前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
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。
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。
PowerBI 提供了自动化的报表，每天都会更新。问题是如何保持报告每天都被默认选择为当天？
通过Power BI的可视化图表我们可以非常方便的理解数据，如果我们想要深层次了解数据是否存在问题就需要使用到PowerBI中图表交互。Power BI中常用设计图表交互的方法有：筛选器、切片器、钻取、工具提示等。
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
筛选条件是 BI 搭建的核心概念，我们大部分所说的探索式分析、图表联动也都属于筛选条件的范畴，其本质就是一个组件对另一个组件的数据查询起到筛选作用。
上一篇文章中，我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法，包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法，但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
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。
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：
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。
在上一篇文章中，讲到了MongoDB在导入驱动、MongoDB的连接，数据的插入等。 在.Net Core中使用MongoDB的入门教程（一） 本篇文章将接着上篇文章进行介绍MongoDB在.Ne
数据透视表是Excel历史上最伟大的发明，然其本质上是个很简单的原理，就是一个漏斗，即筛选器。按照不同的角度筛选输出分析结果。
粒度：源于Tableau的散点图，它表示数据的可理浓度 示例图形： ①创建粒度图形：利润->列，销售额->行，市场->颜色
MongoDB Manual (Version 4.2）> Security > Auditing
CALCULATE函数属于最灵活多变的函数，那么其内部到底是怎样的运行环境呢？其优先级又是怎样评定的呢？
1、为什么先写好度量[最大日期]，然后在Calculate的筛选条件里调用，却不能得到正确的结果呢？filter是行上下文应该不具备筛选功能？
为什么会出现上述的情况呢，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示。下面我们来看下原始数据：
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
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。
本篇博客，为大家带来在IDEA上通过Java代码实现Mongodb的CRUD操作!
2. ON: 对vt1表应用ON筛选器只有满足 join_condition 为真的行才被插入vt2
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
分别表示月末最后一天/季度末最后一天/年度末最后一天。还记得白茶之前曾经写过关于半累加的文章么？如果对于CALCULATE函数使用不习惯，那么可以尝试使用本期这三个函数。
一切都是为了性能，一切都是为了业务 一、查询的逻辑执行顺序 (1) FROM left_table (3) join_type JOIN right_table (2) ON join_condition (4) WHERE where_condition (5) GROUP BY group_by_list (6) WITH {cube | rollup} (7) HAVING having_condition (8) SELECT (9) DISTINCT (11) top_specification
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
要知道sql语句，我想我们有必要知道sqlserver查询分析器怎么执行我么sql语句的，我么很多人会看执行计划，或者用profile来监视和调优查询语句或者存储过程慢的原因，但是如果我们知道查询分析器的执行逻辑顺序，下手的时候就胸有成竹，那么下手是不是有把握点呢？
来 源：数据前线 不管是做数据开发还是数据分析，大部分人都离不开跟数据库打交道。如果数据量大，人员流动大，那么我么还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗？我么还能保证下一个人能看懂我么的存储过程吗？那么今天，我们结合平时个人工作经验和大家分享一下，希望对大家有帮助。 要知道SQL语句，我想我们有必要知道SQLserver查询分析器怎么执行SQL语句的，我么很多人会看执行计划，或者用profile来监视和调优查询语句或者存储过程慢的原因，但是如果我们知道查询分析器的执行逻辑顺序，下手的时候就胸有成竹，有把握
原文地址： http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/1502 我们做软件开发的，大部分人都离不开跟数据库打交道，特别是erp开发的，跟数据库打交道更是频繁，存储过程动不动就是上千行，如果数据量大，人员流动大，那么我们还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗？我们还能保证下一个人能看懂我们的存储过程吗？ 要知道sql语句，我想我们有必要知道sqlserver查询分析器怎么执行我么sql语句的，我么很多人会看执行计划，或者用profile来监视和调优查询语句或
为什么需要知道掩盖技术？因为这是一种匿名化数据的方法，这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性，你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如，你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者，如果您需要对实际生产数据运行测试或开发，而实际生产数据包含个人或敏感信息，则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境，你也需要进行数据脱敏技术，为了分发报告或者分析相应的数据，并且必须保留报告所需要的基础数据
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。
之前听大佬讲过 ALL VALUES DISTINCT 的区别，一直懵懵懂懂。通过学习，今天终于算是“搞懂”了。
本月除了常规的更新以外，引入了一个非常牛的大杀器，叫做VALQ，专门用来做计划，预测，调整等，在很多领域都有广泛的运用。
TOTAL函数系列共包含三个函数：TOTALMTD函数，TOTALQTD函数，TOTALYTD函数。
Calculate是目前DAX语言中最重要、最有用同时也是最复杂的函数，值得单独成章进行介绍。涉及Calculate函数的内容很多，这里介绍的是行上下文转换。
学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义，还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
从Calculate的语法结构我们可以看出它能够把计算表达式和筛选条件整合起来。我们前面把度量值比作带着漏斗的计算器，那么Calculate就是漏斗与计算器之间的启动键，它能够赋予漏斗按指定的条件来执行过滤筛选，同时让计算器执行运算。
本文转载：http://www.cnblogs.com/scottckt/archive/2011/06/08/2074912.html 我们做软件开发的，大部分人都离不开跟数据库打交道，特别是erp
Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图，简称PV，Power View 中提供了非常多的可视化图表，例如：柱状图、条形图、饼图、折线图等，主要帮助我们实现数据可视化。
OPENINGBALANCE系列函数一共包含三个函数：OPENINGBALANCEMONTH函数，OPENINGBALANCEQUARTER函数，OPENINGBALANCEYEAR函数。
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
Filter是Kibana中查询数据的强大方式，在这段视频中，您将了解不同的数据过滤方式
某种意义上来说，CALCULATETABLE函数其实就是CALCULATE函数的表函数模式。
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品，她拥有100多位粉丝，如果你没有位列其中，那么你遗憾地错过了不少作品。
今天说一个细分的需求，在模型中，或者使用laravel提供的 Eloquent ORM 功能，构造查询语句时，返回位于两个指定的日期之间的条目。应该怎么写？
日常工作中经常需要进行抓包对请求进行分析，fiddler是经常用到的一款工具，本文介绍一些常用的方法，汉化版下载地址见文章末尾介绍 一、启动fiddler 二、设置过滤器 过滤器可以起到筛选作用
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