2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
近日,Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家,其中,Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
营销的基本原理是一致的,每个人都喜欢洞察力,因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动,更有效地运作,以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
Azure Synapse Analytics 是一项针对大型公司的无限信息分析服务,它被呈现为 Azure SQL 数据仓库 (SQL DW) 的演变,将业务数据存储和宏或大数据分析结合在一起。 在处理、管理和提供数据以满足即时商业智能和数据预测需求时,Synapse 为所有工作负载提供单一服务。后者通过与 Power BI 和 Azure 机器学习的集成而成为可能,因为 Synapse 能够使用 ONNX 格式集成数学机器学习模型。它提供了处理和查询大量信息的自由度.作为微软在西班牙为数不多的 Pow
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
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。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么,作为个人或公司,如何选择分析和可视化数据的工具?
有这样一个观点,在如今的数字化时代,对企业而言,数据就像是煤和石油那样珍贵。企业正在数据的海洋中畅游,其中蕴含着宝贵的知识。而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能,是掌舵企业前行方向的关键。
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。
我曾有幸的参加了在美国旧金山举办的eMetrics Summit会议,会议很多收获。本来,因为过去在犹他州工作的关系,也眼见了Omniture和业界的很多与国内不同之处,但这一次旧金山会议的所见所闻仍颇多震撼。 首先的感受是,美国一定比中国领先十年吗?一言以蔽之,这么说太绝对,在技术上,美国未必真的比我们领先那么多,世界是平的,中国研究技术的开发者和大牛也不少,因此这个领域美国人或许确实领先,但领先十年的代际差距,倒还不至于。 但是,大环境的领先,却可能不是十年那么简单,甚至用时间去衡量都不恰当,因为美国
译者:吕东昊 审校:陈明艳 本文长度为3743字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
免责声明:我不是律师,这篇博客是基于我自己对一般数据保护条例(GDPR)和电子隐私条例的研究和解读。建议您寻求专门从事GDPR和电子隐私法规的法律顾问,以确保您的组织符合这些法规要求。GDPR很复杂,解释也各不相同。如果您有任何问题或建议澄清,请发表评论并提供消息来源。
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。
在本文中,我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。 Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。通常,传统数据仓库存储来自各种数据源的数据,将数据转换为单一格式并进行分析以做出决策。开发人员使用可能需要更长时间进行数据检索的复杂查询。组织正在增加他们在云基础架构中的足迹。它利用了云基础设施仓库解决方案,例如 Amazon RedShift、Azure Synapse Analytics(A
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。
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。
2019年,PowerBI 又被评为2019年度全球商业智能市场第一。 诶?为什么要加个“又”字呢~ 因为 2018年,PowerBI 被评为2018年度全球商业智能市场第一。
Excel2013下载网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1MdF2pTxlJqZMqILcW2PeBA 密码: rxuv 这个安装包中有破解软件KMSpico,当中有使用说明..txt,请阅读后安装软件,关键点是要用管理员权限操作。 破解的时候要关闭360等杀毒软件。
Google Analytics 发布了 Google Analytics 异步跟踪代码,由于改善了代码在浏览器执行,所以它能够更快加载 Google Analytics 跟踪代码,相比原来的 Google Analytics 代码,新的异步跟踪代码还加强了数据收集和准确性,并且消除由于跟踪代码没有加载完而引发的错误。
自助式商业智能(BI)工具Domo通过能够快速建立数据连接并开启分析的网页版BI工具解决了自助式BI的难题,目前售价是每个用户每年2,000美金。不像其他的工具,如Zoho,DOMO不需要下载任何桌面
TuGraph Analytics(内部项目名GeaFlow)是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎,即流式图计算。通过SQL+GQL融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理,实现了流、批、图一体化计算,并支持了Exactly Once语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
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。
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。
Power Query堪称神器,以极低的学习成本帮我们在Excel和Power BI中自动化很多数据处理工作。但是,稍微不注意,你制作的自动化工具可能就会埋下地雷,在下次刷新数据时爆炸。这个地雷是什么?如何排除?
Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人,我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此,当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您(我们的用户)相关时,GA4 似乎是一个明显的起点。
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能,针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力,同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取,过滤及写入等数据处理功能。
不久前,在文章《这几个大厂数据库驱动,赶紧收藏、下载!| PBI实战必备》里,给了SAP BW、IBM DB2、mysql odbc、Oracle以及Kylin ODBC的数据驱动,方便大家下载:
由于公司财政能力有限,在分批次购买了几十个世纪互联Power BI的PRO账号后,恰逢遇到了疫情,而K12线下教培行业受冲击还比较严重,大老板暂时不再松口了,所以只能让后续想使用报表的同学们先使用试用版了,也是不得已的办法。
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:
Grafana是一个完全开源的度量分析与可视化平台,可对来自各种各种数据源的数据进行查询、分析、可视化处理以及配置告警。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 选文|康欣 翻译|佘彦遥 校对|王方思 导读 流分析有助于开发和部署解决方案,通过云端的实时流处理以获得来自设备、传感器和应用程序的实时洞察力。流分析能够实施物联网解决方案的实时分析,每秒流动数百万的事件,提供关键任务可靠性和性能,也传送实时控制板和来自设备和应用程序的数据警告,关联多个数据流并使用基于SQL的语言进行开发。流分析客户化部署和监控流任务。 流分析应用包括个性化实时股票交易分析和由金融服务公司提供的预警、实时欺诈检测;数据和身份保护服务,对传感器、执行器、
12月2日,Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强,这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解,各位从中可窥其一二。(部分资料、插图来自Oracle官方网站)。
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。
👆关注“博文视点Broadview”,获取文末赠书 以下内容节选自《Power BI企业级分析与应用》一书! (文末赠书) ---- --正文-- 本文通过使用1990~2018年共28年的数据(包括数字数据和文本数据——数据的来源是data.world)来分析电视剧《辛普森一家》中的一些有趣的事实,包括观众的趋势、IMDb评分的变化、情绪与观众数量的相关性。 希望可以通过这个案例来向大家展示如何使用Power BI进行AI语义分析。 第一个页面是《辛普森一家》的欢迎界面,主题颜色是此电视剧中最常见
数据分析和可视化一直是大数据时代的热门话题。如今这一个数据为王的时代,当你使用某个产品,划划手指,动动鼠标,甚至一颦一笑都会被记录下来,送至服务器。然而,大量的数据光收集是没有意义的,就好比资料控在硬盘里放了几百个G的电子书却只收集不阅读一样,如果不分析数据,不可视化,那么数据再多也不过是一堆毫无用处的符号而已。本文转自和途客圈颇有渊源的一位正在创业的朋友的文章,讲述他自己在自百度起,到创立SensorsData,对多维数据分析模型孜孜以求的经历和感悟,供大家参考。感兴趣的,可以尝试他们的服务:sensor
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
微软官方与日前发布了 Power BI 在2020上半年的发行计划。本文将在 2020.9 之前都有用,建议收藏查看。从今年开始,我们除了客观描述 Power BI 的特性外,还将加入大量主观观点态度和吐槽,不过不管怎么吐,都只能继续用,这就是一种说不出的喜欢和吐槽的纠缠情结。
双刃剑:自动化配置 之前在博客中发布的大量Spring Boot基础教程系列文章中,我们通过各种功能性示例体验了Spring Boot的自动化配置给我们所带来的超便利的新开发方式。但是,在一些情况下Spring Boot的自动化配置也会给我们惹来不少的麻烦,比如这些场景: 项目依赖复杂的情况下,由于依赖方的依赖组织不够严格,可能引入了一些实际我们不需要的依赖,从而导致我们的项目满足一些特定的自动化配置。 传统Spring项目转换为Spring Boot项目的过程中,由于不同的组织方式问题,引发自动化配置加载
API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域:
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用,以便于企业做出更好的决策。在本文中,我们将介绍数据开发的基本概念,包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务,它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
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