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原创 2.3.2工具篇-PowerPivot——Power Pivot上下文机制深度解析
Power Pivot的核心在于理解上下文机制，包括行上下文和筛选上下文两种类型。行上下文存在于计算列和迭代函数中，而筛选上下文由报表交互或CALCULATE函数创建。关键区别在于行上下文不能自动传递关系，而筛选上下文可以。实际应用中，计算列适合简单预计算，度量值则更适合动态聚合分析。掌握上下文转换（通过CALCULATE）和筛选传递规则，是编写高效DAX公式的基础。建议通过分解复杂公式、测试筛选传递等方式进行调试，并注意计算列和度量值的性能差异。深入理解上下文机制是驾驭Power Pivot数据分析的关键
2025-09-09 15:39:54
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原创 2.3.3工具篇- Power Pivot——Power Pivot核心DAX函数深度解析
本文深入解析Power BI DAX中五个核心函数：CALCULATE、FILTER、EARLIER、USERELATIONSHIP和VAR。CALCULATE作为最强大的函数，能修改筛选上下文进行动态计算；FILTER实现精细化数据筛选；EARLIER处理行上下文（推荐用VAR替代）；USERELATIONSHIP管理动态关系；VAR则提升代码可读性和性能。这些函数是DAX编程的核心，掌握它们能大幅提升Power BI数据分析能力，实现复杂业务逻辑的高效计算和可视化呈现。
2025-09-09 15:20:46
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原创 2.3.1工具篇-PowerPivot——Power Pivot是什么：数据建模与分析的终极武器
Power Pivot是Excel中强大的数据建模与分析工具，能够处理海量数据（百万行级别），突破传统Excel的限制。它通过内置关系引擎和DAX公式语言，支持多表关联和复杂分析。文章详细介绍了Power Pivot的安装、数据模型构建、DAX语言从基础到高级的应用（包括时间智能函数和迭代函数）、高级建模技巧（如多对多关系处理）以及性能优化方法。还提供了销售数据分析的实战案例，并对比了Power Pivot与Power BI的协同使用。最后推荐了系统学习路径和资源，帮助读者从入门到精通，成为数据建模专家。
2025-09-09 15:09:00
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原创 2.2.1工具篇-Power Query——Power Query从入门到精通
Power Query彻底改变了数据分析师80%时间清洗数据、20%时间分析的困境。作为微软推出的数据准备工具，它通过可视化界面解决多源数据整合、脏数据处理和重复工作等痛点，极大提升效率。本文详细解析了Power Query的编辑环境，并通过零售销售数据案例，演示了数据清洗、格式转换、条件列添加等核心功能。特别介绍了处理多文件场景的高级技巧，包括合并Excel和CSV文件夹数据的完整M代码实现。掌握Power Query能帮助分析师将更多精力投入价值分析而非数据准备，实现真正的效率革命。（150字）
2025-09-09 14:41:18
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原创 定时自动获取腾讯企微文档的cookie
在日常办公场景中，腾讯文档因其协同编辑的优势而广受青睐，但如何通过编程手段高效提取文档内容成为了一项普遍需求。遗憾的是，腾讯文档目前并未开放接口直接读取用户自建文档，而可供API调用生成的文档，虽支持读取，却不支持人工编辑，实用性大打折扣，陷入了两难境地。为破解这一困局，探索利用爬虫技术成为了一条可行之路。在这场技术挑战中，核心秘钥非Cookie莫属，它如同开启信息宝库的钥匙，然而腾讯文档的Cookie有效期仅为一周左右，如何自动化地刷新并获取这一"时效宝藏"，成为了攻克这一难题的重中之重。
2024-05-30 12:01:52
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原创 2.1.2工具篇-Excel——用Excel清洗和处理数据
数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步。只有经过正确的数据清洗，才能得到可信、准确的数据分析结果，为后续的决策和应用提供可靠支持
2023-09-13 14:14:48
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原创 2.1.1工具篇-Excel——Excel入门
我眼中的Excel可以做什么数据管理：可用于存储数据，包括非结构化的多维表数据数据分析：可借助工具栏、函数、统计计算等处理数据、分析数据。如描述统计、相关系数、方差分析等数据可视化：可以创建动态图表、交互看板、仪表盘项目管理：可用于跟着项目进度、任务分配、管理预算等日程安排及提醒：可用于创建日程表、设置提醒和定时任务简易系统：可以用于做一些简易的ERP系统，支持用户登入、录入信息、、修改信息、查询信息，实现数据流转等；如产存销系统
2023-06-02 11:19:41
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原创 1.4认知篇——常见数据分析模型
前面分享了数据分析的一些方法，今天接着分享数据分析的模型。方法指的是用来处理和分析数据的具体步骤和技术，可以根据具体业务需求和数据特点灵活选择，相较于数据分析模型更加具体和实用。而模型则是一种结构化的思维框架，用于解决复杂问题或处理大量数据时提供普适性的解决方案和指导思路，相较于分析方法更加通用和抽象，可以应用于许多不同的领域和业务场景。所以我认为学习模型，重点在了解其定义后，学习其框架和步骤，学会如何用结构化思维解决复杂问题。
2023-05-24 16:26:16
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原创 1.3认知篇——数据分析的常见方法和思路
以上是数据分析的常见分析方法和思路，这些方法不仅适用于多种数据类型和行业领域，而且可以在实际工作中帮助我们更好地了解数据，制定更为准确的决策。但需要注意的是，不同的分析方法和思路在具体的应用过程中，还需要结合实际情况进行综合分析和判断。希望以上分享能够给你带来一些启发和帮助，如果你觉得有所收获，请给我一个正反馈，如果有所补充和建议，也请留言交流，共同学习~
2023-05-16 15:16:42
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原创 1.1认知篇——数据分析师的价值、定位以及能力
数据分析师是一项以数据为基础、以技术为支撑、以业务为导向的综合性工作。数据分析的过程可以将其比作打靶。数据就像子弹，它们是我们进行射击的原始武器，没有数据我们便无法获取有效的信息；而业务则是我们的准星，它们能够精确定位目标、确定方向，使我们的工作具有更明确的目标和意义；技术则是我们的枪支，它们是我们实现目标的媒介和保障，使我们得以充分利用数据资源，从而为企业创造更大的价值。在这个过程中，我们需要确保三者高度协调、相互配合，以充分发挥出数据的价值和优势。
2023-05-09 15:06:35
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空空如也
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