如果希望获取更多视觉对象,会转到 PowerBI 自定义可视化对象市场,这在国内会遇到两个实际问题:
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。
首先透露一下,最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文,与大招相关。
用户设置可以在一个界面切换三大报表,非常容易。整套财务报告可以在三大表之间切换分析,如下:
PowerBI 默认给出了三个月的使用情况,这里并没有数据。但可以注意到:有 342 个报表在当前组织下。
批量修改文件名称,也就是对文件进行重命名,是很多朋友经常碰到的问题,比如最近重温一下三国,下载下来后,想把文件名里一些多余的内容给删掉:
获奖的作品主题是人力资源管理,但是本篇不单是写给人力的同学看的,希望能帮助到所有学 Power BI 的同学。所以我们不讲业务,只讲方法。
然而,在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
对于 Power BI Desktop 而言,其定位是为分析师打造,并提供自助商业智能分析的强大能力。然而,只有这些,相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
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。
视觉,视觉,视觉。本月的(几乎)所有有关视觉效果的内容都包含大量新视觉效果和对现有视觉效果的更新。此外,我们正在帮助用户入门引入画布水印。Power BI出现了一个闪亮的新图标,我们向Power BI Desktop初始屏幕添加了关闭选项。可视化的个性化现已普遍可用,并且我们在预览中引入了动态M查询参数。在移动端,我们(除其他外)增加了对缺口显示的支持,在服务上,我们对“新外观”体验进行了一些更新。
话说上回,我们提到了Power BI连接数据的三种方式:导入(Import),直接查询(Direct Query)和实时连接(Live Connection)。我们日常工作和学习中,用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制,最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时(如几张表的记录有几十万条以上),导入和刷新数据,都会耗费相当长的时间,也占本地空间较多。
每月一次的 Power BI 更新如期而至,本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
最近,因工作需要,从一个比较早期的系统中导出xlsx格式的数据,然后用PQ进行汇总,结果发现:
人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据,并将其意义传达给参与决策过程的人员。
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:
https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/blog/microsoft-named-a-leader-in-gartners-2020-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
禁止美国对中国计算机芯片等敏感技术进行一些新投资,重点将在限制美国资本对于中国半导体设计软件和制造硬件的投资。
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-named-a-leader-in-2021-gartner-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
如果让我来讲的话,BI工具都是很简单的,会一个就会很多了。两小时入门power bi已经算是很慢了,其他bi工具,比如fine bi,可能十分钟足矣。
Power BI 矩阵,是信息密度最大的图表,终端用户在使用时,希望导出数据时可以是所见即所得的。在 2021 年 11 月更新后,此功能终于上线,满足了用户历史上的需求。
二、设计文件输入 Flow Navigator–Project Manager–add sources或Sources窗口的
DAX Pro 是为业务人员创建的工具。为了避免混淆,精确地讲,这个工具并非是 IT 程序员为 IT 程序员创建的一个 IT 编程工具。当然,我们并不排斥 IT 程序员来使用本工具直接创建业务价值。但您可以大为放心的是:
来了,来了,大招来了。强烈建议在电脑端点击文末【阅读原文】,你将亲眼见证本次大招——上市公司财务可视化报告。与你此前见过的几乎所有Power BI制作的财务报表分析不同,本作通过多达230个度量值(最复杂的度量值长达219行~~~)实现如下功能:只要导入三大报表数据(从金蝶等财务软件、excel文件等),不仅能生成可视化图表,还可以自动总结文字说明。
不知道是不是因为营销号们最近洗脑的缘故,感觉周围所有人都在学Python的路上。这么说可能有点夸张,如果学Python只是为了做日常的数据分析的话,不如先回去把Excel玩熟练了再说。
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。
MacFamilyTree 10 for Mac是一个全面的,面向用户的软件解决方案,从一开始就设计为一个目标:帮助您创建整个家庭的详细树,并生成跨越整个世纪的家谱,帮助您使用直观的家谱图和报告跟踪整个家庭。
Power BI中提供了越来越多的可视化效果,您可以从Gallary获得这些可视化效果,其中一些非常复杂(它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系)。但对于我们大多数“普通人” (大概是我们中的98%)来说,简单意味着更好,更容易,更清晰。因此,专注于简单性!
Power BI 的应用日趋成熟,一些行业专家已经立足于行业本身共性,为我们带来行业级的数字化转型升级解决方案。
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?
PowerBI 每月更新,微软官方提供一个示例文件,我们基于该文件来进行介绍,与微软官方保持一致,为了便于理解,在需要时我们采用其他案例进行说明。
Ø 在Excel2016里已经是一个完全融合在一起的功能,跟数据透视等等功能一样,也没专门叫Power Query,所以导致你可能不知道它的存在而已。
传统上,企业将数据战略集中在power BI商业智能(BI)上,但预测和规范分析平台的兴起,部分归功于机器学习和人工智能,正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展,这也是以前业务分析平台独有的功能。不过,随着互联网科技的发展,各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化,理解商业智能和数据分析之间的区别与联系,明确数据分析为企业带来的价值,对于正确实施数据战略至关重要。
散点图以能够同时展现两个及以上指标著称,是常用的图表之一。Power BI内置的散点图只提供了基础的功能。比方如果想对数据进一步文字说明,内置图表则无能为力。
最近写过多篇文章强调,使用Power BI建立模型时,一定要从SQL导入数据,而不要直接使用excel文件,今天再来啰嗦两句。
时间序列数据,即以时间点(年月日时)为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景,包括销量、股市指数、房价走势等等。本文介绍几种常见预测模型在Power BI(以下简称PBI)中的实现。
作为现代商业智能,数据分析是每个组织的必须部分。作为分析工具的 PowerBI 被越来越广泛地使用。随着数据量级的不断扩大,需要一种机制来确保用户可以无缝使用更新后的内容,不应该有等待的期间;于此同时,对 BI 的创建来说,也应该具有更好的协同机制。
智影是一个集素材搜集、视频剪辑、后期包装、渲染导出和发布于一体的免费在线剪辑平台,能够为用户提供从端到端的一站式视频剪辑及制作服务。
上回提到,Power BI借助Python做关联分析,可以轻松地找出物品中的频繁项集,且该频繁项集内的物品数量不限于2个。实现方式既可以通过Power BI里添加Python可视化控件直接生成Python式图表,也可在PQ里借助Python处理数据。前者最大的好处体现在与切片器联动中,是即时计算新的频繁项集。不足在于Python图表的风格与Power BI不一致,而且由于直接输出Python图(没有输出数据源),不便于开展其他分析。后者,正好解决了这些不足。
昨日(2022 年 6 月 14 日),人力资源和社会保障部官网发布《机器人工程技术人员等 18 个新职业信息向社会公示》,公示全文如下:
什么是脑图 PPT?其实并没有这个名词。如果搜索互联网,会发现只有思维导图和在 PPT 中做思维导图的概念。直观地讲,脑图 PPT 就是:
PowerBI DAX 的格式化字符串并不是一个简单的话题,我们用一个篇章来介绍其中的规律。后续的内容会进一步扩展到复杂的应用中。
LangChain是一个开源AI工具包,于去年10月推出,用于组合模型。他们使使用工具、调用API以及利用强大的预先训练的生成模型变得更加容易。他们正在筹集资金,以更好地实现其安全、检索和整合到更广泛的 ML 生态系统的目标。
自然的,第三方的工具肯定是需要API密钥的,而且大部分也都是收费的,我们根据上面的链接打开看看,是个英文网站:
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。通过使用Pandas库,可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中,而且步骤非常简单。
前面的文章《为PBI自动准备数据源,2分钟,搞定300封邮件附件的自动保存 | PA实战案例》,讲了从Outlook邮件另存附件的内容,结果,很多朋友问,Outlook的搞懂了,但是,怎么从QQ、163等大厂邮箱提取内容或导出附件呢?
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。
2017年的时候,给客户用Power BI做了一系列的数据分析,其中有一个很简单又很Low的柱形图(因保密需要已调整其中相关数据,仅保留可说明问题的信息),如下图所示:
业务用户严重依赖由信息技术团队 (IT) 构建的集中管理的数据源,但 IT 部门可能需要数月时间才能对给定数据源进行更改。作为回怼,用户经常假装求助于使用 Access 数据库、本地文件、SharePoint 网站和电子表格构建自己的数据集市,从而导致缺乏治理和适当的监督,以确保此类数据源得到支持并具有合理的性能。
兄弟们慢点,4天发布6项更新,你们不考虑下大家有时间学不,还有竞争对手会蒙圈的~ 产品经理无奈回复:这不是老大你安排的嘛。
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