小新Power BI课程简介

小新Power BI课程：建立关系

视频通过教学展示了在Power BI中如何构建数据模型，解释了维度表与事实表的差异，并指导如何在Power BI的关系视图中建立和管理表间的关系。演示了一对多关系的创建，展现了如何删除或调整关系，并强调了表格ID的重要性以及其在构建模型中的作用。演示过程中，还提到了操作的陷阱，比如数据源路径设置的重要性。最后，展示了如何使用Power BI进行简单的数据透视，预告了下一步会介绍DAX公式的使用，这对于希望提高报告分析能力的用户来说非常有帮助。

小新Power BI课程：从Excel获取数据

本视频教程介绍了如何使用Power BI从Excel等数据源获取数据并进行初步加工。演示了Power BI用户界面，包括报表、关系视图和数据可视化功能。重点讲解了数据获取阶段，展示了Power BI支持的多种数据源，包括网页和Excel，并详细指导了如何从一个静态的Excel文件导入数据。强调了Power BI并不存储原始数据文件内容，而是建立连接，并且提示任何对数据的编辑不会影响原数据。还讲述了查询编辑器窗口和如何使用M语言记录操作步骤。内容适合希望学习数据处理和可视化报告生成的初学者。

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。

Python处理Excel数据：什么是模块、包、库

本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识，包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块（.py文件）、包（包含__init__.py文件的文件夹），以及库（模块和包的集合）之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能，包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力，为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。

什么是Power Pivot

课程针对Power Pivot在Excel中的应用进行深入讲解，揭示它如何颠覆传统数据分析思维。Power Pivot将数据透视表功能增强，并依赖内存实现大规模数据存储，有效提高数据处理性能。通过结构化方式存储数据，配合DAX公式，增加了数据分析的维度和深度，从而支持复杂报表和可视化图表的生成。此外，课程分为基础知识、核心技术、常见函数以及实际应用四个部分，不仅提供界面功能讲解，还强调了手动编写公式的重要性。同时，明确区分了Power Pivot与Power Query各自的功能定位，指导学员根据数据状态选择合适的工具进行分析或整理。

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。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。