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。
用于决定在Oracle中解析目标SQL时所用优化器的类型,以及决定当使用CBO时计算成本值的侧重点。这里的“侧重点”是指当使用CBO来计算目标SQL各条执行路径的成本值时,计算成本值的方法会随着优化器模式的不同而不同。
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。
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。
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。
知足知不足,有为有不为 数据透视图可以说是数据透视表的孪生兄弟,它们的设计原理及使用方法基本一致。所以我们在之前学习的关于数据透视表的知识基本都能应用到数据透视图中。 数据透视表与数据透视图,其实是一组数据的不同展现方式。以下关于Power Pivot与数据透视图的3个实用技巧值得我们学习掌握。 一、从数据模型到数据透视图 在Excel中制作图表,通常情况下是基于工作表中现有的数据的,也就是图表基于工作簿中的数据表生成。即使是使用数据透视图,也会同时生成数据透视表,然后再基于数据透视表的数据作图。 这
在Excel中,我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如,我们按选择一个日期,计算当前日期的前7天、前15天,前30天等近期的数据变化情况。如图所示: 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率,还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示: 在这个模型中,我们新建一个日期表,用来筛选订单表中的下单日期。这个例子是简化过来的。 为了当我们选择一个日期的时候,在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据,我们还需要做两件事: (1
我们对本月的更新感到非常兴奋!我们发布了两个最重要的社区请求:Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外,我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来,AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果,因此请务必尝试一下!如果您想了解本月的所有更新和增强功能,请查看完整的博客。
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。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
SQLBI的工具,有兴趣的可了解下,需要点英文阅读能力:https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第17章,介绍了运行DAX查询的引擎内部架构。DAX查询可以完全在存储于内存的模型上运行,也可以完全由原始数据源运行,还可以混合使用这两种方式。
销售数据表记录了咖啡订单,包括字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
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。
过往的PowerBIDeskTop,它是一个独立的软件,不像Excel那样可以有二次开发的接口,但7月份更新PowerBIDeskTop后,已经开放了外部工具,单独有一个外部工具的选项卡。
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章,就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥,就像一本字典,只有用到的时候才会去查阅。
Step2: select * from table(dbms_xplan.display)
VLookup 函数据说在 Excel 函数的使用频率排名前三,但这个函数也有不少局限性,Microsoft 推出了一个新的函数 XLookup 可以用于取代 VLookup。但 XLookup 目前还没有正式发布。处理多表连接,如果有多条件,之前我比较多的是用 MS Access 的查询,但现在有了 Power Query (PQ),在 Excel 中也能愉快的玩耍了。多条件连接准备放在下一篇。PQ 的查询表合并,实现将两个表横向合并,无论是界面友好性方面,还是功能上,都比 VLookup 强大太多。
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。
Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构,但消耗内存较大。
Excel Power Query功能强大,但我一直没有涉足,因为Excel太博大精深了,光是Excel本身的功能、Excel公式与函数、VBA就够研究的了。然而,新的东西总是要接触的,毕竟也是Excel的一部分。后续会学习一些这方面的知识并与大家分享。本文主要学习整理自stringfestanalytics.com,供参考。
不允许对数据做任何修改,不允许新建表、新建列、修改数据格式、按列排序等操作,也不允许设置自动日期智能:
Excel2013下载网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1MdF2pTxlJqZMqILcW2PeBA 密码: rxuv 这个安装包中有破解软件KMSpico,当中有使用说明..txt,请阅读后安装软件,关键点是要用管理员权限操作。 破解的时候要关闭360等杀毒软件。
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。
今天我会手把手教会你如何制作报表,在这之前,确保你已经学过了免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》下面的内容。
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长,这些问题可能形成可怕的积累效应。
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。
使用 Power Query 的一个非常有趣的场景是,可以利用它从 Web 上抓取与业务相关的数据,并用它来丰富自己的公司数据。数据通常以两种不同的方式之一存储在 Web 上。
发生在现实世界中的操作型事件,其所产生的可度量数值,存储在事实表中,事实表也叫明细表。例如,一个按照地区、产品、月份划分的销售量和销售额的事实表如下:
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。
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
目录 1.何种查询支持索引? 2.注意事项和建议 一 何种查询支持索引? 1 MySQL 目前支持前导列 ---- 就目前来说,mysql 暂时只支持最左前缀原则进行筛选。 例子:创建复合索引 cre
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。
记录一下HTTP/2的底层原理,帮助理解协议实现细节。 连接 每个端点都需要发送一个连接作为最终确认使用的协议,并建立http/2连接的初始设置。客户端和服务器各自发送不同的连接前导(preface)
在 python中 用import 或者from...import 来导入相应的模块。
本文作者王良辰,京东中台架构师,擅长分布式系统及高可用、高并发系统架构与设计。曾经为企业开发过多个通用脚手架,推崇以技术手段提升开发效率、约束开发行为。
SQL最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中连接(JOIN)表。连接是利用SQL的SELECT能执行的最重要的操作,很好地理解连接及其语法是学习SQL的一个极为重要的组成部分。
随着数据分析和可视化工具的广泛应用,Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具,而Python则作为数据科学的主流编程语言,广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
Hi,大家好。国庆小长假转瞬而过,打工人收心返程。今天给大家科普一波,单下划线和双下划线在Python变量和方法名称的含义。有一些含义仅仅是依照约定,被视作提示,而有一些含义是由Python解释器严格执行的。你们是否想知道Python变量和方法名称中各种单下划线和双下划线的含义是什么?
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/bisal/article/details/89666608
Sqoop简介以及安装 近期用到Sqoop进行数据导出导入,发现网上很多的博客都不够精细,所以本人就针对Sqoop1.4.7的官方文档进行了学习,以下是学习笔记。 一、介绍 sqoop是沟通HDFS和关系型数据库的桥梁,可以从HDFS导出数据到关系型数据库,也可以从关系型数据库导入数据到HDFS。当然也支持Hive、HBase跟关系型数据库之间的互相导出导入。这是一个可以进行双向转化数据的工具。 二、安装 1、下载 Sqoop是Apache提供的工具,下载的时候一定要先确定hadoop的
select wid from worker where worker.wid = salary.wid)
为了避免反复的手手工从后台数据库导出某些数据表到Excel文件、高效率到多份离线数据。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
编辑手记:关于Oracle的序列,相信大家并不陌生,但很多人平时只用到connect by 的方式来构造序列,今天一起来学习更多的构造序列的方法及每个方法的优缺点。 作者介绍 怀晓明,云和恩墨性能优化专家。ITPUB社区版主,兴趣广泛,视野广阔,目前专注于SQL审核与优化工作,是一个细心敏锐的troubleshooter。擅长数据库和web的设计和开发,精于故障诊断和处理。 正文 Oracle构造序列的方法随着版本一直在变化。在9i之前的版本,常用的方法是: select rownum rn from al
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02(熟悉Hive略过) 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类, 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中, 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中, 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似; 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据,也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据,只是复制或者移动数据文件,并不会对数据的
如果想在power query中实现pandas的merge这种效果,目前找到的解决方案就只有加一个行mapping进行关联。
第一篇比较了Power BI数据导入的三种方式,指出了Power BI结合SSAS的意义。
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言,Data Analysis Expressions 数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云