这个系列的函数相对而言比较简单,顾名思义,计算每个时间粒度的第一天,隶属于“表函数”,但是返回结果是单列单行的表,某些时候可以作为“值函数”使用。
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。
很多伙伴问起,如何查看 Power BI 数据模型到底会占用多少内存,这的确是个问题。本文对此做出简单说明。
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:
PowerBI 虽然从某种意义上说只是一个制作报表的工具,但在制作报表的过程中,从简单的报表,到极为复杂的报表都有可能。
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。
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。
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:
每个门店由店长管理,店长的管理被评价得到KPI。现在希望按照如下结构显示,该如何实现?
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。
其实呢,这种数据集一般还都工作得很好,通常也是由专业的 BI 开发人员构建的,但这些命名方式,简直是今后维护中的噩梦。
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:
简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式。毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步。 “Time intelligenc
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。
很多人都知道80/20帕累托法则(20%的人掌握着80%的财富),而ABC分类法可以说是该法则的衍生,目的是把握关键,分清主次。
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。
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。
“PowerBI是一个漫长的学习过程,不是说掌握了一个两个函数就是会了,基础不牢,学那么多花里胡哨的干啥?”
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。
白茶之前介绍过,无论是从PowerBI的角度来看,还是从职业发展规划的角度来讲,一个不会SQL的PowerBI分析师,是无法成为一个合格的BA(Business Analys)的。
CREATE语句在SQL语言中是非常重要的一环。要知道SQL语法基本划分为四大类:增、删、改、查。我们日常使用较多的是查询语句,虽然其他三类语法语句数量不是很多,但是也是不可或缺的一部分。
可以很清楚的看到,新增的计数列每一行的结果都是总计行数,很明显没有进行上下文转换。
可以彻底实现矩阵KPI红绿灯效果,而且非常完美。 实现此效果后,再配合 中国式复杂报表制作方法,此时心里有点激动了。
NATURALINNERJOIN这个函数可以通过内部联接,返回两个表共有列的重合部分,也就是交集,但是不同之处在于会将两个表中的其他列也添加到新的表中。
除此之外,另增加批量创建表关系功能,对同类事实表追加关系变得SoEasyShu,又是批量完成,爽到爆。
白茶在刚开始接触PowerBI的时候,经常被一些基础的概念搞懵,也不好意思问别人说的具体是啥意思,分享一下一个小坑。
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。
表的递归关系在表示组织结构的时候非常有效,但是我们往往需要它的展开型结构,这就需要对递归进行展开。
这个问题相信很多小伙伴都遇到过,或者被其他人问过,白茶总结了一下用户比较在意的几个点:安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。
2019年3月1日,在SqlBits大会上,微软宣布DAX引入一项重大更新:Calculation Group(暂且不做翻译)。这项更新将对PowerBI及SSAS均构成重要影响。为此,微软SSAS团队官方,SQLBI.com以及Chris Webb分别在各自博客记录这一内容。(后两者为SSAS领域国际顶级专家博客)
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。
Alias,别名的意思。在SQL Server的数据库中,我们可以使用AS对表或者列或者查询指定别名。
USERELATIONSHIP函数是一个高阶函数,隶属“筛选”类函数,其本身并不能返回任何表或值,仅在计算时启动指定的关系。
过往的PowerBIDeskTop,它是一个独立的软件,不像Excel那样可以有二次开发的接口,但7月份更新PowerBIDeskTop后,已经开放了外部工具,单独有一个外部工具的选项卡。
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片,紧接着是切片器,由城市,店长,店铺数据默认情况下是所有的数据,点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图,主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名,业绩贡献,业绩增长情况 4、左下角的散点图,使用了十字线将所有员工分为四个象限,右上角就是指标最佳的员工,左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
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)
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。
日常生活中,学会使用DAX之后,我们已经习惯使用DAX函数来灵活的展示各种业务需要的KPI。
CASE WHEN是SQL中特有的查询关键字,这个组合在PowerBI中是没有的。
PowerBI本身内置的排序方式,是遵循ASCII国际标准的方式,这就导致了中文的默认排序对于很多小伙伴来说并不友好。
前面我们一直在讲解 pandas 数据处理的各种知识点,现在开始就应用上这些知识点来探索一下点餐数据。
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:
SQLBI的工具,有兴趣的可了解下,需要点英文阅读能力:https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/
本文来研究客户的交易年龄。与自然年龄不同,交易年龄指的是客户在发生交易时的年龄,这在多年分析中的差异就会非常显著。
做数据就好像盖楼一样,设计图纸、运输原材料、打地基、建楼。PQ就是这个打地基的步骤,非常重要。打开PowerBI,在开始选项卡下面有一个编辑查询器,它就是PQ的编辑器,这个距离源数据最近的工具。
PBI催化剂是笔者两年前开发的国内首款PowerBI外部工具,用于在PowerBI模型和报表层的元数据批量管理。
这是白茶随机模拟的一组数据,一份事实表,一份维度表;模型关系是很常见的一对多关系。
案例数据共计两张表,一张销售事实表,一张人员架构的维度信息表。数据并不是特别的复杂,比较烧脑的是组织架构父级汇总子级数据。
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询,可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION,而且用法上有很大的相似。
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