Book Description: Income Statement Semantic Models Building EnterpriseGrade Income Statement Models with Power BI is a comprehensive guide that provides readers with the tools and techniques they need to create enterprise-grade income statement models using Microsoft's Power BI platform. The book covers all aspects of income statement modeling, from data preparation and visualization to advanced analytics and reporting. It also includes real-world examples and case studies to help readers understand how to apply these concepts in their own organizations. The book begins by discussing the importance of income statement modeling and its role in financial planning and analysis. It then delves into the details of data preparation, including data sources, data cleansing, and data transformation. The authors provide step-by-step instructions on how to build an income statement model using Power BI, including how to create a data model, how to use the Power BI formula language, and how to create visualizations such as charts and tables. Next, the book explores advanced analytics and reporting techniques, including how to perform sensitivity analysis, scenario planning, and what-if analysis. The authors also cover how to use Power BI's built-in machine learning algorithms to predict future income statement performance. Finally, the book concludes with a discussion on how to deploy and maintain the income statement models in a production environment. Throughout the book, the authors emphasize the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.

Отчет о прибылях и убытках Семантические модели Построение корпоративного отчета о прибылях и убытках Модели с Power BI - это всеобъемлющее руководство, которое предоставляет читателям инструменты и методы, необходимые для создания моделей отчета о прибылях и убытках корпоративного уровня с использованием платформы Microsoft Power BI. Книга охватывает все аспекты моделирования отчета о прибылях и убытках, от подготовки и визуализации данных до расширенной аналитики и отчетности. Он также включает реальные примеры и тематические исследования, чтобы помочь читателям понять, как применять эти концепции в своих организациях. Книга начинается с обсуждения важности моделирования отчета о прибылях и убытках и его роли в финансовом планировании и анализе. Затем он углубляется в детали подготовки данных, включая источники данных, очистку данных и преобразование данных. Авторы предоставляют пошаговые инструкции о том, как построить модель отчета о прибылях и убытках с использованием Power BI, в том числе о том, как создать модель данных, как использовать язык формул Power BI и как создавать визуализации, такие как диаграммы и таблицы. Далее в книге рассматриваются передовые методы аналитики и отчетности, в том числе способы выполнения анализа чувствительности, планирования сценариев и анализа «что, если». Авторы также рассказывают, как использовать встроенные алгоритмы машинного обучения Power BI для прогнозирования будущих показателей отчета о прибылях и убытках. Наконец, книга завершается обсуждением того, как развернуть и поддерживать модели отчета о прибылях и убытках в производственной среде. На протяжении всей книги авторы подчеркивают необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания.

''