理解DATEADD函数

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。

验证DAX中的方差函数VAR

本视频涉及方差的计算验证过程，对tax函数是否准确进行检验。讲解了如何使用数学公式计算总体方差和样本方差，并通过编程代码在dex工具中演示计算过程。演示中包含了平均值的计算、不同tax函数的用途和区别，并对函数的正确性进行实际代码验证。内容适合对数据分析、编程验证和统计计算有兴趣的技术人员。

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。

值函数和表函数的区别

本视频深入探讨了值函数和表函数的概念以及它们在数据处理中的应用。值函数主要用于返回单个值，而表函数则返回一个数据表。通过示例，讲解了如何使用sum函数计算总销售额等度量值，以及average函数求得平均销售额，适用于不同视觉对象展示。同时，展示了如何通过filter等函数创建计算表，实现复杂数据筛选和处理。视频内容面向数据分析师、BI开发者、Power BI使用者、以及对数据处理和函数分类有兴趣的学习者，旨在提升他们在实际工作中处理数据的效率和准确性。

【克雷PowerBI 】DAX权威指南课程介绍

这个介绍性视频针对想要深入学习DAX函数的学习者，介绍了《DAX权威指南》第二版的内容和学习资源。视频讲述了学习这门技术的初衷、内容适合人群的预备知识需求、以及如何通过视频结合书籍进行更有效的学习。视频还提供了使用实例文件和理论对学习内容进行辅助，同时提供了学习的节奏和方法，强调了学习过程中的挑战和克服这些挑战的心态。此外，提醒学习者采用官方推荐的资源，如官方网站下载案例文件，并介绍了课程内容与书籍章节的对应方法，以方便快速学习。

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。