心血来潮一个周末都在研究MDX,昨天推文谈到的一些MDX资源中后,紧接着在笔记练习实操时,想起了过去接触过的这个MDX Studio工具,重新下载使用了,非常好用,特别是关键字智能提示和格式化MDX代码方面。在此推荐给大家。
最近在项目中再次接触到SAP的BW系统取数问题,需要将BW的数据取出来在PowerBI上重新建模进行数据分析和报表制作。
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。
If you are dealing with Power BI/Power Pivot, it doesn’t take long before you encounter the DAX language for the first time. Jeffrey Wang is Principal Software Engineer Manager at Microsoft and is considered the father of DAX and the VertiPaq engine behind it.
PBI催化剂是笔者两年前开发的国内首款PowerBI外部工具,用于在PowerBI模型和报表层的元数据批量管理。
为了满足业务管理和决策的报表系统(包括传统报表、数据仓库、OLAP等)也被创建出来,企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是,随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快,企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如:制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是,越来越多的企业提出实时企业的要求,传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。
话说上回,我们提到了Power BI连接数据的三种方式:导入(Import),直接查询(Direct Query)和实时连接(Live Connection)。我们日常工作和学习中,用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制,最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时(如几张表的记录有几十万条以上),导入和刷新数据,都会耗费相当长的时间,也占本地空间较多。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化,让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个: 1、数据分析层面:在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的,只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比,通过PowerBI智能时间函数,可以更加方便的计算累计销售额(YTD),同比(与去年同期对比),环比(与上月对比)等指标。 2、图表层面:使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比,环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
在Excel中,使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果,如下图所示。
在Excel里,除了可以使用透视表来访问数据模型,还可以用发起查询的方式来访问模型,返回一个二维表。
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SAP HANA中的报表可以在SAP的BusinessObjects应用程序套件的大多数部分完成
在机器学习领域,CatBoost是一个备受欢迎的梯度提升库,它以其出色的性能和灵活性而闻名。尽管CatBoost提供了许多内置的目标函数和度量指标,但有时候我们可能需要根据特定的问题定制自己的目标函数和度量指标。在本教程中,我们将深入探讨如何在CatBoost中自定义目标函数和度量指标。
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)
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
2019年3月1日,在SqlBits大会上,微软宣布DAX引入一项重大更新:Calculation Group(暂且不做翻译)。这项更新将对PowerBI及SSAS均构成重要影响。为此,微软SSAS团队官方,SQLBI.com以及Chris Webb分别在各自博客记录这一内容。(后两者为SSAS领域国际顶级专家博客)
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。
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。
SQLBI的工具,有兴趣的可了解下,需要点英文阅读能力:https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/
除此之外,另增加批量创建表关系功能,对同类事实表追加关系变得SoEasyShu,又是批量完成,爽到爆。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范,并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式,Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象(如集或成员)或标量值(如字符串或数字)。
草料二维码暂不支持自动计算功能,无法看到实时的库存数量。但可以使用外部数据分析工具,如百度Sugar,连接草料二维码官方数据库,即可自由实现各类计算,包括实时库存。
PowerBI本身内置的排序方式,是遵循ASCII国际标准的方式,这就导致了中文的默认排序对于很多小伙伴来说并不友好。
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。
TabularEditor是一款使用dotNET语言开发的工具,笔者最喜欢它的地方在于,其类似Excel这样,预留了我们可以使用C#语言通过简单的脚本调用,实现一些批量化操作的功能,批量化操作不限于批量增删改查度量值、计算列、修改属性信息如数字格式、显示文件夹等,亦可以批量筛选出指定符合条件的内容。
从一个接口学习到的路由不会再从该接口更新出去,cisco可以对每个接口关闭水平分割功能
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?
很多人说国内的学习资料太少,在学习的过程中坎坷不断,我与大多数PowerBI学习者一样,一边读外文的博客摸索一边铺路,在不断尝试和与人分享的过程中,总结了个人认为最宝贵的十条DAX学习经验,分享给读者。
对于PowerBI爱好者群体,多数是玩Excel和PowerBIDesktop,没有上升到企业级BI的层次,对在企业级BI的SSAS上建模的工具比较陌生,这里简单给大家作一点点工具介绍。
在SSDT中开发SSAS数据模型,整体体验是非常棒的,继承了微软一贯的图形化界面操作的友好度,特别是对Excel和PowerBIDeskTop群体来说,无缝过渡到SSDT的操作。
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。
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。
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。
在介绍两种上下文过程中,我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现,来增强大家的感性认识。(本系列所用示例,来自微软官方样本数据库AdventureWorks)
在度量值公式栏里,无论你输入'还是[,智能提示的都不会是列,而是其他已创建好的度量值,所以度量值是不可以直接引用列的。比如'咖啡数据表'中的[数量]列, 该表有近3万行,把这3万行的数据放入度量值中是没有任何意义的。度量值输出的是一个计算结果,所以我们只有用聚合函数求计算列的聚合值才有效。
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。
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。
在2019年3月,微软连续发布了 SSAS 2019 的社区预览版CTP2.3及2.4,SSAS 引擎中加入了新的特性。就这点也可以从 Power BI 的引擎中看到。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天,前面我们介绍了如何用Tableau获取数据?,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会:
通常我们在DAX Studio中书写的时候,要使用到evaluate申明,也就是在DAX Studio中进行书写公式,我们可以得到函数中间返回的表格,以便于我们查看。
一开始PBI催化剂不对此功能进行集成,后来收到的反馈还是较为强烈,所以重新对其进行开发并集成,此批量性的操作,同样地与Excel表单功能进行联合交互。
无论是Power BI 还是在Excel的Power Pivot中,当度量值非常多的时候,我们都有必须将度量值分门别类地进行分类管理。本期文章,我们将讲解如何在Excel的Power Pivot和Power BI中分别对度量值进行分类管理,方便我们对度量值进行管理和维护。 ---- 本期导读 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 二、Power BI中按文件夹分类管理度量值 ---- 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 在Excel的Power Pivot中,可以按不
DAX Studio 作为调试 PowerBI DAX 引擎的工具,是彻底掌握 DAX 的必备工具。由于 PowerBI DAX 引擎的更新,该工具也在2019年初迎来更新。
笔者在学习过程中遇到的大数据框架,系统和数据库遇到的一些问题总结,也分享给大家一起学习。
授之以鱼不如授之以渔,有关DAX的概念性介绍我特意地拖到这个章节统一来讲,以免在前面穿插让大家混淆。DAX是Data Analysis Expression的缩写,即数据分析表达式,DAX公式同Excel一样,公式繁多可以编汇成一部字典,我们不可能一夜之间把这本字典背下来,在这种情况下教会大家原理和学会查字典的方法尤为重要。
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