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powerbi关键词搜索解读_power bi制作相关图(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

powerbi关键词搜索

零基础三天通关Power BI考试攻略 ⚠️ 注意事项这个方法只适用于短时间内通过考试。如果你想真正掌握Power BI，建议按照官方的learning path逐步学习。题目来自examtopics，可以在某宝上找到。 𐟍€ 我的备考经历之前从未接触过Power BI或Tableau，Excel也很少用。为了快速通过考试，我选择纯刷题，没有看在线教程。考试当天有50多道题，其中只有3道是新题，大部分题目都能做到看到选项秒选。最终用时不到30分钟，以948分通过考试。 𐟔† 如何刷题？第①天：将所有正确答案在题目中“高光”标记，快速扫过题目和正确答案。具体怎么记答案下面会提供方法和例子。正确答案一般选择多数人的选择或高赞评论即可。有几道题争论比较大的不用纠结，我们不需要拿满分。删除无用的内容，比如网友的讨论和case题的巨长题干。第②天：打开全新无答案的题目，凭借记忆选一遍并批改，把错题的题号记录下来。这里的重点是一定要看题目关键词和选项，凭借记忆选择，不要真的去“做题”。重复两遍，第二遍的时候你会发现，差不多80%以上的题目都能做对了。第③天：查漏补缺，重点重新做“错题”。有时间多的可以再看一遍全部题目。赶紧去考试，趁短期记忆还在的时候！ ⭕️ 背题技巧大部分题目主要背答案，要在答案选项里面找不同，找出正确答案与别的答案不同的点，方便记忆。一小部分题目需要结合题干的关键词，因为选项的内容和别的题目很相似。 case题直接看问题，不要去看之前的表格等。拖拽排序题既要选对又要排序正确，能记住就记住，不能记住算了，有一组好记的类似题可以看。 𐟌𘠥…𓤺Ž线上线下看了很多别人的经历，加上我自己是苹果笔记本，所以果断选择了线下考试，非常顺畅。

0基础如何轻松通过PL-300考试？一直以来，我都梦想着能拿到Power BI的证书。早在DA-100的时候，我就嚷嚷着要考，但一直没行动。直到今年圣诞假期，我终于鼓起勇气，决定试试。虽然我是0基础，但工作中一直用Power BI，主要是用来维护和操作现有的仪表盘。虽然我能看懂DAX或M语言的基本操作，但真正要考试还是不行。为了快速拿证，我决定刷题库。推荐一个超火的免费题库网站——examtopics。虽然现在有些题目锁住了，但它的讨论区非常活跃，很多答案都在这里。而且，这里的讨论区有很多不同的意见，可以帮你理解题目。推荐DA-100和PL-300的讨论区一起用，效果更佳。如果遇到后半部分题库被锁的情况，也不用担心。可以通过其他题库找到题目，然后在搜索引擎中搜索这些题目。前几个搜索结果往往会跳转到examtopics的链接，点进去就能看到被锁住的题目和讨论区了。我就是这样刷了很多所谓的“考试原题”。 MS Learn也很有用，因为考试中有概念题。我最怕的就是概念题，需要硬记的话真的很难。不过，考试是开卷的，可以随时访问MS Learn。熟悉各种概念定义关键词的搜索方法，考试时被选项迷晕的时候，可以快速搜到相关的定义，然后找到答案。 MS Learn还有免费的practice assessment，可以无限次练习，题目随机生成。这个assessment的风格和examtopics不太一样，更侧重概念题。我报名后才做了这个题，发现很多概念我都没见过，有点慌。但其实正式考试不全是概念题。我的正式考试中，大概有70%的题目我都很眼熟。有些题和选项就是题库一模一样的，有些题目情景一样但问题和选项不一样。很多情景描述很长，像裹脚布一样，但即使只是有机会提前看过一遍题目，也很有帮助。最后，报名的话每个地区价格不一样，可以看看公司有没有合作优惠。我公司就有50%的折扣，只是用公司邮箱打折，注册考试还是可以用自己邮箱的。冲鸭！Good Luck！𐟍€

如何快速备考和更新PL-300证书去年因为公司要求，我花了一整天时间极限备考，勉强通过了考试，拿到了PL-300证书。今年又考了一次，终于把证书更新了。以下是我的备考和更新经验分享： ✨备考心得（零基础首考）考试方式：这是线上考试，需要提前在官网预约时间。我前一天晚上预约了第二天上午的考试。考试时有老师监考，需要一直打开摄像头，还要进行英文简单对话。考试前还需要检查周围环境，我因为离屏幕太近被提醒了。考试语言：虽然支持中文，但我推荐使用英文。中文题目是从英文翻译过来的，有时意思理解上会有差异。考试中两种语言可以随时切换，我一般看不太懂的就切换着来读题。考试准备：我从未接触过Power BI，查了很多攻略，最后发现刷题最适合我快速通过考试。在某宝上搜索PL 300题库（去年还是DA 100），找了一家评论还不错的店，买了英文版本。题库对问题进行了板块分类（数据准备、数据建模、数据可视化等），每个板块内也都包含了各种题型。题目类型：考试题型包括单选、多选、判断、拖拉和案例分析等。一天时间准备，想要理解式学习是不可能的，精髓就在于背题目。不是全背，是一看到题目中的关键词就能想到哪个答案是对的（最好不要记A.B.C，顺序有可能不对，记关键词）。优先保选择题和判断题。证书有效期：证书有效期只有一年，获得证书后半年左右就会发邮件提醒需要renew，网页上会提示renew的截止时间，一般证书到期前更新就行！费用：我们公司免费考，看官网现在是165美元。 ✨证书更新心得考试形式：Renew是开卷考，而且没有证书获取那么严格，点击网址进去就直接开考了。25道题，只有多选和单选。基础准备：提前看了一下之前的题库，本来想重新做一遍，奈何想偷懒。就大概看了下有什么板块，每个板块下选了几道题做，花了大概两个多小时，就开始考试了。考试过程：没人监督，也没提示时间，遇到很多不太清楚的题目，临时用手机搜索，不一定能搜到原题，搜索关键词的内容，结合自己的单薄知识储备。合理推断正确答案。最后花了一个多小时一点。64分低分飘过，证书延期了一年。希望这些经验能帮到大家！

𐟓Š 数据分析技能全攻略：从零到一 𐟌ˆ 想要在数据分析领域脱颖而出？掌握这些基本技能是关键！ 1⃣️ SQL 学习难度：⭐⭐ SQL是数据库查询的利器，对于处理大量数据至关重要。逻辑思维清晰的你，可能只需1-2天就能上手。推荐《MySQL必知必会》作为入门指南，随后在牛客网实践练习。 2⃣️ Excel 学习难度：⭐ Excel是数据处理的得力助手，掌握基本的表格和图形处理功能是基础。数据透视表和VLOOKUP函数是重点，其他函数则需了解。 3⃣️ BI工具学习难度：⭐⭐ BI工具如Tableau、PowerBI等，是数据展示的得力伙伴。它们能帮助你快速生成报表，节省时间和精力。 4⃣️ 概率与统计学学习难度：⭐⭐⭐ 对于初学者，了解基本的统计概念如求和、平均数、计数就足够。随着经验的积累，可以逐步深入学习正态分布、条件概率等高级概念。 5⃣️ Python 学习难度：⭐⭐⭐ Python在数据分析中有着广泛的应用。它既可以用于深入分析，如数据挖掘，也可以用于处理大量数据，尤其是当Excel无法胜任时。重点学习numpy和pandas库，并通过实践来掌握。 6⃣️ 机器学习算法学习难度：⭐⭐⭐⭐⭐ 机器学习算法如分类、预测和推荐等，在数据分析中有着广泛的应用。虽然初始学习难度较高，但通过持续学习和实践，你将能够掌握这些强大的工具。 7⃣️ 分析思维学习难度：⭐⭐⭐⭐⭐ 分析思维是数据分析的核心技能，需要长期锻炼。对比、细分和溯源是三个关键词，它们将帮助你更好地理解数据并做出洞察。 𐟌Ÿ 记住这些关键词，逐步掌握这些技能，你将在数据分析的道路上更加游刃有余！

48个AI工具，让你的生活和工作更高效！在研究了上百个AI工具后，我整理了一些非常实用的AI工具，希望能帮助大家减轻工作压力，提升效率𐟑‡𐟑‡𐟑‡ Salesforce：客户关系管理，为品牌提供个性化定制方案 Loom：快速录制屏幕和摄像头并分享视频 PowerBI：数据连接、数据分析和团队协作的工具 Google Labs：体验Google实验室发布的AI新产品 YOO简历：AI辅助在线简历编辑器 Xmind AI：与GPT技术结合，支持一键生成思维导图 TinyWOW：提供免费的AI写作、PDF编辑和图像编辑 10Web AI：生成定制网站，轻松添加页面，支持模仿任意网站风格 ViZcom AI：融合高品质渲染、创意探索与控制，快速将设计概念转化为视觉作品 Design AI：生成Logo、原型图 Designs.ai：AI集成平台，用户能够轻松创建、编辑和扩展内容腾讯元器：利用腾讯的技术和资源构建和部署各种应用和服务 PubScholar：拥有数亿篇文献资料、学位论文、专利文献、图书专著等内容瑞达写作：论文写作领域神级工具，根据指导意见在线改稿 TXYZ：文献搜索、查询、对话获取知识及管理服务 PaperFine：专注于论文领域的写作助手 SciSpace：理解学术研究论文，提供摘要、PDF链接及AI助手支持 Remusic：免费的AI音乐、歌曲创作工具 Explainpaper：轻松获得复杂论文解释 Elicit：自动化学术研究部分工作流程，包括文献综述、查找相关论文、总结关键要点 CiteSeerX：相当于一个免费的数字图书馆和搜索引擎 AI论文：10秒大纲，3分钟万字论文 NIH：免费在线查看医学类研究文献奇想ZHI能：支持多行业视觉创作，擅长亚洲人像摄影与国风设计 Passport：提供专业级护照、签证等证件照片拍摄 AI改图神器：集图片编辑、无损放大、AI抠图、去水印等功能篇幅有限[笑哭R]

会计女生必看！数据分析转行全攻略嘿，亲爱的小伙伴们！𐟑‹𐟒ኊ最近，会计行业发生了翻天覆地的变化。虽然会计证书依然存在，但初级会计师的含金量已经大不如前。如果你想要在会计领域有更好的发展，注册会计师无疑是更佳选择，尽管它的难度相对较大。然而，随着信息化的快速发展，传统行业大多被数字化所取代。因此，会计人员转型成为财务数据分析师将会具备天然的优势。会计工作强调准确、及时和一致性，而数据分析则注重从外部数据中发现问题、提供解决方案。 𐟚€ 接下来，我们来分享一下数据分析的学习路线吧： Excel 𐟓Š 系统学习：推荐王佩峰的Excel教程。补充知识点：可以在百度上找到相关资料。建议：掌握Excel基础用法和常用函数对日常工作非常有帮助。 SQL 𐟗ƒ 书籍：《SQL基础教程》和《SQL知必会》。视频教程：在小破站搜索“3h掌握mysql”。刷题：可以使用牛客网等平台进行SQL题目练习。建议：两天时间可以快速入门SQL，学会基本查询、表连接、排序、更新等操作。可视化𐟓ˆ 软件：PowerBI或Tableau。视频教程：在小破站上搜索“tebleau零基础教程”。建议：多实践，熟悉如何美化BI报表内容。 Python 𐟐 书籍：《Python编程：从入门到实战》、《利用Python进行数据分析》、《Python数据分析与数据化运营》。视频教程：搜索“21天从入门到精通 Alex金角大王”。学习网站：和鲸社区、牛客网等。建议：掌握Python的基本数据结构、基础语句和常用库如pandas和matplotlib等。业务知识 𐟓š 书籍：《精益数据分析》、《增长黑客》、《有效竞品分析》等。学习网站：人人都是产品经理、产品邦等。总结 ⚠️ 对于正在学习会计的女生，不妨考虑转向数据分析领域。数据分析在各行各业都有广泛的应用需求，包括金融、零售、健康医疗、电子商务、传媒、物流等领域。你完全不用担心就业问题！𐟓ˆ 如果你觉得这些建议有用，请不要忘记给我点赞并分享给更多的小伙伴！一起迈向成功的数据分析师之路吧！𐟚€𐟑颀𐟒𜀀

数据分析师必备技能：掌握这些就够了！作为一名有着八年工作经验的数据分析师，我可以很负责任地告诉大家，我的日常工作几乎每天都离不开PowerBI，它在日常工作中的使用频率极高。无论是数据的可视化展示，还是业务报表的分析与决策支持，BI都是必不可少的工具。 𐟔 数据连接与数据建模在Power BI中，数据的来源多种多样，你需要熟练掌握如何连接到不同的数据源（如Excel、SQL数据库、API等），并进行数据建模。 𐟓ˆ DAX函数 Power BI的DAX是区分初学者与高级用户的关键之一。掌握DAX函数的使用，不仅可以让你进行复杂的计算和数据分析，还能大大提升数据可视化的效果。例如，SUM、CALCULATE、FILTER、ALL、RELATED等常用函数需要熟练掌握。 𐟎蠦•𐦍﨧†化与报表设计学会使用Power BI创建各种图表是基础，但要做得出色，你还需要注重数据可视化的设计原则，比如选择合适的图表类型、合理布局报表页面、增加交互性等。 ⚙️ 性能优化在处理大规模数据时，性能问题可能会影响报表的响应速度。你需要学习一些性能优化的技巧，如减少数据集的大小、使用聚合表、优化数据模型、避免不必要的计算列等。最后，建议大家在学习Power BI的过程中，一定要多实践、练习，通过实际项目不断提升自己的技能。

如何从零开始转行数据分析？实用指南来了！作为一个曾经为转行数据分析做过准备的人，虽然我有机会但主动放弃了，但我的经验还是可以分享给大家，希望能给你们一些启发。工具篇 𐟛 ️ 首先，你得学会Excel，这是基础中的基础。然后是PowerBI、MySQL、Python爬虫以及pandas包（用于数据清洗）和matplotlib包（用于数据可视化）。对于1万行以下的数据，Excel就够用了，熟练掌握常用函数、快捷操作和数据透视表等。超过1万行的数据，用PowerBI，处理方法和Excel差不多。超过100万行的数据，就需要用数据库储存，用Python等语言来处理。如果没有现成的数据后台，就用SQL语言来取数，所以数据库编程也是必须学的。 Python学习 𐟐 学Python最有效的方式就是学爬虫。推荐看《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》，先看120页打下基础，然后实现爬虫任务，遇到问题就搜索文章解决。PowerBI方面，看一本入门教程，然后直接解决任务。分析方法 𐟓Š 基础的统计学知识，比如百分比、回归分析等，基本上能应付绝大多数问题。但最好还是看一下数据挖掘算法之类的文章，学习一下关联分析等高级分析方法。理论方面 𐟓š 多看一些消费者行为学、营销学的书，了解各种营销规律和用户行为规律，这样可以增强你的商业判断力。多尝试分析一些数据规律，能够增强你的数据感觉。比如我研究内容的，就会常分析公主号等内容平台的数据后台，对各种数据进行比较分析。微信公众平台就是数据分析的第一个学习素材。我的研究思路 𐟌Ÿ 我的研究思路是：先把各种数据分析需要用到的工具学会，这样一旦得到机会了可以解决遇到的问题。通过自己做自媒体，使用自媒体工具练习数据分析工具。通过爬虫爬取数据并分析，来练习数据分析。做出数据分析及数据可视化的作品，这些作品可以作为敲门砖。和本单位做数据分析的同事搭上线，抓住机遇帮忙解决数据分析的任务。有了实战经验，有了作品案例，有了技术基础，在下一次跳槽时，就可以在简历中展示了。面试小贴士 𐟓 在数据分析面试时，领导更看重的是你对数据研究的能力，能否通过数据分析发现问题、提出猜想并解决问题。而不是你操作数据的能力，操作数据是为了解决问题呢。希望这些经验能帮到你们，祝大家都能顺利转行数据分析！𐟒ꀀ

Power BI甘特图：从基础到高级定制 𐟎𘺤𛀤𙈨恧”觔˜特图？ 𐟕’ 清晰的时间轴：直观展示任务持续时间和项目进度 𐟔— 任务依赖管理：轻松识别和管理任务之间的依赖关系 𐟛 ️ 资源优化：合理分配项目资源 𐟒젦𒟩€š简化：减少与利益相关者的沟通成本 𐟓Š Power BI的甘特图功能 Power BI自带默认的甘特图功能，虽然能满足基本需求，但功能有限。为了满足更复杂的需求，可以考虑其他选项。 𐟒𘠤𛘨𔹧”˜特图视觉效果在Power BI Marketplace上有许多甘特图视觉效果可供选择，这些效果通常需要额外付费。虽然这些视觉效果提供了更多的自定义选项，但成本较高。 𐟌ˆ Vega for Deneb的自定义甘特图为了在保持功能的同时控制成本，可以选择使用Vega for Deneb来创建自定义甘特图。这种方法允许用户根据个人需求完全定制视觉效果，而且不需要额外费用。 𐟔砄eneb的Vega是什么？ Vega是一种用于创建交互式可视化的声明语言，而Deneb是Power BI的自定义可视化语言。通过结合Vega，Deneb允许用户在Power BI中进行高度可定制和交互式视觉效果。 𐟓„ 基于Davide Bacci的甘特模板，使用Deneb可以创建更多个性化的需求。

2024年的8个愿望，你实现了吗？新年愿望如果写下来，实现的可能性会更大哦！来，我们一起看看我的2024年愿望清单吧： Saving goals 𐟒𘊠 也叫“抠搜攒钱计划”，目标是每月在维持正常生活水平的前提下，再攒下一部分钱。这几年贷款利率上浮太多，我们家的房贷在9月也会面临下一次的remortgage，所以攒下的钱会全部用来提前还贷。希望今年的利率能降到正常水平，让我们有点好日子过。 Holiday goals 𐟌 今年希望能安排两次出游。八月底已经预定了英国境内的儿童度假村，还想在复活节假期或者年底安排一次西班牙海岛假期。 Reading goals 𐟓š 前几年读书目标一直没完成，希望今年能有所改变！一个月读一本书，应该不会太难实现吧。 Learning/career improving goals 𐟒𜊠 学习计划或者叫职场提升计划吧，希望今年能把三年前就立下的PowerBI目标实现。毕竟三年了，自己都不好意思每年重复了。百度自媒体 𐟓– 这一项已经在我的ToDo list上倔强地出现了五年了！真的要好好学习一下了，希望今年能多做一些，但现在也没想好要从哪里入手，日常、养娃、极简、断舍离到现在要进行哪一个赛道。 Fitness goals 𐟏‹️‍♀️ 我真的不想说空话，健身目标我自己都没有信心能够完成。目标是争取做一下刘畊宏女孩，或者帕米拉女孩吧，然后蠢蠢欲动的心想要开始一下普拉提或者瑜伽，我家步行五分钟内就有一家普拉提工作室，所以很心动！ Pet goals 𐟐𖊠 养宠物目标，人都快养不起了，也不知道能不能养宠物呢！不过我今年注册了网上rover的pet sitting，在没有自己的宠物之前，可以先帮忙代养或者代喂客人的宠物，我觉得这个比较适合我目前的情况，但是注册了三天，现在一个询问的客人都没有，看看今年能不能有机会吧。 Makeup goals 𐟒„ 化妆目标，好像怀孕第一胎时候就没化过妆了，以前也不会，但是近七年就是完全连护肤都懒得做，今年争取对自己好一点，毕竟已经马上到37了！岁月的痕迹实在太明显了！还是要遮挡一下吧。到年底，到底能实现多少呢？让我们一起期待吧！

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