backprop5master的博客

本文介绍了如何在Azure Machine Learning Studio (classic)中使用预训练模型和自定义模型，重点演示了创建实验、将实验转换为Web服务以及在Power Query中调用服务的完整流程。内容涵盖数据处理、模型部署、函数编写和最佳实践，适用于希望利用Azure平台进行文本分析和机器学习的开发者和数据分析师。

本文探讨了如何在 Power Query 中使用 R 和 Python 脚本进行数据提取、转换和可视化，并介绍了如何借助 Azure 云服务执行机器学习模型。内容涵盖 AI 洞察、文本分析、视觉识别以及 Azure 机器学习服务的应用，同时提供了使用 Power BI 调用认知服务 API 的具体步骤和 M 代码实现。

本文探讨了R和Python在数据处理与可视化中的应用，涵盖了聚类分析、关键短语提取、趋势线计算和时间序列分解等主题。同时，文章介绍了如何在Power BI中使用Python和R脚本进行数据加载、转换以及可视化，比较了两种语言在不同场景下的性能与灵活性，为选择合适的数据分析工具提供了参考。

本文详细介绍了如何使用R和Python在数据处理与可视化中的多种应用场景。涵盖了Python实现带样条曲线的散点图、聚类分析、相关性热力图和词云图的具体代码和操作步骤，同时也介绍了如何在Power BI的Power Query中使用R进行数据加载、转换、趋势线分析以及时间序列分解。文章还总结了关键的实战流程和注意事项，并提供了拓展建议，旨在帮助用户更好地利用R和Python进行高效的数据分析和决策支持。

本文详细介绍了如何使用R和Python进行多种数据可视化，包括时间序列分解、带趋势线的散点图、聚类分析、相关性图、词云图等常见可视化类型。文章提供了详细的代码示例和操作步骤，并对比了R和Python在不同可视化任务中的实现方式。此外，还分析了不同可视化类型的应用场景，帮助读者根据实际需求选择合适的可视化方法，从而更好地理解数据并支持决策制定。

本文介绍了如何在 Power BI 中使用 Python 和 R 脚本进行数据可视化。内容包括配置 Python 和 R 环境、简单图表的绘制、复杂趋势线的生成以及 ARIMA 时间序列预测模型的应用。通过这些示例，用户可以灵活运用脚本语言实现强大的数据可视化效果。

本文介绍了Power Query在网页数据抓取和数据处理中的应用，包括从网页提取自行车销售数据并整合到Power BI数据模型中的详细步骤。同时，探讨了如何在Power BI中使用R和Python进行高级数据可视化，展示了R和Python在灵活性、扩展性和社区支持方面的优势，并提供了相关代码示例。最后，总结了数据处理与可视化的整体流程，帮助用户提升数据分析效率和质量。

本文详细介绍了如何利用 Power Query 深入挖掘数据价值，包括使用 Table.Profile 函数获取数据概况、分析数据分布、添加自定义列等功能。同时，文章还探讨了 Power Query 在数据质量监控、业务决策支持以及常见问题解决方面的应用，为使用 Power Query 和 Power BI 进行高效数据分析提供了全面指导。

本文探讨了数据分析与处理中的关键方法，包括使用 DAX 进行计算、Power Query 数据分析工具的应用，以及通过列质量、列分布和列概要分析深入理解数据特征。同时，文章总结了数据分析的实际操作流程，并提供了在 Power BI 中构建可视化报告的建议。内容适合希望提升数据分析能力的读者，从数据预处理到高级计算再到报告展示，全面覆盖数据分析的关键环节。

本文介绍了使用 Power BI 进行数据可视化与场景实验的多种技巧。内容涵盖相关性图分析变量之间的关系、决策树进行预测建模、词云分析文本描述，以及通过假设参数和 DAX 公式模拟价格调整对销售金额的影响。同时总结了关键的数据分析要点、可视化工具对比和操作流程，旨在帮助用户提升数据分析能力并掌握高级可视化技巧。

本文详细介绍了在 Power BI 中添加自定义可视化效果和使用各类图表的方法。内容涵盖从 AppSource 或本地文件导入自定义可视化，以及时间序列预测、ARIMA、TBATS、聚类分析、异常值检测、相关性图等多种图表的参数设置和应用技巧。通过这些图表，用户能够更深入地分析数据，挖掘数据背后的规律，为决策提供数据支持。

本文详细介绍了数据可视化中多种智能工具与操作方法，包括分解树的分析功能、趋势线与预测的实现、DAX在趋势线计算中的应用，以及自定义可视化工具如聚类分析和异常值检测的优势。通过这些工具，用户能够更深入地挖掘数据背后的信息，为决策提供支持。文章还提供了实际操作步骤和使用案例，帮助读者更好地理解和应用这些智能分析工具。

本文详细介绍了在Power BI中进行数据探索与可视化的操作指南，包括解决关键影响因素可视化工具报错的数据模型调整方法，层次结构的展开/折叠与上下钻取操作，钻取功能的多种实现方式，以及自定义工具提示的设置流程。同时提供了操作流程图与实践要点，帮助用户更高效地挖掘数据价值，提升分析效率。

本文深入解析了数据可视化中的关键影响因素视觉，详细介绍了分类数据与连续数据的可视化呈现方式，以及粒度设置、过滤器应用、顶级细分功能、分析类型设置和格式选项调整等内容。通过合理运用这些功能，可以挖掘数据背后的关键因素和有价值的细分，为数据分析和业务决策提供支持。

本文详细介绍了 Power BI 中的洞察功能、快速洞察功能以及关键影响因素可视化工具，帮助用户深入挖掘数据中的潜在关系和趋势。通过实际案例和操作步骤，展示了这些功能在数据分析中的具体应用，并提供了注意事项与实用技巧，以便更好地支持业务决策。

本文介绍了如何利用 Power BI 的 Q&A 和 Insights 功能进行数据洞察。Q&A 功能通过自然语言理解帮助快速创建可视化，并支持通过语言模式优化查询效果；Insights 功能则提供解释增长、下降及查找不同数据分布的能力，帮助用户深入理解数据背后的原因。文章还探讨了如何优化分析结果，结合业务知识提取有价值的信息。

本文详细介绍了Power BI中的Q&A功能，这是一种基于自然语言查询的数据分析工具。通过该功能，用户可以轻松地以自然语言形式提问，并快速获得可视化形式的答案。文章涵盖了Q&A的基本操作、关键词使用、同义词设置、术语理解、按钮设置、对话框操作以及实际应用案例等内容，旨在帮助用户全面掌握这一功能，提高数据分析效率和体验。

本文介绍了如何在 Power BI 中使用 Q&A 可视化功能，通过自然语言与数据进行交互。内容涵盖 Power BI 的核心组件、示例数据库的使用、Q&A 可视化的创建方法，以及如何优化其表现以提高数据分析效率。适合希望通过自然语言提问方式挖掘数据价值的用户。