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平均值给出了错误的Power BI台式机数量

是一个数据分析和可视化的问题。在这个问题中，我们可以通过以下步骤来解决：

确定问题：首先，我们需要明确问题是什么。问题是平均值给出了错误的Power BI台式机数量。这意味着在使用Power BI进行数据分析时，计算得到的平均值与实际情况不符。
数据收集：接下来，我们需要收集相关的数据。这包括Power BI台式机数量的实际值和计算得到的平均值。
数据分析：使用Power BI或其他数据分析工具，我们可以对数据进行分析。首先，我们可以计算实际值的平均值，并与计算得到的平均值进行比较。如果它们不一致，那么我们可以进一步分析数据，找出导致平均值错误的原因。
错误原因分析：在这一步中，我们需要仔细检查数据和计算过程，找出可能导致平均值错误的原因。可能的原因包括数据采集错误、计算错误、数据异常等。
解决问题：一旦我们确定了错误的原因，我们可以采取相应的措施来解决问题。例如，如果是数据采集错误导致的平均值错误，我们可以重新收集数据。如果是计算错误导致的平均值错误，我们可以检查计算公式并进行修正。

总结：在这个问题中，我们需要进行数据分析和问题解决的过程。通过收集数据、分析数据、找出错误原因并采取相应的措施，我们可以解决平均值给出了错误的Power BI台式机数量的问题。

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很多同学奇怪为什么新版Power BI中的模型视图下也可以添加新页面了，这是什么逻辑? 我们一起探讨局部模型视图的用法。...当模型中的表数量过多，导致关联变得复杂，不利于用户分析和理解表关系，而旧版Power BI中只提供这一种模型全局视图。 ? 会不会有神经错乱的感觉？...还好，微软大神在2019年新版Power BI中对此做出了改进，提供了局部视图功能，简化分析表关联关系，以下是关于产品维度的局部视图的示例演示。...经过以上处理，我们得到了产品维度模型的局部视图，如此这般，还可以继续为不同主题维度添加不同的视图页面，大大优化了模型的布局呈现方式！...一言蔽之，全局视图是给Power BI用的，而布局视图是给人用的。思考一个优秀的BI工具不仅在于其建立复杂模型的能力，更考验设计者的是工具是否有从用户的易用性角度考虑，将复杂的问题简单化的能力。

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微软发布Power BI Premium：提供统一API接口，对免费版服务进行简化

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Power BI里的两处数据类型设置有什么不同，从一次数据空白与计算错误说起

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vlookup逐步灭亡

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Power BI重大更新：辅助线可以自定义了（以产品售罄分析为例）

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