https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

---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.

02.02.01.01 powerbi简介 00:10:59 02.02.01.02 query数据导入 00:03:26 具体操作实例如下: 02.02.01.03导入access数据 00:05:40 方式一:加载 方式二:加载 到 双击用户明细,进入Power Query 02.02.01.04导入csv和Excel和txt文件 00:04:47 02.02.01.05纵向合并数据 00:03:14 02.02.01.06横向合并数据 00:05:11 02.02.01.07数据填充 00

02.02.03第3章 餐饮项目案例 02.02.03.01餐饮数据理解与读入 00:06:12 02.02.03.02餐饮数据处理 00:29:57 处理生成的表为: 02.02.03.03餐饮数据重要指标说明 00:07:09 02.02.03.04餐饮数据生成可视化仪表板

作为一名资深的IT技术人,特别喜欢学习和尝试新技术,也勇于接受挑战,勇于创新,不仅能发现问题,更要解决实际的疑难杂症,闲暇时光也乐于分享一些技术干货.记得2017年的时候,华章出版社的编辑通过网上找到我,问我能不能写一本Power BI的书籍?那个国内还没有一本中文版的Power BI书籍,国内第一本的Power BI书籍是2008年1月出版,不过国外已有Power BI的书籍,那个时候工作比较忙,之前也没有写书籍的经验,觉得要投入很多时间在这方面,所以委婉的拒绝了华章出版社的编辑. 从最近几年

我们在前一篇文章微软新神器-Power BI,一个简单易用,还用得起的BI产品中,我们初步介绍了Power BI的基本知识.由于Power BI是去年开始微软新发布的一个产品,虽然已经可以企业级应用,但还在不断更新中,功能也在不断加强中,目前世面上的电子书和教程也几乎没有,所以本博客将持续提供相关咨询,以及原始整理的官方文档资料,以及会不断翻译以及制作中文版的学习资料,个人也在摸索之中,有不足,还请大家指正. 本文原文地址:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI

微软的Power BI现在是一种正在大量结合人工智能(AI)的商业分析服务,它使用户无需编码经验或深厚的技术专长就能够创建报告,仪表板等.近日西雅图公司宣布推出几款新的AI功能,包括图像识别和文本分析,关键驱动程序分析,机器学习模型创建和Azure机器学习集成,旨在展示数据科学家的工作以及授权更多用户利用人工智能.   提供AI模型构建器 微软人工智能平台公司副总裁埃里克·博伊德在接受VentureBeat采访时说:“我认为能够接触到更广泛的受众,包括认知服务点亮和Power BI--这很酷.”

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

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

尬聊...... 在干活之前先尬聊一会儿 丸子我在10月下旬左右就开始弄power BI连接SSAS进行权限控制的问题,中间也是历经波折,看了网上很多资料,可是都是SSAS怎么进行权限控制,没有SSAS过度到Power BI的,那期间叫一个惨啊!客户领导催我们领导,我们领导就拼命地催我,连续加一周的班之后,还贡献了我一个周末.虽然中间历经波折,可是最后也没被温柔以待(呜呜...),问题还是没解决,直到今天一power BI技术群里的妹子问我问题,顺便就扯了几句权限的问题,然后我就想到自己的权限问

https://zhuanlan.zhihu.com/p/102567707 ​前一段介绍过一个客户购买频次统计的案例: Power BI 数据分析应用:客户购买频次分布. 我并没有在文章中显示总计行,但有细心的星友学习时发现,如果把总计行显示出来,会出现没有数据或者即使有数据,也是错误的情况,就像这样, 如果选择了其他日期,总计行可能还会显示空值,很明显这是错误的.为什么会这样呢? 在之前的文章中,已经多次介绍过,PowerBI表格的总计行,并不是上面各明细行的简单相加,而是遵循度量值的计算逻

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各种经营分析报告中,我们常常会看到YTD,YOY这样的统计指标,这样的数据计算并不难,尤其是在PowerBI中,因为有时间智能函数的帮助,大大简化了这些计算,从而快速满足定期的报告需求. 下面就给你列出这些常用统计数据的度量值,帮你快速掌握各种期间数据的算法. 如果对时间智能函数不熟悉,可以先看看这篇文章: 一文帮你掌握时间智能函数 假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表,并已经建立了基础度量值: 收入 = SUM

Power BI Desktop 8月24日发布了更新版本.现将更新内容翻译整理如下,可以根据后面提供的链接下载最新版本使用. 1.主要功能更新 1.1 数据钻取支持在线版 以前的desktop中进行数据钻取时,很方便,但是发布到在线版后是无法进行的,新版本开始在线版支持了. 1.2支持对时间数据自上到下的钻取 对于时间类型的数据,可以自动汇总,按照 年-季度-月-日,根据日期字段自动进行钻取. 1.3 增加分析面板和参考线 这个在做一份综合的分析报表的时候很有用,以前在使用的时候为了加一条参考

在当前互联网,由于大数据研究热潮,以及数据挖掘,机器学习等技术的改进,各种数据可视化图表层出不穷,如何让大数据生动呈现,也成了一个具有挑战性的可能,随之也出现了大量的商业化软件.今天就给大家介绍一款逆天Power BI可视化工具.逆天的不仅仅是工具,还有其使用门槛和价格.        本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Power_BI_Category.html Power BI系列文章地址:http://www.cnblogs.com/asxin

伴随着数据量的日益增长,通过自服务式的商业智能把数据转换成辅助决策支持的工具,越来越成为迫切的需求.在以前,处理这些数据往往只是IT人员范围内的事,但是通过Power BI for Office 365里面的新功能喝服务,微软降低了这个门槛.它里面都是基于大多数人已经非常熟悉的工具,包括Excel和Sharepoint. 这个系列来自于微软的Power BI Getting Started Guide,原文地址: http://office.microsoft.com/en-us/office3

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

我们前2篇文章:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI初步介绍 和一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(2)获取源数据 中,我们介绍了官方入门文档与获取数据等基本知识.今天继续给大家介绍官方文档中,最核定的一个步骤,建模,不管是在Power BI还是在Tableau中,建模都是一个必不可少的步骤,包括传统的Power Privot中,也需要建模这个过程.建模的过程是一个不断演变和需要不断总结经验的过程,和我们传统的关系类型数据库设计有一些类似. 本

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

今天介绍了官方入门文档中有关PowerBI和Excel的知识.前几篇入门文档有点仓促,加上最近时间的研究,会有更多技巧性和入门型的文章或者视频发布,最后2篇入门文档将更加详细一点,因为部分文章进行简单的翻译. 本文原文地址:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(6)Power BI与Excel Power BI系列文章地址:微软Power BI技术文章与资源目录 1.系列文章说明 一起学微软Power BI系列 文章将分为 官方文档,文档翻译,中文入门教程,中文视频教程和案例等内容

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