не наоборот.

Зачем нужна отдельная таблица дат и почему без неё функции периодов работают криво.

Что произойдёт при двунаправленных связях и почему их не стоит включать без нужды.

Гранулярность фактов: строка это заказ, товар в заказе или день. От ответа зависит вся дальнейшая арифметика.

Проверка простая: если для нового вопроса заказчика приходится переделывать источник, модель собрана неправильно.

DAX: минимум, который закрывает 80% задач

DAX пугает синтаксисом, но в реальной работе крутится вокруг нескольких конструкций.

CALCULATE с фильтрами. Основа основ: посчитать меру в изменённом контексте.

Функции периодов: прошлый год, накопительный итог, скользящее среднее.

Разница между мерой и вычисляемым столбцом. Столбец считается при обновлении и занимает память, мера считается на лету под текущие фильтры. Путаница здесь порождает и медленные отчёты, и неверные числа.

Контекст строки и контекст фильтра. Самая сложная для понимания часть, и именно про неё спрашивают, когда хотят отличить пользователя от человека, который понимает инструмент.

Power Query: то, что экономит часы

Если вы каждый месяц повторяете десять ручных шагов по подготовке данных, вы просто не дошли до Power Query.

Он позволяет описать преобразования один раз: убрать лишние строки, развернуть столбцы, привести типы, склеить несколько файлов из папки. Дальше обновление одной кнопкой.

Отдельно полезно понимать, что часть преобразований выполняется на стороне источника, а часть тянет все данные к вам. От этого зависит скорость обновления на больших объёмах.

Про российский контекст

Лицензии Microsoft для российских компаний стали проблемой, поэтому многие переехали на отечественные платформы или на open source вроде Superset и Metabase. Названия в вакансиях встречаются разные.

Практический вывод: не привязывайтесь к кнопкам конкретного продукта. На собеседовании гораздо важнее показать, что вы понимаете модель данных и умеете считать корректные показатели. Инструмент осваивается по ходу, и работодатели это знают.

Если в вакансии указана незнакомая платформа, честный ответ работает лучше: «работал в Power BI, принципы те же, разберусь за неделю». Так и происходит.

Что спрашивают на собеседовании

Вопросы обычно из четырёх групп.

Про модель: как связать таблицы, зачем календарь, что такое звезда.

Про расчёты: чем мера отличается от столбца, как посчитать долю от общего, как сделать сравнение с прошлым периодом.

Про производительность: почему отчёт медленный и что с этим делать. Ответы про лишние столбцы, слишком детальную гранулярность и вычисляемые столбцы вместо мер.

Про подход к дашборду: как вы поймёте, что нужно заказчику. Хороший ответ начинается с вопроса «какое решение принимается по этому отчёту», а не с выбора цветов.

Иногда дают практическое задание: собрать небольшой отчёт по выгрузке. Смотрят не на красоту, а на корректность чисел и структуру модели.

Куда двигаться дальше

BI редко бывает единственным навыком аналитика. Практически всегда рядом идут SQL (данные надо откуда-то взять) и понимание продуктовых метрик (иначе непонятно, что считать).

Именно эти темы и спрашивают на собеседовании чаще, чем сам инструмент. В Сеньорчике собран банк вопросов с реальных собеседований аналитиков: SQL и оконные функции, статистика, продуктовые метрики, BI и визуализация. Каждый с вариантами ответов и разбором, а движок возвращает темы, где вы ошибаетесь. Десять минут в день в Telegram, бесплатно.