当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

power bi数据导入下载_power bi数据源替换(2024年11月测评)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-28

power bi数据导入

三款BI工具使用心得分享 𐟓Š 毕业后，我有幸在第一份工作中接触到了Business Intelligence（BI）这个领域。虽然是在财务团队中做资产会计，但我有幸接触到了Qlikview这个工具。 Qlikview的功能相当全面，导入数据需要编写代码，主要使用VB和SQL语言。所有的连接操作都是手动写出来的。如果结合使用qvd文件，加载速度相当快。不过，视觉效果有点过时了（估计QlikSense在这方面会有很大提升）。接下来，我学习了Power BI。导入数据非常用户友好，各种连接操作可以通过选项来完成。虽然用户也可以自己编写SQL代码，但对于不懂编程的人来说，也能轻松完成数据导入。Power BI的视觉效果除了微软官方提供的，还有第三方发布的。有时候选择太多反而让人眼花缭乱，不如专注于精准使用。在数据加载方面，Power BI相比Qlikview要慢一些。在我第一个公司，很多基础数据都放在数据仓库中，IT部门永远有优先事项，很多基础的数据组织和聚合工作都需要自己完成𐟘𕯼Œ这时候我觉得Qlikview更好用。现在在第二家公司，我已经上班三周了，接触到了Tableau。虽然才刚开始学习，但我觉得它的视觉效果虽然少，但非常精致，完全够用。视觉设计感也不错。数据导入方面我还没有深入接触，但有一个Tableau Prep工具，我估计会比Qlikview更用户友好。因为现公司有专门的BI团队，所以所有数据都是现成可用的，目前还没有机会接触到这方面的功能。总的来说，这三款BI工具在某些方面有相似之处。虽然表面上看使用的函数或公式不同，但很多核心功能是相似的。我发现Qlikview和Tableau都可以实现基于角色的安全控制（Role-Based Security），而Power BI目前还没有这个功能，这一功能非常有用。希望以后更加深入学习Tableau后会有更完整的使用感受吧。未完待续。。。

power bi自学难吗 Power BI 提供了 DAX、Power Query 等强大的数据清理和准备工具。虽然界面友好，但掌握它仍有一定挑战。无论你是数据分析新手还是老手，这本书都能帮助你将原始数据转化为可靠的基础，进行深入的分析和可视化。这本书是数据清理的全面指南，从数据质量、常见数据挑战和处理数据的最佳实践开始。你将学习如何使用查询编辑器导入和清理数据，以及如何使用 M 查询语言转换数据。随着你的深入，你将探索 Power BI 的数据建模功能，实现高效清理和建立关系。后续章节介绍了使用 Power Automate 进行数据清理和任务自动化的最佳实践。最后，你将了解 OpenAI 和 ChatGPT 如何更轻松地清理 Power BI 中的数据。在本书结束时，你将全面了解数据清理概念、技术以及如何使用 Power BI 及其工具进行有效的数据准备。 𐟓Œ 如果你从事数据分析、商业智能、业务分析、数据科学或任何需要处理数据的工作，这本书都非常适合你。对于想要更深入地了解 Power BI 中的数据质量问题和数据清理最佳实践的任何人来说，这都是一个有用的资源。

如何用Power BI搞定门店数据分析？在门店运营中，数据分散、难整合、分析慢是常见的痛点。而Power BI，作为一款强大的数据可视化工具，可以帮你轻松整合销售、库存、客流等数据，高效分析门店表现，快速发现问题和机会。以下是一套完整的门店数据分析思路，适合门店管理人员和数据分析师。 𐟌Ÿ能解决哪些问题？销售数据乱，效率低？用Power BI，快速分析门店销售额排名、趋势变化，一键找到高效门店！客流转化率低？原因在哪？分析客流量和转化率，找到高客流却低转化的痛点，优化运营策略。库存压力大，畅销滞销难区分？一键算出库存周转率，识别滞销商品，还能设置安全库存预警！门店选址和表现难对比？用地理图直观展示门店分布，标注高销量和低绩效门店，优化选址！ 𐟒ᥦ‚何用Power BI实现门店数据分析？ 1️⃣数据准备收集数据：包括销售额、客流量、库存、门店位置等。数据清洗：删除重复值，填补缺失值，确保数据格式一致。数据导入：将整理后的数据导入Power BI，连接多个数据源。 2️⃣建立数据模型关系构建：用门店ID将销售表、库存表、客流表连接起来，建立统一的模型。创建关键指标：用DAX公式生成分析指标，如：总销售额：SUM(Sales[Sales Amount]) 转化率：DIVIDE([总购买量], [总访客数]) 库存周转率：DIVIDE(SUM(Sales[COGS]), SUM(Inventory[Avg Inventory])) 3️⃣创建可视化报表销售分析：用柱状图展示门店销售排名，折线图查看销售趋势变化。客流分析：展示客流趋势和不同时间段的客流分布，计算转化率。库存分析：用条形图显示库存周转率，设置滞销商品报警。地理分布：用地图直观展示门店分布，标注高绩效和低绩效门店的位置。 4️⃣添加动态交互功能切片器筛选：支持按时间、地区、门店类型筛选数据。动态工具提示：鼠标悬停即可查看门店详细信息，如库存和转化率。层级下钻：支持从全国到城市再到单店的多层次分析。学会用Power BI，打造一套高效的门店数据分析系统，让门店管理更智能、决策更科学！

Power BI连MySQL秘籍最近有朋友问我，怎么用Power BI连接MySQL数据库。今天我就来详细讲解一下这个过程，保证你一学就会！ 𐟓堧쬤𘀦�𜚨Ž𗥏–数据首先，打开你的Power BI Desktop软件。在首页的菜单栏中，找到“获取数据”选项，点击它。接着选择“数据库”中的“MySQL”。 𐟔— 第二步：连接到MySQL数据库在弹出的窗口中，你需要填写一些连接信息：服务器：输入你的MySQL服务器地址。数据库：选择你要连接的数据库名称。认证方法：通常选择“用户名和密码”。用户名：输入你的MySQL用户名。密码：输入你的MySQL密码。最后，点击“确定”按钮，连接到你的MySQL数据库。 𐟓Š 第三步：选择数据表连接成功后，Power BI会显示数据库中的所有数据表。选择你想要导入的数据表，然后点击“加载”。 𐟔砧쬥››步：数据转换和建模 Power BI会将选定的数据表加载到数据视图中。你可以在这个视图中进行数据清洗、转换和建模操作。点击“转换数据”按钮，使用Power Query编辑器对数据进行处理。 𐟓Š 第五步：创建报表接下来，切换到“报表”视图，在数据视图中选择需要的字段进行可视化。选择适当的图表类型，如柱状图、折线图等，并根据需要设置图表样式和属性。 𐟒𞠧쬥…�导š保存报表完成图表设计后，记得保存报表。点击菜单栏中的“文件”>“保存”来保存报表文件。通过以上步骤，你就可以在Power BI中成功读取MySQL数据库的数据，并创建相应的数据可视化图表啦！是不是很简单？赶紧试试吧！𐟎‰

𐟚€揭秘数据分析高能力的秘诀！ 𐟎‰想知道为什么你的数据分析能力如此出色吗？来，一起揭开这个秘密！ 𐟓ˆ首先，Excel是你的得力助手。掌握Excel，数据导入、清洗、分析和可视化将不在话下。推荐你学习王佩丰和戴师兄的教程，让你的Excel技能更上一层楼！ 𐟓š接下来，统计学基础将为你提供坚实的理论支撑。通过深入学习《深入浅出统计学》，你将更加游刃有余地面对数据世界的不确定性。 𐟎肉数据可视化将让你的数据呈现更加专业、炫酷。学会使用Power BI和Tableau，你的数据将不再枯燥，而是变得生动有趣！ 𐟒𛦎Œ握SQL，你将能够轻松操控数据库，提取和分析数据将变得得心应手。推荐学习《mysql基础+高级教程》，让你的SQL技能更上一层楼。 𐟐最后，Python数据分析将为你打开数据科学的大门。学会使用Python进行数据分析，你将能够更加深入地挖掘数据的价值。 𐟌Ÿ温馨提醒：学习数据分析需要持之以恒的努力和坚持。记得多动手操作，多做笔记，这样你的学习效率会更高哦！加油，未来的数据分析大师！𐟒ꀀ

Excel升级！秒变Power BI 嘿，朋友们！你还在用Excel做数据报表吗？是不是觉得配色调整得头晕眼花，却总是达不到想要的效果？在这个数据为王的时代，我们每天都要处理海量数据。𐟓ˆ但是，如何从这些数据中提取出有价值的信息呢？这就轮到我们的主角——Power BI——上场了！𐟌Ÿ Power BI的魅力在哪里？𐟎‰ Power BI是微软旗下的明星产品，操作界面简洁，数据导入一键搞定，还能快速建立度量值。这些度量值会在每次刷新数据时自动重新计算，无需手动处理。𐟒ꨀŒ且，Power BI提供了丰富的可视化图形，只需简单拖拽，就能制作出一个精美的看板。从Excel到Power BI的过渡𐟓š 好消息是，从Excel过渡到Power BI并不难！如果你已经熟悉Excel的数据处理和公式，那么你会发现Power BI中的许多功能都非常相似。例如，Power BI中的DAX公式和Excel中的公式有很多共同之处，你可以很快上手。𐟓此外，Power BI还配备了许多快速度量值供你使用。 Power BI的应用场景𐟌 Power BI可以读取各种数据源，无论是数据库、网页、PDF，还是结构化文件如电子表格、CSV、XML、JSON。无论你是需要进行市场分析、销售预测，还是掌握公司的运营状况，Power BI都能帮你轻松搞定。它就像一把“数据魔法棒”，让你在数据世界里游刃有余。𐟔€‚合各种用户的需求𐟑颀𐟒𛊦— 论你是免费用户、专业用户还是高级用户，Power BI都能满足你的需求。它提供了桌面版、网页版和移动应用版，让你在任何场合、任何设备上都能使用。

6款热门地图可视化软件推荐大家好！今天我们来聊聊那些常用的地图可视化软件。无论你是数据分析师、地理爱好者，还是需要制作精美地图的普通人，这些工具都能帮你实现目标。让我们一起来看看6款常见的地图可视化设计软件吧！ Tableau 𐟓Š 特点：Tableau 是一款强大的数据可视化工具，支持多种地图类型和高级交互功能，非常适合处理复杂数据。优点：用户界面友好，支持动态过滤、图层叠加和地理层次钻取等功能；内置多种地图背景，还能导入自定义背景。适用场景：商业数据分析、地理数据可视化、BI 报告。 Power BI 𐟓ˆ 特点：Power BI 是微软推出的商业智能工具，集成了地图可视化功能，与其他微软产品（如 Excel、Azure）集成得很好。优点：支持多种地图类型，易于使用，且定制化功能丰富；与 Bing 地图无缝集成，提供良好的在线地图支持。适用场景：商业数据分析，企业级报告。 ArcGIS Online/ArcGIS Pro 𐟌 特点：ArcGIS Online 和 ArcGIS Pro 是由 Esri 开发的 GIS 工具，专注于地理信息系统（GIS）和地图可视化。优点：强大的地理数据分析功能，支持 2D 和 3D 地图渲染，能够处理复杂的空间分析任务；拥有海量的地理数据和插件。适用场景：地理信息系统 (GIS)、城市规划、环境分析。 QGIS 𐟌 特点：QGIS 是一款开源的 GIS 软件，提供广泛的地理数据处理和地图可视化功能。优点：免费，功能灵活强大，支持复杂的空间分析和自定义地图设计，适合专业用户。适用场景：地理信息分析、科学研究、环境监测。 Google Data Studio 𐟓– 特点：Google Data Studio 是谷歌提供的免费数据可视化工具，集成了 Google 地图，适合快速创建简单地图。优点：免费，简单易用，特别适合展示在线数据，适合轻量级数据可视化。适用场景：营销数据分析、Web 分析、轻量级地图可视化。 Kepler.gl 𐟌 特点：Kepler.gl 是 Uber 开发的开源地图可视化工具，专注于大规模地理数据展示和交互。优点：支持大规模地理数据，支持 3D 地图显示和可视化动画效果，免费开源。适用场景：大数据地理分析、城市交通、环境监测。这些软件各有千秋，选择适合自己的工具可以大大提升工作效率和地图可视化效果。希望这篇文章能帮到你，找到最适合你的地图可视化软件！

审计神器！数据可视化大比拼 𐟑‹ 大家好，今天我们来聊聊在审计工作中那些超实用的数据可视化工具。除了大家熟悉的Excel，还有Power BI、Python的Plotly Dash和Matplotlib，这些工具都能帮你把数据变成好看的图表。 Excel：老朋友的力量 𐟓ˆ Excel不仅仅是个电子表格软件，它的图表功能简直是你的数据可视化小助手。你可以轻松制作柱状图、折线图和饼图，一眼就能看出数据的高低起伏。比如，在审计中，用柱状图展示各个部门的预算使用情况，简直不要太方便！ Power BI：数据背后的故事 𐟌 Power BI 真的是个全能选手，不仅能处理和分析数据，还能把这些数据转化成交互式的可视化报告。以下是它的几个亮点：数据集成：Power BI 可以连接到各种数据源，包括Excel、SQL数据库、云服务等，轻松导入和整合数据。数据处理：它有强大的数据处理能力，包括数据清洗、转换和聚合，确保你的分析基于准确和一致的数据。可视化创建：Power BI 提供丰富的可视化选项，如图表、地图、表格等，你可以根据需要选择合适的图表类型来展示数据。交互性：通过Power BI，你可以创建交互式的仪表板，用户可以通过点击、筛选和缩放来探索数据，从而获得更深入的洞察。共享与协作：Power BI 允许你将报告和仪表板发布到Web或移动设备，便于团队成员共享和协作。 Python-Plotly Dash：实时更新的利器 𐟒𛊊Dash 是由Plotly公司开发的一个开源库，允许你用Python创建交互式的网页应用程序。特别是在审计过程中，你可能需要根据不同的输入条件动态地查看数据变化。Dash 可以帮你实现这一点。它的应用程序由多个组件构成，每个组件都可以独立更新，这使得构建复杂的数据可视化变得简单。Dash还可以与Python的其他数据分析库无缝集成，这意味着你可以轻松地将数据分析结果转化为可视化。 Python-Matplotlib：静态图表的王者 𐟓ˆ Matplotlib 是Python中最著名的数据可视化库之一，它提供了丰富的图表绘制功能。Matplotlib非常适合生成静态的、出版质量的图表，这些图表可以直接用于报告或演示。它支持多种图表类型，包括散点图、条形图、直方图、折线图等，几乎可以满足所有基本的数据可视化需求。而且，它还提供了高度的定制性，你可以调整图表的每一个细节，如颜色、线条样式、标签等，以确保图表的专业性和准确性。总结 𐟔 数据可视化不仅仅是为了让报告看起来更漂亮，更重要的是，它可以帮助我们更高效地识别数据中的异常，进行分析性复核。希望这些工具能帮你更好地理解和分析数据！

𐟔„探索Power BI数据刷新与自动化𐟒ኰŸ“…Day 40的Power BI学习之旅，我深入探索了数据刷新和自动化两大功能。𐟚€ 𐟔„首先，我了解了数据刷新的基础。手动刷新能确保数据的最新性，适用于Power BI Desktop和Power BI服务。而自动刷新则能定时更新数据，省时省力！𐟕𐯸 𐟔—接下来，我学习了如何连接数据源。无论是本地如Excel、SQL Server，还是云端的Azure、SharePoint Online，都能轻松导入并刷新数据。𐟌 𐟛᯸数据刷新配置也是重点。通过配置企业网关，确保本地数据源与Power BI服务的安全连接。同时，设置刷新计划，让数据定期更新，不错过任何重要信息。𐟔’ 𐟓ˆ增量刷新功能让我眼前一亮！它能优化大规模数据集的刷新性能，提高报表响应速度，让数据分析更加高效。𐟚€ 𐟓Š最后，通过实际案例应用，我感受到了数据刷新和自动化带来的便捷。销售报表自动更新，库存管理报表数据刷新性能优化，工作效率和工作质量都得到了显著提升！𐟌Ÿ 今日收获满满！数据刷新和自动化功能不仅确保了数据的实时性和准确性，还大大提高了工作效率。自动刷新计划和增量刷新功能更是数据分析的得力助手！𐟒ꀀ

数据分析学习指南：别走错路！嘿，想学数据分析的小伙伴们，千万别像我当初一样，冲动上手，结果搞得一团糟。相信我，方向错了，努力再多也没用。今天，我就来帮你们理清这个学习路线，避免你们走我的老路。为什么学数据分析？𐟤“ 首先，你得搞清楚为什么要学数据分析。简单来说，数据分析就是通过分析市场数据、调查问卷结果、社交媒体评论等，来了解目标市场的需求、偏好和行为。这对产品开发、市场推广和品牌建设都至关重要。必备技能有哪些？𐟓š 接下来，我们来看看学数据分析需要哪些技能： Excel（1-2周，别马虎） Excel是数据分析的基石，你得掌握数据导入、处理、清洗、分析和可视化等操作。强烈推荐某站的王佩丰《Excel 基础教程 24讲》。统计学（1-2周，别怕，我陪你）统计学是理解和利用不确定性的基础。推荐书籍《深入浅出统计学》，视频推荐某站的戴师兄《系统认识数据分析》。 BI（2-3周，别掉队）除了Excel，你还需要掌握一个强大的数据分析工具。推荐视频某站的孙兴华《Power BI基础》。 SQL（1-2周，来势汹汹） SQL是结构化查询语言，对于从数据库中提取数据和进行基本的数据操作和聚合分析非常有用。视频推荐某站的《mysql基础+高级教程》，书籍推荐《SQL进阶教程》。小白也能学会吗？𐟑‰𐟏𛊥𝓧„𖥏碌导数据分析入门不难，门槛也不高，不受学历和专业的限制，非常适合新手小白上手学习。就业有啥优势？𐟒갟𛊥𘂥œ𚩜€求大：互联网行业对数据分析的需求非常大，这是一个不可或缺的职位。门槛低：学数据分析不需要高学历，是转行的好选择。薪资待遇好：数据分析岗位的薪资相对较高，全国平均薪资在8k+。总结𐟙Œ𐟏𜊥𘌦œ›这些建议对想学数据分析的你们有所帮助！记住，学习数据分析一定要步步为营，别急功近利。祝大家都能顺利掌握这项技能，找到心仪的工作！

专栏内容推荐

1849 x 1006 · png
power BI 的安装及数据导入 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

895 x 673 · png
power bi学习12——power pivot 概述及导入数据 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 477 · png
power bi学习12——power pivot 概述及导入数据 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1072 x 851 · png
power BI 的安装及数据导入 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1195 x 561 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-云社区-华为云
素材来自:bbs.huaweicloud.com

600 x 455 · png
power bi学习12——power pivot 概述及导入数据 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
522 x 551 · jpeg
power bi学习12——power pivot 概述及导入数据 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1093 x 869 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1093 x 866 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1086 x 860 · png
power BI 的安装及数据导入 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1203 x 722 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

745 x 821 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1196 x 615 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

591 x 728 · png
Power BI 数据导入（SQL Server、MySQL、网页数据）_powerbi可以直接导入.db文件么-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1196 x 549 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1083 x 938 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1192 x 736 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1920 x 966 · png
power BI 的安装及数据导入 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1092 x 816 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1188 x 657 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1196 x 589 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1177 x 660 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1091 x 817 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1202 x 746 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-云社区-华为云
素材来自:bbs.huaweicloud.com

1191 x 574 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

1200 x 623 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com

881 x 701 · png
Power BI--数据导入_powerbi 导入excel 数据并提供接口-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
881 x 701 · png
Power BI--数据导入_powerbi 导入excel 数据并提供接口-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

864 x 536 · png
大数据分析工具Power BI（三）：导入数据操作介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1281 x 835 · png
在PowerBI中导入Mysql数据库中表_power bi my sql 导入-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

589 x 562 · png
power bi学习12——power pivot 概述及导入数据 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1918 x 1038 · png
Power BI--数据导入_powerbi 导入excel 数据并提供接口-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1918 x 1038 · png
Power BI--数据导入_powerbi 导入excel 数据并提供接口-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 660 · png
Power BI--数据导入_powerbi 导入excel 数据并提供接口-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
474 x 289 · jpeg
Power BI中数据的编辑及导入_目标_按钮_菜单
素材来自:sohu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)