公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”
{{ noteEditor.content.length }}/2000
VALUE
这个技术解析探讨了如何利用一个简单的函数实现字符串到数值的转换。它涉及不同数值表示法的转换并展示了如何处理常规数字、日期和时间格式。示例中展现的使用方法突出了函数如何接受一个字符串并转化为数字,不仅包括基本的数字字符串转换,还涵盖了使用科学计数法和日期时间的字符串表示。日期和时间被解释为基于数字的表达形式,其可以被相同函数处理并转换成数字,以及如何以不同的格式(如24小时制或AM/PM)解析时间。内容适宜于需要进行数据格式转换和处理的开发者和技术从业者。
详解CALCULATE计值流-案例4
视频深入讲解了DAX中remove filters函数与calculate table的使用以及它们如何影响行上下文和显示筛选器。探讨了在Power BI模型中如何通过这些函数处理特定大洲的数据。重点解析了如何迭代不同的大洲并计算其值,以及如何清除由行上下文转换带来的影响。还提到了在计算销售额时,calculate能够引发上下文转换的作用。讨论了显示筛选器与隐式筛选器的优先级关系,以及调节器对这些转换结果的覆盖机制,提供了对DAX嵌套问题的详细分析。
SUMMARIZECOLUMNS-派生列参数的计值环境
视频主要解释了派生列在计算中的独立性和隐式非空过滤的特性,展示了如何筛选器会影响列的派生和计算。通过一个实际的数据分析案例,讲师详细讲解了如何使用固定参数来影响数据表格中的分组和派生列计算,以及这些参数之间是如何相互作用的。另外,视频还指出了不同筛选参数在同一层级上的交互作用,并没有所谓的内部覆盖外部的关系,而是共同作用于最终的计算结果。视频内容适合想要深入了解数据分析、BI工具使用和高级Excel功能的技术人员。
认识Power BI以及安装Power BI Desktop
Power BI 作为微软的商业智能工具,通过整合数据整合、分析和可视化功能,在商业决策中提供快速准确的报告支持。工具包含Power Query、Power Pivot及DAX函数等组件,帮助用户简化数据处理过程,并允许构建动态的交互式报表。针对于那些日常工作中需要处理大量业务数据、寻求提升数据处理能力或期望避免复杂编程学习的人群,Power BI 能够提供强大而易用的解决方案。课程内容覆盖了从基础数据导入、模型建立到高级DAX函数运用和时间智能等多个方面,结合案例教学,帮助学员掌握全面的Power BI应用技能。
DAX函数的自学途径
视频中介绍了自学MAX函数及其他DAX函数的多种途径,包括阅读官方文档、访问专门网站Cycle BI、学习权威书籍《DAX权威指南》以及参考中文版翻译、利用在线平台测试DAX函数等。强调了理论知识与实践操作的重要性,以及找到合适学习材料的必要性。适合愿意通过自学掌握Power BI和DAX函数,未安装相关学习工具但想快速学习DAX函数,以及对英文资料阅读有困难需求中文材料的用户。
变量是常数
视频主要描述了在编程中处理变量和常数的方式,强调了一旦定义常数后无法再次修改的特性,区别于其他编程语言可以对变量重新赋值。介绍了变量作用范围的概念,局部变量仅在函数内部有效,外部无法引用。进一步探讨了度量值的使用和变量计算中需注意的上下文环境问题,分析了错误的使用方式会导致不正确的计算结果,如连续计算时引起的误差。内容适合对编程和数据分析感兴趣的开发者、数据分析师或任何希望了解编程变量处理细节的个体。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
大数据架构与生态圈01
视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段,其中大数据1.0时代遍及2006-2009年,以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术(如HDFS、MapReduce、HBase)为标志,主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年,以Spark为主流计算引擎,着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始,注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题,推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构,并且强调技术的持续更新与业务适配性。