如果有人说他会透视表,那他一定看过本书;相反,如果没有看过本书说自己会透视表的,那他还没有知道真正的透视表。本书是透视表的真正权威。它随着每次Excel的版本更新而更新,帮助人们掌握Excel中最强大的武器(没有之一),那就是透视表。
假定每月的销售记录都有客户名字这一项,且每月的客户信息都是只增加不删除的情况,求出每个月增加的客户名字表。
写了这么多文章,终于写到了自己的老本行,财务分析。如果你恰好从事财务工作,这将是一篇巨大的福利。如果你与财务无关,也将从此文汲取营养,因为不仅仅是财务,各行各业都需要做预测值与实际值的差异分析。
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)。
简言之,ZebraBI 是 BI 的 BI,精确地讲,Zebra BI is the BI which on top of Power BI。对于老伙伴肯定已经非常清楚,对于新朋友,可能还不太清楚,那请关注我们的国庆档,会给大家带来 BI 方法论的重要分享。
我们一直在考虑的其实是一个终极问题:到底如何最大限度复用。在 PowerBI 中处理这类问题主要涉及两件事:业务逻辑的处理以及可视化的处理。在实践中常常表现为以下问题:
交叉购买分析,有时也叫购物车分析,一般用于判断同时购买某几种产品组合的用户偏好,以便向用户推荐产品。在PowerBI中当然也可以完成类似的分析。
到了年底,PowerBI积累了一年的功能来了波大的,本次更新的功能涉及几处重大改进。更新功能列表如下:
兄弟们慢点,4天发布6项更新,你们不考虑下大家有时间学不,还有竞争对手会蒙圈的~ 产品经理无奈回复:这不是老大你安排的嘛。
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。
如果说99%的人不真正理解PowerBI DAX的SUM,你信吗?只怕是说少了,从这个意义上讲,PowerBI就是一个坑爹的。
如果你第一次看到这个概念,那一定是新朋友。从 2020 年 7 月 14 日,我们第一次发布这个小工具,已经过去 2 年了。
没错,这就是纯绿色,纯环保却蕴含巨大能量的 Excel。你没看错,似乎我们用的是同一个软件,而似乎又不是一个软件。
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。
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。
那么到底是什么难题,故意刁难人呢?对方说,根本不是什么难题,就一个很简单的题目。如下:
在《圣经2》中,关于上下文理解这一块,白茶看到两个有意思的小测试,决定分享给各位小伙伴。
合适合理的人可以看相应的报告数据,如果不具备地区(店铺)的权限,数据计算会自动适应。这个功能在PowerBI中又叫做:动态权限控制。这需要根据登陆的用户的不同来决定它的计算。但本文的讨论将远远超过这个基本需求,将现实中几种复杂需求进行讨论并给出解决方法。
白茶在之前的一期,曾经分享过RANKX排名的问题,但是白茶当时犯了一个很严重的错误,这里和小伙伴们说一声抱歉。本期呢,既是纠正这个错误,也是学习另一个函数——迭代循环函数之SUMX。
虽然 PowerBI 发展得如火如荼,很多人进入 PowerBI 领域却遇到很多障碍,最明显的一项就是来自 DAX 的挑战。
辅助表英文是disconnected table, 直译是断开的不连接的表,你也可以叫它参数表,独立表等等。但无论什么叫法,它都是辅助运算的表,我们就暂且叫它辅助表吧。它会存在我们的数据模型中,但是你故意让它不与任何表发生关联。
几年以前就有人问我:如何在 Excel 中学习并应用商业智能?不久后 Power BI 来了。它们是可以完美融合的。如下:
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。
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
虽然Excel的PowerPivot没有计算表功能,可能某些DAX新函数也不支持,但这并不妨碍它的强大。
桑基图作为相对复杂的图表种类,平时很少用到,不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄,另一方面则是制作难度相对较大,门槛较高。 不过针对第一个问题,如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息,那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比,最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释: 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量
当有人告诉你世界怎么了,国家怎么了,他还有大量数据做支撑,似乎无懈可击之时,我们依然可以大胆地去怀疑,因为真相很难伪造,至少对看了本文地人来说,伪造真相的操作成本会增加不少。
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:
UPDATE语句在SQL的查询中,通常可以用来修改表中的数据,即我们经常听说的“改”。
本文来自多个项目中的实际问题。如果你常用PowerBI,就会发现PowerBI默认的线图有个很严重的缺陷就是无法动态设置均值线或固定值线,只能设置成为一个静态的值。如下:
还记得之前白茶写过关于移动平均的内容么?当时白茶曾经说过,实际需求中,难免会遇到销售挂蛋的时候(也就是当天没有销售的歇业状态),那这种情况该如何去处理呢?
通过"日期偏移"来解决"因中美习惯不同而导致的PowerBI相对日期切片器周分析错误"问题
DATE函数,属于“值函数”之一,返回某个具体的日期。用的频率不是特别的高,一般用来限定时间使用,比如说从哪一天开始,或者哪一天结束。
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:
很多人说国内的学习资料太少,在学习的过程中坎坷不断,我与大多数PowerBI学习者一样,一边读外文的博客摸索一边铺路,在不断尝试和与人分享的过程中,总结了个人认为最宝贵的十条DAX学习经验,分享给读者。
很多小伙伴说跟着罗叔已经学习到了很多,一个报告写了几百个度量值了,现在想查找和删除没用的,怎么办呢。
极力推崇PowerBI是创作PowerBI大师的初衷,虽然从Excel到PowerBI有极其诱人的理由,但我们不可否认的是Excel本身作为全世界最广泛的办公工具它具有不可替代的应用场景。
但是实际使用上,二者还有一个核心的关键点,就是GENERATE函数可以传递第一参数的上下文,而CROSSJOIN函数不能传递第一参数上下文。
学习PowerBI有三大独立的模块,Power Query获取数据、Power Pivot & DAX 数据建模、Power View 数据可视化,以可视化作为起点来讲主要有三个原因:
门店数是企业经营最基础的指标,在一定程度上代表着市场占有率,也是核算单店营业额(店效)的基础。
终于 PowerBI 完成了在 2019 年的进化。对于 12 月来说,最大的更新就是提供了主题设置,这使得我们彻底摆脱编写一个从来都不应该编写的JSON来设置主题文件。
小勤:在Power Pivot或Power BI里,如果两个表之间有关系,从一端匹配数据到多端,可以直接用RELATED函数,详见文章《因为“有关系”,问题就简单了……》,但是,如果两个表之间没有关系呢?怎么办?
今天要跟大家分享数据地图系列的第13篇——PowerBI。 PowerBI是微软公司数据可视化系列集成的桌面端产品。(上一篇讲了个PowerMap,那个是PowerBI在excel平台的数据可视化插件
自开始吆喝知识变现并推出视频课程,已经过了一个季度的时间,总想做一次宣传,但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录,索性我把自己的商业机密公开,来个PowerBI学以致用,让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
在文章中,很少讲PowerQuery,也就是PowerBI的查询编辑,因为在实际应用中,确实没有碰到特别复杂的情况,原因有三: 1.使用PowerBI应减少在导入数据环节的复杂数据转换处理,这会拖慢速度,而且影响非常明显,所以,应该使用已经整理好的数据作为PowerBI的数据源,在这种模式下,PowerBI使用PQ快速简单筛选下数据就可以进行建模工作,而建模将处理海量数据的运算。 1.使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,要求数据量应该是小的,例如:小于10W行。 1.即使是使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,也有几个不写代码的重要套路。
在白茶本机的数据库中,存在名为“TEST”的数据库,存在名为“产品表”的案例数据。
PowerBI 跨页钻取的功能十分强大,很多人还没有留意到,本文就是对此的介绍,由于该操作并不需要多高深的能力,因此您可以迅速GET到如何操作。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化,让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个: 1、数据分析层面:在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的,只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比,通过PowerBI智能时间函数,可以更加方便的计算累计销售额(YTD),同比(与去年同期对比),环比(与上月对比)等指标。 2、图表层面:使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比,环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
按照“分析”一词的这个定义,如果我们要去“分析”词汇“数据分析”,就可以将其拆解成两个词语,就是:
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云