随笔分类 - PowerBI和数据分析
摘要：SUMMARIZECOLUMNS是一个专门用于查询和计算表的函数，主要包含分组列和扩展列。 分组列是用于分组的列，只能来源于基础表中已有的列，分组列可以来源于同一个表，也可以来源于相关的列。 扩展列是由name和expression对构成的，name是字符串，expression是包含聚合函数的表达
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摘要：迭代是指逐行遍历表，访问一行叫做一次迭代，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。迭代函数至少拥有两个参数： 第一个参数：要遍历的行集 第二个参数：对同一行的不同字段要执行计算的表达式。 一，迭代函数计算的过程 最常见的迭代函数是SUMX函数，第一个参数Sales是要迭代的表或表值表达式，第
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摘要：CALCULATE()函数是DAX中最重要和最复杂的函数，用于计算处在筛选上下文中的表达式的值。 CALCULATE(<expression>,<filter1>,<filter2> … ) 第一个参数是用于计值的表达式，在计值之前，CALCULATE将首先计算<filter>参数，并与现有的外部筛
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摘要：Visual上的任何一行或一列都是一个过滤上下文，切片器也是一个过滤上下文，或者报表上其他类型的过滤器，甚至Visual之间的交互，这些过滤上下文共同构成了一个单元格的过滤上下文。总的来说，报表的每个元素都可以创建过滤上下文，并且报表的每个单元格都有不同的过滤上下文。总结来说，筛选上下文是在报表中创
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摘要：计算上下文是DAX表达式求值的环境，任何DAX表达式都是在上下文中求值的。行上下文和筛选上下文是DAX中仅有的上下文类型，把这两种上下文称为计算上下文。计算上下文用于限定公式计算的环境，当上下文变化时，相同的公式会计算出不同的结果。 在PowerBI中创建的计算列是在行上下文中执行计算，创建的度量（
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摘要：DAX的全称是Data Analysis eXpression，直译过来就是数据分析表达式，是在Microsoft Power BI，SSAS和Power Pivoting for Excel中使用的查询语言。本文用Power BI来学习数据模型。 一，理解数据模型 数据模型是由一组表和关系构成的结
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摘要：PowerBI的数据模型是表格模型，只能基于单个列创建关系，不支持基于多列的关系。但是，可以通过把相关的多个列组合成一个计算列，以它作为主键来创建关系。在数据模型中创建的关系，称作物理关系，物理关系会存储到数据模型中，虚拟关系只存在于DAX代码中，相比虚拟关系，利用物理关系的查询性能会更高。 一，使
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摘要：相关分析是数据分析的一个基本方法，可以用于发现不同变量之间的关联性，关联是指数据之间变化的相似性，这可以通过相关系数来描述。发现相关性可以帮助你预测未来，而发现因果关系意味着你可以改变世界。 一，协方差和相关系数 如果随机变量X和Y是相互独立的，那么协方差 Cov(X,Y) = E{ [X-E(X)
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摘要：令狐冲在华山学艺时，虽然勤学苦练，但是终不得法，在机缘巧合之下，得到风清扬老前辈的真传，练成独孤九剑之后，才名震江湖。虽然笑傲江湖的故事情节是虚构的，但从令狐冲蜕变的过程可以看出，练武需要秘籍。数据分析也有一本传世秘籍，只有六字，这就是《数据化管理》中提到的六字箴言、数据分析的三板斧：对比、细分、溯
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摘要：数据分析离不开对关键指标的跟踪，指标是衡量事物好坏的一个指数。数据指标有很多，然而，并不是所有的指标都是好的，虚荣指标（Vanity Metrics）看上去很美，让你感觉良好，但这类指标说到底是肤浅的，甚至带有欺诈性，例如，你会关注网站的访问量，但却忽略了跳离率、用户的浏览时间等，这很容易让你掉进虚
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摘要：数据分析，先有数据，而后有分析，认识数据是分析数据的前提。在现实世界中，数据一般都是有缺失的、异构的、有量纲的。认识数据，不仅要了解数据的属性（维）、类型和量纲，还要了解数据的分布特性。洞察数据的特征，检验数据的质量，有助于后续的分析工作，否则，没有可信的数据，数据分析的结果将是空中楼阁。 一，检验
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摘要：在数据质量得到保证的前提下，通过绘制图表、计算某些统计量等手段对数据的分布特征和贡献度进行分析（帕累托分析），分布分析能够揭示数据的分布特征和分布类型，对于定量数据，可以做出频率分布表、绘制频率分布直方图显示分布特征；对于定性数据，可用饼图和条形图显示分布情况。帕累托分析在频率分布直方图的基础上，绘
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摘要：对于成功的数据分析而言，把握数据整体的性质是至关重要的，使用统计量来检查数据特征，主要是检查数据的集中程度、离散程度和分布形状，通过这些统计量可以识别数据集整体上的一些重要性质，对后续的数据分析，有很大的参考作用。 一，基本统计量 用于描述数据的基本统计量主要分为三类，分别是中心趋势统计量、散布程度
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摘要：数据质量通常是指数据值的质量，包括准确性、完整性和一致性。数据的准确性是指数据不包含错误或异常值、完整性是指数据不包含缺失值、一致性是数据在各个数据源中都是相同的。广义的数据质量还包括数据整体的有效性，例如，数据整体是否是可信的、数据的取样是否合理等。本文的数据质量分析，是指对原始数据值的质量进行分
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：R是一种专门用于数据分析和统计的脚本语言，广泛应用在每一个需要统计和数据分析的领域。PowerBI支持R脚本，两者强强结合，使PowerBI的功能更加强大。PowerBI Desktop默认没有安装R，在使用R脚本之前，必须向PowerBI Desktop中安装R引擎。用户可以使用R脚本加载数据、对
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摘要：在PowerBI的查询编辑器（Query Editor）中，用户可以使用M语言修改Query，或修改Query字段的类型，或向Query中添加数据列（Column），对Query进行修改会导致PowerBI相应地更新数据模型（Data Model），这跟使用DAX表达式修改Data Model有本质
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摘要：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
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