今天分享一个可视化小技巧,如何在PowerBI的表格中动态显示需要的列? 就是这样的效果, 也就是根据切片器的筛选,来显示需要的列,做起来很简单,步骤如下: 01 逆透视表 进入Powerquery编辑其中,对该表格逆透视. 选中基础列,也就是固定显示的列,比如[产品名称],然后逆透视其他列, 逆透视后的表格如下, 是不是很乱的感觉? 02 利用矩阵展现该表 将逆透视后的表,放入到矩阵中. [产品名称]拖入[行],[属性]放进[列], 是不是混乱的表格又变得十分整齐了呢:) 03 生成切片器 使

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

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

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

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

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

根据某一个维度的数据,进行分组统计,是很常见的做法,比如按年龄对客户进行分组,按考试成绩进行分组统计等,这篇文章介绍一下,在PowerBI中如何对数据进行分组. 在PowerQuery编辑器中分组 在PQ中,直接用添加条件列的方式进行分组,假设依据数学成绩来进行分组,直接添加条件列,分别填入相应的分数和等级名称, 点击确定,表格中就会出现一个新列, 如果对M语言比较熟悉,也可以不用功能界面添加列的方式,直接编写M语言即可, Table.AddColumn(更改的类型, "等级",eac

https://zhuanlan.zhihu.com/p/68384001 本文聊聊在PowerBI中如何进行各种类型的排名问题. PowerBI中计算排名主要使用RANKX函数,关于该函数的具体语法,不再细说,可以查看该函数的官方文档,也可以参照这个函数卡片: ↑ 知识星球每日函数卡片 下面通过几个示例来看看它的用法. 假设数据模型为一个订单表,以及对应的产品维度表和客户维度表,产品维度表有产品名称和产品类别. 下面分别按销售额对各种维度进行排名. 销售额 = sum('订单'[销售额]) 对

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

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64413703 通常情况下,在PowerBI进行分析的各种数据表都是从外部的各种数据源导入进来的,但并不总是如此,某些情况下在PowerBI Desktop中也可以根据需要直接建立各种表格. 在进行数据分析的过程中,也许还需要加入新的数据表或者新的维度,而我们并不想再导入源数据或者回到PQ编辑器进行处理,那么就可以利用已加载到模型中的数据进行构建新表,下面就来看看如何在PowerBI Desktop中新建数据表,以及几种常见的使用场景.

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/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/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

这样设置的Schema文件会怎么样呢?用Saiku预览一下. 如果这时候想同时引用两个项目进行计算就会出问题了.那么这种情况怎么解决? 参考网上一段实现思路 <VirtualCube name="Sales and Interests" enabled="true"> <!-- common dimensions --> <VirtualCubeDimension name="Client"/> <!--

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

题记:这篇文章不仅是Power BI的入门教程,同时相对于Qlik Sense进行了简单比较. 最近把一个Qlik Sense的示例应用手动转成了Power BI的应用,把相关步骤和遇到的问题记录如下,权当作一个入门教程. 1,准备原始数据 由于Qlik Sense的示例应用只有一个单独的qvf文件,那么原始数据只有通过qvf来导出.此qvf中的数据模型如下图所示: Qlik Sense并没有提供数据模型包含数据的完整导出功能,所以只能采用最麻烦和原始的方式,即:创建表格,在表格中添加某个数据表

在前面的系列文章中,我们介绍了官方有关获取数据,以及建模的原始文档和基本介绍.今天继续给大家介绍官方文档中,有关可视化的内容.实际上获获取数据和建模更注重业务关系的处理,而可视化则关注对数据的解读.这是我的理解,因为可视化的手段非常丰富,在面对大量的数据和模型,如何从中提取重要的关系,发现重要的数据趋势,并来指导生产和业务开展,这个才是体现数据价值的地方.可视化虽然很简单,但过程非常体现你对业务的理解和发现问题的思路,并不是一个拖动图表的过程.这一块内容非常多,以后有机会再根据实际案例来一步步掌

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

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

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