结合webcast中老师的讲解,现在把基础语法应用通过几个案例应用如下: 一.维度的概念 上图中一个维度(Dimension):Region 改为度下有四个级别(Levels):country.province.city.county,他们属于层次集合(Hierarchy) 通过维度和级别我们可以定义一个元素(Member)如: Levels(1).members(2)=china Levels(2).members(3)=shanghai 二.维度建模 上图中时一个维度建立的模型(cube)

DAX 表达式主要用于创建度量列(Measure),度量值是根据用户选择的Filter和公式,计算聚合值,DAX表达式基本上都是引用对应的函数,函数的执行有表级(Table-Level)上下文和行级(Row-Level)上下文之别:其交互行为都是通过表之间的关系实现的,用户选择的Filter,会通过关系对数据进行过滤,是PowerBI报表呈现的数据具有动态交互的特性.在我开发的PowerBI报表项目中,经常使用的DAX表达式函数,其实并不是很多,本文分享一些入门级的常用函数,附上简单的注释,希望

PowerBI报表是基于数据分析的引擎,数据真正的来源(Data Source)是数据库,文件等数据存储媒介,PowerBI支持的数据源类型多种多样.PowerBI Service(云端)有时不直接访问Data Source,而是直接从PowerBI Service创建的数据集(Dataset)中获取数据,数据集中存储的内容主要分为三部分:Data Source的数据(Data).连接数据源的凭证(Credentials).以及数据源的架构(Table Schema)等元数据(metadata)

PowerBI 将要解锁增量刷新(Incremental refresh)功能,这是一个令人期待的更新,使得PowerBI可以加载大数据集,并能减少数据的刷新时间和资源消耗,该功能目前处于预览状态,只对 Power BI Premium 版本开放预览. 增量刷新只是加快了数据集刷新的速度,对于具有潜在数十亿行的大型数据集,可能还是不适合Power BI Desktop,因为它通常受用户桌面PC上可用资源的限制,以及系统的限制. 因此,这些数据集通常在导入时被过滤,以适应Power BI Desk

钻取是指沿着层次结构(维度的层次)查看数据,钻取可以变换分析数据的粒度.钻取分为下钻(Drill-down)和上钻(Drill-up),上钻是沿着数据的维度结构向上聚合数据,在更大的粒度上查看数据的统计信息,而下钻是沿着数据的维度向下,在更小的粒度上查看更详细的数据.举个例子,当前的粒度是月份,按照年份查看数据是上钻,而按照日期来查看数据是下钻,日期的数据是详细的数据,而每天的数据是高度聚合的数据. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,层次结构 钻取数据,离不开层次结构

PowerBI版本在持续的更新,这使得报表设计能够实现更多新的功能,您可以访问 PowerBI Blog查看PowerBI的最新更新信息,本文总结了PowerBI新版本的重要更新和设计技巧. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,同步切片 开发人员在设计报表时,根据分析的需要把报表划分为不同的主题,每个主题独占报表的一个Page,而在这些Page上,一般会摆放相同的过滤器.过滤器也叫做切片(Slicer),提供了分析数据的视角. 用户切换Page查看报表时,希望通过相同的

在PowerBI Desktop中,用户可以定义一个或多个查询参数(Query Parameter),参数的功能是为了实现PowerBI的参数化编程,使得Data Source的属性.替换值和过滤数据行可以参数化.注意:参数不管有多少个可能的值(Available Value),只能有一个当前值,所谓引用参数值,实际上是指引用参数的当前值(Current Value).参数的当前值,只能在手动修改,不能动态变化. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,参数的属性 在查询编

Power BI的本地数据网管(On-Premises Data Gateway)是运行在组织内部的软件,用于管控外部用户访问内部(on-premises)数据的权限.PowerBI的网管像是一个尽职的门卫,监听来自外部网络(云端服务,Cloud Service)的连接请求,验证其身份信息.对于合法的请求,网管执行查询请求:否则,拒绝执行.云端(PowerBI Service)程序向网管发送查询内网数据的请求,网管访问企业内网(On-Presmises)的数据库执行查询(Query)请求,网管把

PowerBI 使用 内存的列式数据库 VertiPaq,用于对已发布的数据集进行数据压缩和快速处理,能够使PowerBI报表执行脱机访问,面向列的处理,高度优化对1:N关系的处理性能.关系是数据分析的基础,正因为数据之间存在关系,分析数据才有了意义.PowerBI支持的关系(Reliationship)有1:N(称作一对多的关系)和1:1两种,PowerBI不支持多对多的关系,在设计PowerBI时,通常把1:1的关系合并成一张表,因为任何一个关系都会降低查询性能.通常意义上,所谓的Power

最近做了几个PowerBI报表,对PowerBI的设计有了更深的理解,对数据的塑形(sharp data),不仅可以在Data Source中实现,例如在TSQL查询脚本中,而且可以在PowerBI中实现,例如,向数据模型中添加自定义字段,或者在报表数据显示时,根据数据表之间的关系做数据的统计.本文主要介绍数据的塑形和UI设计的微调. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,创建数据列 PowerBI报表的数据分为数据源(Data Source)和数据模型(Data Mod

在分析数据时,不可能总是对单个数据表进行分析,有时需要把多个数据表导入到PowerBI中,通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务,因此,为准确计算分析的结果,需要在数据建模中,创建数据表之间的关系.在PowerBI中,关系(Relationship)是指数据表之间的基数(Cardinality)和交叉筛选方向(Cross Filter Direction). 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 基数(Cardinality) 基数关系类似于关系表的外键引用,

PowerBI是微软新一代的交互式报表工具,把相关的静态数据转换为酷炫的可视化的,能够根据filter条件,对数据执行动态筛选,从不同的角度和粒度上分析数据.PowerBI主要由两部分组成:PowerBI Desktop和 PowerBI Service,前者供报表开发者使用,用于创建数据模型和报表UI,后者是管理报表和用户权限,以及查看报表(Dashboard)的网页平台(Web Portal).在开始PowerBI制作报表之前,请先下载 PowerBI Desktop桌面开发工具,并注册Po

一.前言 saiku的查询都是通过cube来进行的.因此每当我们要进行一次多维度查询时,都要先修改xml.上传.重启才能生效,不仅效率低,还不利于学习和理解MDX和模式文件. 通过 workbench  图形界面工具,可以自动生成 Schema 文件 二.下载 下载地址:https://sourceforge.net/projects/mondrian/files/schema%20workbench/ 选择最新版下载解压即可. 三.数据库初始化 运行这款软件需要依赖一个数据库,Mysql或者P

DAX 表达式主要用于创建度量列(Measure),度量值是根据用户选择的Filter和公式,计算聚合值,DAX表达式基本上都是引用对应的函数,函数的执行有表级(Table-Level)上下文和行级(Row-Level)上下文之别:其交互行为都是通过表之间的关系实现的,用户选择的Filter,会通过关系对数据进行过滤,是PowerBI报表呈现的数据具有动态交互的特性.在我开发的PowerBI报表项目中,经常使用的DAX表达式函数,其实并不是很多,本文分享一些入门级的常用函数,附上简单的注释,希望

PowerBI的查询编辑器使用Power Query M公式语言来定义查询模型,它是一种富有表现力的数据糅合(Mashup)语言,一个M查询可以计算(Evalute)一个表达式,得到一个值. 对于开发者来说,M公式常用于Power Query编辑器中,用于添加计算列,并对数据进行处理.开发者只需要知道简单的Power Query M公式函数,就可以利用PowerBI提供的UI界面来实现数据的处理. 一,访问数据 PowerBI极大地简化了M公式的使用难度,使得开发人员可以使用UI来修改数据模型.

Power BI支持行级安全(Row-Level Security,RLS)的权限控制,用于限制用户对Dashboard.报表和DataSet的访问.用户浏览的报表是相同的,但是看到的数据却是不同的. RLS内部通过DAX函数 username() 和 userprincipalname()来实现,RLS使得PowerBI能够在行级别上对用户访问的数据进行限制.这两个函数在PowerBI Desktop中返回的都是用户的信息,只不过格式不同: username() :返回 domain\user

从总体上来看,PowerBI Service 有4个主要的构建模块,分别是dashboards.reports.workbooks 和 datasets,这四个模块都是目录,位于workspaces目录中. 一,Workspaces目录 在PowerBI Service中,Workspaces目录是dashboards.reports.workbooks 和 datasets的上层容器,有两类Workspace:My workspace和workspaces. My workspace:是个人的

PowerBI可以通过RLS(Row-level security)限制用户对数据的访问,过滤器在行级别限制数据的访问,用户可以在角色中定义过滤器,通过角色来限制数据的访问.在PowerBI Service中,workspace中的member能够访问Workspace中的Dataset,RLS不会限制数据的访问. PowerBI 只支持Import 和 DirectQuery 连接模式,Live Connection to Analysis Services需要在on-premises模型中处

Power BI报表的用户,肯定会被Q&A的功能惊艳到,在查看报表时,仅仅通过输入文本就可以探索数据,并且结果是可视化的,更令人惊艳的时,结果几乎是实时显示出来的.这使得Q&A Visual就像一个搜索引擎,输入你想查询的问题,Q&A返回一个可视化的结果. 在您开始输入问题之前,Q&A会显示一些建议,如下图所示: 用户也可以输入自己的问题,Q&A支持广泛的问题,包括但不限于: 问自然问题:哪个销售收入最高? 使用相对日期过滤:显示去年的销售额 仅返回前 N 个:销售

一.前言 安装了saiku之后,每次修改schema文件,非常耗时,每次都要经历若干步骤:修改xml.上传.重启才能生效,并且非常不利于学习和理解MDX和模式文件,踌躇之际,发现了这个工具,十分小巧方便!saiku安装过程可参考上一篇博客:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/5183894.html 二.下载 这是一个pentaho的一个工具,有很多版本,下载地址:https://sourceforge.net/projects/mondrian/files/schem

PowerBI 使用 内存的列式数据库 VertiPaq,用于对已发布的数据集进行数据压缩和快速处理,能够使PowerBI报表执行脱机访问,面向列的处理,高度优化对1:N关系的处理性能.PowerBI支持的关系(Reliationship)有1:N(称作一对多的关系)和1:1两种,PowerBI不支持多对多的关系,在设计PowerBI时,通常把1:1的关系合并成一张表,因为任何一个关系都会降低查询性能.通常意义上,所谓的PowerBI的关系通常是指一对多的关系,关系(1:N)的构成:两端是查找表