前两天在使用powerbi从trello获取数据发布到云端进行刷新时,出现一个从没遇到过的错误,这个错误导致的结果是数据源那一项直接没了,连给你纠正错误的机会都不给:
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……
前面的推文有Samuel大神介绍了用API多次自动刷新数据集的方式,非常好的文章,大家可以查阅历史文章,但这篇文章通常适用于有IT技术背景的玩家,普通的用户可能未必能迅速掌握这奇妙方法。那么还有其他的方法可以这样做吗?今天分享第二个方法用RPA!说白了就是通过录屏的方式,模拟用户真实点击UI界面触发刷新的方式。
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。
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。
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。
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。
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。
使用 Power Query 的一个非常有趣的场景是,可以利用它从 Web 上抓取与业务相关的数据,并用它来丰富自己的公司数据。数据通常以两种不同的方式之一存储在 Web 上。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
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。
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。
最近几天一直在研究PowerBI REST APIs,调用API来做一些事情是非常有趣的。我呢,主要有两个目的:
上一篇我们看到了线性回归在对多个属性建模时,能迅速给出模型预测,但很多时候效果并不太美好。毕竟方法太简单了,而且很多时候已有的属性很难拟合到一起形成比较靠谱的结果。
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?
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:
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。
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。
如何优化大数据集内存占用?在用Pandas进行数据分析时,首先对读取的数据清洗操作包括剔除空列、去除不合要求的表头、设置列名等,而经常忽略对数据列设置相应的数据类型,而数据类型设置对大数据集内存占用产生重要影响。
上回提到,Power BI借助Python做关联分析,可以轻松地找出物品中的频繁项集,且该频繁项集内的物品数量不限于2个。实现方式既可以通过Power BI里添加Python可视化控件直接生成Python式图表,也可在PQ里借助Python处理数据。前者最大的好处体现在与切片器联动中,是即时计算新的频繁项集。不足在于Python图表的风格与Power BI不一致,而且由于直接输出Python图(没有输出数据源),不便于开展其他分析。后者,正好解决了这些不足。
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。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
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
绕开网关,多人在各自电脑上协作更新onedrive数据源,而无需专门用一台不关机不断网的电脑来登录gateway进行刷新。
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。
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。
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:
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:
PowerBI 将从2020.4开始将筛选面板彻底从左边的格式切换成右边的格式,请大家注意。
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
如果一棵树的节点过多,表面该模型可能存在“过拟合”。我们可以通过使用测试集进行交叉验证来发现过拟合。通过降低树的复杂度来避免过拟合的过程称为减枝(pruning)。
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。
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?
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
API的优点是官方认证,且可实现异步刷新(点击上方链接访问),操纵感比较强;缺点也很明确,pro账户8次。
如果某个数据模型已经预先建立并发布到云端运行,用户在使用该模型时,额外关联了模型外的数据,就形成混合模型。
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
【新智元导读】近日,IBM 宣布他们使用一组由 Criteo Labs发布的广告数据集来训练逻辑回归分类器,在POWER9服务器和GPU上运行自身机器学习库Snap ML,结果比此前来自谷歌的最佳成绩快了46倍。 英伟达CEO黄仁勋和IBM 高级副总裁John Kelly在Think大会上 最近,在拉斯维加斯的IBM THINK大会上,IBM宣布,他们利用优化的硬件上的新软件和算法,取得了AI性能的大突破,包括采用 POWER9 和NVIDIA®V100™GPU 的组合。 谷歌云上TensorF
在数据相关的职业生涯中遇到最痛苦的事情之一就是必须处理不同步的时间序列数据集。差异可能是由许多原因造成的——日光节约调整、不准确的SCADA信号和损坏的数据等等。在相同的数据集中,在不同的点上发现几个差异是很常见的,这需要分别识别和纠正每一个差异。而且当使用它时,可能会无意中抵消另一个同步部分。幸运的是,在新的“动态时间规整”技术的帮助下,我们能够对所有的非同步数据集应用一种适用于所有解决方案。
Salesforce 公司的一项调查显示:53% 的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI,还有国产的FineBI。
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
在今年的 Hot Chips 2020 会议上,IBM 正式宣布了新一代 CPU POWER10。作为 Power 9 的继任者,POWER10 的处理效率是前者的三倍,同时又提供了更高的工作负载量和容器密度。
作者:Chris Webb原文:https://blog.crossjoin.co.uk/2020/04/20/five-mistakes-to-avoid-when-migrating-to-power-bi-from-another-bi-platform/
数据集过大,尤其是在电脑配置不怎么高的情况下,Power BI desktop的刷新过程往往是漫长的,很多时候往往卡在这里不动了:
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务,它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
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题目出自阿里天池赛题链接:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池
作为一名数据专家,日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是,许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反,被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件,并且在开始分析之前,必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说,重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
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:
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