微软用几年的弯路摸索出自助商务智能的最终产品路线,PowerBI 自然而然地来了。另外,如果您正从零(或者具备一定Excel基础)开始希望学习自助BI,也可以对照看目前所处的位置以更清晰学习上升的路线。
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:
首先,我们来解释什么是不同值和唯一值。不同值意味着值是不同的,例如列表{A, B, B, C}中的不同值是{A, B, C},不同值个数是3。而唯一值意味着值仅出现一次,例如列表{A, B, B, C}中的唯一值是{A, C},唯一值个数是2。
近日一篇名为 Excel界地震 微软宣布 跨4代人34岁的 VLOOKUP 退休 刷爆朋友圈,几小时就像病毒一样传播起来并很快得到了10W+的阅读,太香了。几乎所有和 Excel 有关的公众号都在发与 VLOOKUP 及 XLOOKUP 有关的文章,这还不够说明地震的嘛。一个小小的 VLOOKUP 其实可以洞悉到人们对 Excel 的依赖度之广之深。
一套完整的BI报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起,搭建统一的多维数据
1. 撤销动作的不同 Power Pivot在公式生成后就无法进行撤销,只能删除重写。 而在Excel中撤销是很容易实现的。 2. 快速计算公式的不同 Power Pivot只能通过一个一个度量书写。
处理数量较大的数据时,一般分为数据获取、数据筛选,以及结果展示几个步骤。在 Excel 中,我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧! 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能! 对于日程的排序、汇总、转换、提取等,他都可用统统拿下,替代了很
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关于excel里将一张工作表拆分成多个工作表的方法有很多,如果是偶然一次性的,而且需要拆分的表格也不多,那么手工筛选复制一下也不复杂。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前,VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点,在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献,也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里,Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来,以及大数据、人工智能等的兴起,Python语言在国内异军突起。Python语言
面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
本文为CDA金牌讲师李奇原创,转载请在本平台申请授权 随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下,缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求,在很多企业中,“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。为了能够提供更具洞察力的信息,需要业务人员强化以下两类能力: 强化所从事业务工作中
本文总结数据分析常用的软件,以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时,介绍了数据分析“直接”使用的数据类型,以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后,给出了Python学习框架的学习建议。
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。
说到必需学习的数据工具, Excel 无疑是唯一的答案 , 各种基本操作、函数公式、透视表,这些都是非常好用的功能,加上 vba 可以实现自动化需求。但是 vba 的数据处理能力实在有限,而 Python 之所以在数据领域受宠,很大原因是其有着一些非常好用的库。 ◆ 在数据分析方面,Python实际上已经远远VBA,如果你还不知道如何上手Python处理Excel数据, 博文视点学院特邀 童大谦老师推出一系列视频精讲,帮助小伙伴实现高效的Python自动化办公,其中《用Python实现Excel数据处理自动
第一,注意不要和Power Query的数据操作混淆,在Power Query里做了数据筛选,最后得到的数据是筛选后的结果,因为Power Query就是针对数据本身进行处理的(PQ其实也不删除数据,只是你习惯性的只使用筛选后的数据结果而已)。
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。
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章,总会有人只看了标题就评论:
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI,今天被前面老师讲了,我想了半天,该讲什么好呢,最后决定给大家先讲一个我自身的故事,跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析,其实我想跟大家说,我是学考古的,所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本,在日本待了11年,在日本做过程序员,也做过开发工程师,也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后,我到了IBM,做销售运营管理数据分析。做
在企业的日常运营中,物品采购是一个常见且重要的活动。有效的采购管理不仅可以确保企业及时获得所需物资,还可以控制成本、提高效率。Microsoft Excel是一个功能强大的工具,它可以帮助我们创建和管理物品采购表。本文将详细介绍如何使用Excel创建一个物品采购表。
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店,分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度,如图所示。 在这个模型中,我们可以根据实际业务的需求,去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象,分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选,方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店,开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分:数
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。
Excel上玩出这么硬核的地图应用,李强老师的确有一手,不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来,在Excel上做就没价值,论传播力Excel胜过前两者无数,稍加点自动化,就可以在Excel上自动做此类报表,非常有应用价值。
本文为简书作者傲看今朝原创,CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格,恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视,却极其实用的功能之一,可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢?今天我将带领大家扒一扒这个功能,以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先,智能表格这个功能在哪里呢?它的位置也是非常不起眼的,就在插入选项卡下,”数据透视表“旁边,因此创建表格的方法就是选中一个数据区域,单击插入,单击”表格“,根据实际情况勾选”数据包含标题“,单击确定。我们就可以普通的数
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。
近日,来自中科院自动化所、港理工等机构的研究者们造出了一个「表格 AI 助手」SheetCopilot,该智能体能根据用户指令生成操纵表格的解决方案并在特定软件(如:Excel、GoogleSheets 等)上执行。SheetCopilot 可以快速连接多款表格处理软件,且支持多表操作、图表绘制和数据透视表生成,有望赋能多个领域的表格数据处理和可视化,并向实现通才智能助手迈出关键一步。
在Excel中,将数据存储在表中为数据处理提供了极大的方便。表有一些基本的结构规则,例如表的标题必须是唯一的,只允许一个标题行,这使得表与更复杂的工具能够兼容,例如,Power Query、数据透视表和SharePoint使用表作为数据源或输出方式。
作者 李奇 本文为 CDA 金牌讲师原创作品,转载需授权 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel 平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明,希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思路。 业务背景 销售漏斗是科学反映商机状态以及销售效率的一种重要的销售管理模型,此模型应用广泛,适用于多种不同类型的销售体系,其中尤其适用于关系型销售企业,也就是适用于需要长期维护客户关系的企业。 销售漏斗指的是将从发现商业机会开始到最终与客户成交为止的销售过程按照不同的销售进度分为几个不同的
👆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
知足知不足,有为有不为 数据透视图可以说是数据透视表的孪生兄弟,它们的设计原理及使用方法基本一致。所以我们在之前学习的关于数据透视表的知识基本都能应用到数据透视图中。 数据透视表与数据透视图,其实是一组数据的不同展现方式。以下关于Power Pivot与数据透视图的3个实用技巧值得我们学习掌握。 一、从数据模型到数据透视图 在Excel中制作图表,通常情况下是基于工作表中现有的数据的,也就是图表基于工作簿中的数据表生成。即使是使用数据透视图,也会同时生成数据透视表,然后再基于数据透视表的数据作图。 这
永远不要低估Excel的作用,虽然名种BI工具很火爆,但记住他们只在分析师的群体中火爆,当涉及到报表分享时,分享到一般用户手里时,或者职场老一辈人群时,Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的,Excel仍然是不二的选择。
今天教大家使用excel中的数据透视图——切片器与日程表! excel自2010版之后,加入了切片器与日程表功能,这两个小功能是数据筛选的利器,但是只能在数据透视表与数据模型中使用! 需要在使用前建立
在Excel里,除了可以使用透视表来访问数据模型,还可以用发起查询的方式来访问模型,返回一个二维表。
本文为CDA金牌讲师李奇原创,转载请获得授权并注明来源 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明,希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思路。 业务背景 销售漏斗是科学反映商机状态以及销售效率的一种重要的销售管理模型,此模型应用广泛,适用于多种不同类型的销售体系,其中尤其适用于关系型销售企业,也就是适用于需要长期维护客户关系的企业。 销售漏斗指的是将从发现商业机会开始到最终与客户成交为止的销售过程按照不同的销售进度分为几个不同的销售阶段,
本节为《Chapter 1:Why Python for Excel?》的第一部分,简单地讲解了Excel的历史,Excel编程的最佳实践,以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
在Excel中,我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如,我们按选择一个日期,计算当前日期的前7天、前15天,前30天等近期的数据变化情况。如图所示: 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率,还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示: 在这个模型中,我们新建一个日期表,用来筛选订单表中的下单日期。这个例子是简化过来的。 为了当我们选择一个日期的时候,在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据,我们还需要做两件事: (1
这里,显然是因为将合并工作表和数据源放在了同一个文件夹下,所以Power Query将合并工作表也显示了出来,并且,还有一个前面带“~$”的合并工作表,是因为合并工作表当前打开状态,生成了一个临时文件。所以在后续编辑查询的时候我们首先要把合并工作表的内容过滤掉,否则以后刷新数据时会连合并工作表的数据一起导入。
前两天,Microsoft放出大料:在Excel中可以直接使用Python了。这使得在Excel电子表格中整合Excel和Python进行数据分析成为了可能。
如果你打开 PowerBI Desktop 从头创建一个报告,你会发现让你眼前一亮,本月更新已经使用了新的主题,而且不止一个哦,增加了很多。如果你是一个主题设计师,你会发现可以更加容易和快速地构建主题。不过罗叔不会展开这个,罗叔预测在主题的设计上,微软会提供设计器,而不是停留在手工编写 JSON 的,这不符合微软的调性。当然,对于 JSON 格式的编写,罗叔会专门开一个文章来介绍。这次的更新,罗叔需要强调一个重点:DAX 驱动可视化(首发理念,参考此前可视化类高级文章)。 DAX 驱动可视化指的是,表面上你在拖拽设计可视化,但由于拖拽本身的限制,导致设计者无法完全控制报告的展现,因此,微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化,这是微软在设计产品时候的一个重大选择。DAX 驱动可视化 将在未来更加渗透到每个细节,在这方面,罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是,这块的内容由微软的实习项目实现,也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。
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:
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。
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
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。
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。
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