忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
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。
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。
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。
在这篇博客文章中，我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询，而无需将数据绑定到实体对象。通过本文，你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。
Power Query 的设计目的就是在业务分析师使用数据之前将数据加载到目标区域的表中。收集数据并将其重塑为所需的格式，Power Query 处理数据的基本流程，如图 1-1 所示。
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。
很多文档已经被转化成扫描版的PDF，之前我们认为PDF类型是最终的文档格式，现在看来，我们想听听建议（比如：xml是不是更好呢？）
相比Power BI，Power Query和Power Pivot在行列层级运行计算，Excel一直以来主要还是在单元格层面上的。Excel里，每行每列所有单元格进行相同逻辑的计算时，常规的做法是在第一个单元格填写公式，然后向下向右填充每一个单元格。如下图所示，计算各洲折后价的表格，蓝色区域所有单元格都要填入一个公式。
前些天，我曾发过一个文章《公式惊现一堆问号，原来都是你们会的！| PQ解惑》，其中提到，用一个问号作为运算符，如：c{0}? ，是Power Query用于简化列表取值的容错方法。 今天，有朋友在从一
官方把 Retrieval 插件的代码开源了，我们可以根据官方示例与这个仓库的代码查个所以然。插件由以下组件组成：
M 语言或者叫 M 查询语言是 Power Query (简称为 PQ) 幕后的英雄。据说 Power Query Editor 可视化操作可以实现 PQ 80% 的功能，所以从操作层面来说，大部分人不用学习 M 语言，但学习和掌握 M 语言无疑是在数据处理的时候如虎添翼，而且，有一些 M 的基础也能加深对 PQ 操作步骤的理解，进而有可能对这些应用的步骤做一些优化和改善。总的来说，M 是一种值得学习和掌握的技能，Excel 和 Power BI 都可以用。
👆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
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。----来源于百度百科
👆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
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。
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，主要用于大规模指标数据的可视化展示。
Power Query 作为桌面端数据清理和转换的工具，能极大解放生产力，将繁琐的数据处理工作从重复的劳动中解放出来。那么，Power Query 能否对外提供计算服务呢？或者说 Power Query 有没有对外提供的编程接口？ 根据我的探索，似乎没有，但在网络上找到下面的两种 walkaround 方式，都比较小众。所以如果真的需要数据处理、数据分析服务的话，不如选择其他的方案，比如 pandas 等等，拥有更大的自由度。
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。
Power Query中提取网页数据内容的函数是Web.Contents，我们来看下这个函数的用法及解释。
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长，这些问题可能形成可怕的积累效应。
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。
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数，但是，随着企业数据量的不断增加，分析需求越来越复杂，越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重。
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/
之前可能听说过Power BI、Tableau等用于商业分析的工具，但是你可能会认为它们就是用来制作图、仪表盘和报告的。
我是大海，感谢关注【Excel到PowerBI】，本文较长，建议耐心阅读，如果一时时间有限，建议收藏，并及时回头阅读。
小勤：Power Query里的合并查询（参考文章：vlookup虽好，然难承大数据之重【PQ关联表合并】）强大过头了！我现在的数据一对多的，只想把第1行的数据取回来，该怎么办？
小勤：很多Excel表里都将日期放到表头里，比如很多登记表之类的，怎么把这个日期放到下面明细表里的每一行啊？
获取全国身份证归属地信息表，然后用公式直接读取，方法比较简单，如下所示：
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。
优化Power BI中的Power Query合并查询效率，Part 1：通过删除列来实现
最近，碰到好多个在问怎么实现两列杂乱文本按“相似度”进行匹配的问题。也有大神给出一些VBA的解法——其实这个问题的关键不在于用Power Query还是用VBA，一般来说，VBA里面能写的算法，Power Query里面也都能实现，而且通常实现起来相对简单，并不需要特别专业的人员都能掌握。
不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历，按照普通人的思维，提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴，但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据，看二者哪个更为方便！
做数据处理的时候，会经常遇到在当前行读取上一行数据的问题，在Excel里，可以直接通过单元格的相对引用来实现。
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。
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。
【引子】 关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。
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：
就“在表A里标记出表B也有的数据”这个问题来说，如果通过函数来解决非常简单，但是，在日常工作中，这个种方法也许还有些可以改进的地方。
杂乱文本中提取信息，ctrl+E还没有智能到随心所欲，而且，实际工作中，这种操作往往不仅仅是为了提取信息，而是希望提取出来后跟其他的内容一起进行相关的分析。
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。
在Excel中，拆分是一项常见的任务，而Excel中的“分列”功能只能将单列文本拆分成多列。如果想拆分并提取文本中的数字，或者将文本拆分成多行，那么使用Power Query是一个好的选择。
在正规的企业环境中，所有的项目交付，都会给业务客户一套数据字典的。大致的内容如下：
中讲解了在Power BI中对两个表进行合并查询，数据集大小影响了效率。尤其是在进行合并查询之前删除了不需要的列，可以较大地提升合并查询的效率。但是我们不禁要问：
昨天，在某个群里看到一个提问，意思是用Power Query新建了一个查询，但想在M语言（函数）里引用的时候，不知道该怎么写，如下图所示：
在当今数据驱动的世界中，数据分析和可视化成为了业务决策的重要工具。Power BI作为一款强大的商业智能工具，能够帮助用户从原始数据中提取有价值的信息，并通过丰富的可视化展示方式，帮助用户更好地理解数据背后的故事。本文将带您走进Power BI的世界，一步步进行数据分析与可视化的实战操作，为您展示其魅力与实用性。
关于知识图谱在现在的RAG中能发挥出什么样的作用，之前看了360 刘焕勇的一个分享，简单的提了使用知识图谱增强大模型的问答效果的几个方面：
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