9、Power BI 数据准备与动态数据源获取全攻略

Power BI 数据准备与动态数据源获取全攻略

1. 性能问题处理与查询诊断

在使用 Power BI 连接数据源时,有时会遇到性能缓慢的情况。Power BI 性能缓慢有多种原因,很多问题可以快速诊断和解决。Power Query 使用微软预配置的原生查询语言来转换数据源,例如 SQL 这种转换语言能帮助转换数据源,这个过程被称为查询折叠。虽然查询折叠通常很高效,但也会出现问题,比如只从数据源部分检索数据集时,可能只加载部分数据列,导致难以选择保留或删除哪些数据。

若想查看 Power Query 如何将数据加载到 Power BI 中,可以在 Power Query 编辑器的“应用步骤”下右键单击查询步骤,然后从出现的菜单中选择“查看原生查询”。不过,原生查询并非总是可用,有些数据源不支持查询折叠,或者查询步骤因使用的原生语言无法转换,此时该选项会变灰。

Power BI 有三种数据连接模式,它们在刷新周期、性能指标、数据转换和建模要求方面各有特点,具体如下表所示:
| 连接模式 | 刷新周期 | 性能指标 | 数据转换 | 建模要求 |
| — | — | — | — | — |
| 导入 | Pro:每天 8 次刷新;Premium:每天无限次刷新 | 最优 | 所有功能 | 所有功能 |
| DirectQuery | 显示源中的最新数据 | 因数据源而异 | 基于数据源转换语言受限 | 有显著限制 |
| 实时连接 | 显示源中的最新数据 | 最优 | 不适用 | 分析服务和 Power BI 服务度量创建有局限性 |

Power BI 包含查询诊断工具集,可解决可能出现的性能问题。若要使用该工具

在信息技术快速发展的背景下,构建高效的数据处理信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration(简称Kettle)中Carte组件实现的任务管理架构,重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL(数据抽取、转换加载)工具,Kettle支持从多样化数据源获取信息,并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行,通过RESTful接口提供作业转换任务的远程管控能力,特别适用于需要分布式任务调度状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中,项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练决策分析。本系统通过整合Carte服务功能,构建具备智能调度特性的任务管理机制,有效保障数据传递的准确性时效性,并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用,从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面,核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化,最大限度减少人工干预,同时确保系统架构的弹性扩展稳定运行。后端服务采用Java语言开发,充分利用其跨平台特性丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑;前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术,打造直观的任务监控调度操作界面,显著提升管理效率。 关键技术要素包括: 1. Pentaho数据集成工具:提供可视化作业设计界面,支持多源数据接入复杂数据处理流程 2. Carte服务架构:基于HTTP协议的轻量级服务组件,通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则:遵循模块化分层架构理念,确保数据安全、运行效能系统可维护性 4. Java技术体系:构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制:通过优先级调度资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略:注重数据实时同步系统协同运作,强化决策支持能力 7. 前端技术组合:运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案:依托Carte服务实现多节点任务分发状态监控 该管理系统的实施不仅需要熟练掌握Kettle工具链Carte服务特性,更需统筹Java后端架构Web前端技术,最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计数据融合的建模仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行调试,对照算法流程理解每一步的数学推导实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型参数调优的实战能力。
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