ARIMA完整模型如下方程所示： 其中， 是时间序列y的N阶差分，当N=1时，即为当期值-上期值，如下图所示： 为了方便显示，完整方程可改写为如下所示： 三个重要参数： p：代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数...ARIMA(0,0,q)——MA Model 当p和d为0，且q不为0时，ARIMA模型简化为MA模型（移动平均模型），即： 上式的意思是，当期的预测值，是前q期预测值与实际值误差的加权平均数。...值得一提的是，MA模型与我们在Power BI里常用的移动平均法是有区别的。后者的英文名称为Moving Averaging Smoothing，译为移动平滑更合适。...即当期预测值是前N期实际值的平均值，更接近于AR模型（前p期系数相同且均为1/q）。而MA模型，则是求误差的加权平均。...举例，SARIMA(1,1,1)(1,1,1)44 模型如下所示： POWER BI中的使用方法 参数这么多的模型，在Power BI中自然是不方便通过DAX来模拟。
在我们做报表的时候，经常遇到说某些数据想突出显示一下，当然，微软是支持数值颜色渐变对比的，但是怎么说呢，就像是下图那样，有时候并不是很符合我们对于报表的需求： 有时候，我们呈现的报表都是有一个临界值的...首先，这是我们的示例文件，很轻易的能发现一部分数据是负数，一部分数据是正数，那么我想很明显的区分正负，只想要两个色彩，怎么处理呢？简单，一个DAX轻松搞定！...一、如果仅仅是呈现原始数据中的列值，未经过任何计算的话，代码如下： 颜色DAX= IF(SELECTEDVALUE('表'[条件项])>N,//这里需要自己更改符合自己的数据。 ...这是第一种，判定原始数据的方法。 二、我想让经过计算的结果呈现出不同的颜色： 假如，这是我们处理过的列值，想让它呈现不同的颜色。 左边是我们刚才写的度量值呈现结果，右边是我们的计算结果。..."#颜色的16位进制编码",//这里改成自己需要的颜色编码，下同 "#颜色的16位进制编码" ) 看起来大同小异的，区别在于如果没有经过计算，是需要函数提取数值的，而计算过的函数是不用的。
Power Query中的分组归类表格 ? 2. 报表页隐藏事实表 大部分的报表主要是由维度以及度量值所构成，所以可以在报表页隐藏不必要的事实表。 ? 3....2) 点击度量值，通过建模菜单下的主表进行归类 因为对于度量值来说，是全局性的，虽然需要依附在表里，但是可以自由移动，可以专门建立度量值的表来管理。 ?...3) 隐藏生成表中的列并更改成度量值组名称 ? 4) 保存退出并重新进入，表格图表已经改变，变成专有的度量值组格式。 ? 4....度量值的二次分组 除了使用表格来对度量值的分组，还可以进一步的把度量值根据文件夹分组 选择Power BI中的模型视图效果，会出现属性栏，不仅可以批量更改度量值的相对设置，例如格式，数据类别，还可以进行二次归纳...视觉对象归类 报表中的多个视觉对象，可以根据报表名称，视觉对象类型等进行分组。 ? 6. 书签的分类整理 书签不仅可以对应报表页，还可以对应视觉对象。
在本公众号的第4篇推文里，我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到，Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。...极端二： 假设所有历史数据都同等重要，因此预测值就是所有历史数据的平均值，公式如下： 而在Power BI里常用的移动平均值，介于这两个极端之间，既认为时间比较近（区间S期）的历史数据才有价值，因而放弃时间比较久远的历史数据...该方法认为，所有历史数据都值得参考，但时间越久远的数据，重要性越低。也即预测值是对历史数据的加权平均。 其中α为最近一期的权重（0<α<1)，称为指数平滑系数。从该公式中似乎没有指数的符号存在。...但需要注意到，第T+1期的预测值，等于第T期的实际值与第T期的预测值的加权平均数。而第T期的预测值又等于第T-1期的实际值与第T-1期的预测值的加权平均。...有兴趣的伙伴们可参考《Power BI中使用DAX计算股票RSI及股票均线相关》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/81458611），原理接近。
本篇文章主体部分为翻译Chris Webb的一篇文章。 合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。...但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。...以下是我的测试数据源，只有一个CSV格式的文件，100万行7列数字格式的数据A, B C, D, E, F 和G: ? 在本次测试当中，我使用了SQL Server 事件探查器去计算刷新的时间。...– 0 秒 以上的确能够得出结论：合并查询时，列数的多少的确会影响效率， 以上还揭示了：在以上两个查询中，读取数据是立刻发生的，几乎不占用时间，相比之下，最开始的两次查询中读取数据的时间甚至要比执行SQL...参考文档： Chris Webb https://blog.crossjoin.co.uk/2020/05/31/optimising-the-performance-of-power-query-merges-in-power-bi-part
之前专门花了两篇推文来分别介绍两种常用时间序列模型：ETS（指数平滑法）和ARIMA（整合差分移动平均自回归法）的基本原理。本文就进入Power BI的用法篇。...前期准备 上图四个预测相关的视觉对象，都是通过R建立模型。因此，首先在电脑上安装R，同时设置Power BI能调用R。具体可参照这篇推文《R学习笔记 - Day1 简介》。...在首次使用上述视觉对象的时候，Power BI会提示下载所需的包（Libraries），用户根据提示一步一步点击即可，无需手动在R上另外安装。...可以设置p,d,q和含季节性的P,D,Q参数。也可以开放数据导出的功能。 总结 时间序列预测本身是个复杂而又难以保证效果的工作。...Power BI本身不适合建立复杂的预测模型，可以借助第三方工具（如R）去完成。但从上述介绍中我们可以看到，第三方视觉对象只是为这些模型的可视化提供了一定的可能性，所提供的调参功能非常有限。
一、背景 在 DMP 的人群画像或者商品画像等的应用中，有一类常见的打分需求：旨在基于一些 transactions，为两种关系打上一个归一化的分数。...比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。 二、要求 transaction 发生的时间越近，其所占的比重越大,且减小的速度越来越慢。...三、实现方式 1） 要求 transaction 发生时间和现在的距离越小，这条记录越大，就像一个热门事件，会被人慢慢遗忘，且后续遗忘的速度越来越慢。...基于这个需求，很容易让人想到基于热力学的牛顿冷却定律：物体的冷却速度，与当前温度与室温之间的温差成正比。 换成数学语言表达： 其中H为室温，初始时刻的温度为： ?...eg: 人体在死亡后，温度调节功能随即消失，由此正常温度(假设37)与室温比较，利用牛顿冷却定律可以获得死亡时间。
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...产品的价格有很多不同的数值，一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化，然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...在我们的例子中，情况是这样的： Sales[PriceRangeKey]依赖PriceRanges表，既因为公式中引用了PriceRanges表（引用依赖），又因为使用了VALUES函数，可能会返回额外的空行...BI 的重要性(https://learn.microsoft.com/zh-cn/power-bi/guidance/star-schema)
在一个表述中，如果不包括日期范围，都是一个错误的表述，如果没有日期范围的限定，那就失去了有效的必要信息。 所以，每个 Power BI 报表的每一页，每一个图都必然在一个预先限定的日期范围内。...由左右日期端点加持的连续日期序列。 那么，对于某一天的日期点来说，它是左端点和右端点重合的线段。 时间智能函数，其作用就在于将这里所描述的日期区间线段，变换到一个目标所期望的状态。可以参考此前文章。...那么，以上计算永远会返回日期表的最后一日，是不正确的。...则获得最后一天的默认计算，如下： MAXX( ALL( 'Order'[OrderDate] ) , [OrderDate] ) 其中，'Order'[OrderDate] 为表征业务中可反应最后一日的字段...另外，如果可以通过纯文字表述讲清楚以及读者可以理解清楚，表示您已经可以在脑中构建整个业务逻辑，这是熟练操控 Power BI 建立模型的重要标志。 ?
我们先把销售数据源导入到Power BI的桌面版里面。 ? （表1-1） 在Power BI里面如果要和日期打交道的话，其中一个先决条件就是要有一份单独的日期维度表。...所谓条条大路通罗马，实现一个目标，有多种实现方式，这在Power BI的学习中，更是特别适用。...如果这里我解释的不是很清楚的话，那么请允许我把月份的这个时间维度加入到这里来。可以看到，2019年的数据是刚从7月份开始的，但是依照上面的DAX计算出了去年整年的数字。 ?...Excel里面，几分钟就搞定了，为什么在Power BI里面要把自己搞的这么晕头转向的。...我们会在接下来的文章里与您分享更多Power BI的魅力。
大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...我的Excel里没有建查询啊？怎么导入Power BI却生成了一个查询？ 大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。...大海：你看一下Power BI里面这个查询是怎么建出来的？ 小勤：晕啊。这个是直接输入数据生成的源呢！ 大海：对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...所以，它的灵活性没那么好，比如你Excel里的数据更新了，Power BI里就会有问题，你懂的。 小勤：那怎么办？ 大海：可以直接改这个查询里的相关步骤啊。
差异情况 差异原因 Excel函数 Dax函数 函数名称 DateDif DateDiff 计算方式 根据实际时间 只根据计算条件 2....D) 作用 生成2个时间点之间的时间列表 E) 案例 CALENDAR(date(2018,1,1),DATE(2018,12,31)) 自动生成从2018年1月1日开始到2018年12月31日为止的单列日期表...填写1-12的月份数字 往前推或者往后延做成年份日期表 B) 返回 表——单列日期表 C) 注意事项 如果数据表中没有日期列则会出错 参数为正数则表示会计年份从1月往后算，负数则是从1月往前算。...D) 作用 自动生成会计日期列 E) 案例 自动生成时间日历表 CALENDARAUTO() 如果数据模型的日期范围是2018/5/1—2019/6/30，则生成的日期表范围为2018/1/1—2019.../12/31 生成会计年度为每年4月 CALENDARAUTO(3) 如果数据模型的日期范围为2018/1/1—2018/12/31，则生成的日期表范围为2017/4/1—2019/3/31。
因素分析法是依据指标与其驱动因素，从数量上确定各因素对指标影响程度的一种方法，主要是通过四个步骤来实现。 ? 1. 案例数据： ? 需要计算各个因素对于利润的影响有多少。 2....分析情况 1) 确认分析对象 分析的对象是需要对利润的变化做分析，所以利润就是我们要分析的对象 2) 确定驱动因素 驱动因素，主要就是列出利润的计算方法 利润=销售收入-销售成本-费用 =sumx
在Power BI中要实现按钮变色效果，可以使用按钮工具。 1. 插入按钮 2. 设置什么状态下显示颜色 可以设置悬停或者按下的动作时显示颜色，可以分别设置3种状态下的颜色 3....颜色设置 可以直接设置，也可以通过条件及度量值设置 当然除了填充的颜色，还可以设置文本状态 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
Power BI内置的表格矩阵可以使用条件格式中的数据条模拟条形图，如下图所示： 这种操作方式的核心缺点是条形高度无法调整。...Max_Width ) & "' y2='100' stroke='black' stroke-width='3'/> " RETURN SVG 设置方式如下图所示，度量值中的增长率替换为你模型中的指标可以复用...这种操作方式有趣的一点是，看上去图表穿透了表格的行，使得上下融为一体。前期介绍的表格纵向折线图也是这个效果。...目前Power BI的条件格式图标仅支持正方形样式，使得显示效果不能最优，本文的方法算是夹缝中求突破。...所谓一通百通，度量值也可不用在表格中，略微修改后使用HTML Content放大显示： ----
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： 如上图所示，在pq中处理数据时大小写是与excel完全一致的，但是加载到报表中就会发现已经发生了变化...原因很简单：Power BI 的引擎不区分大小写（这一点既有好处，又会带来一些意想不到的问题）。...同时，Power BI 的引擎很智能，它尽可能地减少重复计算和无效计算： 从局部刷新到节省算力，微软在省钱上从不叨叨 双“局部切换”与特朗普的割韭菜 因此，我们按照这两个大的原则来拆解一下Power BI...但是很多时候我们并不认为A和a是同一个字符，比如在计算生物学上的遗传配对时，AA、Aa、aa是完全不同的基因型，比如一道典型的高中生物学的问题，我想用Power BI来做： 例题：基因型和表现型基因型AaBaCcDd...在Power BI的引擎处理过程中，AaBaCcDd和aaBbCcDd完全是一回事，根本解决不了问题。 那么问题来了： 如果我们想让a和A分别按照原先的大小写进行显示，该如何做呢？
时间序列预测（Time Series Forecast) 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。 移动平均值法（MA，Moving Average) 这是PBI中最常见的预测模型，折线图本身就自带这个功能。...建模需要三个表，一个是时间序列的表，一个是日期表，另外再建一个参数表，用来按需选择移动平均天数。移动平均值计算如下，其中Indicator Measure为指标的度量值。...这两种数据分析中的基础模型，用其他软件（哪怕是Excel）都相当容易模拟，但对于PBI来说却没那么简单。...据了解目前官方还没完善这个功能，国外论坛有人提出可以使用Power Apps来解决。
小勤：大海，Power BI里面怎么实现逆序刻度图？比如我想分析学生多次考试成绩的名次变化趋势，由于名次数据越小越好，比如第1名要好过第2名，所以，数据小的应该显示在数据大的上方。...在Excel里，可以通过设置坐标轴为逆序刻度： 达到如下效果： 但是，在Power BI里，好像设置不了逆序刻度啊。...大海：对的，目前Power BI还不支持逆序刻度，所以，这个问题如果要在Power BI里实现的话，得想其他办法。 小勤：那怎么办呢？...大海： 一是换柱状堆积图，如果要实现折线图的效果，得考虑用图形叠加的方法，现在先说一下柱状堆积图的方法，数据接入Power BI后： Step-01：构造辅助数据 由于正常的数据显示都是越小越低的...Step-03：调整名次相关设置 设置名次的柱形图为白色，数据标签的位置为“轴内侧”，结果如下图所示： Step-04：取消辅助名次的数据标签 打开数据标签设置中的“自定义系列
不管是Power BI中还是在Excel的Power Pbiot中使用DAX，都支持VAR变量的写法。变量的方法不仅提高了代码的性能，还能减少代码的重复使用带来的阅读不方便。...但是很多的新手朋友们在编写表达式的时候，使用变量可能会犯这样一个错误。来看看你是不是也有这样的习惯和问题。先来看一下数据模型。 比如，要计算每个大区的订单金额占所有大区订单总金额的占比。...发现结果全是100%.如图所示： 上述公式虽然没有报错，但是其本身计算的结果是硬错误的，因为每个大区的订单金额占比都是100%，这是显而易见的。...出现这种错误的原因是，代码关于VAR变量的理解是不正确的： 变量只在定义的时候计算，不会在使用变量的时候计算结果，并且变量的计算只进行一次。...在这个例子中，已经定义的salestotal的变量不会受到CALCULATE函数的影响，即不考虑调用变量时的筛选上下文，所以后面的占比计算的时候，每一个大区返回的都是一样的值值。
然而，自2019年11月以来，Power BI已经将该服务集成在Power BI查询的预览AI功能中。下面就来介绍一下如何在Power BI和Azure中实现文本分析。...01 Power BI中的实现步骤 1．在Power BI中启用文本分析功能 首先，在Power BI “选项”对话框中确认“AI见解函数浏览器”功能是开启的，如下图所示。...注意： Power BI会启用专有能力（Power BI Premium）来运行该分析，并返回结果。可以在“文本分析”命令的下拉菜单中更改用于所有情感分析的专有能力。...进行文本分析和执行更多人工智能计算的能力极大地扩展了Power BI的潜在功能，使其可以被应用到与文本相关的更多领域，如营销、公司事务。...活动截止时间：2021.5.10 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 媒体化战略：企业如何做好公关与内容营销 杨强教授领衔撰写，联邦学习实战的权威著作！
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