数据中的明细项一般都有很多,可是我们关注的往往只是前几名,所以在报表中只展示关注的部分,就十分常用. 有了上篇(这几个示例,帮你深入理解RANKX排名)关于排名的铺垫,仅显示前N名就简单多了. 依然以上篇文章数据中的数据为例,按销售额的高低来显示前几名的产品,使用最常用的排名方式, 排名 = RANKX(ALL('产品'),[销售额]) 有了这个排名,如果只想显示前5名,就可以这样写度量值, 销售额 前5名=CALCULATE([销售额],FILTER(VALUES('产品'),[排名]<=5)

本案例适用于开发者入门理解Azure Functions/ IoT Hub / Service Bus / Power BI等几款产品. 主要实战的内容为: 将设备遥测数据上传到物联网中心, 将遥测数据路由到消息中间件的Topic中, 使用Azure Function解析消息中间件Topic中的消息并推送到大屏 . 先了解下Azure Functions的基本概念: https://v.qq.com/x/page/j3031z2zlns.html 在Azure Portal 创建Function

前言 报表制作流程的第一步显然是从各个数据源导入数据,Power BI能从很多种数据源导入数据:如Excel,CSV,XML,以及各类数据库(SQL Server,Oracle,My SQL等),两大主流开源平台(Hadoop,Spark)等等.本文篇幅所限,无法一一说明,仅就网页获取数据的方式进行讲解(其他方式大同小异). 然后本文将在Power BI后台工作区(下简称后台区)对获取到的数据集进行塑形.所谓塑形就是确定数据集的列名以及数据类型,还有进行一些基本数据清洗转换工作,以保证Power

前言 "可视化之工具,可爱者甚蕃.统计学家独爱R,自Python来,世人盛爱matplotlib.余独爱Power BI之出微软而不染(免费),濯Office而不妖(够精简).......".先开个玩笑,哈哈^_^. 本文向大家介绍微软公司最近发布的可视化神器 - PowerBI.将重点讲解它的主要功能.和同类可视化工具的对比.以及基本使用方法. 本系列后面文章则将针对该工具的具体使用进行详细深入的讲解. Power BI的主要功能 顾名思义,PowerBI是一款BI(商务智能)工具,

本案例适用于开发者入门理解Azure Functions/ IoT Hub / Service Bus / Power BI等几款产品. 主要实战的内容为: 将设备遥测数据上传到物联网中心, 将遥测数据路由到消息中间件的Topic中, 使用Azure Function解析消息中间件Topic中的消息并推送到大屏 . 本文主要是本案例的准备工作,即(第1条和第2条的内容): 1.创建IoT Hub: https://v.qq.com/x/page/h3031pnaxi8.html 2.创建Serv

  前言 你的组织中的用户可以访问本地数据(他们已经具有该数据的访问授权),但在这些用户可以连接到你的本地数据源之前,需要安装和配置本地数据网关. 该网关便于云中的用户与你的本地数据源相互进行快速安全的后台通信,然后返回到云. 安装和配置网关通常由管理员完成. 它可能要求具备本地服务器的专门知识,在某些情况下可能需要服务器管理员权限. 网关的工作原理 让我们首先看一下当用户与连接到本地数据源的元素交互时,会发生什么情况. 云服务将创建查询以及本地数据源的加密凭据,并将其发送到队列中以让网关进行处

Power BI 目前可以连接超过100种数据源,包含常见的各种数据库,文件,数据仓库,云等等. 不同的数据源支持不同的连接方式,通常来讲,Power BI 支持两种数据连接方式: 导入(import ) 和 Direct Query 对于导入: 导入的数据存在于Power BI 的缓存中,在使用Desktop设计视觉对象时,使用缓存中的数据: 原始数据的变更,不会体现到已经设计好的视觉对象中,需要执行数据源刷新操作: .pbix文件(Power BIDesktop 设计的报表文件)发布到Pow

DAX是英文Data Analysis Expression的缩写,意思是数据分析表达式,从名称上就可以看出,DAX公式是用作数据分析的,事实上也确实如此,从数据分析层面认识DAX会更有助于我们理解它. https://zhuanlan.zhihu.com/p/64272859 01 | 认识DAX 数据分析就是从茫茫数据中提取有用的信息,执行一定的运算,形成结论的过程,而DAX的主要功能正是查询和运算,DAX查询函数负责筛选出有用的数据集合,然后利用DAX的聚合函数执行计算. 从前面的文章我们

Power BI365 3Jan 2019 新年已至,岁寒温暖! 为方便Power BI用户们能快速找到所需要的Power BI各类型文章,小悦将2018年Power BI的所有精彩文章按照各应用场景汇总在这个帖子里,随时点击各链接重温当初点燃你学习Power BI的初心,总结自己这一年追随Power BI 的功能更新学习.在2019年,我们一起继续学习Power BI迭代更新的产品技能,让我们在职场更加突飞猛进! 可视化技巧 1. 动态堆叠柱状图,让你更直观的看到所选类别的占比 2. Powe

距离4月还剩11天, 你是否还在投简历找工作而机会寥寥? 你是否还在四处奔波疲于面试而结果不意? ....... 知否知否, 天下武功唯快不破, 传说江湖有本Power BI 面试真香秘籍, 能助你快速遁入数据之门, 习得上乘心法, 从此走向人生高峰! 这篇Power BI面试题库,收集了许多面试Power BI 数据分析师职位时最常被问到问题,这些问题是由数据分析和可视化行业最顶尖的专家后进行收集的,可以帮助您在面试过程中脱颖而出.如果您希望温习Power BI基础知识,您可以去看下微软Pow

---恢复内容开始--- 02.02.02第2章 制作power bi图表 02.02.02.01 power pivot数据导入 00:08:43 02.02.02.02建立数据透视表 00:11:27 02.02.02.03计算新字段 00:09:04 02.02.02.04函数计算 00:10:17 02.02.02.05 format函数 00:06:02 02.02.02.06 powermap 00:10:13 02.02.02.07 powermap动态图 00:09:30 02.

Power BI 的 Visio 自定义视觉,这个功能是非常值得让人兴奋的,小悦相信这是一个非常重要的开发,不仅适用于 Visio,也适用于Power BI.现在已经有越来越多的可视化,它们以更简洁的方式提供数据的清晰度,但也有可视化无法展现它们之间的关系的. 如今,通过 Visio 自定义可视化,将可以添加任何 Visio 图表与已有的其他类型的视觉效果集成的功能  ,完善了PowerBI上可视化的缺陷. 尽管许多这些Visio图是使用一些数据连接创建的,例如Excel,SQL Server 

Power BI 是什么 Power BI 是一套业务分析工具,用于分析数据和理解数据,快速便捷地监控数据变化,为商务决策提供依据. Power BI 有用户组的概念.分享权限等概念 Power BI 官网地址 本文的目的是让大家对Power BI 有一个初步印象 Power BI 提供了什么 Power BI Web Power BI Desktop Power BI Mobile Power BI Embedded Power BI 刷新方式 图表定时刷新(30min) 图表实时刷新(5s左

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96823622 ​开始半累加的计算之前,我们先看看什么是累加.半累加以及不可累加数据. 在含有大量行的数据表中,各种数据处理语言,包括DAX,为了性能考虑,不太可能总是检索表的每一行,更常见的情形是,一次性检索成千上万行,处理如此多行数据的最有效操作就是将它们加到一起,也就是累加汇总. 可以累加的数据类型就是可累加数据,比如订单表中的销售额,就是这种类型,无论是按照客户维度还是按照时间维度,都可以将每行的销售额直接汇总,并且这种汇总的结

焦棚子的文章目录 一背景 2022年即将到来之际,笔者准备在Power BI中做一个实战专题,作为实战专题最基础的就是demo数据,于是我们赠送大家一个300家门店,260亿+销售额,360万行+的零售企业Power BI实战示例数据作为开胃菜.后续我们围绕这个数据展开Power BI实战的交流,请关注后续文章.先看看数据规模. 附件下载地址:https://jiaopengzi.com/1435.html demo展示链接(用户名:pbirs,密码:pbirs):https://jiaopen

我们几篇系列文章中,我们介绍了官方入门文档与获取数据等基本知识.今天继续给大家另外一个重点,探索数据奥秘.有了数据源,有了模型,下一步就是如何解析数据了.解析数据的过程需要很多综合技能,不仅仅是需要掌握Power BI的功能要点,熟练的利用一些新功能来提高效率,同时还需要合理的利用仪表盘,以及合理的调整对象,同时作为一个完整的应用,必须掌握数据刷新和同步的技巧,避免做重复工作. 本文原文地址:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(5)探索数据奥秘 Power BI系列文章地址:微软

自从PowerBI 的DAX 函数 支持username() 或 userprincipalname()的函数后,我们就可以在Power BI中实现根据用户的行级数据权限的控制. username() 将返回采用域\用户格式的用户 userprincipalname() 将返回采用 user@contoso.com 格式的用户 实现方式 1.权限的表的定义 权限表结构定义如下,如下图所以a用户可看ABC的数据,b用户可看CD的数据.另外增加所有客户与admin的关联关系. 其中LoginID是A

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:1.建立  Azure  Analysis Services服务

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:2.Azure  Analysis Services与 本地版本的 SQL   Analysis Services 连接

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:3.还原备份文件到Azure  Analysis Services 配置存储设置 备份前,需要为服务器配置存储设置. 配置存储设置 在 Azure 门户中,转到“设置”,单击“备份”. 单击“已启用”,并单击“存储设置”. 选择存储帐户,或新建一个. 选择容器,或新建一个. 保存备份设置. 使用 SSMS 还原 在 SSMS 中,右键单击某个数据库,转到“还原”. 在“备份文件”的“备份数据库”对话框中,单击“浏

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:4.Power BI 连接到Azure  Analysis Services 过使用服务器名称别名,用户可以使用较短的“别名”而非服务器名称来连接到 Azure Analysis Services 服务器. 从客户端应用程序进行连接时,将使用 link:// 协议格式将别名指定为终结点. 然后,终结点返回实际的服务器名称以便进行连接. 别名服务器名称在下列方面具有优势: 在不影响用户的情况下在服务器之间迁移模型.