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:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量,但是在实际分析时,20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件,并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实,Power BI中的Power Query和Power P
Excel 插入选项卡下,有一个符号库,可以用来装饰报表。Power BI没有类似的库。以下介绍三个第三方整理的符号资源,可以在Power BI或Excel使用。
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?
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。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
作为电商行业来说,价格始终是一个比较重要的话题,尽早地了解价格的变动,对于运营也极为关键。而对于个人来说,就像加入购物车一样,对于想购买的商品可以同时对多个商家在售的同一个品加入购物车,这样想买的时候就可以在购物车里面进行比价,但是这个只能局限在个人的范围内,如果想要更多的人关注的话,加入购物车的操作就显然力不从心了,所以希望能得到如下效果的导航界面,并能实时刷新。
在数据分析领域,利用人工智能的力量可以释放大量的见解和机会。随着Power BI Copilot的出现,Microsoft推出了一种革命性的工具,有望改变我们与数据交互并从中获取价值的方式。在本指南中,我们将探讨如何在 Power BI 中有效利用 Copilot,并提供提示、常见问题解答和最佳做法,以最大限度地发挥其潜力。
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很多伙伴问如何在 Power BI 中学习 DAX,今天用一套内容帮你整理齐全所有内容。
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。
小勤:大海,能在Power Pivot或Power BI将一个表里的数据匹配到另一个表里吗?
这正是猴子大仙的猴子书,可惜,此书并未上市。(时间未知,佐罗会跟踪报道)我们知道国内的读者很缺乏资料,他竟然趁此来踢馆啦~~
在零售业界,凡是在使用Excel的朋友,可能没有不会vlookup函数的。那四个参数基本每天要敲好几遍。时间长了自觉这个函数无比便利,作为数据查询利器,简直无法离开。
在本公众号的第4篇推文里,我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到,Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现,Power View的预测功能用的是指数平滑法(Exponential Smoothing),同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承,可以推测应该也是沿用指数平滑法。
👆关注“博文视点Broadview”,获取文末赠书 以下内容节选自《Power BI企业级分析与应用》一书! (文末赠书) ---- --正文-- 本文通过使用1990~2018年共28年的数据(包括数字数据和文本数据——数据的来源是data.world)来分析电视剧《辛普森一家》中的一些有趣的事实,包括观众的趋势、IMDb评分的变化、情绪与观众数量的相关性。 希望可以通过这个案例来向大家展示如何使用Power BI进行AI语义分析。 第一个页面是《辛普森一家》的欢迎界面,主题颜色是此电视剧中最常见
小勤:大海,能不能在数据透视的值里面实现多个文本的合并啊?比如下面这个,将评价合并在一起:
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。
说明 : 想来这应该是初次接触移位操作符时一定会了解到的知识点,根据2进制的整数表示方法应该不难理解,原因细节不再赘述~
其实我们仔细看一下场景1和场景2,它们之间是个逆过程,场景1是从Python获取数据传递到Power BI,而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据,用python来处理。
👆关注“博文视点Broadview”,获取更多书讯 作者:ExcelHome创始人周庆麟 来源:《DAX权威指南》推荐序 在ExcelHome技术论坛上,经常会有这样的讨论话题:你希望下一个版本的Excel增加什么功能? 在2006年以前,很多人都说,希望Excel能提高单表处理数据的数量上限,最好能像Access那样可以建立多表查询。 自Excel 2007问世后,单表处理数据的量,从65,536行增加到了1,048,576行。 于是,很多人表示相当满意,但还是有一些人表示,只是简单增加单表的行数不够
人力资源的数据化转型需要HR在日常的工作中对人力资源各模块做落地的数据建模,数据分析是在数据可视化模型的基础上进行数据的交互,通过数据的交互和数据的交叉来进行数据分析,最终发现问题,解决问题。
近日,一场和 PowerBI DAX 之父 Jeffery Wang 的 AMA 活动。AMA 的意思是:Ask Me Anything。Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。
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。
文章背景: 在工作中,针对同一份PBI报表,希望不同用户打开该报表时,只能看到跟自己有关的内容,这个需求可以通过动态权限表来完成。
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的,咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外,还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
进入PowBI,弹出的如下页面也可以直接关闭,在Power BI中想要导入数据需要通过Power Query 编辑器,Power Query 主要用来清洗和整理数据。
熟悉 Power BI 的小伙伴,已经知道用 DAX 编写业务逻辑有些挑战的。微软通过两年的设计和开发,在日前举行的数据峰会中,首次对外透露这一特性。一起来看看吧。
Ø 在Excel2016里已经是一个完全融合在一起的功能,跟数据透视等等功能一样,也没专门叫Power Query,所以导致你可能不知道它的存在而已。
0x00背景介绍 之前加了学校的ctf社团之后开始学习binary方面的知识,跟着教程走完一遍之后学长推荐了pwnable来刷题,这篇文章就是pwnable上silverbullet的详细破解过程。
文章背景: 最近在学习Power BI进行报表的制作,其中有一项内容是日期表。日期表是使用时间智能函数的基础,Power BI可以为具有日期或日期/时间类型的字段自动创建一个隐藏的日期表(见下图),但不能很好地满足要求,一般需要手动创建日期表。
我是大海,感谢关注【Excel到PowerBI】,本文较长,建议耐心阅读,如果一时时间有限,建议收藏,并及时回头阅读。
Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列?这个问题在Excel中用函数解起来也不复杂,但是,正如很多开始用Power Query的朋友说,自从学了Power Query,什么问题都首先想着用Power Query来解了,因为Power Query不仅简单,而且随着数据的变化,可以一键刷新——然而,我回头看一下以前的文章,竟然发现,这个经典的问题,居然没有写过,特此补上,并在后面加上一个M函数直接解法,供大家参考。
绕开网关,多人在各自电脑上协作更新onedrive数据源,而无需专门用一台不关机不断网的电脑来登录gateway进行刷新。
需要进行表格的合并,通常来说需要把标题给统一,这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。
前面,我曾发布过文章《PowerBI数据模型优化,从导入数据开始》,其中提到一个很重要的知识点——列基数:
大海:好吧,Power Query你学了那么多,Power Pivot也基本入门了,Power BI也可以同步开始学了,反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外,都是能在Power BI里直接用的。
其中,vm_bus的power_supply一般为struct power_supply *bms_psy; 而linear-charger则是struct power_supply usb_psy; (当然这只是一个命名方式而已了)
最近遇到一位朋友提问:怎么将多个文本文件(据说100多份)按列(横向)汇总?经过详细了解,需求如下图所示:
Power Query我们知道是一种数据清洗的工具,在Excel中就能直接进行使用,而在Power BI中也有着同样功能的Power Query,但是其功能却比Excle中的要强大不少,以常用的网页数据导入而言,在使用Excel中的导入时,其函数对数据的辨别度要低于PowerBI中的。
兄弟们慢点,4天发布6项更新,你们不考虑下大家有时间学不,还有竞争对手会蒙圈的~ 产品经理无奈回复:这不是老大你安排的嘛。
所谓增量刷新,是指增量刷新数据。一般情况下,在PowerBI或PowerBI Desktop中点击【刷新】按钮,会将数据源的数据全部刷新一遍,如果数据源数据很多,而每次变化的很少,例如只有最近一日发生变化,那这种不问青红皂白就直接全部刷新的方法显然会耗时耗力。很可惜在默认情况下,PowerBI就只支持这种数据刷新方式。
最近,有很多小伙伴和白茶在聊天,也会涉及到一些度量值的编写,经常能遇到说大脑当机的情况。比如说明明自己知道如何去写,但是大脑思维却停止运转,想不起来的情况,话到嘴边却说不出,这种感觉太难受了。
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。
Power Query中最核心的就是M公式。而M公式中最核心的就是List,Record和Table这三大数据结构(三大容器)。其中会涉及到: 1、三大数据结构是什么? 2、三大数据结构是如何深化的? 3、三大数据结构之间是如何相互转换的? 学会这三大核心问题,你也就算是正式步入了M函数的门了。 在Power Query中,除了最基础的界面操作以外,在初阶、中阶和高阶的M公式中,三大容器始终是每一个学习Power Query和对应的M函数逃不过的一段学习历程。 所以小必,经过反复地总结和练习。就
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:
昨天,有朋友有个列表拆分的需求,然后获得方法中有一个步骤的公式用到List.Split这个函数,却在使用过程中就出错了。
很多朋友在数据处理过程中经常碰到这样的数据和转换要求:即一些本来应该是多列的内容,全堆到了一列里。
由 BI佐罗 分享的 PowerBI 主题的研讨会,2021年已经在微软 Reactor 与大家见面。
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