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Extreme DAX-第 2 章 模型设计

当同一列中的所有数据都存储在相邻的位置时，效率很显然是最高的。 另一个原因是，在实际的业务中，单个列中的许多值是相同的；例如，几千或几万种产品往往对应着数以百万计的销售交易记录。...在Power BI 模型中，通过 Power Query 加载数据时，会将所有数据类型统一转换为 Text。很显然，当您忘记在 Power Query 中显式进行类型转换时，数字列也会存储为文本。...的确是这样，除非你开始使用 Power Pivot，而它和Power BI模型从本质上而言是等效的。在正式讨论 Power BI 里的方法之前，让我们看一下如何在关系型数据库中处理数据。...Power BI 模型大小可以通过文件大小作来判断；您还可以使用特定的社区驱动的工具（如 DAX Studio）获得更详细的大小和性能的说明。 在设计 Power BI 模型时，请务必遵循以下准则。...当然，这并不是说只有整数这一种数据类型才能有效使用；前文提到过，有几种数据类型的本质也是整数，如日期、定点小数和布尔值。

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【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL

《在Power BI 中使用Python》系列的前三篇文章我们分别讲解了： 如何在Power BI中使用Python来获取数据： 【强强联合】在Power BI 中使用Python（1） 如何在Power...BI中使用Python进行数据清洗： 【强强联合】在Power BI 中使用Python（2） 如何在Power BI中使用Python进行可视化呈现： 【强强联合】在Power BI 中使用Python...（3）数据可视化 今天我们继续讲解第四篇——PQ数据导出与写回SQL 众所周知，Power BI对于数据的输出是有一定限制的，至少有以下两点： 1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据，这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的...我们在第二讲中说过： Python的处理结果以Dataframe形式输出，M将Dataframe自动转换为Table格式。...M将其Table类型的数据传递给Python，Python会自动将Table转换为Dataframe。

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    一次性学懂Excel中的Power Query和Power Pivot使用

    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。...其实，Power BI中的Power Query和Power Pivot最早是以Excel为载体的。...换句话说，Power BI中的Power Query和Power Pivot组件的功能和语法等方面都是一样的。...通过学习这本书，你可以： 获得1种技能：智能高效的数据分析技能 掌握2种核心知识：M函数和DAX函数 掌握2个分析工具：Excel和Power BI 内容简介 本书主要介绍Excel商务智能组件Power...… 4.4.4 each _与(x)=>的关系 4.4.5 为公式添加注释 第5章  常用的M函数实战详解 5.1 各种数据类型之间的相互转换 5.1.1 将值转换为文本 5.1.2 将值转换为数值 5.1.3

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    【强强联合】在Power BI 中使用Python（3）数据可视化

    前两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） 以及如何在Power BI中使用Python进行数据清洗工作：...【强强联合】在Power BI 中使用Python（2） 这一篇我们继续讲解如何在Power BI中使用Python进行可视化呈现工作。...还是上一篇的套路，以上举的例子只是简单地让大家认识一下如何在Power BI中调用Python作图，接下来我们介绍一些在Power BI中无法原生作图的例子： 比如数学制图，绘制sinx和cosx曲线：...好了，本文入门级地讲解了如何使用Python的matplotlib库在Power BI中进行可视化呈现，以补充Power BI自带可视化类型和第三方可视化插件无法实现的功能，想必大家一定能够通过这两个大神级软件的配合使用得到自己想要的可视化呈现...M将其Table类型的数据传递给Python，Python会自动将Table转换为Dataframe。

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    PowerBI数据模型优化，从导入数据开始

    最近，不少朋友在群里提到，打开Power BI文件、刷新数据、做报表等过程中，经常出现运行比较慢的情况。...从我们应用的角度，可以简单地理解为，Power BI将数据导入模型后，会将这列数据压缩成4个进行储存，这样，数据的量其实就差不多压缩了一半。...以我实际工作中的一个表为例，一个数据库表中带有用GUID作为键值的无重复数据列（ID列），同时大家注意另一个存在大量重复值的列“TM_JY”： 数据全部导入后，Power BI文件的大小为3.7M：...添加“删除ID列”的步骤： 保存后，Power BI文件直接缩减为415K，压缩了85%的空间： 我们再多删除一个列，即前面我们提到的存在大量重复值的列“TM_JY”： 再保存，文件几乎没有变化...： 继续删除其他一个列“DATE”，这个列里非重复值和重复值比例约5:3，如图所示： 删除该列后，文件大小进一步缩减为235k： 从上面的例子可以看出，尽可能只导入必要的列，减少不必要的列，尤其是非重复值较多

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    Power BI 排名可视化工具全面升级

    我这几年分享了上千种DAX+SVG可视化效果，在实际业务中，使用最多的就是排名。SVG排名图标可以用在表格矩阵（条件格式和值）、新卡片图、按钮切片器视觉对象。...调整样式到满意后，点击下方的复制代码： 在Power BI 新建空白度量值，粘贴代码： 代码中的排名度量值文字换为你模型中的真实排名，类似： 业绩排名 = RANKX(ALLSELECTED('店铺资料...'[店铺名称]),[M.销售业绩]) 如果是在表格矩阵使用，可以把以上SVG度量值放入条件格式图标： 如果是按钮切片器使用，放入图像区域： 如果选择渐变背景（例如下图右侧的径向渐变），需要特别注意。...Power BI 表格矩阵当前的条件格式图标不支持渐变SVG语法，但是列值支持。 所以，如果表格矩阵有渐变需求，把SVG标记为图像URL后放入列值。按钮切片器不存在这个问题，渐变正常支持。...更多Power BI 排名： Power BI模拟麦肯锡弧线式分布排名 支付宝排名文本设计精巧，Power BI也可轻松实现 Power BI 排名与Top可视化总结 配套pbix文件在▼

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    【强强联合】在Power BI 中使用Python（2）

    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。...M将其Table类型的数据传递给Python，Python会自动将Table转换为Dataframe。...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

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    PowerBI优化：更快、更小、更高效

    使用 Power BI 和 Power Pivot for Excel 分析数据一书也更深入地探讨了此主题，如果您想提高 Power BI 技能，则非常推荐阅读该书。...Power BI Desktop 扫描 datetime 列，查找最小值和最大值，并创建一个包含整个范围的日期表。如果您有很多日期时间列，则这是一个无声杀手。理想情况下，您有一个自己维护的日期维度。...技巧 #3：基数、基数、基数 Power BI 模型的强大之处在于它可以很好地压缩数据，从而允许您将数百万甚至数十亿行加载到模型中。但是，并非所有数据都压缩得一样好。...由于维度通常没有那么多行，因此文本列的存在并不是什么大问题。但在具有数百万行的事实表中，文本列可能会产生很大影响。您应该尝试将文本放在一个维度中，或者完全删除该列。...尽管数据大小本身相同（96kb，显示的所有数字均以字节为单位），但日期列的字典大小是整数列的两倍。

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    Power Pivot中忽略维度筛选函数

    返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 通常和filter组合，如果是列名需要是filter处理的列名 1个参数只能写1个条件，列和表不能同时出现。...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...智能日期运用——连续时间（2） Power Pivot智能日期运用——时间点 如何在DAX Stadio和Excel中返回表和度量值？...如何在Excel及Power BI中对中文日期进行排序？ 如何批量一步抓取搜索栏的联想词？ 如何快速的获得一些购物网站的产品信息？ 如何按要求转换客户地址信息格式？ 如何通过网站获取航班信息及价格？...升级篇 Power Query中单列数据按需转多列 在Power Query中如何进行类似"*"的模糊匹配查找？ 如何在Power Query中达到函数Vlookup的效果?

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    TableauPowerBI的“割裂”和帆软BI的“集成”

    即便集成于 Power BI，Power Query 依然以绝对独立的方式存在，甚至还有独立的 M 语言！‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍...- 转置（行转列、列转行）、聚合、并集、连接一应俱全‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ - 支持插入新行！...- Power Query 不仅将数据准备独立，而且M 语言自成一体！‍‍‍‍‍‍‍...它在右侧追求每一步执行的优先级，将行级别的聚合（汇总列，如同 Power Query中的聚合、DAX 的计算列聚合、Tableau 的 Fixed LOD），和转置、合并，甚至行级别排序、删除重复行，都一股脑堆积于此...如果数据只是几千、几万行的话。 其实在批评 Tableau 和 PowerBI 割裂的时候，帆软应该想反思，为什么迟迟到6.0版本，才把数据和组件作为一个文件出现？

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    Power BI零售管理：用产品图片展示价格分布

    以下Power BI图表用来展示不同价格区间的产品丰富度，常用于零售业商品管理领域。所有产品配有图片（虚拟），非常直观。实际应用时也可以将价格带维度替换为产品品牌、品类、系列主题等。...实现原理是DAX+HTML，新建一个HTML度量值，度量值包含三个部分，价格带维度，需要展示的产品图片和需要展示的产品信息（本例为产品ID）： M.HTML图片 = " " & [产品ID] & " " ) 其中，价格带可以在产品资料表中如下新建列：...产品图片可以是图床URL，也可以是本地图片转base64（参考：Power BI本地图片显示最佳解决方案）。...将价格带维度和以上HTML度量值拖入HTML Content视觉对象： 得到非常粗糙的效果： 接下来对图表添加CSS样式。

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    Power Query 真经 - 第 3 章 - 数据类型与错误

    BI佐罗 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。...3.1 数据类型与格式 在现场课程、博客评论和论坛帖子中经常收到的一个问题是：“如何在 Power Query 或 Power BI 中格式化数据？”...Power BI：数据模型。 【注意】 本书的重点是 Excel 和 Power BI。如果是在不同的微软产品中使用 Power Query，则可能有额外的或不同的加载目的地。...在 Power BI 中，可以在【主页】选项卡的【转换数据】区域中找到【数据源设置】。 无论选择那种方法，都会被带到浏览和更新文件路径的窗口。...在 Power Query 可以将 21:00 转换为时间数据类型的地方，由于 “:” 字符的存在，它不能将其转换为整数。

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    如何让数据值在PBI中智能化显示 - 效果

    这将需要综合运用 Power BI 及 DAX 的众多高级思维模式和技巧实现，是高级专家值得仔细研究的课题。而在这方面，本系列文章将给出全网独家终极解法。首先来看需求。...矩阵数据值的智能化显示 用户希望矩阵中的数据值可以根据自己的大小自行判断并给出紧凑的显示，如下： 大部分的产品的年销售额都是几十万规模，用英文规范显示，就是多少 K ，而总计则超过了百万，则应该显示为...可能出现 K，M，B 同时存在的情况。 极大的节省了展示的空间。...如果你认为这种方法只是对矩阵文本的处理，那就错了，因为除了矩阵外，我们还需要对图表（如：柱形图）的显示做智能化处理，如下： 在向下钻取后，如下： 如果切换到中文模式，如下： 这样一来，矩阵和图表中的数据值都可以得到正确合理的显示...整数智能模式 对于数量，不存在小数的全整数情况，也要完美适配，如下： 导出数据而非文本 不论是矩阵或图表，虽然在显示上都是 K，M 等，但导出数据后需要继续处理，因此导出数据必须是纯数字的，如下：

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    节日分析神器：CUBESET-日期对比一网打尽

    如果用Power BI设计报表，针对一个指标（如销售额）你需要写一大堆度量值来完成不同周期的对比，TotalMTD、TotalYTD、DATEADD等等轮番上阵，每年的法定节假日周期不同，你还需要单独处理...在Excel可以像在Power BI一样操作，但是，你也可以忘记时间智能函数，只写一个度量值： M_销售额:=SUM('销售明细'[销售额]) 你没有看错，只写基础度量值，然后在表格界面使用CUBESET...最简单的数据提取如下图所示，手动收入需要提取数据的开始日期和结束日期，在G列使用CUBEVALUE函数调用Power Pivot中新建的销售额度量值，CUBERSET指定日期范围为E列和F列的值。...复制G列的公式，把其中的销售额度量值替换为别的指标，依次排列。 Power BI做到以上效果是可能的，但是是困难的；Excel是灵活的、容易的。...随着Power BI的普及，不停有人问，Excel会被替代吗？显然不会，二者场景不同。 希望本文对各位读者节后的分析有所帮助。

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    PowerBI 2020年10月升级，界面全翻新

    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。...这项新的Microsoft Power BI功能允许报表使用者根据其筛选器或切片器选择动态更新M查询参数。...以前，除非在Excel中将数据格式化为“表”或“命名范围”，否则用户必须从工作表对象（例如，下例中的Sheet1）通过特定的转换（跳过行，删除列等）来抓取相关的行/列。...如果您编辑此视图以添加或删除用户创建的列或系统定义的列，或者通过创建新视图并将其设置为默认视图，则它将通过连接器传播。 全部视图包括所有用户创建的列和系统定义的列。...为了有效地可视化和实际应用的IBCS研究所建议我mprovements到标准子弹图表如挑染的方差酒吧和正火目标值的帮助下，以方便视觉评价实际和目标之间的差异。

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    Power Query 真经 - 第 4 章 - 在 Excel 和 Power BI 之间迁移查询

    选择 “Date” 列并单击【日期】数据类型图标。 将数据类型改为【整数】。 选择【替换当前转换】（不是【添加新的步骤】）。...结果错误消失了，现在看到的是满满一列的整数（代表日期序列号），如图 4-19 所示。...图 4-20 “Date” 列数据正常显示 记住，如第 3 章数据类型和错误中所述，一旦更改了数据类型，任何后续的更改都将基于这个输出。...选择 “Date” 列并单击【日期】数据类型图标。 将数据类型更改【整数】。 选择【替换当前转换】（不是【添加新的步骤】 ）。 选择 “Date” 列（再次）并单击【整数】数据类型图标。...【警告】 Power BI 导入 Excel 表格并将其转换为 JSON 表格的方法有一个与专门与导入日期列有关的错误。

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    PowerBI x Python 之关联分析（上）

    关于Power BI如何做关联分析，网上已经有不少文章（如马老师之前的推文，以以及power bi星球等等），其中的核心是合并及userelationship。...所以本文介绍如何在PowerBI里借助Python快速求出频繁项集（关联度较大的组合）。...前两列是购物时间，Transaction是购物单编号，Item是物品。...首先选取Py可视化控件，拖动到画布上，然后再选中所需的字段，结果如下： 在Power Bi的下方出现了一个新的窗口（编辑器）。...不足的地方主要在于Python作图的风格与Power BI的整体风格不一致，而且调整难度比较大。而且只能被动联动，而不能主动联动。下一篇将介绍PQ的方法，能更好地克服控件法的这些不足。

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    Extreme DAX-第3章 DAX 的用法

    计算列中的计算结果是静态的：仅在创建列或者刷新 Power BI 模型时这些值才会被计算。这与 DAX 和 Power BI 报表的动态特性相悖。...DATATABLE 函数有两个奇怪的特性：首先，数据类型的名称与 Power BI 模型中使用的数据类型的名称不同（比如：INTEGER表示整数类型，STRING表示文本类型等），并且，一行中的值必须包含在大括号中...例如，可以设定 Total sales 度量值的显示不带货币符号和小数但使用千位分隔符。此格式可以与从数据类型派生的格式不同。 显式度量值可用作更复杂计算的构建基块（见下文）。...但是，当你费尽千辛万苦终于做出了一个比较满意的 Power BI 模型时，你如果听到“哦，等等，X 类型的发票不计入销售额，应将其排除在外”时，你会不会崩溃呢？...总结 在本章中，你已了解 DAX 在 Power BI 模型中的不同用法：计算列、计算表、度量值、安全规则和查询。

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    BI 双雄：PowerBI “向左” vs. Tableau “向右”

    Power BI深度集成于微软技术栈（如Azure、Microsoft Fabric），并高度依赖数据仓库的最佳实践（如星型模型），这明确指向了一种自上而下的结构化路径 3。...它的核心优势在于其背后强大的Power Query M语言。虽然用户可以通过图形界面完成大部分常见的数据转换操作，但M语言为技术用户提供了编写复杂、可重用脚本的能力 13。...两者最核心的区别在于，Power Query的无缝集成和M语言的强大能力支持一种“一次构建，多次复用”的数据工程思维，M 语言本身就是“高墙”；而Tableau Prep的独立性和可视化流程则更贴合分析师...用户将维度和度量拖放到“行”、“列”以及“标记卡”等功能区，可视化图表会随之动态生成。...这种体验鼓励探索和发现，用户在不断尝试和组合中找到数据的最佳表达方式。 Power BI的“报表”: Power BI的体验则更加结构化。

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