PL-300 試験問題 1
Power B1セマンティックモデルにItemというテーブルが含まれています。ItemテーブルにはQuantityという列があります。以下の要件を満たすDAXクエリを作成する必要があります。
* アイテムのランクは数量の値に応じて計算する必要があります。
* 2 つ以上のアイテムの数量が同じ値である場合、ランキングをスキップしないでください。
* アイテムがフィルタリングされていない場合、数量の合計には空白の値が表示されます。
DAX 数式をどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

* アイテムのランクは数量の値に応じて計算する必要があります。
* 2 つ以上のアイテムの数量が同じ値である場合、ランキングをスキップしないでください。
* アイテムがフィルタリングされていない場合、数量の合計には空白の値が表示されます。
DAX 数式をどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

PL-300 試験問題 2
DAX 計算を含む Power BI モデルを強化しています。
前年の同じ日付から今年累計の売上を返すメジャーを作成する必要があります。
どの DAX 関数を使用する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

前年の同じ日付から今年累計の売上を返すメジャーを作成する必要があります。
どの DAX 関数を使用する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

PL-300 試験問題 3
Power BIモデルに「Customers」と「Invoice」という2つのテーブルがあります。「Customers」テーブルには以下のフィールドが含まれています。
ファミリーID
顧客都市
顧客の州
顧客名
顧客住所1
顧客住所2
顧客の郵便番号
請求書テーブルには次のフィールドが含まれています。
注文ID
請求書ID
請求書発行日
顧客ID
合計金額
合計アイテム数
Customersテーブルは、Customer ID列を介してInvoiceテーブルと関連しています。顧客は1ヶ月以内に複数の請求書を受け取ることができます。
Power BI モデルは次の情報を提供する必要があります。
先月各州で請求書を受け取った顧客数
各郵便番号の顧客あたりの平均請求額
CustomersテーブルからInvoiceテーブルへのリレーションシップを定義する必要があります。ソリューションはクエリのパフォーマンスを最適化する必要があります。
何を設定する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

ファミリーID
顧客都市
顧客の州
顧客名
顧客住所1
顧客住所2
顧客の郵便番号
請求書テーブルには次のフィールドが含まれています。
注文ID
請求書ID
請求書発行日
顧客ID
合計金額
合計アイテム数
Customersテーブルは、Customer ID列を介してInvoiceテーブルと関連しています。顧客は1ヶ月以内に複数の請求書を受け取ることができます。
Power BI モデルは次の情報を提供する必要があります。
先月各州で請求書を受け取った顧客数
各郵便番号の顧客あたりの平均請求額
CustomersテーブルからInvoiceテーブルへのリレーションシップを定義する必要があります。ソリューションはクエリのパフォーマンスを最適化する必要があります。
何を設定する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。

PL-300 試験問題 4
納期遵守レポートを作成する必要があります。レポートには、遅延した注文の割合を示す視覚的な情報を含める必要があります。
どのようなタイプの視覚化を作成する必要がありますか?
どのようなタイプの視覚化を作成する必要がありますか?
PL-300 試験問題 5
顧客セグメントを分析するために Power B1 レポートを作成しています。
ソース、地域、ユーザー属性といったディメンションを横断的に分析し、直帰率に基づいて顧客セグメントを動的に特定する必要があります。分析にかかる労力を最小限に抑えるソリューションが求められます。
どのようなタイプの視覚化を使用すればよいでしょうか?
ソース、地域、ユーザー属性といったディメンションを横断的に分析し、直帰率に基づいて顧客セグメントを動的に特定する必要があります。分析にかかる労力を最小限に抑えるソリューションが求められます。
どのようなタイプの視覚化を使用すればよいでしょうか?



