Power bi, sql, Python (pandas)

1. SQL:

• Загрузите исходные данные в базу данных SQL Server.

• Выполнить необходимые запросы SQL для подготовки данных.

• Добавить и подключить таблицу с курсами валют (или другими курсами по необходимости).

2. Power BI:

• Подключиться к SQL Server через Power BI.

• Импорт подготовленных таблиц из SQL.

• Создать интерактивные дашборды и визуализации для анализа данных.

• Выполнить прогнозирование ключевых показателей до конца календарного года с помощью встроенных функций прогнозирования Power BI.

• Обеспечить возможность обновления данных.

3. Python:

• Отдельно с помощью Python прочитайте текстовый файл (.txt).

• Разработать содержимое файла и загрузку в базу данных.

4. Презентация:

• Подготовить краткую презентацию проделанной работы: продемонстрировать настройки запросов в SQL, показать готовый дашборд в Power BI и объяснить результаты прогнозирования.

• Сделать отдельную презентацию кода Python: объяснить логику работы скрипта, структуру кода, примеры входящих и исходящих данных.

Немного по файлам:

Lia – текстовый zip файл для расшифровки

lia_format_дополнение - какой вид и какие символы в каких колонках должны быть

тестовое задание – файл с оборотами по продуктам. На основе этих данных можно сделать прогноз как в Power BI, так и в экселе. Данные для оборотов в долларах, где колво – штуки и там где карты – тоже кол-во в шт в квартал. В файле есть квартал и 1, 2, 3

Например, 2 квартал:

Month 1 - Апрель

Month 2 - Май

Мonth 3 - Июнь

currencyRate – файл с курсами валют, если захотите перевести во вторую валюту