连接器可以出于各种原因对数据源进行多次调用,包括元数据、结果缓存、分页等。 此行为是正常的,旨在以这种方式工作。
一直以来,我们在用Power Query接入各种各样的数据的时候,如果这个数据源需要用户名密码,比如各种数据库,Power Query通常都直接提供输入用户名、密码的对话框,这样就可以在后续刷新数据的时候完整自动验证的过程。
现在,很多朋友主要都是在用Power BI Desktop(以下简称PBID,桌面版)做单独的数据分析文件,实际上,PBID所做的模型,是可以作为一个数据分析服务器,为同事提供数据共享和分析服务的,比如在Excel中调用PBI文件的数据模型。
Power BI在3月份更新之后,用着用着就经常发生诸如内存不足、报表问题等此类的错误,:
前面的推文有Samuel大神介绍了用API多次自动刷新数据集的方式,非常好的文章,大家可以查阅历史文章,但这篇文章通常适用于有IT技术背景的玩家,普通的用户可能未必能迅速掌握这奇妙方法。那么还有其他的方法可以这样做吗?今天分享第二个方法用RPA!说白了就是通过录屏的方式,模拟用户真实点击UI界面触发刷新的方式。
这里有个问题是:如果你和老板(看报告的重要人物)约定了说每天 9:00 刷新数据,而他 9:00 来看的时候,发现报告并没有刷新呢,因为这时候数据还没有刷新完成。
前些天的文章中阐述了使用参数的改变来实现本地desktop创建模型、修改模型使用小的数据集,而云端service刷新使用大的数据集:
以前,我们经常通过Excel宏实现一些自动化的操作控制,比如启动Power Query刷新数据,刷新完毕后再将数据更新到数据库里,然后将这些操作过程放到自动运行宏(workbook_open)过程里,达到启动Excel即自动运行宏的目的。
PowerBI 战友联盟,是中国范围内由 PowerBI 从业者发起的专业学习现代商业智能的组织,我们以 PowerBI 为主题研究如何帮助企业和个人提升数字化生产力,面向 PowerBI 的国际最前沿资讯和技术,PowerBI Premium 作为 PowerBI 的企业级扛把子产品,必然要研究透彻,而可惜的是:
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。
线上疫苗预约微信小程序,用户关注小程序能自动微信授权登录,可以预约自己需要的疫苗,疫苗分为免费和自费,同一时间同一疫苗不能重复预约。管理员后台批量审核疫苗预约,审核不通过的话自费疫苗自动退款
Power Query堪称神器,以极低的学习成本帮我们在Excel和Power BI中自动化很多数据处理工作。但是,稍微不注意,你制作的自动化工具可能就会埋下地雷,在下次刷新数据时爆炸。这个地雷是什么?如何排除?
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。
并且,在较多场景下,模型中真正数据变化的表往往只有一两个,根本没有必要进行全模型刷新。
BI工具数不胜数,Power BI、Tableau、FineBI、永洪BI、百度智能云等,甚至 python、MATLAB 都可以实现报表功能。
因为文章开始的上古时期回答是正确的。web公开报告是不会即时对显示页面进行更新的。
简言之,Power BI 内网穿透精灵,帮助数据建模师在企业内为全部用户提供数据服务,而不需依赖任何 IT。
当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时,就可以在页面设置自动刷新的时间间隔,如下:
前段时间,我写了《完全不用记!无数个快捷键自动控制Excel!甚至所有软件!| Power Automate实战》,但是,有小伙伴马上指出,Alt这个方法,对Power BI没用!
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
话说上回,我们提到了Power BI连接数据的三种方式:导入(Import),直接查询(Direct Query)和实时连接(Live Connection)。我们日常工作和学习中,用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制,最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时(如几张表的记录有几十万条以上),导入和刷新数据,都会耗费相当长的时间,也占本地空间较多。
我们很高兴地宣布 MongoDB BI ( 商业智能 ) 连接器的更新, 让MongoDB能与Microsoft 的Power BI Desktop一起使用。现在,Power BI用户可以更轻松地访问存储在MongoDB中的数据,并使用 Power BI强大的分析和可视化工具来深入了解数据,然后与同事有效地分享这些见解。
最近开车有点频繁,俗话说常在河边走哪有不湿鞋,今天就给大家说一个前两天的翻车现场。
背景:最近遇到1个项目,业务方调用了后端1个开销较大的接口,用于页面实时监控一些关键指标,页面是自动定时请求接口刷新数据,随着用户的增加,后端压力比较大,分析发现,很多用户日常使用过程中,并不是一直盯着屏幕看,有时候人离开了(比如下班),或者把监控页切到后台或最小化,干其它事去了,但是页面上的定时请求仍然在一直跑着,造成了相当于部分无用请求。
etl-engine 监控面板 实现动态监控“任务执行成功率分析”、“API接口调用分析”、“调度运行时长”、“服务心跳分析”等功能,
几乎所有的教程都会告诉你,使用 Power BI 获取数据最简单的方式是从本地excel表中获取,紧接着教你如何从本地文件夹中获取多个文件。
作者:Chris Webb原文:https://blog.crossjoin.co.uk/2020/04/20/five-mistakes-to-avoid-when-migrating-to-power-bi-from-another-bi-platform/
视觉,视觉,视觉。本月的(几乎)所有有关视觉效果的内容都包含大量新视觉效果和对现有视觉效果的更新。此外,我们正在帮助用户入门引入画布水印。Power BI出现了一个闪亮的新图标,我们向Power BI Desktop初始屏幕添加了关闭选项。可视化的个性化现已普遍可用,并且我们在预览中引入了动态M查询参数。在移动端,我们(除其他外)增加了对缺口显示的支持,在服务上,我们对“新外观”体验进行了一些更新。
Spring Cloud Bus 配合 Spring Cloud Config 使用可以实现配置的动态刷新。
虽然的确实现了小多图,但的确是预览式的乞丐版,基本不能作为实际使用,无法按照合理顺序排序等,当然微软也提到了小多图的里程碑还有 3 个才发布,以未来每个月一个里程碑来看的话,预计到 2021 年 4 月可以更加成熟。
众所周知,Power BI即便是PRO账号也仅仅提供每日8次自动刷新,但对于很多业务场景而言是远远不够的。
【答】有。全部刷新是Ctrl+Alt+F5,当前结果刷新是Alt+F5。不过就我的使用习惯来说,还是喜欢鼠标点击多一点儿,因为右键点击很方便,类似这种能很直接找到按钮的快捷键我一般不太喜欢记。
按照惯例,还是先来一个平平无奇的视频: http://mpvideo.qpic.cn/0b2e3eaauaaakqacic6epvqvbwodblmqacqa.f10002.mp4?dis_k=7ea
手里头拿着本公司的Power BI管理员账号,原本呢,一台电脑一个人一天处理一家公司的一亿数据是比较得劲的,尤其是有了Python自动任意刷新Power BI更是美滋滋。
由于公司财政能力有限,在分批次购买了几十个世纪互联Power BI的PRO账号后,恰逢遇到了疫情,而K12线下教培行业受冲击还比较严重,大老板暂时不再松口了,所以只能让后续想使用报表的同学们先使用试用版了,也是不得已的办法。
最近,碰到多位朋友问一个同样的问题:为什么点了刷新数据按钮,数据却没有更新?
Excel作图通常使用自带图表或第三方插件图表。自带图表种类比较少,仅仅包含柱形图、条形图、折线图等基础图形,且功能有限。优秀的第三方插件图表是很好的扩充。
最近几天一直在研究PowerBI REST APIs,调用API来做一些事情是非常有趣的。我呢,主要有两个目的:
首先,Power Query单条件查询检索数据,即按照输入的单一货号从产品资料中找到该货号的所有信息。
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
近几年,Python是越来越火了,就连地产大佬潘石屹都在年近不惑之时开始学习Python编程语言,我们做数据分析和运营的怎能不熟练运用呢?
很多朋友在尝试用Power Automate去控制Power BI,实现数据的自动刷新。
在 Power BI 的典型数据模型中,行间数据应该具备平等关系,以满足列式结构。Zebra BI 巧妙了利用了列式结构来进行可视化。
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处理整个模型的方法跟单张表类似,只是要在整个模型上点右键选择【处理数据库】(Process Database),再选择【全部处理】(Process Full),如下图所示。
合并多表数据是工作中常见的情形。本文介绍一种在Excel及Power BI中不使用任何公式,快速合并一个工作簿中多个工作表的方法。
在 Rust 中,fs 模块提供了文件系统操作的函数,包括向文件写入数据。其中一个常用的函数是 fs::write,它允许用户将数据写入文件。然而,重要的是要注意,fs::write 不会自动刷新或同步数据到磁盘,如果不正确处理,可能会导致潜在的数据丢失或不一致性问题。
Excel 和 PPT 早已成为了职场标配,想在偌大的城市和心仪的行业有一席之地,必须对与你拥有类似职场技能的人才们设定与众不同的定位。并将自己有限的时间精力用在可以持续升值的技能上。
任务调度是一个通用的计算机概念,可以简单地理解为计算机基于一定时间频率,自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分,Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器,被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域,系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
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