在电商行业的数据管理中,一般会把库存数据转换成单条数据的数据表,在传统Excel中操作比较耗时耗力。而使用Power Query,就会变得十分轻松。假如我们需要将图1的数据转换成图2的数据样式。
在用Power Query处理数据表的过程中,经常碰到一个问题——标题行是变化的,比如下面这个例子,日期随着数据的变化而更新:
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长,这些问题可能形成可怕的积累效应。
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
很多朋友在使用Power Query的过程中,经常会碰到一些感觉看不懂的错误提示,现总结9种常见的情况收藏如下,也方便大家碰到问题时可以搜寻得到:
Power Query 的设计目的就是在业务分析师使用数据之前将数据加载到目标区域的表中。收集数据并将其重塑为所需的格式,Power Query 处理数据的基本流程,如图 1-1 所示。
数据隐私防火墙的用途很简单:存在以防止Power Query无意中在源之间泄露数据。
POWER BI 的可视化视图中有强大的地图插件,用地图插件我们可以对地址类的数据在地图中进行数据的呈现。我们用POWER BI 做了一个全国房价的查询数据模型,效果如下:
随着越来越多的人呆在家里,让我们的信用卡代步,网上购物正在兴起。不幸的是,与这一趋势保持同步的是信用卡欺诈的增加。
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前,最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说,往往一开始的项目或案例都很小,但随着时间的推移,最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加,也可以应对。
企业可以使用多种工具来可视化其数据和信息。在这里,我们列出了在大数据专业人士中非常流行的15种最重要的数据可视化工具!
在大数据,数据分析,商务智能等概念日益火热的今天,仅仅只会用Excel处理表格是远远不够的。今天介绍商务智能分析的一大利器——Power BIDesktop
👆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
在当今数据驱动的世界中,数据分析和可视化成为了业务决策的重要工具。Power BI作为一款强大的商业智能工具,能够帮助用户从原始数据中提取有价值的信息,并通过丰富的可视化展示方式,帮助用户更好地理解数据背后的故事。本文将带您走进Power BI的世界,一步步进行数据分析与可视化的实战操作,为您展示其魅力与实用性。
Power BI很大一部分是用于可视化的展现,如果要设定自定义的主题颜色,通常都是使用json格式的文件来构建,其中json的格式文件以官网样例为例,很简单的几个参数既能构建主要色系。
当数据仓库可以处理非结构化数据,而数据湖可以运行分析时,组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上,数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据,因此组织可以将其集成到单个
文章背景: 透视列(Pivot)和逆透视列(Unpivot)是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法,在Power BI中也提供了同样的功能。
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。
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。
大海:这个得看这个网站的数据查询反馈机制,有的比较简单,有的可能加了很多安全机制,那样就比较复杂。
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。
毫无疑问,对于开始就以表格形式处理数据的人来说,最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色,但这正是实际发生的事情,因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
最近,一直有朋友问我到底学不学VBA,我一般不建议他们学,除非对编程很感兴趣,或者本身已经有一定的编程基础,否则,将耗费大量的精力,而收效甚微。
我们知道,如果我们直接导入的话会破坏原来的格式,因为在导入时会自动把原来的数据转换成超级表,就会产生这种结果,这样就破坏了我们原来的数据样式了。
需要进行表格的合并,通常来说需要把标题给统一,这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。
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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?
当然,有朋友会说,这个问题不是很简单吗?在“转换”功能里,直接设置数据类型为“百分比”不就OK了吗?如下图所示:
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。
【本文内容需要前期基础知识准备较为充分,但是,当你充分理解并完成了本文的内容,这将变成一个通用的可配置的格式化表单数据转换工具,以后只需要根据实际表单的格式情况,做好映射表的配置,即可实现相应表单数据的转换,一劳永逸。】
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用,以便于企业做出更好的决策。在本文中,我们将介绍数据开发的基本概念,包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
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。
传统上,企业将数据战略集中在power BI商业智能(BI)上,但预测和规范分析平台的兴起,部分归功于机器学习和人工智能,正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展,这也是以前业务分析平台独有的功能。不过,随着互联网科技的发展,各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化,理解商业智能和数据分析之间的区别与联系,明确数据分析为企业带来的价值,对于正确实施数据战略至关重要。
常常有人问我,有没有什么推荐内容,可以让没有了解过 Power BI 的伙伴立马产生兴趣?
SQL Server 2012与SQL Server 2008最重要的区别之一就是与Hadoop的兼容性。Hadoop允许用户处理大量的结构化和非结构化数据并快速从中获得观点,而且,因为Hadoop是开源的,成本较低。Hadoop与SQL Server 2012兼容的特性是微软与Hortonworks合作开发的,微软最近也宣布Microsoft HDInsight Server和Windows Azure HDInsight Service已经可以预览,这都使用户能够使用微软开发的Hadoop连接器来从数据
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用,很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query,其实不必为此纠结,总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中,从 Excel 复制到 Power BI,或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中,将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住,虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI,但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的,即使它包含在其他微软产品或服务中。
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。
前面我们介绍了Power BI 是什么,今天介绍如何用Power BI 获取数据。
Power Query 是微软提供的工具,Excel 2013 版作为插件加载使用,从 Office 2016 版开始,Power Query 的功能集成到 Excel 中,可以直接使用。微软推出 Power BI Desktop 后,一系列的工具,比如 Power Query, Power Pivot, Power View 等,都集成在其中。Power Query 定位查询,中文一般翻译为超级查询,主要作用是连接不同种类的数据源,进行数据的转换。下图来自微软官方对 Power Query 的介绍,可以帮助理解。Power Query 主要实现连接和转换功能。
👆关注“博文视点Broadview”,获取文末赠书 以下内容节选自《Power BI企业级分析与应用》一书! (文末赠书) ---- --正文-- 本文通过使用1990~2018年共28年的数据(包括数字数据和文本数据——数据的来源是data.world)来分析电视剧《辛普森一家》中的一些有趣的事实,包括观众的趋势、IMDb评分的变化、情绪与观众数量的相关性。 希望可以通过这个案例来向大家展示如何使用Power BI进行AI语义分析。 第一个页面是《辛普森一家》的欢迎界面,主题颜色是此电视剧中最常见
本篇详细的记录了如何使用STM32CubeMX配置STM32L431RCT6的硬件I2C外设读取环境光强度传感器数据(BH1750)。
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。
近几年,Python是越来越火了,就连地产大佬潘石屹都在年近不惑之时开始学习Python编程语言,我们做数据分析和运营的怎能不熟练运用呢?
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章,就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥,就像一本字典,只有用到的时候才会去查阅。
dbt允许数据团队使用 SQL 生成可信数据集,用于报告、ML 建模和操作工作流,其简单的工作流遵循模块化、可移植性和持续集成/持续开发 (CI/CD) 等软件工程最佳实践。我们很高兴地宣布针对 CDP 中的所有引擎(Apache Hive、Apache Impala和 Apache Spark)的 dbt 开源适配器普遍可用,并增加了对Apache Livy和Cloudera Data Engineering的支持。使用这些适配器,Cloudera 客户可以使用 dbt 在 CDP 公共云、CDP One 和 CDP 私有云上协作、测试、部署和记录他们的数据转换和分析管道。
Power Query2018年就已经支持python了,你尝试过吗?今天说一下power query使用python的步骤和简单应用。(python代码使用技巧不是本文的讨论方向)
首先,Power Query单条件查询检索数据,即按照输入的单一货号从产品资料中找到该货号的所有信息。
或许你可能知道SAP HANA工作室在SLT复制时扮演的是被动的角色。所有你在数据配置(Data Provisioning)屏幕看到的信息都是来自于本地的SAP HANA表。
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