002 Introduction to Data Set for Data Analysis using Microsoft Power BI

Welcome to our latest video on Data Analysis using Microsoft Power BI!

In this video, we’ll introduce the dataset we will be using for data analysis in Power BI. Whether you're a beginner or an experienced user, understanding the dataset is the first step in gaining powerful business insights.

What You’ll Learn:
📌 Overview of the dataset and its structure
📌 Understanding data types and relationships
📌 Key variables and their significance in analysis
📌 How to prepare and clean data before importing into Power BI
📌 Best practices for handling missing or inconsistent data

This introduction will set the foundation for our upcoming tutorials, where we will explore data visualization, DAX calculations, and advanced reporting techniques using Power BI.

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Data Set Link:

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Hindi Transcript:

प्रिय शिक्षार्थियों,
आपका मेरे चैनल पर पुनः स्वागत है।

पिछले वीडियो में हमने रिलेशनशिप बनाने और डेटा मॉडलिंग के मूलभूत सिद्धांतों के बारे में सीखा था। इस वीडियो में, मैं संक्षेप में यह बताऊंगा कि हमने पिछले वीडियो में क्या सीखा।

पिछले वीडियो का संक्षिप्त सारांश:
हमने विभिन्न डेटा टेबल्स के बीच मौजूद रिश्तों के बारे में चर्चा की थी।
उदाहरण के लिए, हमारे पास एक ऑर्डर टेबल है, जिसमें सेल्स ट्रांजैक्शन (बिक्री लेनदेन) रिकॉर्ड किए जाते हैं। इस टेबल में:

एक यूनिक सेल्स ऑर्डर आईडी (Sales Order ID) होती है, जैसे 43,660।
यह ऑर्डर 2 जुलाई 2017 को दिया गया था।
ऑर्डर करने वाला ग्राहक 117 आईडी वाला ग्राहक है।
ऑर्डर को एक सेल्सपर्सन (बिक्री प्रतिनिधि) द्वारा प्रोसेस किया गया था, जिसकी आईडी 276 है।
हम यह नहीं जानते कि आईडी 276 किसका प्रतिनिधित्व करती है।
ऑर्डर का सबटोटल (उप-योग) 29,425 है।
इसी प्रकार हमारे पास एक कस्टमर टेबल है, जिसमें ग्राहक की जानकारी संग्रहीत होती है।
यदि हम कस्टमर टेबल को देखें तो 117 आईडी वाला ग्राहक "Pedal Warehouse" है, जो संयुक्त राज्य अमेरिका (United States) में स्थित है।
इसी प्रकार, यदि हम सेल्सपर्सन आईडी 276 की जांच करें तो हमें स्टाफ टेबल में पता चलेगा कि यह Linda Michelle नामक कर्मचारी की आईडी है।

इसी प्रकार, यदि हम आइटम लिस्ट देखें तो इसमें दो आइटम रिकॉर्ड किए गए हैं:

758 और 762
यदि हम प्रोडक्ट टेबल देखें, तो यह "Road 450" और "Road 650" (दोनों बाइक) दिखाता है।
ऑर्डर आइटम टेबल में:

यूनिट प्राइस (इकाई मूल्य) रिकॉर्ड किया जाता है।
क्वांटिटी (मात्रा) रिकॉर्ड की जाती है।
लाइन टोटल नामक एक फ़ील्ड होती है, जो वास्तविक राजस्व (Revenue) दर्शाती है।
इस वीडियो में हम क्या सीखेंगे?
आज के इस वीडियो में, हम विभिन्न डेटा टेबल्स के बीच संबंध और उनके डेटा स्ट्रक्चर को समझेंगे।

अब मैं अपनी डेटा फ़ाइल खोल रहा हूँ।
हमारी डेटा फ़ाइल का नाम Adventure Works है।

Adventure Works एक B2B (Business-to-Business) मार्केटिंग कंपनी है, जो साइकिलें (Bicycles) निर्मित करती है।

कस्टमर डेटा टेबल
यदि हम कस्टमर डेटा टेबल देखें तो इसमें निम्नलिखित जानकारी शामिल होती है:

Customer ID (ग्राहक आईडी)
Store Name (स्टोर का नाम)
Account Number (खाता संख्या)
Address Line 1 (पता - पंक्ति 1)
City (शहर)
Postal Code (डाक कोड)
State (राज्य)
Country Code (देश कोड)
Country (देश)
यह डेटा टेबल फॉर्मेट में संग्रहीत किया गया है।

प्रोडक्ट डेटा टेबल
अब हम प्रोडक्ट डेटा टेबल पर नज़र डालते हैं। इसमें:

Product ID (प्रोडक्ट आईडी)
Product Name (प्रोडक्ट का नाम)
Product Number (प्रोडक्ट नंबर)
Safety Stock Level (सुरक्षा स्टॉक स्तर)
Reorder Point (पुनः आदेश देने का बिंदु)
Standard Cost (मानक लागत)
List Price (सूची मूल्य)
Size (आकार)
Weight (वजन)
Product Model (प्रोडक्ट मॉडल)
Subcategory (उप-श्रेणी)
Category (श्रेणी)
ऑर्डर डिटेल टेबल
अब हम ऑर्डर डिटेल टेबल देखते हैं। इसमें:

Sales Order ID (बिक्री आदेश आईडी)
Sales Order Detail ID (बिक्री आदेश विवरण आईडी)
Carrier Tracking Number (कैरियर ट्रैकिंग नंबर)
Order Quantity (ऑर्डर की मात्रा)
Product ID (प्रोडक्ट आईडी)
Unit Price (इकाई मूल्य)
Unit Price Discount (इकाई मूल्य छूट)
Line Total (कुल रेखा मूल्य)
👉 लाइन टोटल वास्तविक राजस्व (Revenue) को दर्शाता है।

ऑर्डर डेटा टेबल
इस टेबल में सभी ऑर्डर रिकॉर्ड किए जाते हैं।
इसमें निम्नलिखित फ़ील्ड्स शामिल हैं:

Sales Order ID (बिक्री आदेश आईडी)
Order Date (ऑर्डर तिथि)
Due Date (नियत तिथि)
Ship Date (शिपिंग तिथि)
Subtotal (उप-योग / राजस्व)
👉 यदि हम सभी "Line Total" को जोड़ते हैं, तो हमें कुल राजस्व (Total Revenue) प्राप्त होता है।

डेटा टेबल्स के बीच कनेक्शन
अब हम यह समझेंगे कि यह डेटा आपस में कैसे जुड़ता है।

Customer Table और Order Table:

दोनों में Customer ID होता है, जिससे ये दोनों टेबल आपस में जुड़ते हैं।
Product Table और Order Detail Table:

दोनों में Product ID होता है, जिससे ये आपस में कनेक्ट होते हैं।
HR (कर्मचारी) डेटा और Order Table:

HR Table में Employee ID होता है।
Order Table में Salesperson ID होती है।
यह दोनों एक-दूसरे से कनेक्ट होते हैं।
👉 इस प्रकार हम पावर बीआई (Power BI) में इन डेटा टेबल्स को लिंक कर सकते हैं।