选择载入。自动跳转到数据报表页，数据报表（Report）是数据规整和清洗过程。大家还记得实战篇中演示的数据清洗吗？之前我们体验了一遍Excel函数清洗的过程。这次需要用BI再进行一遍清洗。数据清洗PowerBI有一个高级功能叫DAX（DataAnalysisExpressions），它是整个PowerBI使用的公式语言。DAX近似Excel函数（大多数第三方BI，函数均接近Excel），故它针对新手非常友好。如果大家已经熟悉Excel函数，上手速度会很快。基本上函数名字都一样，如果不熟悉，可以查阅官网提供的文档。我们先清洗报表中的薪水salery，和实战篇过程一样，需要将其拆分成两个新列，并且计算平均值。此时新增加的列没有任何内容。我们需要做的操作就是以salery生成两列。这里需要用到DAX。当成函数使用它就行，不过Excel是单元格级别的引用，而DAX中的任何引用、计算、汇总等，都是以列为单位的。那么报表就叫做DataAnalyst，ColumnName是我们需要引用的列，名字叫做salary。下图公式就是范例。如果表名中有空格，需要加引号，如果没有则不需要。如果是跨表引用，TableName是必须的，否则只需要ColumnName。DAX支持自动填充，可以通过模糊输入+回车快速输入。我说过它近似Excel。数据可视化的难点及解决方案。苏州专业数据可视化哪家好

首先我们需要对我们现有的数据进行分析，得出自己的结论，明确要表达的信息和主题（即你通过图表要说明什么问题）。然后根据这个目的在现有的或你知道的图表信息库中选择能够满足你目标的图表。然后开始动手制作图表，并对图表进行美化、检查，直至图表完成。这里我们容易犯的一个错误是：先设想要达到的可视化效果，然后在去寻找相应的数据。这样经常会造成：“现有的数据不能够做出事先设想的可视化效果，或者是想要制作理想的图表需要获取更多的数据。”这样的误区。苏州园区数据可视化哪家比较好数据可视化开发流程与步骤，数据可视化开发流程图。

    向海外国家提供多域融合协同智慧系统解决方案、网络安全解决方案、音视频治安防控解决方案、社会舆论管理解决方案、国家大数据中心解决方案等，帮助海外国家实现国家治理现代化和智慧化。大屏展示端可建立数据源专题、目标管控、重点人员、网络舆情、情报服务等模块并且提供7乘24小时的数据更新，同时该系统能够自动从海量数据中快速识别出有用线索，通过一系列专业软件对情报线索进行分析、整编、研判，输出战略、战役、战术级情报产品。为公共安全相关部门提供强大的事前预警、事中辅助以及事后追溯能力。三、大屏数据可视化设计的原则很多人对数据大屏的印象就是炫酷，但其实一张合格的数据大屏不只是效果酷炫而已。数据大屏主旨在于借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。那么，“清晰有效”才是数据大屏的重点。在大屏展示中有多种资源类型及数据展示。需要通过构图突出重点，在主要信息和次要信息的布局和所占面积上进行调整，明确层级关系和流向，使观者获取信息时也能获得视觉平衡感。如果企业要开发出一款大屏，需要经历：需求沟通——大屏UI设计——大屏数据开发——大屏前端开发，这一系列步骤流程。总的来说需要遵循以下原则：总览优先，细节辅助。

    各个类目维度，类目维度下又有多个二级类目。如果用柱形图表达，简直是灾难。用矩形树图则轻轻松松。电子商务、产品销售等涉及大量品类的分析，都可以用到矩形树图。桑基图SankeyDiagram比较冷门的图表，它常表示信息的变化和流动状态。在我曾经写过的教你读懂活跃数据中，用桑基图绘制了用户活跃状态的变化，这是用户分层的可视化应用。其实数据分析师经常接触到桑基图，只是不知道它的正式名字，它就是Google网站分析中的用户行为和流量分析。用户从哪里来，去了哪个页面，在哪个页面离开，停留在哪个页面等。下图就是桑基图非常直观的解释。这一块内容，会在第六周结合用户行为讲解。漏斗图大名鼎鼎的转化率可视化，它适用在固定流程的转化分析，你也可以认为它是桑基图的简化版。说实话，随着个性化推荐和精细运营越来越多，漏斗转化有它的局限性。转化率也可以用几组数字表示，不一定做成漏斗图。除了上述可视化图表，还有其他很多经典，例如词云图、气泡图、K线图等。我们使用图表，不只是为了好看，虽然好看的报告面向老板和合作方很有优势。更多的是围绕业务进行分析，得到我们想要的结果。没有好的可视化图表，只有更好的分析方法。数据可视化案例，数据可视化真实案例分析！

    那么Excel加减乘除的习惯可以直接使用在上面。大家看到这里，是不是觉得DAX公式非常长？新手可以多增加辅助列来进行计算。Excel中有比较方便的分列功能，那么PowerBI中是否拥有呢？答案是肯定的，右键点击列，选择编辑查询选项。这里依旧吐槽翻译。分割资料行就是我们熟悉的分列功能。选择自定义，用“-”即可完成分列（原始数据会被拆分，所以建议先复制一列）。实战篇提到过，我们的北京数据是有重复值的，那么我们通过positionId这职位标示，来删除重复项。右键点击移除重复项目即可。我们再看一下查询编辑的其他功能。分组依据可以认为是数据表。可以选择多个字段进行分组。对结果进行求和、计数等操作如果是订单、用户行为、用户资料等大量数据，一般会以分组形式进行计算。不同分组字段，会生成不同的维度，像范例中的城市、工作年限，教育背景都是维度，也是图表的基础。如果生成的维度足够多，我们能利用维度组成数据模型，这是OLAP的概念。除此以外，也能利用过滤直接筛选数据。我们选择出含有数据分析、分析的数据。排除掉大数据工程师等干扰职位。这里支持多条件复杂逻辑筛选。到这里，我们已经完成实战篇中的清洗过程中，我这次简单化了。数据可视化系统开发，数据可视化平台开发。苏州园区数据可视化哪家比较好

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    PowerMap是可视化地图。如果大家熟练掌握以上四个插件，那么在Excel上也能实现部分BI。毕竟Excel是企业中人手一款的工具，和BI相比有轻量级的好处，虽然数据分析师需要掌握的工具更多。BI的步骤市面上有很多丰富的BI工具，Tableau，QlikView，BDP等，各有侧重，也各有价格。但是操作过程都是相似的，大体分为五个步骤：数据源读取、数据清洗、数据关联、图表制作、Dashboard整合。熟悉了其中一个，再学会另外的就不难。因为我工作用的BI是私有化部署到服务器，直接连接生产环境的，演示不方便。所以才用PowerBI演示，实际我也说不上熟练。数据源读取我们打开PowerBI，它会让我们登录，不用管它。界面和Office软件比较接近。上面是操作工具项，左侧栏是导航栏。PowerBI的左侧导航栏对应三个模块：仪表板、报表和数据集。仪表板或报表需要数据才能操作，我们先读取数据集。点击工具栏的取得资料（奇怪的翻译）。PowerBI支持各类丰富数据源（市面上绝大部分BI都支持，只是读取方式略有差异），除了Excel和CSV文件，它还支持Acess、SQL数据库、Hadoop／HDFS、Spark、第三方API等。这是新手教程，连接CSV即可，选择载入练习数据DataAnalyst。这里可以针对数据编辑，先略过。苏州专业数据可视化哪家好

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