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
曾经是版主的人大论坛有一些简单描述【[面板数据求助] 混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型的区别是什么?】:
PowerBI 战友联盟,是中国范围内由 PowerBI 从业者发起的专业学习现代商业智能的组织,我们以 PowerBI 为主题研究如何帮助企业和个人提升数字化生产力,面向 PowerBI 的国际最前沿资讯和技术,PowerBI Premium 作为 PowerBI 的企业级扛把子产品,必然要研究透彻,而可惜的是:
大家好,我是小黎子!一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿!今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI。微软Excel很早就支持了数据透视表,并基于Excel开发了相关BI插件,如Power Query,PowerPrivot,Power View和Power Map等。这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上。由于Excel的普及和可操作性简单,加上数据透视表技术已经深入人心,所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出,相比Qlik,Tableau等产品,有着无可比拟的天然优势。我们看一下最新2019数据分析魔力象限:
记得是一个加班的夜晚,公司财务部里依然灯火通明,几个小伙伴们在为赶一版预算忙碌着。一位同事的长叹道出了财务工作的精髓,“我们不生产数字,我们是数字的搬运工”。
最近,一位朋友在使用Power Query分组对不同地区的数据进行操作(如提取其中货主地区为华中的相关数据),一直运行得好好的,现在却突然出现了错误:
在大数据,数据分析,商务智能等概念日益火热的今天,仅仅只会用Excel处理表格是远远不够的。今天介绍商务智能分析的一大利器——Power BIDesktop
在2017年9月份的时候,我曾经写过一篇叫做《PQ-综合实战:根据关键词匹配查找对应内容》的文章,主要是通过简单操作步骤的方式来实现关键词匹配查找的内容。
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:
了解PowerAutomate已经有较长的时间,但是一直没有尝试过,最近刚好手头一个略微复杂的问题,Trello和Microsoft to-do的同步,发现在PA中竟然有现成的模板可以直接同步,就认真研究了两天,实现了一些其他的操作,比如:
问:为什么还没有更新10月的文章? 答:没学会呢。 问:10月PBI更新又没有特别复杂的内容。 答:非也。10月PBI更新是PBI史上里程碑。
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。
当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时,就可以在页面设置自动刷新的时间间隔,如下:
随着 PowerBI 在 2020年2月的更新,增量刷新应该被投票投成了大众货,现在所有小伙伴都可以使用这个功能了。当然,其前提是 PowerBI Pro 帐号,也就是 9.9 美金/月/人的 Level,很合理。这彻底将自助式BI分析推向了成规模级。
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。(python代码使用技巧不是本文的讨论方向)
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python(4)——PQ数据导出&写回SQL
小勤:大海,你最近一直叫我学Power Query,Power BI之类的,他们到底是啥呀?有啥牛B的呀?
导读:Pandas是一个基于Numpy库开发的更高级的结构化数据分析工具,提供了Series、DataFrame、Panel等数据结构,可以很方便地对序列、截面数据(二维表)、面板数据进行处理。
关于优化Power BI中的Power Query合并查询效率,之前写过三篇文章:
。若按照等强度设计,即任何一个截面的压应力都等于许用应力,如图1所示,桥墩顶面的横截面面积为:
在2022年4月份的PowerBI版本更新中,动态M查询参数功能已普遍可用,这意味着此功能可以正式投入到项目开发中了。
DolphinDB为海量结构化数据的极速存储、检索、计算与分析提供了一站式解决方案,特别适合金融行业用来处理大规模数据,尤其是L1,L2以及逐笔委托的行情数据。
https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/desktop
了解白茶的小伙伴可能知道,白茶并不是计算机背景出身,是教育背景出身。因此对于传统IT所掌握的知识来讲,白茶是有很多的不足的。
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。
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
抽象(Abstraction)指的是“在事物的诸多特征中,保留解决问题所需的部分特征”这一过程。在面向对象编程中,创建类时就要对客观事物进行合理的抽象。假如对一台手机进行抽象,即创建一个手机类。手机的特征很复杂,如品牌、外观颜色、重量、屏幕尺寸、屏幕分辨率、电池电量、内存、SIM卡类型、网络模式、操作系统、CPU型号、上市日期等等。解决的问题不同,手机类的属性和方法也就不同。如果分析手机的耗电量,那么只需要屏幕尺寸、屏幕分辨率、电池电量以及CPU型号这些与问题相关的特征。而忽略其他特征,这就是进行抽象。
拉伸试验得到的应力应变,通常是指工程应力和工程应变,用于计算应力应变的横截面积和长度,是未变形的初始横截面积和初始长度(便于测量)。与之对应的,还有真应力和真应变,用于计算应力应变的横截面积和长度,是变形后的横截面积和长度。
白茶之前写过《PowerBI本地部署服务器(一)》,大概是在2019年左右,当时和好多小伙伴承诺过后续会继续填坑,一转眼三年过去了,中间我们都经历太多的事情了,本期呢,白茶决定继续本地部署这个话题。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 因子挖掘是量化交易的基础。除传统的基本面因子外,从中高频行情数据中挖掘有价值的因子,并进一步建模和回测以构建交易系统,是一个量化团队的必经之路。金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。因子的有效时
2019年,PowerBI 又被评为2019年度全球商业智能市场第一。 诶?为什么要加个“又”字呢~ 因为 2018年,PowerBI 被评为2018年度全球商业智能市场第一。
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-named-a-leader-in-2021-gartner-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
在年龄不同的大型队列中获得的大脑扫描促进了最近在建立规范的大脑衰老图表方面的进展。在这里,我们提出了一个关键的问题,即与年龄相关的大脑轨迹的横截面估计是否与直接从纵向数据测量的结果相似。我们表明,从横切面绘制的脑图中推断出的与年龄相关的大脑变化可能大大低估了纵向测量的实际变化。我们进一步发现,个体之间的大脑衰老轨迹差异显著,很难用横断面估计人口水平的年龄趋势来预测。预测误差与神经影像学混淆和生活方式因素有一定关系。我们的发现为纵向测量在确定大脑发育和衰老轨迹中的重要性提供了明确的证据。
很多小伙伴经过一段时间的学习后发现,PowerBI就是powerquery操作的M语言和powerpivot的DAX语言,还有可视化。
首先透露一下,最近憋着一个大招即将放送。本文主要教大家如何【获取】上市公司的财务数据。这里的【获取】,不是指在从该公司官网上下载pdf版不可编辑加工的财报,而是指快速地获得多家公司可编辑的财报等相关表格和数据。
节前,文章《这个网站有防爬,但用Power Automate轻松搞定了!| PBI扩展》里开了个头,提到了通过Power Automate Desktop(后续简写为PAD)轻松爬去防爬网站的BHSI指数:
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。
几乎所有的教程都会告诉你,使用 Power BI 获取数据最简单的方式是从本地excel表中获取,紧接着教你如何从本地文件夹中获取多个文件。
小勤:上次在Power Query里实现了数据透视的文本合并问题,在Power Pivot里怎么实现啊?
1、因子筛选应与所用模型相匹配,若是线性因子模型,只需选用能评估因子与收益间线性关系的指标,如IC、Rank IC;若是机器学习类的非线性模型,最好选用能进一步评估非线性关系的指标,如 Chi-square 及 Carmer's V 等;
“[T]he concept of multiple regression and the linear regression model in particular constitutes the underlying platform of most econometric modeling, even if the linear model itself is not ultimately used as the empirical specification.”
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量,它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描,然后识别图像中的待测量物体,得到其边界或形状信息,最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺(直径测量)为例,介绍智能视觉测量系统的技术原理,以及需要解决的难点问题。
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。
随着市场环境的复杂化,在数据分析中,能否提供更具商业洞察力的数据信息正在成为考核业务员能力的重要参考指标。加强以下两大块能力至关重要:
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。
如果希望获取更多视觉对象,会转到 PowerBI 自定义可视化对象市场,这在国内会遇到两个实际问题:
这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文,医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态,包括CT到PET,MR到CT,CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。
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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