power bi如何將原數(shù)據(jù)顯示出來(lái)？(一)在圖表上左鍵單擊右鍵，選擇“查找數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)這個(gè)可以不顯示在圖表右側(cè)，也是可以放在圖表下邊，數(shù)據(jù)顯示出來(lái)后，再點(diǎn)右上角的三個(gè)點(diǎn)，還這個(gè)可以文件導(dǎo)出數(shù)據(jù)。若要追

power bi如何將原數(shù)據(jù)顯示出來(lái)？

(一)在圖表上左鍵單擊右鍵，選擇“查找數(shù)據(jù)”

數(shù)據(jù)這個(gè)可以不顯示在圖表右側(cè)，也是可以放在圖表下邊，數(shù)據(jù)顯示出來(lái)后，再點(diǎn)右上角的三個(gè)點(diǎn)，還這個(gè)可以文件導(dǎo)出數(shù)據(jù)。

若要追蹤數(shù)據(jù)，直接返回之前狀態(tài)，再點(diǎn)“前往報(bào)表”表就行。

(二)選中后圖表，后再再點(diǎn)右上角三個(gè)點(diǎn)，選擇“顯示數(shù)據(jù)”

這種，還可以不直接導(dǎo)出來(lái)數(shù)據(jù)，在“查找數(shù)據(jù)”上邊的功能那是“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”。

(三)全選圖表，然后點(diǎn)擊上方【數(shù)據(jù)/鉆取】選項(xiàng)卡“打開(kāi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)”

power bi desktop怎么下載數(shù)據(jù)？

然后點(diǎn)擊主頁(yè)面進(jìn)行再看看數(shù)據(jù)更新完，然后把代碼系統(tǒng)接受一下可以升級(jí)，之后不能找到可以設(shè)置，然后點(diǎn)擊，能找到數(shù)據(jù)可以下載，然后就可以不再上網(wǎng)下載了

powerbi免費(fèi)的嗎？

powerbi有免費(fèi)版的。

微軟對(duì)Power BI目前有三種授權(quán)，免費(fèi)版（Power BIcool），專業(yè)版（Power BIPro），以及增值版（Power BI Premium）。前兩種主要注意區(qū)分于個(gè)人以及中小型企業(yè)，后一種范圍問(wèn)題于對(duì)數(shù)據(jù)分析報(bào)表有水平距離需求的大中型企業(yè)，也范圍問(wèn)題于不打算設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)Power BI接受第一個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的公司。

其中專業(yè)版收費(fèi)為每人每月都有9.9美金，國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)商世紀(jì)互聯(lián)的報(bào)價(jià)是每人每月都有65元。

什么是BI？

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展以至于企業(yè)的信息化建設(shè)程度不斷地能提高，企業(yè)數(shù)據(jù)呈出爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)?；騽t地，企業(yè)數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)問(wèn)題就被人發(fā)現(xiàn)得越的確，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求也變得更加強(qiáng)烈。在這樣的時(shí)代背景下，商業(yè)智能（BusinessIntelligence，國(guó)家建筑材料工業(yè)局BI）下一界了信息化熱詞，我們經(jīng)常能聽(tīng)著企業(yè)說(shuō)“上BI”、“建設(shè)BI系統(tǒng)”、“構(gòu)建BI決策平臺(tái)”等內(nèi)容。

這樣的話BI倒底是什么呢？相信之外相關(guān)的研究學(xué)者，絕大部分的人很難具體一個(gè)可以確定的答案。當(dāng)然早在1958年，IBM的研究員HansPeterLuhn就將“智能”定義為“對(duì)事物相互關(guān)系的一種理解能力，并依靠這種能力去指導(dǎo)決策，以提升到預(yù)期后的目標(biāo)?！?/p>

在1996年，加特納（Gartner）集團(tuán)一錘定音，正式將商業(yè)智能定義為：商業(yè)智能詳細(xì)解釋了一系列的概念和方法，應(yīng)用形式設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。

而我們我之所以不能決定詳細(xì)的商業(yè)智能定義，比較多有兩個(gè)方面的原因。一方面，與此同時(shí)信息技術(shù)的發(fā)展，20十七年來(lái)商業(yè)智能的內(nèi)容也發(fā)生了什么了一些變化，不過(guò)商業(yè)智能的定義仍舊停留在上個(gè)世紀(jì)；再者，與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家兩者相比，我國(guó)的信息化水平相對(duì)突然啞火，除去互聯(lián)網(wǎng)和各行業(yè)龍頭企業(yè)，國(guó)內(nèi)完全興起B(yǎng)I熱潮也在近幾年。所以，業(yè)內(nèi)對(duì)BI沒(méi)有統(tǒng)一時(shí)間的定義認(rèn)知也在情理之中。

這樣對(duì)于今天的商業(yè)智能，大眾有著怎樣的理解和認(rèn)知呢？不斷地這一疑問(wèn)，帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院對(duì)770多家企業(yè)的1400多名從業(yè)人員進(jìn)行了調(diào)研。對(duì)調(diào)研數(shù)據(jù)的整理、擦洗和分析，我們突然發(fā)現(xiàn)了一些有價(jià)值的結(jié)論，下面將對(duì)分析過(guò)程和結(jié)論接受詳細(xì)點(diǎn)的介紹。

分析過(guò)程首先我們借用python對(duì)調(diào)研能夠得到的數(shù)據(jù)接受了收拾好和刷洗，可以去除掉臟數(shù)據(jù)后，結(jié)果我得到了890條數(shù)據(jù)。

而后，我們根據(jù)被調(diào)研人員職位的不同，將被調(diào)研人員分為IT部門(mén)從業(yè)人員和業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員兩類，并打上數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

后來(lái)，我們按照python的分詞庫(kù)jieba和詞云庫(kù)wordloud生成了三幅被調(diào)研者對(duì)BI定義方法觀念的詞云圖，即整個(gè)結(jié)構(gòu)認(rèn)知、IT部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知和業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知。

整體認(rèn)知被調(diào)研人員對(duì)BI定義的橫向認(rèn)知可以不解釋為“數(shù)據(jù)”、“講”、“數(shù)據(jù)分析”、“報(bào)表”、“業(yè)務(wù)”、“企業(yè)”、“決策”、“智能”、“工具”、“展示”、“可視化”等關(guān)鍵詞。

簡(jiǎn)單，關(guān)鍵詞“企業(yè)”、“決策”和“工具”只能說(shuō)明大眾這對(duì)BI的作用和目的有著都很準(zhǔn)的理解，那是后期企業(yè)決策的工具。

比如，“數(shù)據(jù)”、“講”、“數(shù)據(jù)分析”等關(guān)鍵詞則能夠體現(xiàn)了大眾對(duì)BI認(rèn)知的側(cè)重點(diǎn)取決于人數(shù)據(jù)分析這一功能上，甚至將BI等同于于數(shù)據(jù)分析工具。不過(guò)BI還中有了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)ETL等功能，包裹了數(shù)據(jù)處理到展示的整個(gè)流程。并且底層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)也非常重要，能為現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析需要提供強(qiáng)有力的支持，能讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果無(wú)比準(zhǔn)。

至于，關(guān)鍵詞“可以展示”和“可視化”也揭示了BI的另一項(xiàng)重要功能，即數(shù)據(jù)可視化。實(shí)際數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)分析最后以更很直觀明了的參與展示，能為決策者提供更清楚地更進(jìn)入到的見(jiàn)解。

之后，一個(gè)比較獨(dú)有的關(guān)鍵詞“報(bào)表”也從某種程度上反映了我國(guó)的BI建設(shè)現(xiàn)狀。通過(guò)BI的定義，報(bào)表工具也是BI的一部分，不過(guò)并又不能已經(jīng)貞潔戒BI。只不過(guò)我國(guó)企業(yè)信息化水平整體高于正常值，很多企業(yè)的決策抵擋仍舊以報(bào)表重點(diǎn)，因?yàn)閳?bào)表又是BI在我國(guó)企業(yè)內(nèi)的一個(gè)主要表現(xiàn)形式。

圖1整體認(rèn)知IT部門(mén)業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知被調(diào)研人員中，IT部門(mén)和業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員對(duì)BI定義方法認(rèn)知的關(guān)鍵詞與整個(gè)結(jié)構(gòu)認(rèn)知類似，核心全是“數(shù)據(jù)”、“決策”和“數(shù)據(jù)分析”，這里我們主要來(lái)看這二者之間的差異。

第一，從詞云圖中關(guān)鍵詞的大小來(lái)看，IT部門(mén)從業(yè)人員對(duì)BI的認(rèn)知最為材，業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員則較為收攏。這一結(jié)果也和業(yè)務(wù)部門(mén)的多樣性或者，不同業(yè)務(wù)部門(mén)的人員有著有所不同的理解。

第二，IT部門(mén)重技術(shù)，業(yè)務(wù)部門(mén)重價(jià)值。IT部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，出現(xiàn)了“技術(shù)”、“深處挖掘”、“應(yīng)用”等詞，并且“智能”一詞并沒(méi)有和“商業(yè)智能”住在一起，而是才是單獨(dú)的關(guān)鍵詞再次出現(xiàn)的。在業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，“價(jià)值”、“可視化”、“整合”等關(guān)鍵詞是IT部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知圖中直接出現(xiàn)較多的。因?yàn)檎f(shuō)IT部門(mén)更妄想于將BI定義,定義為技術(shù)，而業(yè)務(wù)部門(mén)則更特別注重商業(yè)價(jià)值。

第三，IT部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中出現(xiàn)了關(guān)鍵詞“暫無(wú)”，這只能說(shuō)明有一小部分的IT從業(yè)人員對(duì)BI的定義沒(méi)有內(nèi)容明確的理解和認(rèn)知，的或企業(yè)并沒(méi)有什么剛剛進(jìn)入BI系統(tǒng)建設(shè)階段，但I(xiàn)T人員也沒(méi)進(jìn)入到所接觸過(guò)BI。

第四，IT部門(mén)和業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中都說(shuō)過(guò)了“數(shù)據(jù)挖掘”，但會(huì)出現(xiàn)的次數(shù)都太少。數(shù)據(jù)挖掘作為更踏入的數(shù)據(jù)分析方法，在遇到大量數(shù)據(jù)時(shí)，能能提供更具個(gè)性洞察力的見(jiàn)解，也是BI的一項(xiàng)不重要功能。而現(xiàn)在就當(dāng)前國(guó)內(nèi)情況來(lái)看，數(shù)據(jù)挖掘仍處在泡沫和技術(shù)炒作階段，并沒(méi)有什么得到有若的應(yīng)用。但是不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)挖掘是未來(lái)的一個(gè)通常趨勢(shì)。

之后，值得注意的是，業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中，再次出現(xiàn)了“帆軟”一詞。才是國(guó)內(nèi)專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺(tái)提供商，帆軟專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，致力于提供為全球企業(yè)能提供一站式服務(wù)商業(yè)智能解決方案。帆軟所推出的商業(yè)智能產(chǎn)品FineBI的一個(gè)核心優(yōu)勢(shì)是業(yè)務(wù)人員自助分析，因?yàn)闃I(yè)務(wù)人員外界的較多，你說(shuō)起B(yǎng)I也就很肯定地一想到帆軟了。

圖2IT部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知圖3業(yè)務(wù)部門(mén)從業(yè)人員認(rèn)知以上分析結(jié)論這個(gè)可以學(xué)習(xí)總結(jié)為兩點(diǎn)：

整體上來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)企業(yè)人員對(duì)BI的認(rèn)知正處于宏觀微觀的目標(biāo)層面，對(duì)BI功能的認(rèn)知集中在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化上；部門(mén)工作內(nèi)容和工作性質(zhì)的差異使得IT部門(mén)和業(yè)務(wù)部門(mén)的從業(yè)人員對(duì)BI的認(rèn)知存在地一定區(qū)別。依據(jù)大眾認(rèn)知調(diào)研結(jié)果和分析結(jié)論，結(jié)合現(xiàn)有的BI定義，我們可以不來(lái)重新定義商業(yè)智能：

商業(yè)智能（BI）是利用技術(shù)手段或方法，將數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為知識(shí)，用以支撐企業(yè)決策、挖掘出商業(yè)價(jià)值的一套解決方案。以數(shù)據(jù)為中心，BI的核心功能通常有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化。

調(diào)研因?yàn)榇蟊妼?duì)BI的理解幾乎全部在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化層面，因此，報(bào)表制作與展示和業(yè)務(wù)人員自助分析是BI在國(guó)內(nèi)企業(yè)中的兩大通常應(yīng)用場(chǎng)景。而數(shù)據(jù)挖掘只能說(shuō)是未來(lái)的一個(gè)趨勢(shì)，目前對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)來(lái)說(shuō)仍是泡沫。

那么企業(yè)不需要做的，便是認(rèn)可底層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，逐步提升數(shù)據(jù)分析和可視化的水平，向更深層次過(guò)渡，進(jìn)而形成完整發(fā)下的BI體系，讓數(shù)據(jù)藍(lán)月帝國(guó)生產(chǎn)力，產(chǎn)出更大的價(jià)值。