题记:这篇小说不仅是Power BI的入门教程,同时针锋相对于Qlik
Sense举行了简单相比较。

从未写过书单,因为信任每一个人都会有任何的书单。不过术业有专攻,作为读书感悟拿出来与同好者一同交换也未尝不可。小编是不信赖那个“读了几百上千本书带给自家了些什么”那一个事物,因为1旦认真读完那个的时候,已经转识为智了。文化能够用语言文字表明,但智慧却力不从心传授。大家只有亲历学习,才有机会取得智慧。

近年来把多少个Qlik Sense的言传身教应用手动转成了Power
BI的利用,把有关手续和境遇的问题记录如下,权当作2个入门教程。


1,准备原始数据

鉴于Qlik
Sense的以身作则应用唯有贰个独立的qvf文件,那么原来数据唯有经过qvf来导出。此qvf中的数据模型如下图所示:

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Qlik
Sense并从未提供数据模型包含数据的一体化导出效率,所以只可以利用最费力和原有的章程,即:创设表格,在表格中丰裕有个别数据表的富有字段,然后再使用可视化对象的导出成效导出数据为xlsx文件。通过那种方法,把富有表都导出。注:但在实操个中,未必全数表都导出,因为微微表能够在Power
BI中生成(比如日期表DateParts),有个别表在Power
BI中也用不到(比二月份顺序表Month Sort Order)。

当然,假如你拿得到原始数据的文书恐怕数据库,那么就可以跳过这一步。

聊到马哲,各类人都能说上几句,套用句流行语叫做“不懂不是华夏人”,上学,考试,晋升都要利用,但大家基本上熟谙的“马哲”都是我们自认为的“马哲”。希望由此那3本书,让大家实在走进马哲的视域。

贰,加载数据

那步比较轻松,在Power
BI中新建一个文书档案,通过“获取数据”-“Excel”来抉择供给导入的xlsx文件。

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选料文件之后,会来得“导航器”对话框。在那边选择供给导入的职业表(能够选取几个)。选取职业表之后,能够直接点“加载”,也能够点“编辑”来开垦“查询编辑器”修改ETL脚本(当然在加载之后依然得以另行编排脚本)。要是直接点“加载”之后,Power
BI就会把挑选的工作表中的数额加载进来,这年就足以在“数据”视图中预览当中的多少,左侧的“字段”边栏也会显示表及其包括的字段:

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本条时候,你会意识表名称是xlsx文件中暗中同意的Sheet壹,修改表名称的最简便方法正是,在表名称上点右键选拔“重命名”。别的,有些xlsx文件导入之后,数据大概会并发下边那种未有例行识别列名称的题目,今年就必要选用“查询编辑器”中的“进步的标题”(把第1行数据作为标题/列名)的成效:

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“查询编辑器”是贰个强有力的UI操作分界面,帮你自动生成Power
Query的M语言脚本,能够因此“高档编辑器”来查看各样表的Power
Query脚本。而Power
Query的率先步正是通过“源”和“导航”脚本来完成Extract-Load的步调。对于Power
BI来说,Extract-Load能够达成的本领有:

  • 从各样数据源中领到数据:各样文件、各样数据库、各个Azure的PaaS、各种联机服务和别的数据源(比如RAV4脚本)
  • 对数据源的配置实行设置
  • 直白录入数据

反杜林论(欧根·杜林先生在科学中实施的革命)

三,调换和创设数据

在加载数据的进程中恐怕以往,还足以一连续运输用“查询编辑器”来对加载的多寡举行转换和创设(即Transform)。所谓转变和创设正是使用Power
Query的M语言脚本来对数码的加载进度,举办额外处理。小编大致把这一个历程中Power
BI能提供的才具整理了弹指间:

  • 通用
    • 列的军管:采纳列、删除列
    • 行的管制:保留行(前后、间隔、重复、错误)、删除行
    • 排序:基于三个列或多少个列进行起降序
    • 集合数据:能够是联合数据(三个表提供分歧的列),也得以是扩大数据(三个表提供分化的行)
  • 转换
    • 表数据管理:对原有数据开始展览分组、进步第二行作为标题、行列颠倒、首尾行沟通、对数码行计数
    • 怀有列的处理:重命名列名、数据类型的自动物检疫查测试和手动修改、替换值、填充单元格(上下多少个趋势皆可)、透视列(正逆两个方向)、转变为列表(列表转回列)
    • 文件列的拍卖:拆分(分隔符、字符数)、格式化(大小写、首字母大写、修整Trim、清除非打字与印刷字符、加多内外缀)、合并、提取(字符串长度、首子字符串、尾子字符串、选定范围子字符串)、分析(从xml和json字符串中领到出多少)
    • 数值列的处理:聚合运算(求和、最大相当的小、中值、平均值、标准不是、值计数、非重复计数)、标准运算(四则、整除、取模、除得比例、乘得比例)、科学生运动算(求相对值、求幂、求指数、求对数、求阶乘)、三角函数运算、舍入(向上向下、自定义)、特征(奇偶、符号)
    • 光阴列的处理:日期的处理、时间的拍卖、持续时间的拍卖
    • 结构化列的处理:扩张、聚合
  • 加多总括列
    • 例行:基于公式总结、基于自定义公式总计、基于条件判别总计、增添索引列、复制列
    • 基于文本列增加:格式化后、合并后、提取后、分析后
    • 据书上说数值列加多:聚合运算后、标准运算后、科学生运动算后、三角函数运算后、舍入后、提取特征后
    • 依照时间列增多:日期处理后、时间处理后、持续时间处理后

从上面整理的剧情来看,Power BI由于沿用了SQL
Server和Excel中曾经存在的Power
Query,所以它的ETL作用依然那多少个变得强大的,并且差不离不用你手动编写ETL脚本就可以完成复杂的ETL工作。

想对Power
Query的效果有详尽摸底的,提议查看Excel的文书档案:https://support.office.com/zh-cn/article/%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%92%8C%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E5%9C%A8-Excel-2016-%E4%B8%AD-881c63c6-37c5-4ca2-b616-59e18d75b4de?ui=zh-CN&rs=zh-CN&ad=CN

1、《反杜林论》(农学篇)

询问马克思主义的人差不离都知道,它是由马克思主义医学,政治法学,科社三片段构成,而此书正是源头。总体看来,《反杜林论》是由3版序言及引论、艺术学篇、政治经济学篇和社会主义篇构成,工学是理论功底,政治法学是路径,科学社会主义是蓝图。

出于历史原因,直到恩格斯撰写《反杜林论》时,才在一本书中系统而周密地论述了马克思主义大概百分百理论,阐发了马主义七个组成都部队分的为主内容与互为交换。而(教育学篇),建立起了马哲的辩论骨干框架,使我们能够圆满通晓马哲。

恩格斯说:“不要忽视自身所建议的种种意见之间的内在联系”,那本书是“马克思和本人所主张的辩证方法和共产主义世界观的可比连贯的阐发,——而那一解说包蕴了一对一广泛的园地”。的确,如列宁所言:恩格斯在“反对杜林的论战性文章”里“分析了军事学、自然科学和社科中最重大的难点”,“那是1部内容格外增添、11分便于的书”,它“同《共产党宣言》同样,都是每种觉悟的老工人必读的图书”。

《终结》

四,建立模型数据

在完结数据的ETL之后,须要的手续就是对数码举行建立模型。一般来讲,在导入数据之后,Power
BI会依据字段的名目自动测算出表之间的关系的。比如下图正是导入示例数据之后自动营造的涉嫌图:

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建立模型的劳作和ETL的劳作是两个例外的手续,纵然有个别效益达到的职能是同样,不过背后达成的机理是分化等的。最醒目标3个地点正是数据类型的修改,在查询编辑器中对数据类型进行改变会交替或发生新的ETL脚本,而在数额视图中期维修改数据类型不会影响ETL脚本。

Power BI支持的建模本领整理如下:

  • 管理涉及:可以通过涉及视图来可视化的拖动连线,也得以经过“管理涉及”对话框浏览、新建、自动检查实验、编辑和删除关系
  • 提到:关系援助一:壹、壹:N、N:一,关系筛选帮助单向和双向 。
  • 公式计算:增加基于DAX表达式总计获得的衡量值(衡量值暗中同意放到近年来入选的表在那之中,也得以归到其余表中),加多依照DAX表明式计算得到的总括列,增添基于DAX表明式总结获得的表
  • 排序:选拔排序的列 。
  • 格式设置:能够安装列的数据类型(小数、定点拾进制数、整数、日期/时间、日期、时间、文本、布尔值、2进制),展现格式(各个货币格式、时间格式、百分比、小数位数、科学计数等)
  • 质量设置:所属表(可认为度量值设置归属的表),数据分类(设置值的来得特征,比如地址、Url、条码,可以方便让可视化控件更加好的拍卖内容),暗中认可聚合格局(要不要求和等)
  • 安全性:基于DAX表达式来设定什么剧中人物能够查阅什么数据,非凡灵活的行级访问调控机制
  • 分组:那是哪些鬼,小编也还平素不搞懂。 有知道的心上人期待不吝赐教。

在建立模型的经过中,特别和公式计算有关的东西都涉及到多少解析表达式(Data
Analysis
Expressions,DAX)的行使,详细的认证能够参照MSDN官方文书档案:https://msdn.microsoft.com/library/gg413422.aspx

(updated
2016.1贰.20)更完整的文书档案在这里:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/mt244090.aspx

对此本身的这一个示例,作者其实运用了如下三种建立模型技能:

  • 日子数据的格式退换:把长格式的日期字符串修改为短的 。
  • 各样衡量值的树立:作者的度量值首要涉及壹些求和、求平均、计数、变化率等。为了越来越好的管制衡量值,笔者越发新建了1个名称为DetialsMeaured的表,公式为:DetailsMesured
    = ALL(Details[EpisodeID]),然后把树立的各类衡量值归到这几个表个中 。
  • 百分比率的格式化:求变化率的测量值,能够把显示格式设置为百分比,那么在置放可视化控件中就径直展现为百分比,无需额外设置或许乘十0(小编动用了一个第贰方控件,其不能辨别百分比格式,只幸亏心胸值上乘拾0)
  • 成立层级结构:为了辅助数据的下钻突显,那么需求建立数量的层次结构,比如财政年度包涵月份。要手无寸铁层次结构很简短,直接把3个字段拖动到其它三个字段上面Power
    BI就会自行创立三个新的层次结构列(包括了你碰巧操作的四个字段),接着能够承接拖入别的列到这么些层次结构列下边,还是能拖动来拓展排序。
  • 确立日期表:繁多分析都是和岁月相关的,那么就需求有一张独立的日期表来为维度提供数据(包括年、财政年度、季度、月、日、天等)。原来的qvf中也存在那2个日期表,也是凭借脚本生成的,对于Power
    BI来讲一样也得以通过脚本来生成八个日期表。生成日期表的台本如下:

DateKey = ADDCOLUMNS(
CALENDAR(FIRSTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate]),LASTDATE(Details[EpisodeAdmissionDate])),
"DateAsInt",FORMAT([Date],"YYYYMMDD"),
"Year",YEAR([Date]),
"Quarter",VALUE(FORMAT([Date],"Q")),
"YearQuarter",FORMAT ( [Date],"YYYY" ) & "/Q" & FORMAT ( [Date],"Q" ),
"Month",MONTH([Date]),
"MonthName",FORMAT([Date],"mmm"),
"Day",DAY([Date]),
"WeekNum",WEEKNUM([Date]),
"WeekDay",WEEKDAY([Date]),
"WeekDayName",FORMAT([Date],"ddd"),
"Fiscal Year",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) +1,YEAR([Date])),
"Fiscal Year Name",IF(MONTH([Date])>3,YEAR([Date]) & "-" & (YEAR([Date]) + 1),(YEAR([Date]) - 1) & "-" & YEAR([Date]))
)

把日子表加多到模型中后,就能够手动把日期表的Date字段和Details表中的EpisodeAdmissionDate字段建立其涉嫌。最后的模子图如下:

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日期表成立的更加多详细介绍,可以参照那几个博客文章:http://kohera.be/blog/business-intelligence/how-to-create-a-date-table-in-power-bi-in-2-simple-steps/

贰、《Luther维西·费尔巴哈和德意志古典经济学的终止》

本书简称为《终结》,其实准确来讲,应该是用“转向”,因为不可能透顶完毕“终结”,毕竟如故收益于德意志联邦共和国古典艺术学,并废弃承接了德意志联邦共和国古典艺术学的思想。那里用“终结”的意义,只是表明了“一种剖断”,与事先“错误认识”的一尘不到决裂。

此书中,恩格斯周详验证了马哲与德意志古典理学,特别是与黑格尔和费尔巴哈军事学的关系,揭发了马哲的争论来源。并且对马哲发生的自然科学前提,社会历史原则以及辩证唯物主义,尤其是历史唯物主义的基本原理做出了健全的科学的演讲。

在此书的附录个中,有马克思生前没有发表的《关于费尔巴哈的提纲》,共十一条,最终一条正是我们熟知的马克思的话:“思想家们只是用不一致的法子疏解世界,而难题在于改换世界”。

《手稿》

5,可视化展现数据

透过可视化控件来展现数据尚未太多能够说的。Power
BI的合法文书档案已经写的相比较好了,见:https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-desktop-report-view/

仅仅便是把3个可视化控件拖到报表页面上,然后把所需的维度和胸襟拖到可视化控件中的数据标签页中的“轴”/“图例”只怕“值”上面,如下图所示:

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数据建立模型的时候关系过下钻彰显。下钻呈现有二种方法:一种采取层级结构列,①种不采用。

轻松说来,对于使用层级结构的措施,就是先创造3个层级结构列,然后把这一个列拖到“轴”上边,可视化控件就会在上头的操作栏显示用于下钻数据的一定按键。如下图所示:

图片 8

对此第一种下钻呈现格局,笔者尚未运用,详细的辨证能够见:https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/powerbi-service-drill-down-in-a-visualization/

为可视化控件准备好数据之后,还足以经过“格式”设置标签页(即刷子状Logo)来安装有个别显得格式,比如标题,字体,颜色什么的。

当数码拉长到可视化控件之后,这一个字段还会自行加多到视觉等第筛选器,除外,你仍是可以够额外把字段增加到页面级筛选器和报告级筛选器中。那一个筛选器的意义范围以管窥天应该可以清楚。

但是要求注意的是,筛选器在明面儿公布到Web后并不可知,所以你还足以单独在报表页面上增多所需的切成块器。切丝器的数目设置格局和别的可视化控件类似。

三、《1844年经济学经济学手稿》

《手稿》的逻辑层次叠杂,语境与语意晦涩难懂,沿用了黑格尔与费尔巴哈的术语与概念,并且军事学术语新旧交替使用。而其本人就是一未产生的手稿,多处有不尽与遗失,所以会给阅读拉动十分大难度。正因如此,此书也是马克思作品中争议最多,差别最大的文章。对《手稿》的注明也是西马流派的第三理论来源之一。

马克思本身的小说超越肆伍%是未公布的,留下了糊涂的手稿与笔记。只有对《手稿》在动脑筋与格局上“从何而来”与“向何而去”深切索求才干掌握其主要性意义。

大略上讲,此书阐发了异化劳动与人的五指山真面目、试行在认识中的成效、人的劳动与人的野史、历史辩证法、自然向人的转移、人的认为、人化自然与美的法则等,不仅为之后的《神圣家族》与《德意志联邦共和国意识形态》做了备选,从某种意义来说,也为《资本论》打下了基础。


6,和Qlik Sense的比较

简单的相比较下来(个人观点):

  1. ETL技能由于背靠SQL
    Server分析服务的连锁本事,所以可以成功和Qlik相当,尤其差不离能够毫不手写脚本。
  2. 建立模型本事和Qlik相当,只是操作体验上会差一些。
  3. 可视化本领比Qlik就差许多,不管是松手的可视化控件照旧第3方扩张的控件都以那般。
  4. 前端操作(也即最终用户使用BI应用)的感受也比Qlik差。
  5. 扩张和合并力量也是因为Power BI的稳固决定了从未有过Qlik灵活。
  6. 最大的优势是入门的许可开销低廉(假使愿意利用SaaS的话)。
  7. 一大特征是持有人工智能支持的高效见解工夫。

Power BI在可视化本事方面包车型客车确须要越发抓实,比如本身就碰到如下多少个难题:

  • 排序只可以遵照当前使用的维度,无法自定义排序
  • 堆放面积图图例不能够下钻
  • 从没竖条仪表图
  • 饼图无法合并为Other
  • 报表不支持下钻
  • (updated 201陆.1二.20)货币格式的数值不能够显得负数

谈到底不得不捉弄下,Power BI的文书档案用机译固然了,以为Power BI
Desktop的汉语版也是机械翻译的。还不及本身来翻译算了(作为MVP能够防费做进献)。

备注

此书单顺序并未有如约写作时间顺序而设,而是遵照学习马哲的驾驭长远程度而定。

风趣的是,马主义的基本内容与原理基本都是恩格斯所演讲的,前两本都是恩格斯所著。恩格斯在马克思归西之后的过多情节都冠有“笔者和马克思都感到”,但有关是还是不是真的如此,这正是“四人揣摩差异”的论域了。

马哲的狼狈之处在于政治话语,古板观念与学术商量三地点的搅和。于政治话语来说,那正是信仰;于传统思想来说,历史中总有人感到本身调节了整整马理论,总在历史变革的要害时刻站出来批判“那不是共产主义”、“那有悖于马克思”;于学术研究来说,历史考证与原典研究才是根本方向;于自身本身来说,采取了第一条路,因为早已听到了一句最棒的话“政治对马主义最佳的爱慕就是当真原本地去解读”,但凡如此,技能确认保证马哲不会失掉本人的股票总市值而消退在历史舞台。