大型公司的年会上总会进行一些优秀员工的评选,大学每个学期期末的时候总会进行奖学金的评选,等等……
很多人经常问罗叔,对企业的非IT用户而言,如果让自己的PowerBI设计内容在自己的PC与云端的报告保持同步呢?
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
PowerBI 战友联盟,是中国范围内由 PowerBI 从业者发起的专业学习现代商业智能的组织,我们以 PowerBI 为主题研究如何帮助企业和个人提升数字化生产力,面向 PowerBI 的国际最前沿资讯和技术,PowerBI Premium 作为 PowerBI 的企业级扛把子产品,必然要研究透彻,而可惜的是:
因为文章开始的上古时期回答是正确的。web公开报告是不会即时对显示页面进行更新的。
不允许对数据做任何修改,不允许新建表、新建列、修改数据格式、按列排序等操作,也不允许设置自动日期智能:
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。
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。
按照惯例,还是先来一个平平无奇的视频: http://mpvideo.qpic.cn/0b2e3eaauaaakqacic6epvqvbwodblmqacqa.f10002.mp4?dis_k=7ea
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。
很多小伙伴好奇 PowerBI 今年都会推出哪些功能,目前基本已经确定。我们来尝尝鲜吧。
BI工具数不胜数,Power BI、Tableau、FineBI、永洪BI、百度智能云等,甚至 python、MATLAB 都可以实现报表功能。
以下为《PowerBI - 现代商业智能的未来 - 路线图与愿景》原版PPT及视频摘要。
微软在北京时间 2020.05.07 召开了微软商业应用大会。PowerBI 产品组全面揭示了 PowerBI 的最新发展动态,其中的一些重大特性,越来越明晰的路线让大家可以更清楚地看到未来。
了解PowerAutomate已经有较长的时间,但是一直没有尝试过,最近刚好手头一个略微复杂的问题,Trello和Microsoft to-do的同步,发现在PA中竟然有现成的模板可以直接同步,就认真研究了两天,实现了一些其他的操作,比如:
因为最近踩了太多坑了,所以准备开一个新的系列,分享一些最近新学(cai)到(keng)的东西,更新不定期~
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同,具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说,大数据可能意味着数百个 GB 的数据,而对另一些组织来说,大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展,大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地,这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值,而不是严格地指数据的大小,虽然这种情况下的数据往往是很大的。
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:
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。
营销的基本原理是一致的,每个人都喜欢洞察力,因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动,更有效地运作,以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
我们对本月的更新感到非常兴奋!我们发布了两个最重要的社区请求:Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外,我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来,AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果,因此请务必尝试一下!如果您想了解本月的所有更新和增强功能,请查看完整的博客。
本文除了介绍PowerBI Desktop在2019年6月的更新,其将介绍PowerBI的几件大事。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望,才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程,并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI,想知道 Power BI 整个架构是怎样的,也方便给老板做介绍。
我们不得不否认,这几年真的是赚钱越来越不容易了。既然赚钱不容易,那就势必要开源节流,一分钱掰成两块花。
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。
《Streaming Systems》第二部分讨论的是Stream and Table Relativity,翻译过来就是流表相对论。从Stream and Table Relativity角度看待流(Stream)和表(Table),就会发现它们只不过是一枚硬币的正反两面;正如在爱因斯坦还没有提出相对论时,我们会认为牛顿的理论就是正确的,随着相对论的诞生使我们从更高的维度去思考现实,发现牛顿物理学只不过是相对论的特例而已。
这里有个问题是:如果你和老板(看报告的重要人物)约定了说每天 9:00 刷新数据,而他 9:00 来看的时候,发现报告并没有刷新呢,因为这时候数据还没有刷新完成。
Power BI Premium 已经作为 Analysis Service 的超集存在。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
并且,在较多场景下,模型中真正数据变化的表往往只有一两个,根本没有必要进行全模型刷新。
前些天的文章中阐述了使用参数的改变来实现本地desktop创建模型、修改模型使用小的数据集,而云端service刷新使用大的数据集:
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。
学谦数据集团下设多个部门,其中财务部和运营部的小伙伴先后独立购买了全球版的Power BI pro账号10个和15个各自开发报告(都怪学谦疏于管理)。由于是分开独立购买,因此域名自然是不同的,即分属两个不同的组织。
既可以从非常广的宽度看到 Power BI 的各个方面,也同时可以看到在国际范围从事与此有关的大咖做到了什么程度。因此,这是客观衡量 Power BI 在全球表现的一场秀。有没有没有微软的官方支持,大会更显得实在,既可以显现 Power BI 的高阶应用状态,也可以看出很多问题,就看大家的水平了。
Galaxy Project(https://galaxyproject.org/)是在云计算背景下诞生的一个生物信息学可视化分析开源项目。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
墨墨导读:数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节,数据库建得怎么样,关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以,建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具,希望可以对数据库从业者提供一些帮助!
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
近日,PowerBI 推出【数据流】,有心的伙伴可以已经留意到该更新。而据 PowerBI总架构师 Amir Netz 称:
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?
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中,源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后,数据由并行作业就地处理,并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前,处理过程可能包括多个迭代步骤,可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
Power BI Premium Per User 定价:每月 120 元人民币。
图 1 吴双(左侧)和李国齐(右侧)- 被录用文章的两位作者 新智元报道 来源:清华类脑计算研究中心 【新智元导读】清华大学类脑计算研究中心博士生吴双的论文被 ICLR2018 收录并在会上
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
提取,转换和加载(ETL)工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问,有意义且可用。通常,公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时,首先意识到对ETL工具的需求。
星型模型是最简单的数据集市模型,是最广泛用于开发数据仓库和维度数据集市的方法。星型模型由一个或多个引用任意数量的维度表的事实表组成。 星型模型是雪花模型的一个重要特例,对于处理更简单的查询更有效。
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI,还有国产的FineBI。
消费者数据分析,一直是众多企业最基础也是最重要的数据工作。如何做高精度的消费者数据分析和预测?这篇文章把这个问题讲透。
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