上市公司的财报通常包含如下格式的表格。这个表格的困难之处在于，项目之间不是独立存在的，有些项目是由别的项目加减计算得到的。例如毛利等于收入减销售成本。 Excel有很大的灵活性，插入行就可以搞定这样的表格，Power BI则不然。
虽说是一个点，且在官方说明的篇幅非常少，但是这个特性却意义重大而深刻。我们会用不同的文章来说明这个特性的各种特点。
该报表显示了阿迪达斯每个季度的店铺数量，以及到2020年底的店铺数量（注意年底数量=Q4数量），另外，还显示了每个季度的开店数量，关店数量，净开/关店数量。
很多伙伴都不太喜欢这种展示，于是可以在【格式】的【行标题】【渐变布局】处，关闭。则有：
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。
今天我会手把手教会你如何制作报表，在这之前，确保你已经学过了免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》下面的内容。
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实现医院数据集的指标体系的仪表盘制作。
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。
Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据，我们新创建可视化展示的页面，创建一个新表存储后续展示的度量值，具体操作如下：
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。
MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。
在处理一些英文姓名时，经常会发现，excel表中的大小写和Power BI中的不一样，这篇文章简单说明一下：
在Power BI使用图标可以大大增强可视化效果。图标可以用在报表装饰、表格矩阵列、条件格式等场景（参考：Power BI 条件格式图标的五重境界）。前期制作了一个图标查询工具（参考：复制粘贴就可以使用的Power BI 图标素材查询系统），读者可以在完全不了解SVG代码的情况下，直接复制粘贴，在自己报表中使用这些图标。
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。
在 SciPy 稀疏矩阵中，有着 2 个经常被混为一谈的方法：toarray() 方法以及 todense() 方法。事实上，我在才开始接触 SciPy 稀疏矩阵的时候也曾经把这 2 个方法之间画上等号。但是，两者之间还是存在着很大的不同，具体有哪些不同之处我们就首先从返回值类型开始说明。
为了帮助你解决求职、工作中遇到的下面这些问题，我写了一本免费教程《7天学会商业智能BI 》：
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内，使这些点尽可能分布在这条线上或周围。
Power BI 2023年的几次更新使得内置视觉对象（表格矩阵和新卡片图）自定义99%的图表效果成为可能，实现路径是DAX和SVG矢量图结合。我已经在各种场合分享了两三百种SVG图表效果，目测丰富程度全球第一。表格矩阵和新卡片图（不了解新卡片图参考此文：Power BI可视化的巅峰之作：新卡片图）都是SVG自定义图表的良好载体，二者在应用上有什么区别？本文依据过往的经验总结一二。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》的最后一篇内容：制作完的报表，如何发布？
Excel 插入选项卡下，有一个符号库，可以用来装饰报表。Power BI没有类似的库。以下介绍三个第三方整理的符号资源，可以在Power BI或Excel使用。
吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy，不然真的崩溃了...
最近，很多初学Power BI的朋友跟我说，Power BI用起来挺麻烦的，很不习惯啊，比如，想看一列数的总和都看不到……
《Power BI/Excel网抓：获取实时天气数据》这篇文章介绍了如何使用高德的接口获取天气预报数据，并制作相应报表。
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS，本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景，实现更加符合要求的安全性要求。
自从 2022 年的 10 月版本更新以后，PowerBI 提供了在模型视图开放公式编辑区的能力，这样终于实现了一个本来就应该实现的功能：在模型视图统一编辑管理所有内容。
作者 CDA 数据分析师 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
可以彻底实现矩阵KPI红绿灯效果，而且非常完美。 实现此效果后，再配合 中国式复杂报表制作方法，此时心里有点激动了。
零售、电商、教育等领域的诸多业务场景中需要按周进行分析，然而Power BI并未提供周粒度的时间智能函数，这让很多人想分析时感觉力不从心、无从下手。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
ALLSELECTED函数是唯一一个使用影子筛选上下文的DAX函数。我们首先研究ALLSELECTED的行为，然后介绍影子筛选上下文。
2020年9月，Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
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”？
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
在财务中业财一体化，是一个必然趋势，而如何借助 Power BI 来构建这套系统，需要借鉴一套专业作品来进行。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象，优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中，每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询，执行这些查询会增加等待时间，特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能，最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢？一起来看看下面的例子吧！ 当用户位于报告的单个页面上时，Power BI仅计算报表
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。
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
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019，Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
显然，在 Python 中，列表 * N 中的 * 运算符为重复操作，将列表中的每个元素重复 N 次。
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。
随着市场环境的复杂化，在数据分析中，能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要：
SQL中的数学函数用于对数值进行计算和处理，常见的数学函数包括四则运算、指数、对数、三角函数等。
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。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
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
大海：其实是这样的，计算字段里会先将每个字段的内容求和，然后再按计算字段的公式进行求值，所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的：
日历可以放在报表一角，以便阅读者知晓当前日期在当月的位置。下图是一个示例，有星期，有日期，周末为灰色，如果是当天，则有红色背景色并且字体显示为白色。如何在Power BI中实现呢？
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。
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