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。
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。
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。
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/
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。
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。
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。
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。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
Elasticsearch有助于对数据进行全文搜索,而MongoDB则擅长存储数据。使用MongoDB存储数据和使用Elasticsearch进行搜索是一种常见的体系结构。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
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。
Power Query堪称神器,以极低的学习成本帮我们在Excel和Power BI中自动化很多数据处理工作。但是,稍微不注意,你制作的自动化工具可能就会埋下地雷,在下次刷新数据时爆炸。这个地雷是什么?如何排除?
Prometheus是一个基于Metrics的监控系统 ,与Kubernetes同属CNCF(Cloud Native Computing Foundation),它已经成为炙手可热的Kubernetes生态圈中的核心监控系统,越来越多的项目(如Kubernetes和etcd等 )都加入了丰富的Prom原生支持,从侧面体现了社区对它的认可。 Prometheus 2.0带来了许多变化和改进,例如新的时间序列数据库,更好的资源使用,新的警报配置格式以及更好的Alertmanager发现。
凡是在零售行业的同仁,必定要接触数字。各种报表——日报、周报、月报周期性的要制作:也许要追踪销售进度,也许要查看库存水位,也许要看人员绩效等等。
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?
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