在学习PowerBI的过程中,尤其是刚接触的时候,不可避免的会遇到各种各样的错误,有时自己怎么检查都没法消除,不解决这个错误又没法进行下一步的工作,经常会搞的自己烦闷无比,不过最后通过自己的苦苦摸索.或者他人的片语点拨而解决后,也会欣喜异常. 你遇到的问题,我同样也都遇到过,并且我遇到的更多(因为我还接收到星友们遇到的各种问题:),这里归纳了一下初学者使用PowerBI时,几个常见的错误以及解决的办法. 01 | DAX书写错误 刚开始在DAX编辑框建度量值时,总是眼前一堆红色的波浪线有没有,

https://zhuanlan.zhihu.com/p/121773967 ​数据分析就是筛选.分组.聚合的过程,关于筛选,可以按一个维度来筛选,也可以按多个维度筛选,还有种常见的方式是,利用几个特定的维度值构成的表,作为条件表来筛选原始表. 也就是说,根据一个表,来筛选另外一个表,在PowerBI中怎么做,更具体一点,如何用DAX来完成呢? 假设原始数据记录为一张模拟的订单表: 还有一张表,命名为筛选条件表, 根据这个筛选表,来找出订单表中的记录,即找出1月2日产品A和B.以及1月3日产品B

今天给大家分享一个动态显示数据层级的技巧,效果如下: 无论想按什么维度.什么顺序查看分析数据,只需要选择不同的切片器组合就行了. 方法如下:01 | 把数据聚合为分析需要的最细粒度 本文假设最细分析粒度为月度,可以通过分组功能聚合,这样可以显著的降低数据的行数. 02 | 添加索引列 03 | 对分析维度逆透视 选中各个分析的各个维度,逆透视, 04 | 复制2个逆透视后的表,上载到数据模型并建立关系 这三个表是完全相同的表,通过索引列建立关系, 05 | 用三个表的属性生成三个切片器 按顺序分

<pre name="code" class="sql">SQL> SELECT deptno FROM emp WHERE mgr = 7698 OR job = 'SALESMAN' ORDER BY 1; DEPTNO ---------- 30 30 30 30 30 SQL> SELECT deptno FROM emp WHERE mgr = 7698 2 UNION 3 SELECT deptno FROM emp WHERE

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

使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式 增加数值汇总方式 增加一个列维度(columns) 增加多个列维度 增加数据汇总值 数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来

Excel -- 数据透视表基础 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等.所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关.    之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号.列标和页字段.每一次改变版面布置时,数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据.另外,如果原始数据发生更改,则可以更新数据透视表. 特点:         1. 易操作性:"拖"字大法,只需要通过鼠标对相关字段直接

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

二维数据在创建数据透视表的时候,可能会给你带来一些麻烦,没法创建,会丢失维度,那怎么办呢? 解决办法:使用数据透视表和数据透视图向导即可创建 具体操作如下: 按下[Alt+D+P],出现如下界面 选择上图中的“多重合并计算数据区域”→下一步 创建单页字段→下一步 选定区域A:A15→添加→下一步 单击完成 数据透视表已经创建完成.二维数据透视表与一维数据透视表在于“行合计” 注意:我上图的数据透视是使用默认计数,所以全部都是1,这个可以根据自己的需求进行调整.

今天整理一下EXCEL2010 数据透视表的课程笔记,数据透视表可以对多组数据进行统计和整理,是一种基本的数据可视化工具. 记录6个方面的总结: 1.创建数据透视表 2.更改数据透视表的汇总方式 3.更改数据透视表的组合 4.汇总多列数据,进行数据的分别统计 5.在透视表中利用公式进行计算 6.利用筛选字段创建多个工作表 1.创建数据透视表 从基本的操作层面来说:在获得了数据源之后,可以通过简单的插入功能和拖动命令生成一份数据透视表.创建一个新表格的时候,首先要确定最后的表格的行,列分别记录什么

假定您使用 Analysis Services 源在 Microsoft Excel 2013 中创建数据透视表.将 Excel 工作簿上载到 Microsoft SharePoint 网站中.当您尝试刷新数据透视表或数据透视表中筛选数据时,您会收到以下错误消息: 我们无法找到服务器加载工作簿的数据模型.   由于没有在管理中心网站配置 Analysis Services 实例,将出现此问题.   若要变通解决此问题,请配置 SharePoint 服务器上的 Excel Services 服务应

一.概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等,可动态地改变透视表版面布置,也可以重新安排行号.列标和页字段.当改变版面布置时,数据透视表也会按照新的布置来进行更新,可以说是一个功能强大的数据分析工具.因此,本篇文章将介绍在C# 中关于Excel数据透视表的操作示例,示例内容主要包含以下要点: 1. 创建透视表 (1)创建数据缓存 (2)创建数据透视表 (3)添加行字段和列字段 (4)添加值字段 (5)设置样式 2.  设置行折叠.展开 3.  

代码: /Files/zhuqil/Pivot.zip 数据透视表提供的数据三维视图效果,在Microsoft Excel能创建数据透视表,但是,它并不会总是很方便使用Excel.您可能希望在Web应用程序中创建一个数据透视报表.创建一个简单的数据透视表可能是一件非常复杂的任务.所以,我打算不但为你提供一个非常有用的工具创建简单和高级的数据透视表,而且为你移除一些笼罩他们的神秘面纱. 目标是:我们想要有能力将datatable中的二维的数据转换成三维视图. 在大多数情况下,你会从数据库的查询数据

Excel中每列是一个字段,每行是一条记录. 值字段设置,双击更改统计方法. 双击透视表中的数据可以看具体是哪些记录贡献的这些数据. 显示报表筛选页,生成多个工作簿.

“透视”作为一个动词,意思是旋转.如果将数据看成是一个物体,数据透视表允许旋转数据汇总,从不同角度或观点来看它.数据透视表能够轻松地移动字段,交换字段位置,设置创建项目的特定组. 如果给出一个陌生的物体让你鉴定,你可能会从不同的角度观察它来得出答案.处理数据透视表与研究一个陌生的物体类似.此时,物体就是你自己的数据.数据透视表需要多次试验,所以要旋转并控制数据透视表直到你满意为止.最后得到的结果会让你感到惊讶. 数据透视表是一种让用户可以根据不同的分类.不同的汇总方式.快速查看各种形式的数据汇总

如下数据透视表样例,如何为该数据透视表设置样式呢? 步骤 单击数据透视表区域的任意单元格→数据透视表工具→设计→数据透视表样式→打开下拉箭头即可任意选择

数据透视表创建完成了,现在需要将它移动到D5位置,如何移动呢? 解决办法 通过"移动数据透视表"功能实现数据透视表的位置移动 步骤1 单击数据透视表任意单元格→数据透视表工具→分析→"操作"组中的"移动数据透视表"按钮 步骤2 修改想移动的目标位置 单击确定即可完成

客户这边,其中有一张如同上图所示的数据汇总表,然而需求是,需要将这张表数据做一个数据透视表,最后通过数据透视表中的数据,填写至系统数据库.拿到需求,首先就想到肯定不能直接用设计器去操作 Excel,通过操作 Excel 去做数据透视表,那样,就得通过代码去完成了. 代码分享如下: import pandas as pdimport numpy as np def prvot(): f = pd.read_excel(io='C:/file/test/test1/1904农行.xlsx', she

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

· 适用人群:数据分析专业人士,在数据分析方向需求发展人士 · 应用场景:数据汇报.数据可视化展现.数据建模分析 · 掌握难度:★★★★☆ 本期讲师 DAX高级实践-Power BI与Excel联合应用   通过前序三篇文章的学习,大家已经了解到在DAX数据建模中如何搭建数据模型.如何设计数据模型中对于值的度量计算以及如何查询数据模型.   而在实际应用中,Excel仍然是数据分析的世界标准,它的用户群体最为广大,而其中的数据透视表更是Excel中最强大的应用(没有之一). 那么Power BI

杀手级特性 今年Power BI的几大杀手级特性的GA,可以让其构建完整的数据仓库/数据湖和BI分析一站式方案. Power BI Premium Per User-超低的价格 Large datasets in Power BI Premium-内置完整的SSAS引擎 Dataflows and Azure Data Lake Gen 2-与Azure数据湖集成,数据共享 XMLA endpoint-开放编程接口和第三方工具接入 DirectQuery for Power BI dataset