Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
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对各种系统中导出的数据，很多时候存在数据缺失的情况，需要进行补全处理，方可进行下一步的数据分析操作。数据的向下、向上、向左、向右填充的场景因此产生，特别是向下填充。
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据（主要是相邻关系，比如栈、队列、链表等），它与数据的存储无关，是独立于计算机的。因此，数据结构可以看作从具体问题中抽象出来的数学模型。
Power BI虽然源于Excel，但毕竟是不同的产品。我们要试图抛弃Excel中单元格思维的方式，在BI中的表是以列式存储，没有Excel中以A1单元格定位的形式，对于习惯于Excel的你可能要适应一段时间，不过这是件好事情，因为这样的方式使公式易于阅读理解。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
上一篇介绍了关于“临时表、表变量和Union优化”这次转向关注定义函数——也就是表-值函数、标量函数。 UDF（用户定义函数，User defined Function）对于集中精力处理业务逻辑很方便，因为可以在UDF中指定一组业务逻辑，其中可以设计多个存储过程和一些特定的查询语句。但是，由于UDF对CPU的大量请求可能导致性能下降 1. TVF(表-值行数Table-Valued Functions) 一般情况，当使用TVF与一个对象内联接，如果该对象没有索引将会导致TVF像索引扫描或表扫描一样做扫描操作
本文并非空穴来风，无中生有的普通堆砌的教学案例，乃是出自一个非常刚需的场景，如何能够让外勤人员轻松地查询到自己想要的信息。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
交叉表查询可以将同一个表中的一个或多个字段作为行标签，另一个字段作为列标签，然后对表中的某个字段进行某种统计计算（例如计数，求和、平均值等）。
与 Excel 和 DAX 语言具有IFERROR函数的方式类似，Power Query具有自己的语法来测试和捕获错误。
我们已经在使用模式构建系列研究了各种优化存储数据的方法。现在，我们从另一个角度来看看模式设计。通常，仅仅存储数据并使其可用还不够。当我们可以从数据中计算出值时，数据会变得有用的多。最新Amazon Alexa的总销售收入是多少？有多少观众看了这部最新的大片？这类问题可以从数据库中存储的数据那里得到答案，但必须进行计算。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
>> 表达式 ;：不显示运算结果（指令之后加上分号;，不显示计算结果。） >> clc：清屏
开源大数据OLAP组件，可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎：
索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。
F2是查找值，B列是查找范围，D列是结果范围，公式的意思也就是在B列查找F2，找到后返回D列对应的结果。
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这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。现将内容分享，作为数据分析基础的第一篇。
相信不少人看到标题，立即嗤之以鼻，VLOOKUP 谁不会？是的，大家都会，但用的好的人不多。相信我，这篇文章一定可以算得上通俗易懂，又有深度的一篇文章，熟练掌握本文所讲内容，一定会在日常 Excel 处理时如鱼得水。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
但是你可能会注意到，Excel一旦数据量过大，打开都费劲了，何况打开后，你还要输入公式计算，就更费劲了，此时你有没有想到过被称作“万金油”的Python，他好像啥都可以做，是不是很牛逼？
2、当我们必须从源集中的多个记录或前N个或后N个记录中选择最新记录时，这将非常有用。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题，有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据，甚至还有更多的检索方式，具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现，是由于不仅需要使用在线事务处理（OLTP）工具快速地摄入数据，而且需要使用在线分析处理（OLAP）工具更高效地消耗和分析数据。
一 cube 1， Table cube数据源的hive表的定义，在build cube之前需要进行同步。 2， Data Model 这描述了一个星型数据模型，定义了flat/lookup表和过滤条件。 3， Cube Desctiptor 这描述了一个cube实例的定义和配置，定义了采用那个model，拥有哪些维度和测量指标，如何区分区Segment，如果处理自动合并。 4， Cube instance cube的实例，根据一个cube descriptor构建，然后由一个或
RocksDB是FaceBook起初作为实验性质开发的一个高效数据库软件，旨在充分实现快存上存储数据的服务能力。RocksDB是一个c++库，可以用来存储keys和values，且keys和values可以是任意的字节流，支持原子的读和写。除此外，RocksDB深度支持各种配置，可以在不同的生产环境（纯内存、Flash、hard disks or HDFS）中调优，支持不同的数据压缩算法、和生产环境debug的完善工具。 RocksDB的主要设计点是在快存和高服务压力下性能表现优越，所以该db需要充分挖掘Flash和RAM的读写速率。RocksDB需要支持高效的point lookup和range scan操作，需要支持配置各种参数在高压力的随机读、随机写或者二者流量都很大时性能调优。
最近一段时间整理了一些我遇到的面试题，各个方面都有，写在这里，做个记录。大厂偏好算法和数据结构，小厂偏好项目经验。这算是一个比较鲜明的特点了。
本文案例有多重背景，其一便是上海VIP培训活动中，小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图，从开始到超预期的完美实现，共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
公司出了一些自我评测的PHP题目，其中好多题目在面试的时候都会碰到，大家可以看看学习学习。
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
答：这个要看实际情况，我一般建议优先考虑在PQ里添加列，因为PQ里添加的自定义列，在PP里能用，而在PP里添加的计算列，在PQ里不能用。
指定字段当前行直接使用[字段名]，例如在添加列里面直接使用[字段名]代表的就是当前指定的字段名的当前行的值。
Azure Monitor 包括 Log Analytics 和 Application Insights，其提供的高级工具适用于收集和分析遥测数据，以便最大程度地提高云和本地的资源和应用程序的性能和可用性。它可以帮助我们了解应用程序的性能，并主动识别影响应用程序及其所依赖资源的问题。
在Excel过往的大量功能辅助中，其实很少使用替换这样的操作，因为对数据源进行了无法回溯还原的破坏作用。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
② CPU寄存器数量有限，在程序中，大多数操作都要使用寄存器；并且有的操作使用特定的寄存器（如堆栈操作使用SP/R13等），程序中要合理分配各寄存器的用途。
把源数据汇总后，为了满足质量要求的数据，需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”)，在转换选项卡中，集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
redis 为每种数据类型都提供了多种内部编码方式，以散列类型为例，通过散列表实现散列类型，此时查找和赋值操作时间复杂度为 O(1)，但是当键中元素很少时，O(1)的性能并不会比 O(n)有明显的性能提高。所以此时 redis 会使用一种比较紧凑但是性能稍差的内部编码方式，内部编码方式对于开发者来说是透明的，当键中元素变多时，redis 就会自动调整内部编码方式，转换为散列表。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
##视图 人们在使用数据库时，并不是直接对数据源表进行操作，通常人们只关心源表的部分数据，因此为了使得用户在查询时方便，用不着在每次查询时都编写复杂的代码（比如连接等），可以事先将用户要使用的查询结果通过视图定义在数据库中，这样人们在进行查询时只需查看视图即可，简化了用户的操作，同时使得数据同源数据分离，提高了安全性。 1.视图的创建 语法： create view view_name as select_states [with check option] 视图创建注意事项： 1.视图的名称必须唯一，不能与表名重复 2.视图通常只能定义在当前数据库中，分区视图除外 3.可以在视图上定义视图 4.视图中的select定义部分不能包含order by,compute、compute by、default语句 5.不能创建临时视图，也不能创建临时表上的视图 6.当视图中的某一列是计算列等，或者有重名列，则视图必须为每个列名命一个唯一的名称 例子： 创建一个查询student表中人员所选课程成绩大于80分的视图 代码：
当建立 F2 时，F1 和 F2 的引用计数值都为 1 ，再建立 F3 时，F1 和 F3 的引用计数值就都变成了 2 。后来删除 F1 时， F3 的引用计数值为 2-1=1，F2 的引用计数值不变。
VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做，80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧，拯救同在“表海”中挣扎的你，让你的工作效率超乎想象。
电子计数器按功能可分4类，1通用计数器：可测频率、周期、相位、时间间隔、频率比、占空比和累计等。2频率计数器：专门用于测量高频和微波频率的计数器。3计算计数器：具有计算功能的计数器，可进行数学运算，可用程道序控制进行测量计算和专显示等全部工作过程。4微波计数器：是以通用计数器和频率计数器为主配以测频扩展器而组成的微波频率计。它的测频上限已进入毫米波段，有手动、半自动 、全自动3类。
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