本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS,本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景,实现更加符合要求的安全性要求。
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量,但是在实际分析时,20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件,并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实,Power BI中的Power Query和Power P
PowerBI中的权限控制是分层次的,具体请以官方文档为准。但为了便于快速理解,这里特此编制了一个权限结构图:
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
最近,有很多小伙伴和白茶在聊天,也会涉及到一些度量值的编写,经常能遇到说大脑当机的情况。比如说明明自己知道如何去写,但是大脑思维却停止运转,想不起来的情况,话到嘴边却说不出,这种感觉太难受了。
那么,如何实现呢?本文介绍两种方式。喜欢看视频的读者可以直接跳过文字,下拉到视频操作。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
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。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
熟悉 Power BI 的小伙伴,已经知道用 DAX 编写业务逻辑有些挑战的。微软通过两年的设计和开发,在日前举行的数据峰会中,首次对外透露这一特性。一起来看看吧。
很多伙伴都希望快速理解 Power BI 以及 DAX 的精髓,以便可以快速工作,但往往被很多程序员误导必须要学习编程。还有很多程序员看了大量图书,在自我总结,希望可以提纲挈领地找到自助商业智能分析框架或者密码。在下,也是其中一员,在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中,在积累中有所感悟,将这些分享给你,也许可以帮助有缘人打通,快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书!
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书! ---- --正文-- DAX(Data Analysis eXpressions),即数据分析表达式,是Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)和Microsoft Power Pivot for Excel中使用的编程语言。 它创建于2010年,是随PowerPivot的
在此前的文章中已经给出了 Power BI 使用 DAX 求最大连续元素数的方法。
很多小伙伴要求讲一下数据模型的多种形态。这是一个很重要很重要的问题,我们必须通过实际的案例来说明,在具体展开的时候,本文先从一个宏观视角来解释数据模型为什么那么重要以及它的形态,以及和传统认知中的不同。
不问花开几许,只愿浅笑安然 除了求和,另一个日常工作中最常用到的聚合方式应该是计数了。DAX提供了一系列关于计数的函数。他们可以帮助我们计算表中有多少行或者某个值出现了多少次。 DAX中包含的计数函数有: COUNT()函数,对列中值的数量进行计数,除了布尔型; COUNTA函数,对列中值的数量进行计数,包含布尔型; COUNTBLANK()函数,返回列中空单元格的计数; COUNTROWS()函数,返回表中行的计数; DISTINCTCOUNT()函数,返回列中值的不重复计数,包含空单元格。 DISTI
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
在《PowerBI DAX 重构系列:用1个度量值代替100个 实现 动态多维度动态算法动态总计(上篇)》我们最终来到:
销售数据表记录了咖啡订单,包括字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
👆关注“博文视点Broadview”,获取更多书讯 作者:ExcelHome创始人周庆麟 来源:《DAX权威指南》推荐序 在ExcelHome技术论坛上,经常会有这样的讨论话题:你希望下一个版本的Excel增加什么功能? 在2006年以前,很多人都说,希望Excel能提高单表处理数据的数量上限,最好能像Access那样可以建立多表查询。 自Excel 2007问世后,单表处理数据的量,从65,536行增加到了1,048,576行。 于是,很多人表示相当满意,但还是有一些人表示,只是简单增加单表的行数不够
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言,Data Analysis Expressions 数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
很多小伙伴经过一段时间的学习后发现,PowerBI就是powerquery操作的M语言和powerpivot的DAX语言,还有可视化。
DAX Studio 作为调试 PowerBI DAX 引擎的工具,是彻底掌握 DAX 的必备工具。由于 PowerBI DAX 引擎的更新,该工具也在2019年初迎来更新。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性,将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
Power BI 矩阵,是信息密度最大的图表,终端用户在使用时,希望导出数据时可以是所见即所得的。在 2021 年 11 月更新后,此功能终于上线,满足了用户历史上的需求。
在学习 Power BI 的 DAX 过程中,不免会遇到一些问题和你想的不一致。例如以下问题来自伙伴在实际业务中涉及到的公式,我们来拆解并帮助大家梳理对于 DAX 的理解。
如果让我来讲的话,BI工具都是很简单的,会一个就会很多了。两小时入门power bi已经算是很慢了,其他bi工具,比如fine bi,可能十分钟足矣。
所谓增量刷新,是指增量刷新数据。一般情况下,在PowerBI或PowerBI Desktop中点击【刷新】按钮,会将数据源的数据全部刷新一遍,如果数据源数据很多,而每次变化的很少,例如只有最近一日发生变化,那这种不问青红皂白就直接全部刷新的方法显然会耗时耗力。很可惜在默认情况下,PowerBI就只支持这种数据刷新方式。
在本公众号的第4篇推文里,我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到,Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现,Power View的预测功能用的是指数平滑法(Exponential Smoothing),同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承,可以推测应该也是沿用指数平滑法。
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小勤:通过DAX查询,从Power Pivot数据模型里取数据返回Excel的功能这么强大,可是,写查询公式时啥提示都木有,要记函数就算了,还得记住每个表名和字段名?得多累啊!
前面,我曾发布过文章《PowerBI数据模型优化,从导入数据开始》,其中提到一个很重要的知识点——列基数:
首先数据量可能很大,超出Excel行数限制,比方一亿行;数据的种类很多,同一报表有的数据来自数据库,有的来自本地文件,有的来自Web等等。
近日,一场和 PowerBI DAX 之父 Jeffery Wang 的 AMA 活动。AMA 的意思是:Ask Me Anything。Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。
Excel 中有由单元格区域构成的表结构;Excel 中有创建表得到的工作表表格;Excel 中有数据模型中的数据模型表;Excel 中有透视表;以上 4 种表是完全不同的概念。而这些基础需要伙伴们注意。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望,才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程,并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
问:为什么还没有更新10月的文章? 答:没学会呢。 问:10月PBI更新又没有特别复杂的内容。 答:非也。10月PBI更新是PBI史上里程碑。
PowerBI于2日前更新,为何迟迟没有介绍更新的内容呢,这次涉及到两个很重大的更新:分级聚合(微软官方并未给出这个名字)以及PowerBI的查询编辑器(PowerQuery)开始支持 智能感知(千呼万唤始出来的功能)。
使用过Excel Power Pivot、Power BI或者SQL Server Analysis Services的小伙伴,一定惊叹于它强大的数据存储和运算能力。 而在这些工具中,你都可以使用DAX对数百万、上千万行甚至更多的数据展开灵活的分析。 DAX,是一门跨Excel、商业智能和企业级工具的分析语言。 就像它的全称Data Analysis eXpression所描述的那样,DAX是一门用于数据分析的函数式语言。 是的,DAX和我们所熟悉的Excel公式都是基于函数的表达式,为了便于用户快速上手,
我们在此前多次提到视图层计算,其通用思维模式其实已经给出,真正的正式给出也呼之欲出,我们会单独发文。
问题离奇的地方在于,这个报告已经平稳运转了大半年,并且最近什么改动都没有。就是突然间的,用户看不了数据了。根据抛出的报错信息来看,用户无数据访问权限。
大海:Excel里减去上一行的公式比较简单,只要判断一下当前行的名字是否等于上一行的,如果等于,即可以用当前行的数量减去上一行的,否则等于当前行的数量。
上期中,已经把一个看板搭建完成了,但是很多技术细节并没有做解释,这里把上一节没有讲的细节讲一下~
在财务中业财一体化,是一个必然趋势,而如何借助 Power BI 来构建这套系统,需要借鉴一套专业作品来进行。
小勤:通过Power Pivot生成的数据透视表,里面的“前10项”筛选功能好像有点儿问题啊,你看这个数据:
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第17章,介绍了运行DAX查询的引擎内部架构。DAX查询可以完全在存储于内存的模型上运行,也可以完全由原始数据源运行,还可以混合使用这两种方式。
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章,就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥,就像一本字典,只有用到的时候才会去查阅。
SUMMARIZE执行两个操作:按列分组和添加值列。使用SUMMARIZE对表进行分组是一个安全的操作,而使用SUMMARIZE添加新的列可能会导致难以调试的意外结果。
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