<p>1. SQL:</p><p>• Загрузите исходные данные в базу данных SQL Server.</p><p>• Выполнить необходимые запросы SQL для подготовки данных.</p><p>• Добавить и подключить таблицу с курсами валют (или другими курсами по необходимости).</p><p>2. Power BI:</p><p>• Подключиться к SQL Server через Power BI.</p><p>• Импорт подготовленных таблиц из SQL.</p><p>• Создать интерактивные дашборды и визуализации для анализа данных.</p><p>• Выполнить прогнозирование ключевых показателей до конца календарного года с помощью встроенных функций прогнозирования Power BI.</p><p>• Обеспечить возможность обновления данных.</p><p>3. Python:</p><p>• Отдельно с помощью Python прочитайте текстовый файл (.txt).</p><p>• Разработать содержимое файла и загрузку в базу данных.</p><p>4. Презентация:</p><p>• Подготовить краткую презентацию проделанной работы: продемонстрировать настройки запросов в SQL, показать готовый дашборд в Power BI и объяснить результаты прогнозирования.</p><p>• Сделать отдельную презентацию кода Python: объяснить логику работы скрипта, структуру кода, примеры входящих и исходящих данных.</p><p></p><p>Немного по файлам:</p><p> Lia – текстовый zip файл для расшифровки</p><p> lia_format_дополнение - какой вид и какие символы в каких колонках должны быть</p><p> 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</p><p> Например, 2 квартал:</p><p> Month 1 - Апрель</p><p> Month 2 - Май</p><p> Мonth 3 - Июнь</p><p> currencyRate – файл с курсами валют, если захотите перевести во вторую валюту</p>
