背景 最近在做应用分析,爬了几个应用市场的排行榜,需要分析前多少名各个品类的app有多少个.数据量不大,excel就能做分析,所以想起来pivot的参数表功能.这个功能还是比较实用的,在这再做个记录,以备后来. 思路 首先需要一个参数的字典表,并直接链接回表: 其次,如何判断我在切片器选中了1个参数,这涉及到haveonevalue函数--判断某列是否只有1个值,返回true/false: 最后,怎么把这个选中的值应用到要算的度量里去,这涉及到values函数--取一列中的不重复值. 步骤 1.

在Power Pivot中可以从各种数据源中根据你的需求来创建数据模型,并且可以根据需要随时刷新这些数据.在上一篇中,Anna已经准备好了加载到Power Pivot中的数据.Power Pivot就是这样一个在Excel中创建并且管理表格数据以及表之间的关系的一个工具. Anna在把NYSE和NASDAQ的数据加载到数据模型之后,她还想单独加载一份S&P 500的数据表.于是她回到先前搜索到的数据表,然后在POWERPIVOT标签下选择Add to Data Model添加到数据模型. 当表被

近期Office365用户升级后解决了在Power Pivot中输入中文的问题,但是同时也带来了一个新的问题就是表属性窗口默认为“查询编辑器”模式,且无法切换回“表预览”模式. 本文和您分享在这种情况下如何对源数据进行更改操作. [导入时未进行筛选的情况]   从Excel文件导入数据到PowerPivot, 注意红色部分的信息: 文件名 - 记录了所抓取的Excel文件名称和位置信息 源表 -记录了数据所在的工作表信息(Sheet) 预览并筛选 - 此处我们没有进行任何筛选操作 数据导入后,我

微软在休斯敦的全球合作伙伴大会上发布了Power BI for Office 365,通过Excel和Office 365中的自服务式商业智能解决方案为信息工作者提供了数据分析以及可视化功能以帮助他们更好的洞悉企业内部和外部的数据.其中有一个很棒的功能就是Power BI的QA功能,它是一种基于自然语言的方式来对数据进行检索.这个功能发布之后获得了很多人的关注并且希望微软能够提供更多的信息,以下就是Power BI 中关于这个特性的几个功能. QA通过用户输入的自然语言来查找,理解并且根据你的数

151-模型-Power BI&Power Pivot模型DAX函数使用量分析 1.背景 我们在 Power BI 或者 Power Pivot 项目中会写很多的 DAX 表达式.在最后项目交付的时候,我们也想看看我们的 DAX 到底写了多少,那么应该怎么去实现呢. 我们先来看看最后的效果. 我们也把文件这个 Power BI 报告发布到了公共的 web 上大家可以通过下面的链接查看. URL:https://jiaopengzi.com/demos/pbi/151-full.html 上图度量

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 最近一段时间比较忙,几乎没有时间更新网站内容,今天刚好周末,更新一个简单的需求. 上效果图: 在我们日常做对比分析的时候,经常几个相同维度(比如省份.区域等)在一起比较,我们用A0,A1,A2来表示,如上图的Mesasure(按日和dim). 几乎所有同维度的比较都会要求增加整体水平的比较,如Mesasure_All(按日和dim)中的All. 像这种降维同时展示,在excel中只非常简单的就能实现,在Pow

155_模型_Power BI & Power Pivot 进销存之安全库存 一.背景 谈进销存的概念时,我们也需要提及另外一个概念:安全库存. 库存周转在理想的状态下是做到零库存,但是在内部的资金占用及到货周期不确定和外部客户的现货率满足等诸多情况平衡下,想做到零库存几乎不可能.在这种平衡状态就有了安全库存:以上为笔者在平常的生产生活中感知. 在这里我们首先引入安全库存的数学公式: 说明 分布按照理想状态的标准正太分布,安全库存仅作为参考点,实际生产中需要加入业务的理解,进行调整. 数学公式转

获取封装在session的对象 用#session.对象名,可以获取对象 用#session.对象名.属性,可以获取属性. 注意在<s:iftest="#session.user.power==0">中不能用 <s:if test=$sessionScope.user.power==0"> 具体解释: 错误提示如下:2008-3-12 10:53:13 org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve invo

本文使用Power BI模板描述DAX中的引用Date表,可以在Analysis Services模型中使用相同的技术.在Dax Date Template页面下载最新版本的模板. 为什么引用Date表 Power BI中提供的自动日期/时间功能存在以下几个限制: 它有一组固定的行. 它没有处理财政年度. 它不包括周. 它不能在同一数据模型中的不同表之间共享. 通常,必须禁用该功能并创建自定义日期表.此任务重复且耗时.从包含功能齐全的Date表的Power BI模板开始创建新的Power BI模

今天,我们来简单聊一聊“地图”. 在我们日常生活中,地图地位已经提升的越来越高,出门聚餐.驾驶.坐车.旅行......应运而生的就是各种Map APP. 作为数据分析师,我们今天不讲生活地图,要跟大家叨叨的当然是我们最关心的是:怎样选择合适的Power BI的可视化“地图”.本文主要介绍10种地图的优缺点,其中有四个本地地图可以直接在Power BI Desktop中访问,而无需导入它们.有四个自定义视觉效果可供导入,还有两个属于“自己创建”的. 1. 原生—ESRI ArcGIS地图 ArcG

基于 VIOS 的虚拟以太网适配器的工作原理和配置实现 本文对 Power 系统中基于 VIOS 的虚拟以太网适配器(Virtual Ethernet Adapter)的工作原理.基本配置选项和配置步骤进行了讲解,并介绍了两种常用的 High Availability 的配置场景.Power System 的系统工程师可以通过本文了解虚拟以太网适配器的配置方法,软件工程师则可以学习到虚拟以太网适配器的工作原理. PowerVM 中相关概念简介 Power System 通过 PowerVM 软件

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

我花了一点时间试图解决一个棘手的DAX表达式,那就是如何动态计算方差,下面我们认识一下这两个函数: PARALLELPERIOD  和 SAMEPERIODLASTYEAR  它能实现我们想要的结果,我们可以选择随机区域,并且根据切片器选择不同时间段,智能得到时间段的差异. 先看一下我的数据: 下面我们创建一个 Previous Period度量值: 首先创建了一个变量来获取Current period值 VAR CurrentPeriod = MAX(Table1[Period]) 然后我创建

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来是度量值的DAX用在了计算列上,或者相反. 即使是已经学习了很长时间的人,对于计算列和度量值的写法也未必轻车熟路,还是有可能不明白其中到底有什么不同,这篇文章就试图把度量值和计算列彻底讲清楚. 什么是计算列.什么是度量值 计算列是直接在现有的表上添加一个新列, 新建的计算列,和表中之前已经存在的列一

Pswitch = Ceff * Vvdd^2*Fclk, Pshort-circuit = Isc * Vdd * Fclk, Pleakage = f(Vdd, Vth, W/L) 尽管对电压的scaling,可以以平方的关系减小dynamic/leakage power,但是voltage的scaling会影响gate delay, setup/hold timing,memory access time scale. voltage 的dynamic scaling,在processor

之前的文章(采悟:连接表的几个DAX函数,一次全掌握)介绍了产品A的客户与产品B的客户的各种交叉关系,其中最常用的应该是找出A和B的共同客户,以便进行产品关联分析. 之前的思路是计算出两个产品的共同客户数,那么能不能选择三个产品呢,当然是可以的,利用上篇文章的思路,把三种产品的客户找出来,然后求三个表的交集就可以了. 但是这种方法是不是显得太笨拙了?如果只是两三个产品的共同客户数,勉强还可以使用,但如果是十几个甚至几十个产品,难道要先计算出几十个产品的客户表,再一个个求交集? DAX当然不会这么

https://zhuanlan.zhihu.com/p/78537828 最近碰到星友的一个问题,他是在Excel的PowerQuery中已经把数据处理好了,但是处理后的数据又想用PowerBI来分析,那么还需要在PowerBI中用Powerquery重新再处理一遍吗? 或者说有什么方法把Excel中已经处理好的数据,直接导入到PowerBI中? 比如,在Excel中,已经用powerquery进行了数据处理, 将这些查询导入到PowerBI Desktop中,可以有以下几种方式: 1,获取E

转载自:http://www.zhihu.com/question/21000872/answer/16856382>>> values = [0, 1, 2] >>> values[1] = values >>> values [0, [...], 2]我预想应当是 [0, [0, 1, 2], 2] 为何要赋值无限次? Python 没有赋值,只有引用.你这样相当于创建了一个引用自身的结构,所以导致了无限循环.为了理解这个问题,有个基本概念需要搞清

https://zhuanlan.zhihu.com/p/67564062 进行数据分析时,每个分析维度并不总是独立的,比如省份是一个维度,城市也是一个维度,而这两个维度之间是有逻辑关系的,那么在进行切片分析时,我们希望能达到动态联动的效果.在PowerBI中,只要维度表的数据有关系并建立了层次结构的,其实是可以自动实现联动的效果的,比如有个“省市表”如下, 分别利用[省份]和[城市]生成两个切片器,效果如下, 两个切片器是不是联动起来了呢? 如果维度表还有更细分的层次,三个切片器也是可以联动的

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64415543 把Excel中数据加载到PowerBI中我们都已经熟悉了,但是怎么把在PowerBI中处理好的数据导出到Excel中呢?毕竟大多数时候,Excel工作簿才是与他人分享数据的通用格式. 特别是PowerBI对数量级没有限制,处理上亿行数据都有可能,那么这些数据是不是只能保存在pbix文件中呢?当然不是,依然可以通过csv格式来保存到Excel中. 下面就来介绍PowerBI中的不同形式的数据如何导出到Excel. (一)P