如何将csv文本转换为数字，以及如何在Power Bi中处理几乎非机器可读的数据？

如何将csv文本转换为数字？

将CSV文本转换为数字可以通过以下步骤完成：

1. 读取CSV文件：使用合适的编程语言和相应的库，如Python的pandas库，可以轻松读取CSV文件中的数据。
2. 数据清洗：对读取的数据进行清洗，处理掉不需要的行和列，确保只保留需要的数据。
3. 数据转换：将CSV文件中的数据转换为数字。根据数据的格式和内容，可能需要进行一些特定的转换操作，如去除特殊字符、删除不必要的符号或标记，并确保只保留数字部分。
4. 格式转换：将转换后的数据从字符串格式转换为数字格式。根据所使用的编程语言，可以使用相应的函数或方法将字符串转换为数字，如Python中的int()或float()函数。
5. 数据分析或处理：根据需要，对转换后的数字进行进一步的数据分析或处理操作。

如何在Power BI中处理几乎非机器可读的数据？

在Power BI中处理几乎非机器可读的数据可以通过以下步骤完成：

1. 导入数据：打开Power BI并导入数据源，选择适当的数据源类型，如CSV、Excel、数据库等。
2. 数据预处理：对导入的数据进行预处理。这包括清洗数据、填充缺失值、删除重复项等操作，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据转换：根据数据的特点和需求，进行必要的数据转换操作。例如，将日期格式转换为Power BI可以识别的日期格式，将非结构化的文本数据转换为结构化的数据等。
4. 使用文本函数：Power BI提供了一系列用于处理文本的函数，可以帮助您从非机器可读的数据中提取有用的信息。例如，使用Substring函数提取特定字符或单词，使用Replace函数替换特定字符或单词等。
5. 使用计算列：在Power BI中，您可以使用计算列来创建自定义列，以便根据已有的数据生成新的列。通过使用适当的表达式和函数，您可以从非机器可读的数据中提取有用的信息，并将其转换为机器可读的形式。
6. 使用Power Query编辑器：Power Query编辑器是Power BI中一个强大的工具，可以帮助您对数据进行高级转换和处理操作。通过使用Power Query编辑器，您可以执行复杂的数据转换、合并、拆分、过滤等操作，以适应各种数据处理需求。

以上是处理CSV文本转换为数字和在Power BI中处理几乎非机器可读的数据的基本步骤。具体的实施方法和细节取决于具体的需求和所使用的工具。对于更详细的指导和示例，请参考Power BI的官方文档和相关教程。