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  • Power Query 系列 (01) - Power Query 介绍

    Power Query 介绍 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 的功能在 Excel 和 Power BI Desktop 中可用。网上关于 Power Query 以及 Power Query 内置的 M 语言的教程并不多,所以计划撰写系列博客,尽量以案例的方式,讲解 Power Query 和 M 语言 (M 语言后被改名为 Power本文先从一个例子,说明 Power Query 的典型步骤和 Power Query 主要构成。
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  • 微软 Power BI 及 奥威 Power BI

    因为准备考研,要看的东西太多了,所以关于Power BI的操作方面的内容会搁置一段时间,以后主要写写理论知识。???? 之前几篇文章我用的都是奥威Power BI网页版。微软 Power BI 这是微软推出的交互式数据可视化工具,可以在官网下载。 https:powerbi.microsoft.comzh-cn? 我选的是Power BI Desktop??奥威 Power BI ? 这是国内奥威公司推出的,因为他还推出了一个Ourway BI,所以引用一下官网的话,作区分。?奥威软件于2006年推出面向中国企业级市场、性价比高的商业智能产品Power-BI,创新性的集成用友金蝶ERP。十年后,推出全新跨平台大数据可视化平台OurwayBI,更快、更强、更酷。关于奥威的Power BI之前大家也都见过了,界面简洁,使用方便。功能足够全,部分隐藏于开发者模式。3.总结 看到这里大家会有个疑问,就是软件的选择,使用哪个比较好?
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  • Power Query和Power Pivot中如何实现卡迪尔积?

    (三) Power Pivot中的实现方法。在Power Pivot中会有一个自带实现卡迪尔积方法的函数Generate?通过链接回表的方式就可以实现数据的加载。(四) Power Query中实现的方式。同样的在Power Query里面也有一个和Power Pivot中的Generate函数一样功能的函数List.Generate。
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  • Spark流向Power BI

    顾名思义,我想在Power BI中看到实时数据。我已经构建了管道,直到我处理数据的火花流,现在我想进入Power BI。最好使用Python。 现在根据我的理解,可能有不同的方式,如下所述。将流数据存储到Azure Blob中,并在power BI中进行实时连接。我在纸面上知道这听起来很完美,但是可以这样做吗?第二种方法是在Power BI中制作推送数据集,获取REST API URL并将请求从Spark流式传输到它。所以我的问题是,是否可以从火花流向Power BI发送POST请求?
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  • Power Pivot概念(1)—Power Pivot在Excel中的位置

    Power Pivot简称PP,可以理解为超级透视表,是Excel在数据透视表上的功能加持。和Power Query比,其主要是处于数据分析阶段。?PP中,基于函数来完成,其使用的是DAX语言。(四) Power Pivot主界面的位置?PP中有3个主要点。1. 添加列 作用:添加列主要是作为维度或者固定值进行分析。例如切片器的使用,分类文本或者数字,严格绑定当前行的表达式。表间关系 作用:在Excel中的Power Pivot主要有1对多,多对1关系。这种关系对于数据的计算有着非常重要的影响。 位置:在关系透视图菜单选项里可以查看。
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  • 安装 ACPI 电源管理

    操作场景在 x86 机器中,存在 APM(Advanced Power Management,高级电源管理)和 ACPI(Advanced Configuration and Power Interface
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  • 低功耗 | Glitch Power 分析

    拉回来说Glitch Power, Joules 2019 年新加了Glitch power 分析功能,Joules 的Glitch Power 分析针对netlist 需要有后仿波形。谈到Glitch Power 通常一定会聊到的两个问题是: Glitch Power 在设计中占多大比例:这是个无解的问题,这完全依赖于设计特性,通常data path 越长Glitch power 越大等等这些因素,让Glitch Power 的优化几乎成了玄学的一个分支,它属灵!也许最有效的手段还是要从架构算法设计入手,让懂电路的人写精致的代码!C 记实现端的工具都有report leaf cell 功耗计算的命令,该命令对于debug power 有巨大帮助,工具会列出leakage, internal power, switch powerGenus, Voltus, command: report_instance -power -detail XXInnovus, report_inst_power XXXJoules, get_inst_power
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  • 2.1 Power Query 概述

    Power Query在Power BI的三个模块中是投资回报率最高的一个,花最少的时间学习但收到最好的效果,因为它的操作非常容易上手,但直击数字工作的痛点,解决那些重复的、繁琐的、低附加值的工作。?2工具评测其实利用工具来解决分析效率问题不是一个新话题,在Power Query之前,常见的方法有三种:Excel公式、VBA编程、SQL数据库。我们来分别做个剖析。B.下面的两张图源于《M is Data Monkey》这本书, 他们很好地说明了Power Query可谓神器,是个低付出,高回报的工具。 ?C.Power Query是依托于Excel而独立模块化的知识体系,它的影响力和受众人群远高于其他三个我们所列举的工具。 ?Power Query的出现就好像一台智能机器,把我们从搬运工的苦力工作中解放了出来,让机器来取代人力。
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  • 微软整合小娜,Power BI

    微软正在建立微软小娜和Power BI之间的联系,并且从12月1日起,增添了新功能的小娜公开预览版上市。小娜与Power BI(一款商业智能软件)的整合旨在帮助分析商业数据并提供建议。小娜的主要功能是作为用户询问储存在Power BI中信息的接口。Power BI使用一种自然语言搜索形式——问答形式(Q&A),来帮助用户分析他们的数据。答案会直接从Power BI已有的数据或报告中生成。如果用户想要探索某个答案更深层次的规律,他们可以通过小娜的答案打开Power BI软件。在账户设置中,添加在Power BI中的工作或者学校账户。为了让小娜使用特定数据,选择一个Power BI的数据源并点击“让小娜使用这个数据库”。微软声称Power BI和小娜的综合版,也结合了小娜数据分析包(CAS),能够提高企业生产力。然而,CAS不需要通过小娜访问Power BI的建议库。?
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  • ISLR_Power

    power检验 ?
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  • Power Pivot中忽略维度筛选函数

    ----Power Query基础学习: 初步认识Excel中的Power Query初步认识Power Query主界面Power Query基础概念Power Query函数整体概况Power Query菜单操作表的函数Power Query中M语言的3大主要语句结构Power Query中Excel数据的导入介绍Power Query的数据转换方法(From)Power Query中初步认识自定义函数Power Query中获取数据——表格篇(7)Power Query中的Table.Group函数详细分析Power Query中@的用法—递归Power Query中批量处理操作(1)Power Query中批量处理操作(2)Power Query中批量处理操作(3)Power Query中批量处理操作(4)Power Query中批量处理操作(5)Power Query中数据的定位Power QueryPower Pivot智能日期函数——之后时间Power Pivot智能日期函数——累计时间Power Pivot智能日期函数——累计时间计算Power Pivot智能日期运用——累计至今Power Pivot
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  • Power Query 中Python的使用

    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。总结:在power query 中 python 使用 dataset 变量来访问当前表的数据;dataset 是 pandas 中 的 DataFrame;使用python语法对 dataset 的行和列进行操作,可以添加、删除、修改、过滤等使用python导出表使用POWER BI进行数据清洗和转换的过程中,经常会得到一张行数很多的表,而在POWER BI中导出表不太方便(少量数据可以直接复制粘贴),当POWER还是选择刚才新建的表,点击 运行Python脚本,输入如下代码:(power query自动对Python添加 #(lf) 用来进行转义)df = pandas.DataFrame(dataset)df.to_excel(D:源.xlsx, index=None) 至此,便成功将power query 中的文件导出至本地。
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  • 使用Power BI洞察MongoDB数据

    现在,Power BI用户可以更轻松地访问存储在MongoDB中的数据,并使用 Power BI强大的分析和可视化工具来深入了解数据,然后与同事有效地分享这些见解。只需几分钟, 你就可以将MongoDB数据连接到Power BI, 以开始创建有意义的图表, 仪表板和报告。和其他的 Power BI 数据源的管理方式一样, MongoDB 的 BI 连接器允许 Power BI 用户轻松查询、分析和可视化 MongoDB 数据。导入完成后,你可以像使用任何数据源一样开始使用 Power BI Desktop 中的数据。并能轻松的刷新数据。访问我们的 Power BI 快速教程 →视频链接
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  • 使用Power BI洞察MongoDB数据

    现在,Power BI用户可以更轻松地访问存储在MongoDB中的数据,并使用 Power BI强大的分析和可视化工具来深入了解数据,然后与同事有效地分享这些见解。只需几分钟, 你就可以将MongoDB数据连接到Power BI, 以开始创建有意义的图表, 仪表板和报告。和其他的 Power BI 数据源的管理方式一样, MongoDB 的 BI 连接器允许 Power BI 用户轻松查询、分析和可视化 MongoDB 数据。3将MongoDB数据开放至Power BI Desktop使用 MongoDB 作为 BI 平台的一个好处是,它不需要复杂的 ETL 操作。导入完成后,你可以像使用任何数据源一样开始使用 Power BI Desktop 中的数据。并能轻松的刷新数据。
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  • 是“PowerApps”还是“Power Apps”?

    我有时从事内容写作,我不明白PowerApps和Power Apps之间的区别。我发现大多数作者使用的是PowerApps‘,而微软使用的是Power Apps’。哪个词在上下文中是正确的?
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  • 优化Power BI中的Power 优化Power BI中的Power Query合并查询效率,Part 1:通过删除列来实现

    合并查询在Power Query中是很成熟的应用,相当于SQL中的各种JOIN(抽时间会写几篇SQL的join,算是SQL的小核心)。但同时,在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中,经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作,所以我一直在想,有没有办法可以对其进行优化。参考文档:Chris Webbhttps:blog.crossjoin.co.uk20200531optimising-the-performance-of-power-query-merges-in-power-bi-part
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  • Excel与Power BI的互通

    Power BI是从Excel发展而来的,两者之间有着千丝万缕的关系。之前使用Excel建立的数据模型、报告都可以顺畅的导入到PBI。而反过来,对于很多还不是很熟悉Power BI的小伙伴来说,也可以将PBI制作的模型和文件很方便的导回到Excel中,进行分析和展示。如果你在Excel创建了Power view的报告页面,则也会被顺利的导入进来。?接着发布该PBI 文件到网页端,选择我的工作区?发布成功提示消息?这样,我们就可以在网页端查看,和分享报告了?----二、Excel 与 Power BI Server(网页版) 这是一个使用Excel数据模型制作的一个仪表板?点击“文件”菜单中“发布”功能,可以看到如下的发布窗口?----三、Power BI Server(网页版)与 Excel 通过PBI网页端,可以很顺畅的下载到Excel,在Excel里进行分析。选择“REPORTS中,需要下载的报告?
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  • POWER架构服务器作为计算节点

    目标在power机器上安装计算组件,将power机器作为计算节点,并测试Openstack的基本功能。环境1台控制节点(x86机器)5台计算节点(4个x86机器,1个power机器)安装依赖的问题就算将yum源都配置成power架构的yun源还是有一些依赖找不到。或者网上搜索,或者在power上编译安装。测试了Nova对power机器的资源统计,对power机器上的nova服务心跳的监控。测试正常。结论计算组件部署在power机器上,问题很多,难以部署,运行起来风险太大,不可控因素太多。机器上运行,但是power架构的机器上只能运行power架构的虚拟机,现在还极少有客户的虚拟机是power架构的。
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  • POWER不会反转LOG,反之亦然

    我对POWER LOG的问题在于,尽管它们似乎适应了你发送的数据类型(输出变量类型与第一个变量的类型匹配),但精度似乎停止接近浮点数的限制,导致输出不正确。例: DECLARE @ten numeric(18,4) = 10declare @num numeric(18,4) = 234567890SELECT power(@ten,log(@num,@ten234567890.0000这是正确的 但是,如果我们提高精度,如下: DECLARE @ten numeric(18,6) = 10declare @num numeric(18,6) = 234567890SELECT power如果将精度更改为Numeric(18,9),问题会变得更糟: DECLARE @ten numeric(18,9) = 10declare @num numeric(18,9) = 234567890SELECT power我假设问题是虽然POWER和Log函数可能接受非常精确的数据类型,但它们的工作变量必须是float类型?有没有人有这方面的经验,或者有解决方案的经验?
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  • Excel与Power BI的互通-续

    在之前一篇 Excel与PowerBI的互通 文章中给大家带来的是通过在Power BI 服务 中在下载模型数据源文件(XXX.odc),然后在Excel中打开。安装完成后,你的Excel就会变得更加强大了,在菜单上,会直接多出一个Power BI的选项卡?有了这个菜单,我们就可以从Excel直接链接到Power BI 的模型和报告了。按如下步骤进行操作即可:步骤1,选择Power BI菜单步骤2,点击Connect to Data步骤3,选择你的工作区域步骤4,选择你需要链接的报告?与上一篇文章的区别是,下载数据源文件的方式,是从Power BI Server 中进行操作,然后在Excel中打开。今天带来的是从Excel端,链接到Power BI Server数据源,进行分析,萝卜青菜各有所爱,供你自由选择!剩下的用法就和普通的数据透视表是一样的,祝大家玩的开心。
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