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按日期分组、Distinct和忽略其他筛选器- Power BI

基础概念

在Power BI中,按日期分组、Distinct(去重)和忽略其他筛选器是数据处理和分析中的常见操作。

  1. 按日期分组:将数据根据日期进行分组,以便进行聚合操作,如求和、平均值等。
  2. Distinct:去除数据中的重复项,确保每个值只出现一次。
  3. 忽略其他筛选器:在进行某些操作时,忽略其他已应用的筛选器,确保操作的准确性。

相关优势

  • 按日期分组:有助于分析时间序列数据,识别趋势和模式。
  • Distinct:确保数据的唯一性,避免重复数据对分析结果的影响。
  • 忽略其他筛选器:在进行特定操作时,确保结果的准确性,不受其他筛选器的影响。

类型

  • 按日期分组:可以按年、月、日等不同粒度进行分组。
  • Distinct:适用于任何数据类型,包括字符串、数字、日期等。
  • 忽略其他筛选器:通常用于计算和数据转换操作。

应用场景

  • 按日期分组:销售数据分析、用户行为分析、网站流量分析等。
  • Distinct:用户统计、产品去重、数据清洗等。
  • 忽略其他筛选器:计算特定条件下的唯一值数量、生成不受其他筛选器影响的报告等。

遇到的问题及解决方法

问题1:按日期分组后,数据未按预期显示

原因:可能是日期格式不正确,或者分组粒度设置不当。

解决方法

  1. 确保日期字段格式正确,通常是YYYY-MM-DD。
  2. 检查分组粒度设置,确保选择了合适的分组方式(如年、月、日)。
代码语言:txt
复制
// 示例代码:按日期分组
let
    Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("i45WMjQwMlSK1YlWsgsVYrJzS3JyVYpWsgvqKwNz0lVKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSflg==", BinaryEncoding.Base64)), let _t = ((type nullable text) meta [Serialized.Text = true]) in type table [Date = _t])),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(Source,{{"Date", type date}}),
    #"Grouped Rows" = Table.Group(#"Changed Type", {"Date"}, {{"Count", each Table.RowCount(_), type number}})
in
    #"Grouped Rows"

问题2:Distinct操作未去除重复项

原因:可能是数据源中存在隐藏的重复项,或者Distinct操作未正确应用。

解决方法

  1. 检查数据源,确保没有隐藏的重复项。
  2. 确保Distinct操作正确应用,可以使用Power Query编辑器进行操作。
代码语言:txt
复制
// 示例代码:Distinct操作
let
    Source = Table.FromRows(Json.Document(Binary.Decompress(Binary.FromText("i45WMjQwMlSK1YlWsgsVYrJzS3JyVYpWsgvqKwNz0lVKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgqKSwuT0gtKkpsSgq
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    安装步骤比较简单,只需要继续下一步即可。安装完成后,启动后会提示你注册登录,不用注册,直接关掉就行。 3.如何使用Power BI?...4.筛选- 可筛选数据字段 5.“可视化效果”窗格 -根据需要选择不同的图形。 6.“字段”窗格 - 显示表格字段 接下来通过一个例子,让我们快速用数据做出可视化报表,体验一把Power BI。...表中含有的字段:用户名称、订单号、商品编号、购买数量、下单日期。 (1)获取数据 点击功能区的“获取数据”,可以看到不同的数据源,说明Power BI支持不同来源的数据。...给文件命名,保存即可。 通过这个案例,你亲自跟着操纵一遍,就可以快速上手Power BI啦。 4.Power BIPower Query、Power Pivot是什么关系?...所以我们可以知道,Power QueryPower Pivot全部功能聚集到一起,就成了现在的Power BI

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