假设有以下销售数据，需汇总每位员工的销售额，使用透视表是常用的汇总方法。 传统的Excel透视表是这个样子的： 以上格式一眼看上去就很“透视表”。...1.Power Query方案 ---- 将数据上载到Power Query之后，点击分组依据功能： 选择需要透视汇总的字段： 本案例我们仅仅对数据进行求和，实际还支持平均值、中值、计数、非重复行计数等计算方式...'[销量] ), "销售额", SUM ( '销售明细'[销售额] ) ) 生成的结果如下图所示： 同样，可以刷新，添加切片器。...另外，借助DAX STUDIO也可实现以上功能： 3.总结 ---- Power Query的方案更加简洁，不需要输入任何公式。DAX的方案相对复杂。...如果透视表喜欢使用表格形式，逻辑比较简单，仅包括求和、计数等，推荐使用Power Query方案。如果逻辑非常复杂，推荐使用DAX方案。
导入数据操作介绍进入PowBI，弹出的如下页面也可以直接关闭，在Power BI中想要导入数据需要通过Power Query 编辑器，Power Query 主要用来清洗和整理数据。...这时我们如何想要将这种数据批量导入到Power BI中就需要用到M函数，M函数是微软为MicroSoft Power Query 设计的公式语言，对于一个文件夹中Sheet名称不同并且标题列数不同的数据我们可以通过...将"2022年第一季度销售信息"文件夹放入到"2021年第一季度销售信息"文件夹中，点击Power Query中的"刷新预览"：到此为止，通过M函数导入数据完成。...以上M函数导入文件夹数据使用更加灵活，数据处理更快捷，可以合并不同名称的sheet表包容性更强，但是M函数会将所有数据更改成文本数据格式。...四、数据简单可视化以上数据导入后，可以使用Power BI进行可视化展示，这里针对最后导入文件夹的合并数据进行可视化展示：使用柱状图展示2021年和2022年每个销售人员的中销售额情况。
我们使用销售权重系数（概念来源于黄成明老师的《数据化管理》）的方法可以赋予周一到周日每天不同的权重，将以上因素都考虑到，使得目标分解更加合理。...1.计算周一到周日每天的销售系数 ---- 首先，将过去一年每天的销售数据导入Power BI（或Excel Power Query），使用添加列的方式加上星期。...使用“分组依据”功能，按照星期几对数据进行分组，计算星期几的总销售额和销售了多少天。...再次添加列，使用下图除法算出星期几的日均销售，例子中星期二日均销售10019.7 返回Power BI主界面，添加列计算每日销售系数，以最小的销售为锚，本例星期三销售最差，销售系数即为1。...2.分解销售目标 ---- 假设6月份目标50万，将销售系数使用Related函数引入目标分解表。 建立度量值计算每日销售目标，总目标乘以每天的按销售系数生成的销售占比。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。...（2）逆透视其他列：后台也是调用了M语言中的Table.UnpivotOtherColumns函数，是逆透视列操作的反选操作。使用此选项意味着对选中列以外的其他列进行逆透视操作，选中列保持不变。...针对上面逆透视其他列得到的表单，选中季度列做透视列的操作。Power BI会提示季度列中的内容会被用来创建新列，值列所选择的销售额则会根据季度列中的内容进行聚合求和操作来生成相应的列值。...[2] Power Query数据透视与逆透视（https://www.youtube.com/watch?.../zh-cn/power-query/unpivot-column）
首先，第一步整理数据的过程中，power bi也是可以整合多个不同的数据源的，这里用到的工具是power query（其实excel也是支持power query的）。...这里可以稍微提一个技巧，那就是尽量把数据本身的问题和处理丢给power query，把数据呈现和指标的计算丢给dax。...或者说把横竖都要处理的，不管指标有没有可能改都要处理的问题丢给power query，把和指标计算逻辑相关的东西修改dax。 第四步就是制作图表了。...对数据做处理的power query可能稍微是有点复杂的，涉及到了M语言，但是实操的时候99%的处理都能通过鼠标点点点来解决。...比如要算均价，很简单，总销售额除以数量，但是一会儿要算按产品的，一会儿要算按渠道的，一会儿要算按销售的，茶树菇就不得不写大量类似但是又很重复的东西出来。
[1240] 了解白茶的小伙伴可能知道，白茶并不是计算机背景出身，是教育背景出身。因此对于传统IT所掌握的知识来讲，白茶是有很多的不足的。...因此，如果想在数据分析这条道路上越走越远，那么SQL语言就是永远都无法绕过去的一道坎。迈过去了，就是坦途，迈不过去，那么也就止步于PowerBI了。...Power Query的短板 从数据处理上来看，Power Query面对业务用户来说是成功的，因为它解决了低代码开发问题，可以说，哪怕是没学过M语言的使用者，也可以通过简单的界面操作实现简单的数据清洗...但是从数据衔接性来看，Power Query只是一个轻量级的处理工具，它所面对的单位是以M为单位的，一些数据量级特别大的需求，不建议在Power Query中处理。...注：转换数据会直接进入到Power Query界面，学习SQL不是要摒弃M语言，而是要二者并用，哪个好用就用哪个。
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。..."和"客户数"的计算都是在筛选上下文中完成的。...Query 连接使用。...再举个例子，下面的公式计算销售额前 10000 名的客户的总销售额。...当然，这取决于我们的 Customers 表中的客户数量。假设我们有 60000 个客户。TOPN 函数必须为每个客户都调用一次 Sales 度量值，以确定哪些是销售额最大的客户。
Power Query是用来做数据的获取和清洗的组合，Power Pivot是用来做数据建模与计算分析的。 这两个组件分别对应强大的函数式语言：M语言和DAX语言。...那么，有没有一本书可以一次性讲解Power Query和Power Pivot在Excel中的使用呢？...全书共11章： 第1章介绍Excel中的Power Query和Power Pivot两大商务智能组件及其功能； 第2章至第6章介绍如何使用Power Query来获取数据并进行处理，主要包含Power...Query的基本操作、M函数和M公式的基础知识、常用的M函数，以及数据处理的综合案例； 第7章至第11章介绍如何使用Power Pivot进行数据建模和分析，主要包含Power Pivot的基本操作、...动态ABC分类分析模型（帕累托分析模型） 11.4 实例4：RFM客户价值分析模型 11.5 实例5：员工在职、入职、离职和离职率的计算模型 大咖力荐 20位Excel和Power BI大咖联袂力荐，既说明了
我们需要借助Excel的Power Query功能（不了解Power Query请点击此处），以Excel 2013为例(2016操作类似)： 1.新建一个空白的工作簿，点击“Power Query-从文件...-从Excel"，将数据源添加到Power Query中。...在弹出的导航器中选择数据源所在的工作表，点击右下角的“编辑”按钮 2.在弹出的Power Query界面中，选中第一列和第二列，点击“转换-填充-向下” 3.点击“开始-关闭并上载” 这样，我们就单独生成了一个脱离数据源的可供排序的文件...本方法使用了Power Query的填充功能。...它的好处有二： 1.不破坏原表结构 2.原表数据更新，新表直接点击刷新就可以随时更新，一次设置永久使用。
正确的做法是：将总销售额除以销售的产品总数，并且计算过程根本用不到 [Price] 列。 计算列中的计算结果是静态的：仅在创建列或者刷新 Power BI 模型时这些值才会被计算。...在进行数据预处理这一道工序时，有很多比 DAX 更好的工具，比如 Power Query。...有一些计算被用来生成模型中的列，如果这些计算使用 Power Query 这样的“数据预处理”层中的工具很难实现，而使用恰当的 DAX 函数却可以很简单地实现。...Customer[Region] = "Europe" 为特定安全角色设置时，此 DAX 安全筛选器将使该角色中的用户只能查看欧洲区域中的客户以及与这些客户相关的数据。...但是，在撰写本书时，用于度量表的图标略有不同：通过 Power Query 导入表时，将使用特定的度量表图标，但将其创建为计算表时，将使用计算表的通用图标，如图3.8所示。
Power Query 的运行环境决定了它可以处理的工作，让我们一起来看看企业级的 Power Query会是怎样的呢。...熟悉 PowerBI 的伙伴都知道一件事情，在 PowerBI 中，使用编辑查询（也就是 Power Query）建立的一种端到端的通道，它并不能在中间把数据落地，这样就导致会产生很多重复，以及性能问题...这里点击【添加新实体】，可以看到： 这和 Power Query 可以获得的数据源真的完全一样，这样就可以将 Power Query 的目标结果导向云端。...再来识别客户评价所反映的客户的心情，也就是满意度的一种近似表示： 结果如下： 可以看出，上述使用AI功能的方式，都是通过 Power Query 提供的，可见 Power Query...，对于一个年销售额达到亿级的企业，将销售额的3%作为IT预算，也就是军事预算，这实属标配。
Power BI，如果你刚刚入门，使用工具是Excel中的Power插件，而不是PowerBI，我为你准备了五个理由为什么你需要考虑纯正的PowerBI。...对于安装PowerBI你完全没有这个担心的必要，到官网上下载121M的桌面版文件，相比Office，无论是成本还是安装速度，这第一步的体验非常好。谁说天下没有免费的午餐？...就以现有的智能问答功能来讲，如果哪一天它升级到你只要对着电脑喊“我想要计算某产品销售额的月环比增长率，请把数据按城市汇总生成一张报表，告诉我客户流失率排名前10位的渠道并制作成条形图”，电脑就能自动地把这些结果呈现出来...其实Excel的Power插件不是新产品，早在2009年PowerPivot就上市了，虽然拥有颠覆传统Excel的计算能力，但过去的8年里却一直不温不火，我觉得这与它的用户体验不无关系。...目前PowerBI软件相比Excel的使用人群是属于小众的，不过我相信每一位尝试PowerBI的使用者，都会尝到不错的甜头。 对于我个人，我不是来自微软，也没有收到任何赞助。
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报： 紧接着再次调用Python将Power BI云端报告中的各分公司最新完成率数据和柱状图截图发在群里...我按销售额从大到小的顺序排列，然后在查询结果表中点击右键刷新，发现： 诶？出问题了吧，一看查询到的结果，全都是infi的记录，这是怎么回事呢？...我们到查询编辑器中看看： 注意第三行： NAME = 更改的类型{1}[NAME], M语言允许我们通过坐标的方式获取表中单一的值，[NAME]代表NAME列，而{1}代表第2行，因为表都是从标号为0的行开始的...那在Power Query中有没有可能设置主键呢？...在UI上并没有设置的位置，但是我们还是可以想其他办法的，有这么几种方式： 1.从带有主键的数据库中导入数据 2.在pq中对table某一列去重，那么这一列就可以作为主键 3.使用Table.AddKey
例如，20%的客户贡献了80%的收入，20%的产品贡献了80%的销售等等，意在帮助我们抓住工作中的关键事项。 与帕累托相反，本文要讲的是尾巴分析，顾名思义，不关注头部，关注尾部。...在Excel Power Pivot或者Power BI中，新建列，计算累计销售额（此处新建度量值去计算也是可以的，因为具体到数据中的每一行，经过比较我认为新建列更直观）： 累计销售额 = VAR...sales='销售'[销售额] RETURN SUMX(FILTER('销售','销售'[销售额]<=sales),'销售'[销售额]) 注意这里是从销售最低的货品开始累加，与帕累托分析是相反方向。...接着计算累计销售占比： 累计销售占比 = DIVIDE('销售'[累计销售额],SUM('销售'[销售额])) 然后，按照1%的门槛对货品进行分类： 是否尾巴产品 = IF('销售'[累计销售占比...更多Power BI案例可在文章顶部点击案例专辑。
计算平方是数学中的基本运算。 在这里，我们使用3种方法计算给定数字的平方。 ...该运算符由**表示 Example: Statement m**n will be calculated as "m to the power of n". ...示例：语句m ** n将计算为“ m乘以n 的幂” 。 ...pow(m，n)是数学库的一种内置方法，它将“ m的值返回给幂n” 。 要使用此方法，我们需要在程序中导入数学库。 ...Python | 如果不是，则使用嵌套计算基于销售额的折扣。
（表1-2） 但是我们不建议使用这个系统自动生成的日期维度，具体缘由，我们会单独分享文章来阐述需要自建一个日期维度表的重要性以及如何创建日期维度表。...这个日期表，将会是我们是否能够最大限度的使用Power BI自带的Time Intelligence的一个先决条件。然后我利用DAX新加了Year和Month的Column。 ?...，可以帮我们算出两个日期区间的销售额。...我把错误的数值和正确的数值分别都罗列了出来，可以见下图。 ? （表1-7） 但是我们还有一个问题没有解决，我们把总营业额22.3M作为了2018年的整年销售额。为什么呢？...如果只是分析这一个维度的话，的确是Excel要便捷很多，但是在现实分析的世界里面，绝非只是分析一个时间维度的增长就可以了，你要分析公司的产品，客户，分析各个地区的销量情况。
函数不单独使用，必须和其他函数配合 D. 作用 忽略指定过滤器后进行计算。 E. 案例 如果要忽略全部筛选条件，则第一参数使用表名来进行。...Query菜单操作表的函数 Power Query中M语言的3大主要语句结构 Power Query中Excel数据的导入介绍 Power Query的数据转换方法（From） Power Query...中初步认识自定义函数 Power Query引用中的each,_,(a)=>的使用 如何理解Power Query中的“#”转义字符？...，计算列，度量值，模型简介 Power Pivot概念(5)—理解上下文 Power Pivot关系理论的重中之重——关系模型的进一步了解 Power Pivot中筛选条件的使用 Power Pivot...如何按要求转换客户地址信息格式？ 如何通过网站获取航班信息及价格？ 分列数据的方法比较 如何用Power Query处理Excel中解决不了的分列 Power Query中如何把多列数据合并？
使用 Power BI 一月内 的小伙伴在思考的是：如何做出一个图表。 使用 Power BI 三月内 的小伙伴在思考的是：如何做出一个酷酷的图表。...使用 Power BI 一年内 的小伙伴在思考的是：都有哪些酷酷的图表可以用。 使用 Power BI 一年后 的小伙伴在思考的是：如何做出一个有业务价值的分析型图表。...水平对比图 使用水平对比图，可以快速定位到所要关注的数据（如：上月销售额），在不同数值之间进行对比，并观察数据所呈现的趋势（如：甚至某些数据呈现线性增长或季节性规律）。...如下： 垂直对比图 使用一个度量值在多个元素之间进行对比，排名，标识特定值以发现数据的规律。若要对离散元素（如：产品，客户，科目）进行分析，应该使用垂直方向的图表。...垂直方向图表可以方便的显示元素标签或集成到表中更直观的显示数据。 如下： 堆叠图 堆叠图可以帮助分析某个值的内部构成关系（如：对总销售额来说的每类产品的销售额）。
接下来，Tony老师会开一系列课程，教大家学习Power BI，如果你有兴趣学Power BI，欢迎加入QQ群，共同探讨：282308215 我们以一个实际案例来学习如何抓取网页数据： 统计过去一个月上海的天气情况...这就要用到一个Power Query的工具。...顺便提一下，使用Power BI的顺序（一定记住了）： Power Query -> Power Pivot -> Power View 在菜单栏点Edit Queries ?...我们可以点【高级编辑】，看一下M语言 Power BI里面有两种语言，一个是M语言，是在Power Query里整理数据源的时候的语言，另外一种是DAX语言，类似于Excel公式的一种语言。 ?...点击左上角的【关闭并应用】，关闭Power Query。 在View界面的可视化点【折线】并设置如下参数： ? 点【堆积条形图】，并设置如下参数： ? 瞬间可以做出下面的图表： ?
本免费课程面向尚未接触过Power BI的一些服饰零售业销售主管、督导和店长朋友（其他岗位或行业也可参考），在没有基础的情况下，40分钟学会使用Power BI制作一个动态业绩看板。...技术与应用一直有很大的鸿沟，世面上的Power BI课程、技巧非常多。如何用最少的技术（学习成本）实现日常店铺的销售管理，是一个较大的难题。...Power BI界面介绍 第二部分 导入和处理数据（4:22开始） 1. 如何将单个Excel数据（销售目标）导入Power BI 2. 如何使用复制粘贴的方式导入数据（店铺资料） 3....如何将文件夹中的所有工作簿（很多销售数据）导入Power BI Excel.Workbook([Content],true) 第三部分 计算指标（10:42开始） 计算列 吊牌额 = '销售数据'[吊牌价...'[销售额]) M.销售目标 = SUM('销售目标'[销售目标]) M.吊牌额 = SUM('销售数据'[吊牌额]) M.销售笔数 = DISTINCTCOUNT('销售数据'[销售单编号])
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