PDF Version DemoPrerequisites of Microsoft Power BI Data Analyst Certification Exam
The Microsoft Power BI Data Analyst Certification Exam is a test which assesses your ability to have a high-level understanding of the data analysis process, including collecting, analyzing and visualizing data. It is a certification that will help you gain the required skills to be able to work with business intelligence solutions and tools. To be eligible to take this exam, you must meet the following prerequisites:
You have at least one year of experience using Power BI Desktop.
You have at least one year of experience using Power Query in Excel, or an equivalent experience using another data analysis tool.
You have at least one year of experience working with relational databases, such as SQL Server or Oracle. In addition, you should have a basic understanding of how to create queries and reports using SQL Server Management Studio or Toad Data Point.
You are a professional data analyst with 2-4 years of work experience or an IT professional with 2-4 years of experience.
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Skills measured
- Deploy and maintain assets (20-25%)
- Model the data (30-35%)
- Prepare the data (15-20%)
- Visualize and analyze the data (25-30%)
- Download the study guide in the preceding “Tip” box for more details about the skills measured on this exam.
Reference: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/exams/pl-300
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What is the exam cost of the Microsoft Power BI Data Analyst Certification Exam
The cost of the Microsoft Power BI Data Analyst Certification Exam is 165 USD.
Microsoft PL-300日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Model the data | 30-40% | - Develop a data model
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| Topic 2: Visualize and analyze data | 25-35% | - Enhance reports for usability
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| Topic 3: Deploy and maintain assets | 15-20% | - Secure and monitor Power BI
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| Topic 4: Prepare the data | 15-20% | - Clean, transform, and load data
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Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300日本語版) Sample Questions:
ダッシュボードと4つのレポートを含むアプリワークスペースがあります。すべてのレポートは、貴社の売上データを含む単一のセマンティックモデルから生成されます。
レポートには、以下の表に示すように設定されたデータが表示されます。
レポートの利用者が自然言語クエリを使用して適切なレポートを見つけられるようにする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？
- A. セマンティックモデルのプロパティから、Q&AとCortanaの設定を変更します。
- B. 意味モデルの特性から、注目のQ&A質問を4つ作成します。
- C. ワークスペースのプロパティから、言語設定を変更します。
- D. レポートの書式設定から、ページ情報を変更します。
Correct Answer: A 🗳️
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注：この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。便宜上、シナリオは各問題で繰り返されます。各問題では目標と選択肢が異なりますが、シナリオの文章はシリーズ全体で全く同じです。
繰り返しシナリオの開始
Microsoft SQL Server データベースがあり、データベース図の図に示されているテーブルが含まれています。(図をクリックしてください。)
Power BI モデル図(図をクリックしてください)に示されているような Power BI モデルを開発する予定です。
Power BIを使用して、2013年から2015年までのデータをインポートする予定です。
製品サブカテゴリ[Subcategory]にはNULL値が含まれています。
繰り返しのシナリオ終了。
Power BIモデルを実装します。
Power BI の目的のモデルに合うように、製品カテゴリテーブルのクエリを編集する必要があります。
高度なクエリをどのように完了すればよいですか？回答するには、適切な値を正しいターゲットにドラッグしてください。
各値は、1回だけ使用することも、複数回使用することも、全く使用しないこともできます。
コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Explanation:
The completed mapping shown in the answer area is correct. The scenario is asking for a way to edit the Product Category table query to match the desired Power BI model. The M transformation belongs in the query pipeline, where source values can be cleaned, split, filled, renamed, or typed consistently. A report visual or DAX measure would operate too late in the process. This directly matches the current study-guide objective " Resolve inconsistencies, unexpected or null values, and data quality issues " . A visual, measure, or model relationship cannot repair the incoming tabular shape; those features operate after the query result has already been loaded.
Microsoft Learn reference: https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/best-practices | PL-300 objective: " Resolve inconsistencies, unexpected or null values, and data quality issues " | Study guide: https://learn.
microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/pl-300
Power BI レポートを Microsoft SharePoint Online ページに埋め込むことができます。
ユーザー名 User1 は SharePoint Online ページにアクセスできますが、Power BI Web パーツには「このコンテンツは利用できません」というエラーメッセージが表示されます。
ユーザー1はレポートを閲覧できません。
SharePoint Online ページにアクセスできること、および Power BI レポートが期待どおりに表示されることを確認します。
User1がSharePoint Onlineからレポートを閲覧できることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？
- A. Power BI Web パーツの設定を編集します。
- B. アプリのワークスペースでダッシュボードを共有します。
- C. アプリのワークスペースを公開します。
- D. アプリワークスペースのメンバーを変更します。
Correct Answer: D 🗳️
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「すべての売上」という名前のクエリがあり、このクエリは売上データをPower BIモデルにインポートします。
列を個別のクエリに分割し、さらに変換処理を行うことで、スター型スキーマを作成する予定です。このソリューションは、以下の要件を満たす必要があります。
「すべての売上」を、Sales Fact、Product Dimension、Customer Dimension という名前の他の 3 つのクエリのソースとして使用します。
メンテナンスの手間を最小限に抑える。
売上ファクトクエリを作成するにはどうすればよいですか？また、どのクエリで「読み込みを有効にする」のチェックを外すべきですか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Explanation:
A star schema separates descriptive dimensions from event-level facts. Keeping the fact grain and relationship keys aligned supports correct aggregation and generally produces simpler, more efficient report queries. Use the selections preserved in the answer exhibit as the supported configuration. The relevant context is that the solution must meet the following requirements:; Use All Sales as the source for three other queries named Sales Fact Product Dimension, and Customer Dimension.; Minimize maintenance effort. Combining descriptive attributes and transactions at mixed grains makes keys and aggregation less predictable than a dimension-to-fact star design. This rationale is anchored to the PL-300 objective " Create fact tables and dimension tables " .
Microsoft Learn reference: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/star-schema | PL-300 objective: " Create fact tables and dimension tables " | Study guide: https://learn.microsoft.com/en-us
/credentials/certifications/resources/study-guides/pl-300
棒グラフと縦棒グラフを含むレポートがあります。棒グラフは、顧客セグメントごとの顧客数を示しています。縦棒グラフは月ごとの売上高を示しています。
棒グラフでセグメントを選択すると、その月の総売上のどの部分が顧客セグメントに属しているかを確認する必要があります。
棒グラフを選択した場合、縦棒グラフで視覚的な相互作用をどのように設定する必要がありますか？
- A. ハイライト
- B. フィルター
- C. 影響なし
Correct Answer: A 🗳️
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