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……
我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的,如果识别出来是这样的东西,它们的数据图片中是4列的,识别变成文字后是一列的:
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。
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。
本篇参考: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.reports_summary_functions_about.htm&type=5 ht
不问花开几许,只愿浅笑安然 除了求和,另一个日常工作中最常用到的聚合方式应该是计数了。DAX提供了一系列关于计数的函数。他们可以帮助我们计算表中有多少行或者某个值出现了多少次。 DAX中包含的计数函数有: COUNT()函数,对列中值的数量进行计数,除了布尔型; COUNTA函数,对列中值的数量进行计数,包含布尔型; COUNTBLANK()函数,返回列中空单元格的计数; COUNTROWS()函数,返回表中行的计数; DISTINCTCOUNT()函数,返回列中值的不重复计数,包含空单元格。 DISTI
—— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— —
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。
概括就是:在Excel中,如何判断某个文本是否包含某些关键字,并将这些关键字用标点符号隔开?
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题:理解 Power Query 是基于数据类型(而不是数据格式)的工具,以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
说实话,我真的不喜欢Excel里的分类汇总功能,一是要求首先对数据进行排序,然后才能做分类汇总,这都没有关系,最大的问题是,分类汇总后,汇总数据和明细数据混在一起,拖泥带水,严重破坏数据源表的结构,为后续做数据分析造成很大的障碍。所以,要对数据进行汇总分析时,我通常是建议使用数据透视的。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
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。
今天是中秋国庆长假前的最后一个工作日,首先预祝各位读者双节快乐!零售业的同仁接下来免不了忙碌,节后也免不了复盘总结、销售分析。
在Excel的数据透视表里,我们如果要对某一列的内容进行次数统计和对比,可以同时将该列添加到透视表的“列”和“值”里,如下图所示对金额类别列进行统计对比:
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:
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量,但是在实际分析时,20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件,并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实,Power BI中的Power Query和Power P
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。
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的,咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外,还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
小勤:大海,能不能在数据透视的值里面实现多个文本的合并啊?比如下面这个,将评价合并在一起:
好吧,这一节是留给处女座的,主要说如何用proc tabulate和proc report产生一个更加耐看的报告。有时候print、means和freq产生的报告形式太过于单一,我们可以用tabulate和report精雕细琢一下。 4.11 用proc freq为数据计数 4.12 用proc tabulate产生一个表格报告 4.13 为proc tabulate增加一个输出统计量 4.14 提升proc tabulate的输出外观 4.15 在proc tabulate输出的顶部 4.16 为proc
今天我们来学习一下如何利用Power Query合并统计数据。例如我们需要将图1的数据归总为图2针对每一户家庭成员信息的表格形式。
如果在矩阵中展示一个指标,比如下方的日周业绩,默认的显示效果没有什么值得诟病的地方。
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
程序员不要吐槽本文的标题,我知道 AutoExist 不是陷阱也不是 BUG,这只是为了那些没有必要花精力理解这个不需要理解的概念的业务伙伴搜索标题时用的。
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虽然源于Excel,但毕竟是不同的产品。我们要试图抛弃Excel中单元格思维的方式,在BI中的表是以列式存储,没有Excel中以A1单元格定位的形式,对于习惯于Excel的你可能要适应一段时间,不过这是件好事情,因为这样的方式使公式易于阅读理解。
如果需要汇总数据而不是检索,SQL 提供专用函数,可用于检索数据,以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有:
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。
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。
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第19章,介绍了DAX查询引擎的组件,解释了如何使用DAX Studio获取与特定DAX表达式相关的查询计划和性能计数器的信息。这些知识是优化任何DAX公式的基础。
当您的数据包含地理信息时,丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
小勤:下面这个表里是从财务系统里导出来的科目表,怎么能只保留本币里的最底层明细数据?最终本币列结果如右侧所示:
注意,后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行,也不会同时出现三把“椅子”,且对应着不同的聚合值。
最近许多人认为我已经工作了,认为我文章应该会天天更新,我在这里再次声明我是学生,这学期课比较多,课后作业也有点多,文章只能周末放假时更新,给大家带来了不便,敬请谅解。
导语:在日常使用Power Query的过程中,可以多关注一下操作时自动生成的步骤公式,这其实就是最好的函数学习案例。
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。
格式:函数必须要放在最前面,function 后是函数的名字,并且 function 这个单词是可以省略掉的,花括号{} 里面为具体的命令
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
之前已经多篇文章关于使用 pandas 处理数据,那仅仅是工作的开端,只是把数据整理完毕而不继续探索数据,那么就白白浪费了 Python 这样的好工具。
大海:在大多数企业,其实还是有大量的非标准报表的需求的,毕竟每个人看数据的习惯都不一样,又或者的确如你这喜欢创新的领导所说,换个角度去看,也许能发现更多问题,从而创造更多效益呢。
10、将步骤5生成的文件的ROUTEID列内容复制到notepad++,不要表头,文件后缀修改为mid
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。
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。
小勤:大海,上次你的文章《Excel统计无法承受之轻——非重复计数问题PQ解》教我用Power Query直接实现了非重复计数的操作,但现在除了非重复计数,还有很多其他的数据要统计,能不能直接在数据透视表里实现?
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
大海:传统的数据透视表功能很强大,但非常奇怪的是——不支持非重复计数!你要用数据透视同时实现其他统计和非重复计数,又不想在原始数据表里增加辅助列的话,得考虑用Power Pivot了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云