powerbi关键词搜索解读_powerbi可视化图解(2024年12月精选)
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 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!
数据分析技能全攻略:从零到一 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。 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!
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 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 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 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 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! 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
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 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 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 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
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。 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。
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]
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简化:减少与利益相关者的沟通成本 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。 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 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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