新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了!使 GPT 风格的自回归模型在图像生成首次超越扩散模型,并观察到与大语言模型相似的 Scaling Laws 缩放定律、Zero-shot Task Generalization 泛化能力:
自从 2022 年的 10 月版本更新以后,PowerBI 提供了在模型视图开放公式编辑区的能力,这样终于实现了一个本来就应该实现的功能:在模型视图统一编辑管理所有内容。
这本来是一个比较简单的问题,但是,因为很多朋友接触Power BI还是比较少,而且,这个操作既涉及本地发布,又涉及云端发布,还是有点儿周折,所以,借群里朋友的提问,将具体操作过程记录如下,供新接触Power BI的朋友参考,也省去自己摸索的过程:
前文说到,Power BI直连SSAS,可以较大程度地解决数据加载刷新慢的问题。那么如何创建一个SSAS表格模型呢?本文是一个简化版的介绍,更详细的说明,请参考官网文档,或在公众号后台回复【SSAS】,获取英文版教程pdf。
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。
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
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。
如果让我来讲的话,BI工具都是很简单的,会一个就会很多了。两小时入门power bi已经算是很慢了,其他bi工具,比如fine bi,可能十分钟足矣。
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:
在此前的文章中已经给出了 Power BI 使用 DAX 求最大连续元素数的方法。
在前面我们介绍过Evoked的数据结构以及如何创建Evoked对象《Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE中数据结构Evoked及其对象创建》以及上文介绍了Evoked的数据可视化《Python-可视化Evoked数据》。
为解决大量本地图片展示在powerbi中并分享给其他同事查看,该文采用的图片链接获取来源为腾讯COS存储。
前文说过,在很多个惬意的下午,我每每爽歪歪地喝着咖啡,看着Power BI每秒钟刷新一次,静静等待某个分公司完成本月绩效任务,自动调用Python在钉钉群中发送喜报:
Succinctly Akka.NET 教程 零、简介 一、引言 二、Akka.NET 组件 三、演员介绍 四、使用演员 五、演员生命周期和状态 六、演员的可转换行为 七、演员层次结构 八、演员路径和演员选择 九、监督 十、其他组件 十一、Akka.NET 单元测试 十二、Akka.NET 路由 十三、ASP.NET 核心 的演员 十四、Akka.NET 远程处理 十五、最后的话 Succinctly AppInsight 教程 一、引言 二、我们如何开始 三、仪表盘 四、我们周围的指标 五、访问控制
脑电分析系列[MNE-Python-4]| MNE中数据结构Evoked及其对象创建
对于拥有大量数据文件的 Power BI 报告一样可以模板化。即使数据量很大,很复杂,如下:
Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE中数据结构Evoked及其对象创建
常常会有伙伴在企业内分享 Power BI,大家也都很感兴趣,问题来了,如果让热度不减呢。
https://www.nature.com/articles/s41477-021-00897-y#data-availability
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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。
技术分支篇中,我们探讨了各种可能的技术方案,接下来,就是对这些技术分支做一个小结了。
对于 Power BI Desktop 而言,其定位是为分析师打造,并提供自助商业智能分析的强大能力。然而,只有这些,相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
从现在起,你不必再烦恼,因为PowerBI Plus出来了, PowerBI Plus也是 PowerBI+家族的一款产品,它是PowerBI与钉钉完美的结合产物,那么它具有哪些强大的功能呢?
在 Toboyoo 分析看板中,有一个专门的模块,通过 80/20 原理,建立起 “四象限分析” 模型。该模型从【组合象限】、【80/20 数字】和【年度变化】3 个主要子页面进行分析展示。如下所示:
如果你第一次看到这个概念,那一定是新朋友。从 2020 年 7 月 14 日,我们第一次发布这个小工具,已经过去 2 年了。
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合并多表数据是常见的数据处理工作之一。无论大小公司,难免会遇到需要手工收集一些数据信息,可能是临时性的,也可能IT系统没有架设好的缘故。手工报表的最大特点是:存在一定的不规范性,给整合带来困难。
用户设置可以在一个界面切换三大报表,非常容易。整套财务报告可以在三大表之间切换分析,如下:
日常Excel业务报表中,我们有时需要对透视过的数据进行各种运算,运算完成后再次进行透视,本文提供一种简便方案,可以进行透视表再透视,数据源更新不影响刷新使用。
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。
前述内容请参照 Intel芯片架构中TEE的实现技术之SGX初探(二) Intel芯片架构中TEE的实现技术之SGX初探 SGX技术是Intel于2013年在ISCA会议中提出的,直到2015年10月支持SGX技术的CPU才问世。目前SGX技术两种应用,分别有微软Haven和Visual Studio。微软Haven系统是一个实现保护云端信息的系统。因此我们觉得Intel推出的SGX技术对云计算安全保护有重要意义。 SGX的保护是针对应用程序的地址空间的。SGX利用处理器提供的指令,在内存中划分处一部分区域
相信你听过很多关于python的介绍,不论是朋友圈里或者各大广告都会说Python很好,python很强!
麦肯锡McKinsey Insights APP展示了一种直观的前后对比气泡,如下图所示。
导语:Power BI刷新数据时,每次要把所有数据源文件全部读一遍,文件多了,刷新都要等半天……能不能做成增量刷新?
如果当excel为电子表格的人,做了一辈子的工作也是重重复复的“复制—粘贴”的工作,因为Excel中有VBA编程的功能,能使用很多重复的工作一个小程序是搞掂,所以就是“Excel”了。
3年前,我开发了一款批量压缩图片并转成base64文本的工具。转换的结果可用于Power BI直接读取,显示本地文件。详见这篇推文:
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏:《C语言初阶篇》 《C语言进阶篇》
前几天,有朋友用Power Query的时候出错了,于是发来出错的图片,还很多余贴心地圈了错误的提醒信息:应为令牌Comma……
瀑布图,在分析中是非常重要的图。在 Power BI 中的原生瀑布图使用起来有些问题,本文来探讨如果基于原生瀑布图的高级使用方法和限制。
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?
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。
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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?
在《PowerBI DAX 重构系列:用1个度量值代替100个 实现 动态多维度动态算法动态总计(上篇)》我们最终来到:
Advance Node的需要使用ICADV12.3版本的Abstract,28nm以上的需要使用IC61X
由于各种蛋疼原因,卸载了VS2010换08. 比较痛恨的是VS的卸载总是卸不干净,这种问题对于微软来说很难吗??
《业务人员无编程基础,如何在Power BI自定义图表样式?》这篇文章我推荐业务人员以SVG矢量图的方式低代码自定义图表。其中提到,没有好的图表思路时,可以直接借鉴大厂的。《Power BI模拟大厂图表总结贴-2022版》这篇文章展示了我过往的一些借鉴案例。
小伙伴考了老师一个问题说:DAX 一共有多少个函数?我愣住了,表示不知道。很多小伙伴询问需要查询 DAX 函数的用法,希望有一个词典,于是就有了这个工具。市面上虽然有一些 DAX 函数查询工具,但本套工具极具特色,相信不管是学习 DAX 本身,还是研究本工具的精妙做法,都能让你收益良多。
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