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。
毫无疑问,对于开始就以表格形式处理数据的人来说,最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色,但这正是实际发生的事情,因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
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。
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。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
对于命令,有一个命令大部分学习Power Query的人都会了解,就是“#shared”,这个是为了显示所有的函数以及查询的命令。那如果想单单显示PowerQuery中的自定义查询,该使用什么样的命令呢?Power Query中是否带有这样的命令呢?
作为电商行业来说,价格始终是一个比较重要的话题,尽早地了解价格的变动,对于运营也极为关键。而对于个人来说,就像加入购物车一样,对于想购买的商品可以同时对多个商家在售的同一个品加入购物车,这样想买的时候就可以在购物车里面进行比价,但是这个只能局限在个人的范围内,如果想要更多的人关注的话,加入购物车的操作就显然力不从心了,所以希望能得到如下效果的导航界面,并能实时刷新。
利用Excel管理文件夹及相关文档,可以很方便地利用Excel的筛选、查找等功能,而且,借助Excel中的HyperLink函数,可以实现相关的链接,达到直接通过Excel打开相应文档功能。具体实现方法如下:
AI在现实中的应用范围越来越广泛,雪上运动又引起了研究人员的注意,在最新论文“Identifying cross country skiing techniques using power meters in ski poles”中,瑞典查尔默斯理工大学的一组科学家描述了AI可以通过带有传感器的滑雪杖收集的数据,区分滑雪技术。
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前,最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说,往往一开始的项目或案例都很小,但随着时间的推移,最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加,也可以应对。
使用 Power Query 的一个非常有趣的场景是,可以利用它从 Web 上抓取与业务相关的数据,并用它来丰富自己的公司数据。数据通常以两种不同的方式之一存储在 Web 上。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/desktop
👆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
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用,很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query,其实不必为此纠结,总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中,从 Excel 复制到 Power BI,或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中,将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住,虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI,但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的,即使它包含在其他微软产品或服务中。
至于心法高处,用Excel打游戏或者绘画者,如下,达5、6层,可能是豪侠巨擘,此类不致于作为精通Excel的参考系。
作为一名数据专家,日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是,许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反,被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件,并且在开始分析之前,必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说,重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
大海:这个问题解决的思路很简单,Power Query里针对不同的格式有不同的解析函数。比如csv,可以用Csv.Document去解析,Excel则用Excel.Workbook去解析……
首先,对于Excel里去掉单元格内的字母只留数字先给出我最常用的2种比较容易掌握的处理办法:
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:
快速学习能力在这个时代可能是最最最重要的技能没有之一了。尤其是对于我们数分狗来说,快速学习简直就是立命之本,毕竟数分狗需要学习的东西实在是太TM多了。
很多朋友在使用Power Query的过程中,经常会碰到一些感觉看不懂的错误提示,现总结9种常见的情况收藏如下,也方便大家碰到问题时可以搜寻得到:
这正是猴子大仙的猴子书,可惜,此书并未上市。(时间未知,佐罗会跟踪报道)我们知道国内的读者很缺乏资料,他竟然趁此来踢馆啦~~
使用upsert()插入一个新的用户或更新现有的一个。在此示例中,将重新激活非活动用户并updated_at更新时间戳:
在使用Power Query的时候,我们会编写一些自定义函数,以方便在多个地方需要进行同样的处理时,可以直接调用。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中,其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
文章背景:在Excel中,如果想要实现近似匹配,可以使用Vlookup函数。在Power Query中,也可以实现查找并返回等于或介于两个数据点之间的值。
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在大数据时代,数据的来源具有多样性、复杂性。 针对数量庞大、渠道及格式多样的数据,数据清洗就成为刚需。 在数据分析中,数据清洗实际上是十分繁重且关键的一步。 Power Query作为数据清洗的工具,能将这些多源的数据集中并统一转换成所需要的格式,为数据分析创造前提条件。 此外,Power Query还能使办公自动化更进一步,与常用办公软件Excel无缝衔接,使日常的重复工作实现自动化,得到高效并准确的处理结果,不仅可以为企业节省人力成本,还可以为个
记得是一个加班的夜晚,公司财务部里依然灯火通明,几个小伙伴们在为赶一版预算忙碌着。一位同事的长叹道出了财务工作的精髓,“我们不生产数字,我们是数字的搬运工”。
说实话我没相关这个问题。甚至对于超级表这个概念并不是很清晰,唯一的概念是我在短视频上看到过,当时的感觉就是“这不就是Power query中最简单的功能么?这都啥破教程。”
每款商品对业绩的贡献不是平均的,对Top产品进行单品可视化分析有助于抓住重点。本文尝试在Power BI中结合EasyShu(由微信公众号Excel催化剂李伟坚老师和EasyShu联合打造)的地图编辑功能,完成对商品的地图可视化。
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!
Power Query中最核心的就是M公式。而M公式中最核心的就是List,Record和Table这三大数据结构(三大容器)。其中会涉及到: 1、三大数据结构是什么? 2、三大数据结构是如何深化的? 3、三大数据结构之间是如何相互转换的? 学会这三大核心问题,你也就算是正式步入了M函数的门了。 在Power Query中,除了最基础的界面操作以外,在初阶、中阶和高阶的M公式中,三大容器始终是每一个学习Power Query和对应的M函数逃不过的一段学习历程。 所以小必,经过反复地总结和练习。就
关于优化Power BI中的Power Query合并查询效率,之前写过三篇文章:
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。
Power Query 是微软提供的工具,Excel 2013 版作为插件加载使用,从 Office 2016 版开始,Power Query 的功能集成到 Excel 中,可以直接使用。微软推出 Power BI Desktop 后,一系列的工具,比如 Power Query, Power Pivot, Power View 等,都集成在其中。Power Query 定位查询,中文一般翻译为超级查询,主要作用是连接不同种类的数据源,进行数据的转换。下图来自微软官方对 Power Query 的介绍,可以帮助理解。Power Query 主要实现连接和转换功能。
需要进行表格的合并,通常来说需要把标题给统一,这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。
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。
而我们为了在数据时代领先一步,你需要的不仅仅是有局限的学习 Excel 或者 PPT,而是三者。任何一个只强调一者而忽略他们的组合性的方式都会引入误区。
Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件)实现各种复杂的数据整理后再进行对比,可以根据实际需要选择使用。
群里有小伙伴在问一个数据格式转换的问题:将数值转换为1位小数的形式。听这么问,当然很容易以为这是个简单的取小数位问题,那直接Number.Round就搞定了:
大海:在Excel里的话其实比较简单,比如先加个辅助行(隔列加一些标志信息),定位(快捷键Ctrl+G)到相应的标志信息,然后就可以删除或隐藏了。如下动画所示:
最近遇到一位朋友提问:怎么将多个文本文件(据说100多份)按列(横向)汇总?经过详细了解,需求如下图所示:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 数据格式不规范的可能性有多种多样,但高频发生的错误主要有日期格式和数字格式错误,或者是单元格中存在多余空格,导致无法精确统计和计算(见图1)。 图1 不管是财务人员还是领导,看到如图1所示的表格时一定处在崩溃的边缘。想要计算总额,输入函数后一看,怎么数据对不上?想直接定位查看某位员工的详细数据,结果 Excel 提示“查无此人”(见图2)。 图2 领导看了直摇头叹息:好好的一个 Excel 表格,【运算】和【查找】功能统统用不上,那这份表格的意义是什
小勤:这个网站的数据怎么抓?我用Power Query试了一下,抓不下来…… 网址:http://www.zjzwfw.gov.cn/zjzw/punish/frontpunish/showadmin
【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。
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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