如果雇一个人7d×24h每10秒刷新一次Power BI,我需要每月支付他多少钱?
这篇文章,教会大家使用菜单类工具搞定数据地图,包括数据的获取、经纬度解析、数据地图生成等三大技能。 利用Excel2016版的PowerQuery的数据爬取功能爬取网页表格; 利用XGeocoding_v2工具批评解析地址经纬度; 利用PowerBI、Tableau制作数据地图。 首先保证安装桌面版Excel2016,下载XGeocoding_v2地址解析工具,安装PowerBI、Tableau等工具,最后需要拥有一个百度地图的免费API(需自行申请)。 要爬取的网页是关于中国大学排行榜,网址:http:/
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:
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。
在Power BI 11月的更新中,Power Query团队为我们带来了一个新的连接器:Google Sheets连接器
雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具,掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络,某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据,使用多个工具来绘制多级雷达图,即在一组同心圆上填充不规则五边形,其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。
众所周知,powerbi的计划刷新支持每天更新8次,并且计划时间必须是整点或者半点两个选项,这对于很多需要及时刷新的数据来说太慢了,比如双十一、双十二的成交额数据,分毫必争,错失1分钟可能就会产生较严重的问题。
本节为《Chapter 1:Why Python for Excel?》的第一部分,简单地讲解了Excel的历史,Excel编程的最佳实践,以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
这些年逐渐将印象、有道、OneNote、备忘录等一众工具中的笔记抽离出来,ALL IN Notion了。
本文为PowerBI REST API高级应用教程,需要有REST API基础,并且能够自行获取token的基础上进行操作。
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
众所周知,Power BI即便是PRO账号也仅仅提供每日8次自动刷新,但对于很多业务场景而言是远远不够的。
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。
托马斯·斯莫尔的ML / DL博客最近回顾了数据科学,机器学习和深度学习显著的进步-其中许多涉及R和/或微软。以下是他们的亮点: R Project R和Python保持其作为开放数据科学主要工具的领导地位。Python与R的争论仍在继续,一个新的共识是数据科学家应该考虑学习两者。R有一个更强大的统计和机器学习技术库,在使用小数据时更加灵活。Python更适合开发应用程序,而Python开源许可证对商业应用程序开发的限制较少。 R用户社区在2016年继续扩大。在2016年O'Reilly数据科学薪资调查
虽然 PowerBI 发展得如火如荼,很多人进入 PowerBI 领域却遇到很多障碍,最明显的一项就是来自 DAX 的挑战。
几乎所有的教程都会告诉你,使用 Power BI 获取数据最简单的方式是从本地excel表中获取,紧接着教你如何从本地文件夹中获取多个文件。
2019年底,微软PowerBI的开发部发布了一个叫做活动日志的REST API,以下链接打开是发布的内容:
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大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI,还有国产的FineBI。
工具开发的成功,离不开大家多多的参与反馈,感谢几位群友积极反馈问题,最终排查出失败原因,现已修复发布新版,可自动更新后即可使用。
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。
对于爬虫大家应该不会陌生,我们首先来看一下爬虫的定义:网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序,是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页,自动获取网页内容的应用程序。看到定义我们应该已经知道它是可以从万维网上下载网页解析网页数据的。大家想一下在数据分析情景中它的应用场景有哪些?采集天气数据,网站采集文章,采集各种票务信息,股票信息采集等等有很多地方都会用的爬虫采集数据进行数据分析。通过数据分析增加分析维度信息,尤其是行业数据对标。
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:
按照正常方式去点击刷新肯定会出错的。手动刷新时会将全部的表和数据源都刷新一遍,只要有一个数据源缺少凭据就会失败。
最近在学习python语言,一直再想,工作中经常性会去调试接口、测试接口,于是就思考一番,怎么能抛弃以前经常依赖使用工具做接口测试的局限性,换做python脚本来做呢?接下来就产生下如下脚本,觉得还行,实用性很强,可以做基本的接口调试和接口测试,不废话了,上代码,巴拉~~~~~巴拉~~~~~巴拉
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)
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。
过往的PowerBIDeskTop,它是一个独立的软件,不像Excel那样可以有二次开发的接口,但7月份更新PowerBIDeskTop后,已经开放了外部工具,单独有一个外部工具的选项卡。
开头先说一件重要的事情,最近联合几个小伙伴(有在校研究生博士以及工作的),共同建立了一个秋招互助交流群,希望在算法岗越来越积累的时期,帮助大家共同进步,多多交流成长,一起拿到理想的offer
2018 PASS峰会于 11.5~11.9 举行完毕,本文描述PASS峰会中有关PowerBI企业现代商务智能的进展以及未来展望,绝对震撼,超乎想象。
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。
这是国外一个非常厉害的数据科学学习平台DataCamp数据科学大牛Karlijn Willems写的一篇图文《8步成为数据科学家》。
每月一次的 Power BI 更新如期而至,本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
桑基图作为相对复杂的图表种类,平时很少用到,不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄,另一方面则是制作难度相对较大,门槛较高。 不过针对第一个问题,如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息,那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比,最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释: 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量
PowerBI于2日前更新,为何迟迟没有介绍更新的内容呢,这次涉及到两个很重大的更新:分级聚合(微软官方并未给出这个名字)以及PowerBI的查询编辑器(PowerQuery)开始支持 智能感知(千呼万唤始出来的功能)。
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python(4)——PQ数据导出&写回SQL
BI全称商业智能(Business Intelligence),在传统企业中,它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合,快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库,ETL,OLAP,权限控制等模块。
那么这个RequestId具体能拿来做什么呢?上文我们留了一个悬念,今天来解决一下。
合适合理的人可以看相应的报告数据,如果不具备地区(店铺)的权限,数据计算会自动适应。这个功能在PowerBI中又叫做:动态权限控制。这需要根据登陆的用户的不同来决定它的计算。但本文的讨论将远远超过这个基本需求,将现实中几种复杂需求进行讨论并给出解决方法。
这个问题相信很多小伙伴都遇到过,或者被其他人问过,白茶总结了一下用户比较在意的几个点:安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。
第一章主要讲解爬虫相关的知识如:http、网页、爬虫法律等,让大家对爬虫有了一个比较完善的了解和一些题外的知识点。
极力推崇PowerBI是创作PowerBI大师的初衷,虽然从Excel到PowerBI有极其诱人的理由,但我们不可否认的是Excel本身作为全世界最广泛的办公工具它具有不可替代的应用场景。
此前写过PowerBI地图解决方案,但仍然比较复杂,随着PowerBI最近的更新,我们来研究下最佳的使用实践。我们先来看下效果:
而我们为了在数据时代领先一步,你需要的不仅仅是有局限的学习 Excel 或者 PPT,而是三者。任何一个只强调一者而忽略他们的组合性的方式都会引入误区。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
最近写过多篇文章强调,使用Power BI建立模型时,一定要从SQL导入数据,而不要直接使用excel文件,今天再来啰嗦两句。
据说,全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。这个“啤酒+尿布”的购物篮组合,就是关联分析的一个经典应用场景。简单来说,关联分析就是在大量数据中找到最常出现的组合。
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。
在文章中,很少讲PowerQuery,也就是PowerBI的查询编辑,因为在实际应用中,确实没有碰到特别复杂的情况,原因有三: 1.使用PowerBI应减少在导入数据环节的复杂数据转换处理,这会拖慢速度,而且影响非常明显,所以,应该使用已经整理好的数据作为PowerBI的数据源,在这种模式下,PowerBI使用PQ快速简单筛选下数据就可以进行建模工作,而建模将处理海量数据的运算。 1.使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,要求数据量应该是小的,例如:小于10W行。 1.即使是使用PowerBI的PowerQuery做非常复杂的数据转换工作,也有几个不写代码的重要套路。
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