当前位置: 首页 > news >正文

Power BI 工具介绍

        Power BI是一款商业智能(BI)软件,由微软开发,旨在帮助用户将复杂的数据转化为视觉化的交互式见解。Power BI提供了一套完整的工具,包括数据连接、数据准备、数据建模、数据分析和数据可视化等功能,使用户能够轻松地连接到各种数据源,发现数据中的关键信息,并将其转化为易于理解的图表、报表和仪表板。

一、核心功能

  1. 数据连接:Power BI支持连接到数百个数据源,包括Excel、CSV、SQL数据库、云服务(如Azure SQL、Azure Blob存储、Salesforce等)以及各种ERP系统(如金蝶、用友、SAP等)。
  2. 数据准备:使用Power Query进行数据获取和整理,包括数据清洗、转换、合并和优化等操作。Power Query支持多种数据源,允许用户从不同的地方收集数据并进行整合。
  3. 数据建模:使用Power Pivot进行数据建模和计算。Power Pivot的核心是DAX引擎,用于在数据上执行复杂的计算和分析。
  4. 数据分析:通过丰富的建模和实时分析功能,用户可以深入了解数据背后的含义,并做出更明智的决策。
  5. 数据可视化:Power BI提供了强大的数据可视化功能,包括各种图表、仪表板、地图等,使用户能够直观地展示数据并分享给其他人。此外,Power View是专门用于数据可视化的组件,允许用户从多个角度展示数据。
  6. 移动应用:Power BI支持移动设备,用户可以在手机或平板电脑上查看和交互报表。

        Power BI的价值在于它能够将ERP等信息系统的数据直接延伸到决策者的桌面,让决策者直接操控企业经营数据,从而真正体验到信息化的价值。同时,Power BI还提供了信息搜索引擎功能,帮助决策者快速找到关键信息,提高决策效率。

1. 主要功能

        透视功能主要通过其内置的查询和建模工具实现,特别是Power Query(用于数据获取和整理)和Power Pivot(用于数据建模和分析)。

  1. Power Query:Power Query是Power BI中的第一个步骤,用于从各种数据源导入数据,并对其进行清洗、转换和整合。在这个过程中,你可以对数据进行筛选、排序、分组、合并等操作,以准备数据供后续分析和透视使用1。
  2. Power Pivot:在Power Query准备好数据后,你可以使用Power Pivot来创建数据模型。数据模型是Power BI分析的核心,它允许你定义表之间的关系、创建计算字段和度量值,以及应用各种数据分析技术。一旦数据模型建立完成,你就可以通过透视表、图表和其他可视化工具来查看和分析数据了。

        总之,Power BI中的透视功能是通过Power Query和Power Pivot等工具实现的,它允许你从多个角度对数据进行深入的分析和比较,以揭示数据中的模式和趋势。

二、Power Query 编辑器

        Power query 编辑器(power BI 的编辑查询,可以直接对数据进行操作)

1. 优势

        数据准备体验:‌Power Query编辑器提供了主要的数据准备体验,‌允许用户连接到各种数据源,‌并通过预览数据和从用户界面中选择转换来应用数百个不同的数据转换。‌这些数据转换功能在所有数据源中都是通用的,‌与基础数据源限制无关。‌

        数据转换灵活性:‌Power Query中的转换引擎包含许多预生成的转换函数,‌这些函数可通过Power Query编辑器的图形界面使用。‌转换可以简单如删除列或筛选行,‌也可以包括更高级的选项,‌如合并、‌追加、‌分组、‌透视和逆透视。‌所有这些转换都可以通过选择菜单中的转换选项,‌然后应用该转换所需的选项来实现。‌

        数据流支持:‌Power Query支持数据流,‌这是一个产品无关的服务版本,‌可在云中运行。‌使用数据流,‌用户可以以相同的方式获取数据和转换数据,‌但不能将输出发送到Power BI或Excel,‌而是将输出存储在其他存储选项(‌如Dataverse或Azure Data Lake Storage)‌中。‌这样,‌就可以在其他产品和服务中使用数据流输出。‌

        M语言支持:‌ 任何数据转换方案中,‌如果某些转换无法通过图形编辑器以最佳方式完成,‌可以使用Power Query M公式语言(‌也称为M语言)‌。

        综上所述,‌Power Query编辑器通过提供强大的数据准备和转换工具、‌支持数据流和灵活的M语言,‌为用户在Power BI中分析和可视化数据提供了显著的优势。    

2. 注意点
  • 当数据源改变时可以用该功能进行更新。
  • 显示并保存操作步骤,当数据源刷新时,新的数据会按照保存的步骤进行刷新,不用对新的数据做同样的工作。
  • 比Excel处理的数据量大且快。
  • 两个表可以合并起来查询,合并查询是横向合并,追加查询是纵向合并。
  • 编辑查询中无用的表不用删除,可以取消启用加载,在power BI 上就不会显示了。
  • 将显示的步骤删除后,可以恢复到上一步骤。
  • 分组依据类似于Excel中的数据透视表。
  • 转换中的日期直接替换列(如:点击年该列直接变成了只有年份的数据);添加列中的日期是自动添加一列。
  • 通过按钮,操作,书签可以进行链接操作。

三、Power Pivot 建模分析

        在Power Pivot中,可以通过拖放字段到行区域、列区域和值区域来创建透视表。字段在行区域和列区域的组合决定了数据的维度(即如何对数据进行分组),而字段在值区域的放置则决定了数据的度量(即如何对数据进行聚合和计算)。

        此外,Power Pivot还支持更高级的数据分析功能,如数据切片和切块、数据筛选、层次结构创建等。这些功能使得Power BI成为了一个强大的数据分析工具,适用于各种复杂的数据分析场景。

四、运行Power BI 的最低要求

  • 系统:Windows 7/Windows Server 2008 R2或更高版本
  • NET环境:.NET4.5
  • IE浏览器:Internet Explorer 9或更高版本
  • 内存(RAM):可用量至少为1GB,建议可用量为1.5GB或以上
  • 显示:建议分辨率至少为1440x900或1600x900(16:9)
  • CPU:建议为1千兆赫(GHz)或更快的x86和x64位处理器

相关文章:

  • 北京网站建设多少钱?
  • 辽宁网页制作哪家好_网站建设
  • 高端品牌网站建设_汉中网站制作
  • 使用GPT-4和ChatGPT构建应用项目
  • 【Redis】复制(Replica)
  • 解决elementUI列表的疑难杂症,排序显示错乱的问题
  • Objective-C 自定义渐变色Slider
  • 数据结构(3.9_1)——特殊矩阵的压缩存储
  • 解决打印PDF文本不清楚的处理办法
  • 如何使用HTML和JavaScript读取文件夹中的所有图片并显示RGB范围
  • 克隆某个特定的分支而不是默认分支(master)
  • 智能运维提升企业长期安全防御能力
  • elk部署springboot
  • KNN分类算法与鸢尾花分类任务
  • 在微服务架构架构中父工程中的`<dependencyManagement>`和 `<dependencies>`的区别
  • 深入理解 Elasticsearch 分页技术
  • 通过.NET6 创建的ASP.NET Core webapi项目中没有 Startup 类和ConfigureServices 方法
  • 算术运算符. 二
  • Docker下部署自己的LNMP工作环境
  • HomeBrew常规使用教程
  • iOS | NSProxy
  • linux学习笔记
  • VUE es6技巧写法(持续更新中~~~)
  • 聊聊flink的TableFactory
  • 使用Gradle第一次构建Java程序
  • kubernetes资源对象--ingress
  • linux 淘宝开源监控工具tsar
  • ​云纳万物 · 数皆有言|2021 七牛云战略发布会启幕,邀您赴约
  • #nginx配置案例
  • (Bean工厂的后处理器入门)学习Spring的第七天
  • (C++17) std算法之执行策略 execution
  • (done) ROC曲线 和 AUC值 分别是什么?
  • (LeetCode) T14. Longest Common Prefix
  • (十)DDRC架构组成、效率Efficiency及功能实现
  • (一)kafka实战——kafka源码编译启动
  • .gitignore文件—git忽略文件
  • .net Application的目录
  • .NET CORE使用Redis分布式锁续命(续期)问题
  • .NET多线程执行函数
  • .NET中的Exception处理(C#)
  • @RequestBody的使用
  • @SentinelResource详解
  • @Transactional 详解
  • [ C++ ] STL---仿函数与priority_queue
  • [ SNOI 2013 ] Quare
  • [ vulhub漏洞复现篇 ] Celery <4.0 Redis未授权访问+Pickle反序列化利用
  • [ vulhub漏洞复现篇 ] Hadoop-yarn-RPC 未授权访问漏洞复现
  • []指针
  • [BZOJ4554][TJOI2016HEOI2016]游戏(匈牙利)
  • [C/C++] -- 二叉树
  • [C++] C++11详解 (一)
  • [C++][ProtoBuf][初识ProtoBuf]详细讲解
  • [C++]STL之map
  • [CareerCup] 17.8 Contiguous Sequence with Largest Sum 连续子序列之和最大
  • [ChromeApp]指南!让你的谷歌浏览器好用十倍!
  • [Django 0-1] Core.Checks 模块
  • [go] 迭代器模式
  • [godot] 采用状态机时,如何处理攻击时移动?如“冲撞”