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本文介绍了如何在POWERBI中添加自定义字体的方法。首先，将pbix文件重命名为zip文件并解压，找到主题json文件。然后，使用在线工具格式化校验json代码，并在Word文档中查看已安装的字体。接着，修改json文件中的字体为所需的自定义字体（如华文琥珀），并保存为新的json文件。最后，在POWERBI中导入该json文件以应用自定义字体。需要注意的是，自定义字体必须在电脑上已安装，且在其
1、菜单界面选择建模，选择新建参数，选择数值范围。2、 根据自己需求设置范围、步长。
1）DATEADD(,<number_of_intervals>,)---->返回一个表，该表包含日期列，按当前上下文中日期的指定间隔数向前或向后移动。2）TOTALYTD(,[,][,<year_end_date>])–>计算当前上下文中表达式的年到日期值。3）TOTALQTD(,[,])–>季度到日期的表达式的值。4）TOTALMTD(,[,])–>月份的表达式的值。
因此EXCEL链接模板，即该宏工作薄是通过获取指定的文件夹中的DB文件和端口号将PowerBI和EXCEL连接的。我们发现这串数字和EXCEL工作薄中Port对应的数字一样，所以EXCEL工作簿获取的应该就是这个文件中的数字。我们发现该数据库文件名和EXCEL工作薄DB对应的名字一样，所以EXCEL工作薄获取的应该就是这个文件。，其中一个关键工具就是提到的EXCEL链接模板，即宏工作薄。今天就大概
1，环比：MOM (Month over Month ) = （当前月金额- 上月金额）/上月金额*100。2，同比：YOY (Year over Year ) = （当前月金额- 上一年金额）/上一年金额*100。4，季累计：QTD(Quarter to day)季初到今日的销售额之和。5，月累计：MTD(Month to day)月初到今日的销售额之和。3，年累计：YTD(Year to da
转载：第2节：下载安装Power BI - 知乎 (zhihu.com)
powerbi难点！
切片器就相当于一个过滤器。
第一步：复制第1部分第二步生成的HTML代码，打开自己的网站，添加新随笔或新文章后，点击“编辑HTML网页源代码”，并将报表生成的HTML代码粘贴到HTML源码编辑器中，并调整宽度和高度，然后点击更新。当我们将报表发布到web或嵌入到网页时，更新报表后无法立即在网页上查看到更新后的内容，因为官网提示发布到web功能，会有一个小时的数据缓存，也就是需要一小时以后才能在web端看到更新后的内容。通过以
PowerBI钻取到明细
导入兼容excel、sql、txt等格式，可以试试。
教你在powerbi中用【卡片图(新)】这一工具制作精美的KPI卡片图，有关如何在卡片图中插入图片文件，以及如何将折线图插入到卡片图中。
点击最左侧“报表视图”，在“可视化栏”里面选第二个“设置视觉对象格式”，在下面找到“值”，打开“值”里面的第二个section“选项”，把“将值切换到行”选上即可。（详细说明：Power BI 如何高效管理度量值和字段 https://blog.csdn.net/WHYbeHERE/article/details/131000155）如果是子文件夹，则用/隔开，例如：规模类指标/规模A类。
本文介绍了在Power BI中实现页面级权限控制(PLS)的方法。由于Power BI仅提供行级安全(RLS)，作者提出通过USERPRINCIPALNAME()函数和自定义表来实现PLS。具体步骤包括：1)创建用户权限表；2)建立角色并配置DAX筛选器；3)使用PageNavigator按钮实现页面导航；4)通过隐藏页面和设置返回按钮完成权限控制。最终效果显示不同用户登录后只能访问被授权的特定报
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。电力系统应急控制，控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。提出了基于DRL的发电机动态制动和欠压减载应急控制方案，所开发的DRL方法鲁棒性对不同仿真场景，模型参数的不确定性和噪声
本文通过Power BI + Dify + 本地大模型的组合，实现了报表智能分析的轻量化落地，核心优势在于三点：一是本地部署，数据不出企业内网，保障合规安全；二是轻量化配置，无需高配置GPU，普通办公电脑即可运行；三是业务赋能，将数据分析师从重复解读工作中解放，让业务人员自主获取分析结论。整个流程的核心在于模型部署、API对接和脚本调试，掌握后可快速复用到各类报表场景。
前不久，一位准备入职阿里的学弟问我，他要做电商数据分析，电商有庞杂的标签、模型、数据和业务逻辑，菜鸟应该要具备什么样的分析能力啊？我看了他的岗位职责，主要是负责经营决策支持、专题分析和数据看板搭建，对代码算法涉及很少，更适合用BI工具来构建业务-数据-洞察的闭环场景。BI工具是一类专注于数据驱动业务的分析工具，集合了模型开发、可视化、报表设计、实时分析、汇报展示等功能，部分还涉及到数仓、ETL，通
TabularEditor提供了便捷的DAX代码格式化功能，用户可以通过简单的代码快速格式化所有或指定的度量值。格式化所有度量值时，使用Model.AllMeasures.FormatDax();代码，执行后会在页面右下方显示成功信息及被改变的模型数量。若仅需格式化特定度量值，先选中目标度量值，再使用Selected.Measures.FormatDax();代码执行即可。操作时需注意：电脑需保持
🔹AVERAGE是对一列“直接求平均”🔹AVERAGEX是对“计算后的结果”求平均，适合更复杂的逻辑函数适合场景AVERAGE快速对一列字段求平均AVERAGEX对每行执行公式后再平均。
打开关系管理，把ABC的关系，从Cross-filter direction的single改成Both。(这里用英文，更能理解第二种方法)这显然是不正确的，这是很常见的关系过滤方向问题，PBI默认关系是单向过滤（从"一"端到"多"端，表A的筛选上下文无法正确传递到表C。它们的关联关系：表A ←(a_id)→ 表B ←(c_id)→ 表C。方法二，度量值里使用CROSSFILTER进行动态设置。我们
Apache Superset 是一个开源的、现代化的商业智能（BI）平台，旨在帮助组织通过数据可视化和分析实现数据驱动的决策。它由 Apache 软件基金会维护和开发，是一个高度可扩展、灵活且易于使用的 BI 工具。Superset 的核心目标是提供一个“无代码”和“低代码”的数据探索与可视化平台，支持用户通过拖拽式操作快速
最近公司项目中需要在vue的前端页面中展示powerbi的报表，网上可以参考的资料很少，随后又询问deepseek以及chatgpt，给出的方案总是零零散散的不能用，不过还好，经过本人这些天的不懈努力终于是成功了，话不多说，直接开整。
因此，在PowerBI中，只要分母有0或空的可能，除法通常用DIVIDE替代运算符“/”。仍然使用DIVIDE做除法，分母用按照筛选大于等于有值的最早日期的日期表中年月的个数。1 取有值的样本个数，使用现成的平均值函数AVERAGEX。3取开始有值的第一个月及它以后的所选样本个数，时间段选择了一年，但是从4月开始有数，样本个数取4月到12月，也就是9。2取所选的样本个数，不管这些样本有没有值，时间
P&L statement，损益表，也被叫做Income statement，是企业的三大核心财务报表之一，它从Revenue收入（因其位于报表顶部常被称作top line）到Net Income净收益/净利润（因其位于报表底部常被称作bottom line），反映公司在特定会计期间（如季度或年度）的收入、成本、费用以及最终盈利（或亏损）状况。7 Δ在追踪中比较重要，因此在报表中，将其可视化为带
这里要注意一个问题，就是Rankx生成的排名，是计算出来的，不是物理表里的字段，所以我们无法通过DAX获得最大的排名数 (示例中是5)然后把度量值放入表格的筛选器，选择“显示”，就可以根据切片器来动态显示Top N啦。那么，要显示Bottom N (销量倒数N名，即排名数大的N个) 怎么做呢？但是这样的方式很不灵活，如果我们想用切片器控制怎么做呢？可以看到，Powerbi已经按照销量做了降序的排名
例如，在金融高频交易场景中，异步IO技术支持毫秒级响应，确保自动化决策的实时性。使用工具如`DVC`或`MLflow`，Python代码可自动化训练-部署流水线，确保模型从实验阶段到生产环境的无缝迁移，减少因版本差异导致的失败。Python的生态库（如`scikit-learn`、`TensorFlow`、`PyTorch`）是构建智能自动化系统的基石。通过上述技术路径与实践场景，Python正成
关于 DAX 理论的资料很多，DAX 理论帮助我们理解和预测 DAX 的计算结果，但 DAX 在底层实际是怎么计算的却少有人谈及。本篇以一段在复杂上下文环境中通过 ADDCOLUMNS 进行计算的 DAX 查询代码为观察对象，使用 DAX Stuido 查看查询计划，展示其在存储引擎中执行了哪些数据查询，揭示公式引擎如何组装这些数据最终得出计算结果。
2.安装各种版本的mysql-connertor，比如最新版、8.0.26、和自己mysql相同的版本(作者的版本是8.0.28），但都无济于事——安装完之后，PowerBI连接MySQL数据库的时候还是提示“此连接器需要安装一个或多个组件”；1.安装ODBC，通过ODBC连接MySQL，然后在PowerBI中通过ODBC作为中介连接到MySQL数据（尝试之后确实成功了，但是作者还是不想通过ODB
你是不是经常看到下面这样的矩阵呢，要么是数值换行了，要么是数值进行了隐藏要解决上面的问题其实也很简单，打开值的自动宽度就行了。但是，你可能会遇到要求更严格的客户。当时遇到过客户要求列上的所有月份的宽度必须一样，这样我们就没办法用自动列宽了，需要手动一列列调，当然也有相对简单的办法，就是先统一设定一个非常大的值，然后关掉自动列宽，之后再替换为要显示的值，具体可参考PowerBI小技巧–快速统一矩阵列
2 在本地电脑打开Excel文件，点击菜单栏文件-信息-复制路径（Copy path）。STEP 2 在PowerBI桌面版中，点击菜单栏主页下的获取数据，选择Web，输入上一步获取的网址。STEP 3跳出窗口提示输入凭据，通常选择组织账户，输入OneDrive的用户名和密码，然后点击连接。1 在网页版OneDrive中，选中文件，点击右上角的详细信息，再点击路径旁边的复制按钮。这样，就可以和从本
数据导入、数据清洗、数据抽取、数据合并、数据转换、数据计算
【新建列】商品名称 = LookupValue(‘商品表’[商品名称],‘商品表’[商品编码],‘销售表’[商品编码])表 = Calculatetable(‘销售表’,‘商品表’[品名]= “A”, ‘商品表’[进价] = 0.1)多条件 = calculate([总销量].‘商品表’[品名] = “A”, ‘商品表’[进阶] = 0.1)多条件1 = Calculate([总销量].‘商品表’
丝带图能迅速识别出哪个数据类别具有最高排名（即最大值）。条带展示了数据类别在可视化时间段内的值变化。条带通过连接连续时间内的类别值，使观察者能够轻松地看出何时出现增长或下降。带状图的大小表示该时间段的类别值大于其他连续时间段。
又是美好的一天, 上一篇给大家介绍了如何利用power bi做数据的列行转换。关注队长， 持续分享power bi 小知识~同样是需要选中属性和值两列。点击确定后，就可以复原了。今天再说下如何在转回去。选择菜单栏中的透视列。
第五步，调整其他小细节，例如去掉X、Y轴标题，字体大小，图例标题，基本上以及可以出来，核心步骤，大概是这些了。
描述性分析、分组分析、结构分析、分布分析、交叉分析、矩阵分析、转化分析、RFM分析、留存分析
给折线图配上情绪区间（带参考区间的折线图，Line chart with bands），标记最大值最小值，就不单单是简单地看一下度量值的趋势了，还能通过度量值与区间标准的对比，了解度量值处于什么样的程度，起到预警作用。把最大值、最小值的度量值写出来，也放到图表中，设置标记格式。把日期放入X轴，把度量值都放入Y轴，最上面的度量值在图表的最底层，所以最大数字的区间度量值放在上面，依此类推。以价格监控为
DAX、度量值、计算列CALCULATE函数、FILTER函数、ALL函数、时间智能函数
使用powerbi进行自定义地图（比如仓库图、区域图、设施分布图等等）绘制并联动需要展示的数据，将自定义地图转为svg格式，使用自制的中文编码器对svg进行处理使得power bi能够识别，最后进行可视化
Olist电商是巴西的一个电商平台，巴西各地小型企业可通过Olist商店销售产品，并使用Olist物流合作伙伴将产品直接运送给客户。本文从用户维度对Olist商店2016.9-2018.8的订单数据进行分析，目的是发现平台存在的问题，分析原因，并给出平台运营及用户运营方面的建议。：数据集为巴西电商Olist的交易订单数据，涵盖该平台2016年9月-2018年8月近10万条订单交易记录，数据集包含9
在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，堆积如山的原始数据本身并无意义，唯有通过有效的分析和展示，才能将其转化为洞察现实的“水晶球”，指导商业决策。Power BI 是一套商业分析工具套件，它连接了各种数据源，将杂乱的数据转化为结构化的模型，并在此基础上制作出交互式、可视化的精美报告和仪表板。Power BI 的应用几乎遍及所有需要数据的部门和行业。，让没有IT背景的业务人员也能轻
python刷新powerbi数据表完整代码。
表格、矩阵、切片器、卡片图、多行卡、仪表、柱形图、条形图、旋风图、雷达图、饼图、圆环图、树状图、瀑布图、地图、直方图、折线图、面积图、漏斗图、散点图
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