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

Sub AutoInputValNewExcel() Dim sh1, sh2 As Worksheet Dim ws1, ws2 As Workbook ) ) ).Sheets() iRows = sh1.UsedRange.Rows.Count If i > ws2.Sheets.Count Then ws1.Sheets().Copy After:=ws2.Sheets(ws2.Sheets.Count) End If Set sh2 = ws2.Sheets(i) sh2.Name =

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54700574 财务人员必学,使用Powerquery是一种什么体验? 你和Excel高手的距离只差了一个Power Query!!! 先思考一个财务日常工作中常遇到的问题:如何将多个工作簿的数据合并到一张表上? 可能不同的人有不同的做法? 普通青年用万能的复制粘贴二逼青年网上百度VBA代码一键汇总文艺青年找个崇拜自己的实习小MM帮忙 其实都不必这么麻烦,我们无需借助高级的数据处理软件,无需学习复杂的VBA语言,无需挖空心思找别人帮忙,

目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一.前言        之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化(见使用bokeh-scala进行数据可视化),以及如何在Geotrellis中进行分布式下的空间数据可视化(见geotrellis使用(十五)使用Bokeh进行栅格数据可视化统计),但是之前介绍的只是简单的线.圆圈等可视化方式,本文位大家介绍几种高级的可视化图表. 二.几种高级可视化图表        整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同,主要是完

日前,Uber 开源了基于 web 的自动驾驶可视化系统(AVS),称该系统为自动驾驶行业带来理解和共享数据的新方式.AVS 由Uber旗下负责自动驾驶汽车研发的技术事业群(ATG)开发,目前该系统已在 Voyage.Applied Intuition 等多家公司应用.Uber 在其官网上发布了这一开源消息,雷锋网 AI 科技评论编译如下. 自动驾驶汽车数据不再封闭,Uber 开源新的数据可视化系统 当自动驾驶汽车在城市环境中驾驶时,了解它们感知到了什么对于开发使其能够安全运行的系统至关重要.并

问题描述:在Orcad中生成的网络表(格式.ASC),导进PADS9.2中(PADS9.2中已有一些元器件),结果报Mixing nets,如下图示. 仔细检查原理图中的这些nets,发现有的有错,有的没错,如何解决?? 解释: 比如Mixing nets GND C6 2 N00397 C16 1 意思是说存在混合网络GND和N00397,简单可理解为C6.2或C16.1你同时接了GND又接了N00397,其他提示同理. 产生的原因是你修改的原理,重新对器件进行了标号,但是PCB中依然存在你上

=======第一版:基本功能实现======= import com.google.common.collect.Maps; import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; import org.apache.poi.ss.usermodel.*; import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook; import java.io

问题是这样的,下图是爬虫获得的数据,注意该数据存储在CSV格式的EXCEL表格中,单元格中的数据每四个代表一个点的经纬度,但是很明显它现在的这个形式是没法利用的, 因此需要对数据进行挖掘,提取出经纬度信息,并用逗号隔开,这样便于编程利用,做地信开发和测绘遥感的朋友们应该都很熟悉 话不多说,具体步骤如下: 1.数据分列,每个点分为一组 excel选中单元格点击数据,选择分列,选择 :将点分开 2.转置 选中该行,右键复制,在粘贴选项中选择转置,结果如下 3.再次分列 先删除第一行(原始数据),分列

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 Excel作为使用最频繁.应用最广泛.用户最庞大的数据处理工具,当然也应该是PowerBI最常用的数据获取方式,本文介绍一下将Excel数据导入到PowerBI的几种方式. 01 | 在PowerBI Desktop中获取数据 这种是PowerBI中最常用也是最简单的方式,这种方式导入进来后可以直接加载使用,也可以在Power Query编辑器中进行清洗整理. 本地文件更新,在PowerBI Desktop中通过刷新数据

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64146209 Power BI与PowerQuery.PowerPivot有什么关系? 刚开始学习PowerBI的时候,总是能碰到Power Query和Power Pivot这两个词(下文简称为PQ和PP),现在中文里面学习PowerBI的资源本来就不是很多,大部分资源还都是介绍PQ和PP的,那么她们到底和PowerBI是什么关系呢? 微软的很多办公工具都是以Power开头,最熟悉的当然就是PowerPoint了,如果ppt可以直译

来自  https://zhuanlan.zhihu.com/p/64144024 Power BI是什么? Power BI是微软推出的数据分析和可视化工具,我们先来看看微软官方是怎么介绍的: Power BI 是一套商业分析工具,用于在组织中提供见解.可连接数百个数据源.简化数据准备并提供即席分析.生成美观的报表并进行发布,供组织在 Web 和移动设备上使用.每个人都可创建个性化仪表板,获取针对其业务的全方位独特见解.在企业内实现扩展,内置管理和安全性. 简单来说就是可以从各种数据源中提取数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64413000 在PowerBI的可视化对象中,还有两个「表格」对象,表格的作用不仅可以在报表提供明细数据,还经常用来测试度量值的返回结果, 因为它们使用起来十分简单,就是把字段拖进去就可以显示出来数据,看起来和Excel表格也没有什么不同,刚开始接触PowerBI的人都可以轻松使用它,但它们的功能远比看上去丰富的多. 下面就从内涵到颜值全方位介绍一下PowerBI中的表格. 先来看看相对复杂一点的“矩阵”对象,以这份电子产品的销售数据

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64149834 数据建模并没有那么高深,你同样可以学会!这篇文章通过一个实例创建一个简单的数据建模,并引出两个重要的概念:度量值和DAX. 之前谈论PowerBI与Power Pivot的关系时就提到,Power BI数据建模其实就相当于Excel的Power Pivot插件,不过这个插件已内嵌到PowerBI Desktop中了,两者的功能基本相同.Pivot是透视的意思,那么PBI的数据建模也和透视有许多共通之处. 使用的数据透视表

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64148928 前面我们学习PQ的时候都是用鼠标操作,虽然通过这些操作能完成大部分的数据处理,但是毕竟还有些复杂的工作是处理不了的,如果想彻底驾驭PQ,必须得掌握点高级玩法.就像学习Excel一样,做个表格我们只要会简单的操作就可以了,但要想学好Excel,必须会点公式.VBA是一样的道理,PQ的高级技能也是需要写公式函数的,在PQ中用的函数称之为M函数. 在之前的PQ操作中,其实M函数无处不在,比如做数据清洗的每一个步骤,背后都有M函

假如分别有100个不重复的姓和名,把每个姓和名进行组合匹配,就可以得到一万个不重复的姓名组合,这种完全匹配的方式就是生成一个姓名的笛卡尔积. 下面就来看看生成笛卡尔积的几种方式,为了展现的方便,以5个姓和5个名为例,更多的数据也是一样操作的. 在Excel中生成笛卡尔积 在Excel中可以利用INDEX函数实现,假如A列是姓,B列是名,那么在C2中输入公式: C2=INDEX(A:A,INT((ROW(A2)-2)/(COUNTA(B:B)-1))+2)&INDEX(B:B,MOD(ROW()-

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

初识 echarts ECharts,一个纯 Javascript 的数据可视化图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender.   提供的图表类型 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图,热力图,线图,用于关系数据可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图

ECharts http://ecomfe.github.com/echarts 基于Canvas,纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. ———— 大数据时代,重新定义数据图表的时候到了 Architecture ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库) 提供商业产品常用图表库,底层基于ZRender,创建了坐标系,图例

第二章 在本章中,我们将详细学习IPython相对以Python控制台带来的多种改进.特别的,我们将会进行下面的几个任务: 从IPython中使用系统shell以在shell和Python之间进行强大的交互式操作: 在甚至不看一个新的Python包的文档的情况下,使用动态自省功能探索Python对象: 在IPython中轻松调试.测度你的代码: 学习如何使用Notebook来提升你交互使用Python的能力. 扩展的shell IPython不仅是一个扩展的Python控制台,它还提供了多种方式