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:
Power BI集成了很多实用功能,有些功能甚至不止一个入口。 微软的终极目标是让我们将重心放在数据处理和分析的思路上,而不是寻找功能菜单这种附加值低的事情上。 工欲善其事,必先利其器。Power BI功能众多,需要我们不断地实践、摸索才能熟练掌握。 本文就从Power BI运行效率的提升及模型的规范易用出发,分享五个实用小技巧。 Power BI中有诸多的默认功能设置,如数据类型检测、关系检测及自动日期/时间等。这些功能确实给我们带来了很大的便利,但当模型变得复杂、数据量也变多以后,模型运行效率就会变慢。
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。
有一个数据集,包含四张工作簿,每个工作簿是一张表,其中可以销售表可以划分为事实表,产品表,日期表和门店表为维度表。 工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图:
本系列是数据可视化基础与应用的第02篇,主要介绍基于powerbi实现一个连锁糕点店数据集的仪表盘制作。
Power BI在2018年11月更新后,使得我们可以将列和度量值放到一个文件夹中管理,这样我们可以使复杂的报告编写环境变得简洁一些。
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。
有时候你会遇到这样的 BUG,描述如下: 【场景】将度量值的数据格式改为,返回 2 位小数。 【期待】度量值返回 2 位小数。 【实际】度量值未返回 2 位小数,其格式未发生变化。 也就是说,度量值数据格式未正确响应。 如图: 📷 再继续操作,如下: 📷 这里便是一个 BUG。 BUG 分析与修复 这往往是由于该数据模型中存在计算组,尤其是返回格式字符串的计算组导致。 如果你遇到这个 BUG,修复方法是刷新这个图表。方法如下: 📷 刷新后,就会得到正确结果,如下: 📷 总结 Power BI 整体非常稳定
每款商品对业绩的贡献不是平均的,对Top产品进行单品可视化分析有助于抓住重点。本文尝试在Power BI中结合EasyShu(由微信公众号Excel催化剂李伟坚老师和EasyShu联合打造)的地图编辑功能,完成对商品的地图可视化。
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。
👆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
DAX格式化最近在社群里听到有人讨论,在小必老师的公号上也做了总结性推文介绍(其中也介绍了PBI催化剂的方法)。
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:
EasyShu是国内著名的Excel图表插件,插件有几种仪表盘效果,本文分享下如何将仪表盘复刻到Power BI。从零设计一款仪表盘需要的时间可能以小时计,复刻我只用了不到10分钟。
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言,与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
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
虽说是一个点,且在官方说明的篇幅非常少,但是这个特性却意义重大而深刻。我们会用不同的文章来说明这个特性的各种特点。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象,优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中,每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询,执行这些查询会增加等待时间,特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能,最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢?一起来看看下面的例子吧! 当用户位于报告的单个页面上时,Power BI仅计算报表
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。
Excel作图通常使用自带图表或第三方插件图表。自带图表种类比较少,仅仅包含柱形图、条形图、折线图等基础图形,且功能有限。优秀的第三方插件图表是很好的扩充。
无论是Power BI 还是在Excel的Power Pivot中,当度量值非常多的时候,我们都有必须将度量值分门别类地进行分类管理。本期文章,我们将讲解如何在Excel的Power Pivot和Power BI中分别对度量值进行分类管理,方便我们对度量值进行管理和维护。 ---- 本期导读 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 二、Power BI中按文件夹分类管理度量值 ---- 一、Excel的Power Pivot中用表管理度量值 在Excel的Power Pivot中,可以按不
然而,在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
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。
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。
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/
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。
Power BI(Fabric)中的copilot功能目前已经推出普遍可用版2个月时间,目前所有的premium容量用户均可以正常使用此功能。
前面,我在文章《DAX的核心,其实只有4个字!》里提到,DAX核心思想,就是“筛选、计算”四个字,当然,这个总结非常抽象,接下来,我会用一个又一个的例子来给大家具体讲,大家将慢慢体会到,几乎所有的度量都紧紧围绕这个思想而展开。
👆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
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
在文章《死磕Calculate之1:改变筛选上下文之忽略(”删“)》里,我说“把筛选上下文给去掉(删),用All函数”,如下所示:
Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图,简称PV,Power View 中提供了非常多的可视化图表,例如:柱状图、条形图、饼图、折线图等,主要帮助我们实现数据可视化。
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。
随着Power BI模型的复杂,制作图表的增加,尤其是想要对某个度量进行调整的时候,很多朋友都经常会碰到一个问题:我表里的这些列,我写的这些度量都在哪些图表里使用了?
Power BI中DAX函数非常多,功能非常强大,下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数,这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比,为了更方便后续的可视化展示数据,我们新创建可视化展示的页面,创建一个新表存储后续展示的度量值,具体操作如下:
大海:嗯,这个图是Excel的Power Pivot里的度量值集中管理界面,Power BI里目前没有。如果模型复杂了,度量也会越来越多,那么最好能集中管理一下。
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS,本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景,实现更加符合要求的安全性要求。
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
今天是中秋国庆长假前的最后一个工作日,首先预祝各位读者双节快乐!零售业的同仁接下来免不了忙碌,节后也免不了复盘总结、销售分析。
某日,Jacob分享了一份Spotify(一个音乐服务商)的Power BI报告,如下图所示。界面中的环形图和日历吸引了我。环形图使用内置视觉对象新卡片图可以实现,日历使用内置矩阵也能实现吗?答案是肯定的。
在网易数读看到一个条形图,如下图右侧所示,特点有:类别标签居中,条形居中,带有背景阴影,条形和阴影均为圆角。
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前几天有星友分享过一个重点城市GDP排行榜图表,图表中体现了GDP排名、排名升降状况、GDP绝对值以及增长率。这个图表对同一数据进行了多角度比较,我认为比较实用,在Power BI中进行了两种形式的模拟。
DAX Pro 是为业务人员创建的工具。为了避免混淆,精确地讲,这个工具并非是 IT 程序员为 IT 程序员创建的一个 IT 编程工具。当然,我们并不排斥 IT 程序员来使用本工具直接创建业务价值。但您可以大为放心的是:
话说上回,我们提到了Power BI连接数据的三种方式:导入(Import),直接查询(Direct Query)和实时连接(Live Connection)。我们日常工作和学习中,用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制,最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时(如几张表的记录有几十万条以上),导入和刷新数据,都会耗费相当长的时间,也占本地空间较多。
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。
很多人都认为Power BI 仅仅是一个可视化界面展示的工具,还不清楚Power BI 的每个模块是如何相互影响和关联的,或如何将每一模块结合起来运用到工作实践中去,最终通过数据“原材料”的高效加工为企业决策者做出一道“美味佳肴”?
自从 2022 年的 10 月版本更新以后,PowerBI 提供了在模型视图开放公式编辑区的能力,这样终于实现了一个本来就应该实现的功能:在模型视图统一编辑管理所有内容。
1. 撤销动作的不同 Power Pivot在公式生成后就无法进行撤销,只能删除重写。 而在Excel中撤销是很容易实现的。 2. 快速计算公式的不同 Power Pivot只能通过一个一个度量书写。
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