4、深入了解商业智能与 Power BI:从基础到项目规划

深入了解商业智能与 Power BI:从基础到项目规划

1. Power BI Report Server 概述

Power BI Report Server 主要面向希望将数据完全保留在本地的客户。它是 SQL Server Reporting Services (SSRS) 的超集,可通过购买带有软件保障 (SA) 的 SQL Server 企业版许可证,或任何 Power BI Premium SKU 进行授权。SQL 许可的具体细节较为复杂,典型的核心成本在 4000 美元至 7000 美元之间。此外,报告作者还需要以每月 9.99 美元/用户的标准成本为 Power BI Pro 进行授权。

不过,Power BI Report Server 的功能与 Power BI 服务有所不同。例如,它不支持像 Power BI 服务那样创建或编辑报告,也不支持工作区应用、仪表板、实时流、问答、快速洞察和 R 可视化等功能。但它的优势在于可以在无需网关的情况下访问和刷新在线及本地数据源。

2. Power BI 的核心组件:Desktop 与服务

2.1 Power BI Desktop

Power BI Desktop 是一款基于 Windows 的免费应用程序,可安装在本地桌面或笔记本电脑上,是分析师处理数据的主要工具,其主要用途包括:
- 获取数据 :目前有超过 100 种连接器可用于连接不同的数据源,如 Web 连接器、OData 源和 JSON 连接器等通用连接器,能连接成百上千个不同的数据来源。
- 创建数据模型 :连接数据源

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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