轻量级BI工具Superset Mac OS of Superset 前言 Superset是一款可视化的BI工具，主要依赖于python环境。...pip 是一个Python包安装与管理工具。...，我们不使用自带，安装新版本的 Python3 的安装方式 curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3 % Total % Received...python_dotenv-0.14.0-py2.py3-none-any.whl (17 kB) Collecting python-geohash Using cached python-geohash...-2.8.1 python-dotenv-0.14.0 python-editor-1.0.4 python-geohash-0.8.5 python3-openid-3.2.0 pytz-2020.1
前言 上回提到，Power BI借助Python做关联分析，可以轻松地找出物品中的频繁项集，且该频繁项集内的物品数量不限于2个。...实现方式既可以通过Power BI里添加Python可视化控件直接生成Python式图表，也可在PQ里借助Python处理数据。前者最大的好处体现在与切片器联动中，是即时计算新的频繁项集。...不足在于Python图表的风格与Power BI不一致，而且由于直接输出Python图（没有输出数据源），不便于开展其他分析。后者，正好解决了这些不足。...总结与延展 在PQ中使用Python对原有数据处理，可以生成Power BI原生的数据集。相比上一篇中使用Python可视化控件直接输出Python图表，增加了更多的灵活性和可延展性。...【参数化查询】是目前Power BI应对的一个权宜之计。详情参见本文——Power BI的时间序列预测，除了移动平均还能怎么做？
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。...1 基本逻辑 个人认为，Qbi、帆软、Tableau等一系列BI工具，基本逻辑其实跟Excel透视表非常相似。Excel透视表基于一张基础表表，生成透视、拖拉指标、绘制图表。...Power BI的底层逻辑与此差异很大。网上很多宣传文章说会用Excel就会用PowerBI，而以我个人学习和指导他人的经验来看，Excel经验对于上手Pbi并没有显著的作用。...Pbi跟很多Excel透视表以及其他相似BI工具的侧重点不一样。Pbi三大突出优势：数据清洗（Power Query）、多表建模、自定义度量值（DAX)。
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。
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。...1 图表联动，再谈数据集和数据模型 早在本系列开篇里（【Quick BI VS Power BI】（一））我提到，Qbi比Pbi更像Excel的数据透视表。...遗憾的是，数据集组合只能作为辅助灵活开发的权益之计，因为目前还有许多限制。 数据集组合支持在仪表板、数据大屏和电子表格中使用，不支持自助取数和即席分析。...5 事件 Quick BI中，交叉表支持数据填报和钉钉两种事件。在交叉表中添加数据填报事件，则可以将数据内容录入到目标数据库中，完成数据填报。
报表系统的开发 4. 基础技术环境的构建、维护 5. 算法、数据挖掘 6. 类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发 7....这个环节需要一个根据具体的业务需要，通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统，以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。 3. 报表系统开发。...技术上需要一个开发工程师来做，需求上需要一个熟悉业务的人来定。报表系统的内容会随时间、随业务不断演化，因此设计上也需要适应这种演化。 4. 基础技术环境的构建、维护。...类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发。数据分析、数据挖掘的结果需要应用到产品的优化上，而数据的应用系统就是要打倒这个目的的。这些系统仅仅作为桥梁存在，主要就是要保证性能达标、以及逻辑正确。
但是将Python和Power BI组合起来用的还真不多。 那么，我们今天就来讲一讲Python和Power BI组合起来使用，都有哪些场景。我列了如下三种： ?...Python与Power BI的数据传递---Dataframe Python支持5种常用数据类型，Power BI的M语言支持多种数据类型，两种语言直接以DataFrame数据类型进行传递。...Power BI Desktop会自动获取Python代码中数据类型是DataFrame的变量数据。 我们将代码复制到Power BI Desktop的Python脚本编辑器中，并运行： ?...这样我们就将Python运行的结果在Power BI 中显示了。...本篇文章将Power BI中数据获取环节的Python使用讲解完毕，下一篇我们将继续讲解如何使用Python在Power BI中进行数据清洗。 ?
上一篇文章我们讲解了在Power BI中使用Python来获取数据的一些应用： 【强强联合】在Power BI 中使用Python（1） 这一篇我们将继续讲解如何在Power BI中使用Python进行数据清洗工作...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。...前文我们讲过，Python与Power BI的数据传递是通过Dataframe格式的数据来实现的。 Python的处理结果以Dataframe形式输出，M将Dataframe自动转换为Table格式。...理论上我们需要在这个地方键入： import pandas as pd 以表示我们要使用pandas库，但是Power BI在调用Python时，自动导入了pandas和matplotlib库，所以这一行写不写都一样...下一篇我们将继续讲解如何使用Python的matplotlib库在Power BI中进行可视化呈现。 ?
众所周知，Power BI即便是PRO账号也仅仅提供每日8次自动刷新，但对于很多业务场景而言是远远不够的。...Power BI在国内由世纪互联运营，任意刷新设置请看以下两篇文章： 如果雇一个人7d×24h每10秒刷新一次Power BI，我需要每月支付他多少钱？...如果雇一个人7d×24h每10秒刷新一次Power BI，我需要每月支付他多少钱？【2】 那国际版刷新策略是否和国内世纪互联运营的版本相同呢？...无所不能的Python大法自然是有的：browsercookie库帮你解决。...正所谓： 还是Python大法好啊。
也正因为此，我想到了Power BI。 当然，首先得说明，正是因为Notion开放了API，这一切才能够得以实现。
https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/get-starting/what-is-apache-doris/
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。...我选的是Power BI Desktop ? ? 安装很快而且没有别的设置。 ? 注册/登录 ? 界面夸一夸，熟悉的布局有没有。...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。 ?...从适用于数据分析人员SpeedBI SAAS云平台，到适用中小企业安装即可用的Power-BI标准方案，再到跨平台的OurwayBI大数据可视化平台，实现BI产品全方位覆盖，满足不同用户不同应用场景的需求...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？
传统BI系统的局限性：数据集中且有限： 传统BI系统通常基于企业内部的结构化数据，如销售数据、财务数据等，而对于企业外部的非结构化数据（如社交媒体数据、视频数据等）难以有效利用。...批处理和静态报告： 传统BI系统通常是批处理的，需要定期生成报告，无法实时获取数据分析结果。...复杂性和缺乏用户友好性： 传统BI系统往往需要专业的技术人员进行开发和维护，对于非技术人员来说操作复杂且不易理解，缺乏用户友好性。...现代BI系统的需求：实时分析和报告： 现代BI系统需要能够实时获取最新的数据并进行分析和报告，以便用户及时了解业务情况。...综上所述，现代BI系统能够弥补传统BI系统的局限性，满足企业对更灵活、实时和综合性数据分析和决策支持的需求。
可以在 “管理参数 ”窗口中轻松管理参数。 若要访问“管理参数”窗口，请在“开始”选项卡中选择“管理参数”选项。
商业智能BI对于企业的落地应用有着巨大价值，逐渐成为了现代企业信息化、数字化转型中的基础建设。那么，到底什么是BI？BI能为企业带来什么？又该如何将BI落地？这篇文章将进行详细的解答。到底什么是BI？...然而，在实践过程中，诸多企业对BI的理解产生了偏差，将BI等同于数据报表，认为BI的最终目的是将数据以可视化的形式呈现。...3、快速实现实时数据展示以永洪BI为代表的新一代BI平台规避了传统BI部署周期长、开发难度大、应用成本高等缺点，上线以周为单位，报表开发时间缩短到天，极大的提升了BI的易用性。...；对于 IT 部门来说，可以释放IT的生产力，IT部门从报表开发者的角色转变为数据管理的角色，从繁重、重复性的工作中解放出来，将更多的精力放在数据平台的建设等核心事项上；对于业务部门来说，能提供快速响应的数据服务...BI如何落地？先是搭骨架。从数据源、大数据BI平台、主题模型、适用对象搭建好数据分析架构。
BI产品“投入小、见效快”的特征，成为了数据应用阶段的主力。“BI”的概念提出于1996年，随后便有诸多企业开始开发独立的BI产品。...2012年左右，我国开始出现了新一代的BI产品，其特点是部署周期短、操作简单等，自此，业内将BI产品划分为“传统BI”和“敏捷BI”。敏捷BI和传统BI有何不同？本文将进行详细的对比。...特征不同传统BI的特征是“以IT为中心的预定义报表平台”，也就是说，报表的开发与制作以IT为主导，其原因是传统BI的技术门槛高，操作难度大，需要专业的人员才可完成数据的分析与洞察。...即先由业务人员提出需求，然后由IT部门完成项目规划、开发设计、测试、用户体验，最后才能上线给到业务人员使用。在测试和上线阶段，IT人员和业务人员之间存在理解偏差，报表经常存在不符合业务人员需求的情况。...当业务出现变更后，需要重新走一遍开发流程，时间成本极高，以周、月为周期计算，决策效率也很低。敏捷BI属于“循环式”模式。整个工作流都是由IT和业务人员协作完成，全程可视化操作分析。
敏捷BI何以敏捷 确实如此。 敏捷BI就是业务的放大镜。 2012年是个很有意思的年份，国内诸多创业型科技公司，多是成立在这一年前后。在云计算、大数据领域是如此，在敏捷BI（商业智能）领域也是如此。...正是以此为基础，敏捷BI开始颠覆传统BI，而且颠覆的并不困难。...永洪科技营销中心副总经理李波 传统BI时代，IT部门的数据顾问，虽然自带光环，虽然可以熟练使用传统BI工具，但他们经常受到业务部门的反复纠缠。...未来，越来越多的行业将开始精耕细作，而这就离不开深度数据分析和数据决策，更离不开敏捷BI。 BI+AI看见过去和未来 离不开的也还有AI。 “BI代表数据应用的广度，AI代表数据应用的深度。”...“所以BI与AI并不割裂，永洪科技也不会在解决方案中突出是应用AI还是BI，我们始终在根据应用场景，提出最佳的解决方案。”李波最后说。
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