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。
很多人都认为Power BI 仅仅是一个可视化界面展示的工具,还不清楚Power BI 的每个模块是如何相互影响和关联的,或如何将每一模块结合起来运用到工作实践中去,最终通过数据“原材料”的高效加工为企业决策者做出一道“美味佳肴”?
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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。
如果忽略mode参数,默认情况下WEEK函数将使用default_week_format系统变量的值。 要获取default_week_format变量的当前值,请使用SHOW VARIABLES语句如下:
本篇讲解 List.Generate 函数的用法。这个函数的功能是用于生成 list,可以是单值,也可以是结构化类型,比较灵活,使用起来有一定难度。
👆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
Power Query里,日期、时间、时长、数字都是不同的类型,需要严格区分和转换,两个日期/时间相减是时长(duration),时长要经过转换才能得到相应的天时分秒等“数字”——这是跟excel里不一样的地方,也是很多朋友感觉PQ里日期时间处理困难或易错的关键。
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。
函数不能单独存在,需要与 select 等操作连用,否则会报错。 mysql> rand(); 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'rand()' at line 1
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
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。
Power Query提供了大量数据连接器。 这些连接器从 TXT、CSV 和Excel文件等数据源到Microsoft SQL Server等数据库,以及 Microsoft Dynamics 365 和 Salesforce 等常用 SaaS 服务。 如果未在 “获取数据 ”窗口中看到数据源,则始终可以使用 ODBC 或 OLEDB 连接器连接到数据源。
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
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。
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的,咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外,还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
从实现上来说,MySQL Server 是多线程结构,包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源,提高数据库的并发性能。在Mysql中,控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。
Power Query2018年就已经支持python了,你尝试过吗?今天说一下power query使用python的步骤和简单应用。(python代码使用技巧不是本文的讨论方向)
函数是 Power Query (PQ) 解决问题的核心。之前的博客文章我多层刻意在完成查询的步骤之后显示高级编辑器中 M 语言代码,想必大家已经对 M 的函数有了初步印象,尽管不一定很关注。本篇介绍 M 函数比较重要的知识点。
我们工作中可能会遇到类似这样的电子表格:最前面几行表明该表的关键信息,例如这份虚拟的电子装箱单有收货方、地址、预计到货日期等等;表头下方是明细内容,本次发货有几箱,每箱装了什么产品,产品数量多少(每箱重量信息也应该包含,此处省略)。
获取当前时间,可以使用函数:DateTime.LocalNow()或DateTime.FixedLocalNow()
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中,我们将讨论许多与建模有关的主题,这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
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。
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
前天我发了文章《被问了无数次!6个日期时间常见问题总结 | Power Query实战》,里面有一个关于计算两个日期的间隔天数以及计算年龄(两个日期的间隔年数)的问题,但却没有关于两个日期的间隔月份数的情况。
大海:好吧,Power Query你学了那么多,Power Pivot也基本入门了,Power BI也可以同步开始学了,反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外,都是能在Power BI里直接用的。
由于PQ里没有类似Excel中的Datedif函数,因此,在PQ中计算常用的间隔天数、年数(年龄),跟在Excel里有所不同。
我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的,如果识别出来是这样的东西,它们的数据图片中是4列的,识别变成文字后是一列的:
我们平时在使用Power Query中,针对比较繁琐的过程,都希望能生成一个函数来进行处理,平时使用的时候直接输入参数即可达到目的,而不需要每次都进行同样的代码输入。毕竟Power Query的存在本身就是自动化办公的作用,既然要作为自定义函数使用,那数量多了难免会不记得具体的用法,所以对自定义函数做备注就显得尤为重要。
Hive常用函数大全一览1 关系运算1.1 1、等值比较:=1.2 2、不等值比较:1.3 3、小于比较:<1.4 4、小于等于比较:<=1.5 5、大于比较:>
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
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
文章背景:在Excel中,如果想要实现近似匹配,可以使用Vlookup函数。在Power Query中,也可以实现查找并返回等于或介于两个数据点之间的值。
Tableau 最近发布了2020.2版本中的逻辑数据模型(The Tableau Data Model),而这一直以来是微软 Power BI 的核心之一。Power BI 的"tabular"模型在 Microsoft 各个产品之间具有共享的沿袭,诸如Power Pivot for Excel 和 Analysis Services,这些产品早于 Power BI 本身,他们拥有相同的引擎。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性,将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
小勤:现在公司数据库里的数据量很大,怎么才能按需要仅接入自己需要的数据?比如说,按需要输入起始日期,然后仅从数据库里接入该起始日期至今的数据。
有一个数据集,包含四张工作簿,每个工作簿是一张表,其中可以销售表可以划分为事实表,产品表,日期表和门店表为维度表。 工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图:
今天来小结一下工作中经常会使用到的一些Hive函数。关于Hive函数的总结,网上早有十分全面的版本。参考:https://blog.csdn.net/doveyoung8/article/details/80014442。本文主要从最常用和实用的角度出发,说明几个使用频率较高的函数,更注重使用函数组合来解决实际问题而不局限于单个函数的使用。所有数据都是虚构,代码均在本地的Hive环境上都通过测试。本文代码较多,需要各位看官耐心学习,可以收藏备查,欢迎补充和讨论。由于公众号对代码的支持不太友好,您可以在后台回复“hive函数”获取本文的PDF版本,方便阅读。
return np.power(-1,n)*(1.0/(2*n+1))+getPi(n-1)
本系列是数据可视化基础与应用的第02篇,主要介绍基于powerbi实现一个连锁糕点店数据集的仪表盘制作。
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。
语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述:如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE;否则为FALSE 举例: hive>select 1 from lxw_dual where 1=1; 1
MySQL 数据库函数提供了能够实现各种功能的方法,使我们在查询记录时能够更高效的输出。MySQL 内建了很多函数,常用的包括数学函数、聚合函数、字符串函数和日期时间函数。
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
--create table test as select * from T1 where 1=2;
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
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
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