E-DAB 08: Power Pivot: Big Data, Data Modeling, DAX & Dashboards

[음악 재생] E-DAB 비디오 8 번에 오신 것을 환영합니다 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 Excel Power Tools로 손쉽게 제작할 수 있습니다

이 비디오에서는 큰 데이터를 처리합니다 우리는 SQL로부터 7 백만 행의 데이터를 가져올 것입니다 PowerQuery를 사용하여 데이터베이스 그리고 우리는 그것을 놀라운 Power Pivot에로드 할 것입니다 그리고이 수업에서 처음으로, 우리는 피벗 테이블에 사용할 DAX 수식을 만들게 될 것입니다

보고서 이제 마지막 비디오에서 엑셀 시트의 데이터를 얻었습니다 그리고 우리는 놀라운 관계 버튼을 사용했습니다 데이터를 가져온 데이터 리본 탭 Power Pivot 데이터 모델에 추가하고 자동으로 생성합니다 우리를위한 이러한 관계

그런 다음 우리는 보고서를 만들었습니다 그러나이 비디오에서 우리의 데이터는 Excel에서 나오지 않습니다 그것은 SQL 데이터베이스에서 왔습니다 이 커넥터 데이터베이스를 사용합니다 전원 쿼리의 SQL 서버 데이터베이스에서

Excel Power Pivot의 데이터 모델에로드합니다 이제이 데이터 모델에는 여러 가지 구성 요소가 있습니다 그리고 그 뒤에서는 원주 (columnar) 라 불리는 것이 있습니다 큰 데이터를 취할 수있는 데이터베이스 그 큰 데이터의 압축을 허용합니다 예를 들어 7 백만 행의 데이터를 가져옵니다

Excel로 파일 크기는 25 메가 바이트입니다 이제 데이터 모델링 및 Power Pivot 1 단계 열 데이터베이스에 데이터를로드 중입니다 그러나 그런 다음 우리는 관계를 만듭니다 Power Pivot 내부에서 수동으로 수행 할 것입니다

그런 다음보고 환경을보다 친숙하게 만들기 위해 보고 영역에 필요하지 않은 항목은 숨길 수 있습니다 그런 다음 명시적인 DAX 측정 값을 만듭니다 우리의 피벗 테이블에 사용합니다 모든 데이터 모델링이 완료된 후, 우리는 유용한 정보 보고서를 만들 수 있습니다 및 시각화

즉, 우리는 데이터 모델 피벗을 구축 할 것입니다 테이블 및 데이터 모델 피벗 차트 모든 파일을 다운로드하고 따라 할 수 있습니다 비디오와 함께 zip 폴더는 일단 다운로드하면, 모두 추출을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하십시오

이제 다운로드 할 수있는 모든 파일이 있습니다 동영상 전체에서 사용할 시작 파일이 있습니다 메모가 있으며 PDF 형식으로 요약됩니다 연습을위한 몇 가지 숙제 문제조차도 비디오를보고 나서 이제이 비디오에서 다루려고하는 주제가 있습니다

그러나 각 비디오 아래를보아야합니다 자, 이것은 Excel 기본 사항 1입니다 하지만 우리 비디오 아래서 보면 더 많은 버튼을 표시하고 클릭하십시오 시간 하이퍼 링크 목차 보고 싶은 것을 좋아한다면 구독하기를 클릭하십시오

버튼과 벨 아이콘 Power Pivot과 DAX를 사용할 때마다 우리는 확실히하고 사용하기를 원합니다 올바른 용어 우리는 데이터 모델 피벗 테이블을 사용하고 있습니다 표준 피벗 테이블과 다르게 작동합니다

그게 어때요? 우리가 700 만 줄에서 보고서를 만들 수 있기 때문에 우리 자신의 관계와 커스텀 수식을 만들 수 있습니다 이제 Microsoft가이 놀라운 도구를 명명 한 이유는 열 데이터베이스 관계와 DAX 수식을 가진, 그들이 파워 피벗이라고 명명 한 이유, 최종 결과에서 피벗 테이블을 사용하고 있기 때문입니다 그래서 그들은 표준의 피봇 테이블을 원했습니다 사용자 인터페이스를 만들고 세 가지를 추가하십시오 큰 데이터, 컬럼 데이터베이스, 관계, v 조회, DAX 공식,보다 다양한 계산, 및 숫자 서식 지정

따라서 Power Pivot이라는 이름을들을 때, 그 피벗 피벗 테이블 사용자 인터페이스를 의미합니다 그 힘은 큰 데이터 관계와 DAX를 의미합니다 표준 피벗 테이블의 차이점은 무엇입니까? 및 데이터 모델 피벗 테이블? 글쎄, 데이터 소스 물론, 우리는 Excel 시트에서 왔습니다 데이터 모델의 표준을 수행 할 때 외부에 연결 피벗 테이블

물론, 그것은 데이터 모델에서 오는 것입니다 데이터 모델을 사용해야하는 이유는 무엇입니까? 데이터 모델은보다 정교하고 다중 테이블을 제공합니다 관계 및 DAX 계산은 표시 값을 기준으로 값을 요약합니다 계산 된 필드 또는 항목에서와 같이 그것들은 모두 표준 피벗 테이블에 있습니다

데이터 모델 – 음, 그래, 우리는 요약 된 값을 할 수있다 그러나 마지막 비디오를 보았을 때 암묵적인 측정 값을 만듭니다 그리고 여기에는 몇 가지 단점이 있습니다 데이터 모델 피벗 테이블에서와 같이 표시 값을 수행 할 수 있습니다 하지만 DAX – 그게 진짜 힘입니다

DAX 수식에는 더 많은 옵션이 있습니다 표준 피벗 테이블보다 숫자 서식 지정 – 글쎄, 그냥 추격하자 수식에 숫자 서식을 추가 할 수 없습니다 표준 피벗 테이블에서 하지만 DAX 공식은? 수식에 숫자 서식을 첨부하기 만하면됩니다

시간을 절약 할 수 있습니다 수식을 다시 사용할 수 있습니까? 표준 피벗 테이블에 없습니다 너 데이터 모델 피벗 테이블에서 해당 DAX 수식을 사용할 수 있습니다 반복해서 데이터 크기? Excel 시트에서 1 백만 행으로 제한됩니다

놀라운 컬럼 데이터베이스를 가진 데이터 모델 피벗 테이블에서, 수백만 개의 데이터 행을 최대 10 억 행까지 가질 수 있습니다 따라서 데이터 모델은 더 많은 데이터를 보유 할 수 있습니다 표준 피벗 테이블이 아닌 여러 테이블 – 물론, 데이터 모델 피벗 테이블에서 이점은 여러 테이블에서 작업 할 수 있다는 것입니다 관계 – 표준 피벗 테이블이 아닙니다

하지만 그래 데이터 모델 피벗 테이블에서 우리는 물론, 관계를 사용할 수 있습니다 우리는 많은 VLOOKUP 함수를 사용할 필요가 없습니다 이는 데이터 모델의 장점입니다 파일 크기 – 시트에 데이터가있는 경우, 표준 피벗 테이블을 만들고, 파일 크기가 커집니다

동일한 데이터가 데이터에 직접로드 된 경우 데이터 모델 피벗 테이블을 모델링하고 구축하고, 파일 크기가 훨씬 작습니다 따라서 작은 파일 크기를 원할 때, 데이터 모델은 갈 길이 멀다 DAX 수식에 더 많은 옵션이있는 예제로 표준 피벗 테이블보다 시트 평균 일일 수익으로 이동하십시오 이 판매 거래 테이블에는 11,000 개의 레코드 행이 있습니다 Google의 목표가 평균 광고 항목을 계산하는 것이라면 매월 거래 가능한 판매액을 우리가 할 수 있습니다

데이터를 표준 피벗 테이블에 넣습니다 우리의 집계 계산은 평균 함수가 될 것입니다 그러나 우리의 목표가 평균 일일 매출을 계산하는 것이라면 매월 금액을 직접 계산할 수는 없습니다 표준 피벗 테이블 내부 이 데이터를 가져 와서 일일 합계를 계산하는 중간 테이블

그런 다음이 중간 표에서 우리는 표준 피벗 테이블을 만들 수 있습니다 우리는 계산 평균을 사용합니다 표준 피벗 테이블을 사용할 수 있습니다 그러나 우리는 중간 단계를 만들어야합니다 DAX를 사용하는 경우이 형식을 사용하기 만하면됩니다

그리고 아무런 문제가 없습니다 트랜잭션 테이블 및 날짜 차원 또는 날짜 조회에서 평균 일일 수익을 계산합니다 이제이 동영상의 뒷부분에서이 공식을 볼 수 있습니다 이제 PDF 노트에서 언제 생각해 볼 수 있습니까? 표준 피벗 테이블에서 전환하는 방법 데이터 모델 피벗 테이블로 넘어갑니다 이 중 하나가 발생하면 우리는 하나 이상의 테이블을 가지며, 데이터 모델

약 50,000 개가 넘는 데이터 행 – 데이터 모델 피벗 테이블 또는 DAX 수식을 원합니다 보다 다양한 계산을하십시오 그리고 이것은 단순 해 보이지만, 우리는 수식에 숫자 서식을 첨부 할 수 있습니다 이제 피벗 테이블을 만든 많은 사람들이 영업 칼럼을 반복해서 사용한다면 매번 우리는 숫자 서식을 추가해야합니다

DAX와 물론, 우리는 수식을 사용할 수 있습니다 우리는 DAX를 반복해서 만듭니다 자, SQL 데이터베이스 란 무엇입니까? 음, 마지막 비디오에서 우리는 Access 데이터베이스를 보았습니다 그리고 그것은 비슷합니다 SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스입니다

테이블간에 관계가 있음을 의미합니다 구조화 된 쿼리 언어를 나타내는 SQL 코드를 사용하는 쿼리하거나 데이터베이스와 통신합니다 이제 데이터베이스를 가져올 데이터베이스 부메랑이라고합니다 실제로 Amazon 서버에 저장됩니다 그것이 서버 이름입니다

사용자 이름과 비밀번호가 있습니다 이제, 우리가 테이블을 보러 간다면, 그들은 우리가 몇 개의 비디오를 사용했던 테이블과 비슷하게 보입니다 – 날짜, 웹 사이트, 제품 수량, 수익 할인, 순 표준 비용 및 국가 코드 두 개의 조회 테이블 또는 차원이 있습니다 제품 및 국가 하지만 Excel에서는 여기 있습니다

Power Query는 SQL 데이터베이스에 쉽게 연결할 수 있습니다 추출 테이블 데이터를 가져 와서 변환하고 데이터를 얻습니다 데이터베이스에서 그리고 거기에 있습니다

첫 번째 옵션 – SQL 서버 데이터베이스에서 클릭하십시오 – 우리는 서버와 데이터베이스 이름을 입력해야합니다 이제 확인을 클릭합니다 이제 우리는 데이터베이스를 원합니다 사용자 이름과 암호를 입력해야합니다

그리고 암호는 대문자 EXCEL, 대문자 I, 자본 F, 거의 un, 느낌표 그리고 우리는 서버 또는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다 우리는 데이터베이스를 선택하려고합니다 이제 연결할 수 있습니다 이제 우리는 암호화 된 연결이 필요하지 않습니다

그래서 확인을 클릭하겠습니다 그리고 Access 데이터베이스에 연결할 때와 마찬가지로, 우리는 우리가 가져올 수있는 테이블을 가지고 있습니다 여러 항목을 선택하겠습니다 dCountry, dProduct 및 fTransaction을 원합니다 이제 변환 데이터를 볼 것입니다

그러면 Power Query 편집기가 열립니다 여기 왼쪽에는 세 개의 표가 모두 있습니다 각 테이블을 확인하고 싶습니다 이 두 열은 괜찮습니다 그리고 우리의 액세스와 마찬가지로,이 경우, 이것이 하나의 측면입니다

이것은 조회 테이블입니다 그래서 우리가 바로 여기를 클릭한다면, 그 나라와 일치하는 모든 단일 거래입니다 우리는이 칼럼이 필요하지 않습니다 마우스 오른쪽 단추로, 제거를 누르 십시오 이름이 있습니다

단계가 있습니다 그것들은 좋다 fTransactions – 우리는 트랜잭션 ID가 필요하지 않습니다 여기에 마지막 두 열은 필요 없습니다 그러면 날짜를 클릭하고 국가 코드로 슬라이드 한 다음 Shift 키를 누른 상태에서 마우스 오른쪽 버튼으로 다른 항목 제거를 클릭합니다

각 데이터 유형과 열 이름을 확인하십시오 모든게 잘 어울려요 우리는 우리의 계단, 우리의 이름, 제품을 가지고 있습니다 모든 것이 잘 보이고 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 제거하십시오 이제 닫기 및로드 드롭 다운을 선택하고 닫기를 원합니다

및로드 (Load To)를 선택하면 연결 만 생성되고, 이것을 데이터 모델에 추가하십시오 우리의 데이터는 시트에로드되지 않습니다 데이터 모델은 우리에게 유일한 옵션입니다 확인을 클릭하십시오 이제 쿼리 창에서 Power Query를 사용했음을 알 수 있습니다

1, 2, 3 개의 다른 테이블을 데이터 모델에로드합니다 호버링으로 확인할 수 있습니다 왼쪽에는로드 상태가 표시됩니다 그것을 데이터 모델에로드하십시오 이제 두 개의 다른 버튼이 있습니다

우리는 데이터 모델에 접근 할 수 있습니다 – 데이터 리본 탭, 데이터 도구, 해당 버튼, 또는 Power Pivot 데이터 모델 이제 데이터 모델 관리를 클릭합니다 버튼을 클릭하여 Excel 용 Power Pivot 창을 엽니 다 자 여기, 여기에 5 개의 테이블이 있습니다 처음 두 테이블 또는 이미 데이터 모델 이 통합 문서에 존재했습니다

가져온 테이블은 dCountry, fTransactions, 및 dProduct 특정 테이블을 클릭 할 때마다주의하십시오 그것은 얼마나 많은 행이 있는지 알려줍니다 이제보기 그룹에서 데이터보기로 이동합니다 우리가 테이블을보고 있음을 의미합니다

이것은 fTransactions 테이블입니다 나는이 술집을 끌어 올릴 수있다 각 표 아래에서 이것을 계측 그리드라고합니다 여기서 우리는 수식이라는 수식을 만듭니다 피벗 테이블 값 영역에서 사용하는 이제 마지막 비디오에서 우리는 함축적 인 방법을 만드는 법을 배웠습니다

측정 그리드에 표시했습니다 고급, 쇼 암시 적으로이를 수행했습니다 사실, 우리는 항상 이것을 가지고 있어야합니다 우리는 피벗 테이블에 필드를 드래그 앤 드롭합니다 우리는 시각적으로 여기에서보고 싶습니다

나중에 여기로 돌아와서 첫 번째 명시적인 조치 데이터보기의 측정 그리드에서 오버 계산 된 열을 만들 수도 있습니다 우리는 또한 어떻게하는지 배울 것입니다 이제 다이어그램 뷰를 살펴 보겠습니다 그 아이콘을 봐

관계가있는 테이블 이제 다이어그램보기를 클릭하겠습니다 이제는 이미 데이터 모델입니다 이 Excel 통합 문서 내에 존재합니다 – fSales 및 dDate 다음은 SQL 데이터베이스에서 가져온 세 개의 테이블입니다

그래서 첫 번째 단계는 이러한 테이블을 컬럼으로 가져 오는 것입니다 데이터 베이스 2 단계 – 우리는 관계를 구축 할 것입니다 이제 이것이 fTransaction 테이블입니다 이것은 많은면이 있습니다

이 dProduct의 경우, 우리는 피벗 테이블 행에서 카테고리 및 제품 사용 및 열 영역,하지만 우리는 또한 원하는 가격과 비용을 조사 할 수 있어야합니다 우리는 관계를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다 그래서 여기에 한 쪽이 있습니다 클릭하고 여러면으로 드래그합니다 일대 다 관계가 생성됩니다

이제 우리는 관계 대화 상자를 사용하여이 마지막 비디오를 만들었습니다 Excel에서 상자를 닫습니다 어느 쪽이든 당신이 그것을한다면, 그것은 똑같은 일을합니다 이제 데이터 모델에 관계가 저장됩니다 자, 우리는 똑같은 일을 나라에합니다

한 쪽, 기본 키, 나는 외래 키로 끌고 간다 많은면 그래서 우리는 관계를 형성했습니다 데이터 모델링에서 우리가해야 할 일은 다음과 같습니다 실제로 조회 또는 특성 항목을 작성해야합니까? 날짜 열의 표

여기, 우리는 많은 판매를 할 수 있습니다 어느 특정 날에 하지만 룩업 테이블이 필요합니다 고유 목록이있는 첫 번째 열이 있어야합니다 fTransaction에서 가능한 매일 매일의 표

그런 다음 속성 열을 추가하고, 년과 달 같이 이제 표준 피벗 테이블에서 날짜순으로 그룹화 할 수 있습니다 그리고 날짜 별 그룹화는 피벗 테이블에서 발생합니다 은닉처 데이터 모델에서 우리는 그렇게하고 싶지 않습니다

명시 적으로 날짜 조회 테이블을 만들고 싶습니다 그리고 만약 우리가 1 년과 1 개월을 가질 예정이라면, 우리는 그것들을 추가 컬럼으로 추가합니다 Power Pivot에서는 쉽습니다 데이터보기로 돌아가겠습니다 여기에 fTransaction이 있습니다

나는이 테이블에있다 우리는 디자인에 나선다 그리고 너는 그걸 믿지 않을거야 달력, 데이트 테이블, Power Pivot에 자동으로 날짜 테이블을 만들 수 있습니다 그래서 나는 New를 클릭한다

그리고 그것을 보아라 실제로 전체 fTransaction 테이블을 통과했습니다 최소 날짜와 최대 날짜를 찾았습니다 그리고 캘린더에서 여기까지 확인했습니다 가능한 모든 해에 정확히 하루를 나열한 것 fTransaction 테이블에서 over

자, 그 이유는 데이터 모델에서 내부적으로 할 일 어떻게 날짜 계산을하는지 이제 시간이라는 함수가 있습니다 인텔리전스 DAX 기능 우리는 TOTALYEAR-TO-DATE라고 불리는 그 중 하나를 보게 될 것입니다 그러나 당신이 모든 가능한 일을 가진 날짜 테이블이 있으면 않는 한, 이러한 기능 중 많은 기능이 작동하지 않습니다 그래서 우리가 Power Pivot에있을 때, 우리가 날짜와 관련된 계산을 할 것입니다

우리는 새로운 날짜 표를 사용합니다 자, 여기 몇 가지 – 우리는이 칼럼들을 필요로하지 않을 것입니다 우리는 년과 월 만 사용할 것입니다 이제 여기에 남겨 둘 수 있습니다 우리는 또한 삭제할 수 있습니다

첫 번째 항목을 선택합니다 Shift 키를 누른 채로 클릭하십시오 마지막 하나를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 삭제를 클릭하고 예를 클릭합니다 그리고 우리의 칼럼은 삭제됩니다 이제, 우리가 Date Table, New, 뭔가 다른 것을 자동으로 클릭했을 때 일어난

표준 피벗 테이블에서 끝나면 피벗 테이블에서 개월을 사용합니다 1 월에서 12 월까지 완벽하게 정렬됩니다 그것은 내부적으로 Excel의 사용자 지정 목록과 관련이 있습니다 그러나 여기 데이터 모델에는 사용자 지정 목록이 없습니다 그럼 우리는 이것을 어떻게 정렬 할 것인가? 알파벳순 대신 월별로? 글쎄, 어떻게되는거야

이 자동 날짜 표가 자동으로 수행되었습니다 수동으로해야한다면 집에 가야합니다 열별로 정렬, 열순으로 정렬 그리고 우리는 이달을 정렬 해주세요 월별로 열

그래서 우리는 달 번호가 있어야합니다 왜냐하면 1에서 12 항상 1 월에서 12 월까지 올바르게 정렬됩니다 그래서 우리가 말할 때, 이봐, 우리는 1 월에서 12 월을 얻습니다 자, 다시 이것은 자동으로 행해졌습니다 그러나 처음부터 날짜 표를 만드는 경우, 이 단계를 수행해야합니다

취소를 클릭하십시오 이제, 다음으로 내려와 이름을 바꾸고 싶습니다 나는 그걸 없애고 들어갈거야 대부분의 날짜 또는 달력 표는 일정 또는 날짜라고합니다 좋아, 이건 우리 달력 테이블이야

7 백만 행에 대해 fTransaction 테이블 이제 다이어그램보기로 넘어 갑시다 오 캘린더가 여기 있습니다 나는 그것을 옮길거야 한쪽 – 기본 키

나는 많은 측면, 외래 키로 클릭하고 끌어 온다 그리고 거기에는 많은 관계가 있습니다 드래그 앤 드롭으로 행이나 열로 월 또는 연도를 이동할 수 있습니다 피벗 테이블의 영역 그런 다음 DAX 측정 값 또는 수식 우리가 만들려고하는 것입니다

값 영역으로 이동합니다 그리고 우리는 월과 년을 기준으로 계산을 할 것입니다 좋아, 그럼 그게 1 단계 야 SQL 데이터베이스에서 가져 오기 및 날짜 테이블 만들기, 2 단계 – 우리 관계를 만드는 것 다음 단계는 일부 열을 숨기고 싶다는 것입니다

우리는 피벗 테이블에서 사용하지 않을 것입니다 예를 들어, 유일한 열은 dCountry에서 사용하려고하는 것은 국가 이름입니다 나는 국가 코드가 옵션이되기를 원하지 않는다 피벗 테이블 필드 목록에서 그래서 마우스 오른쪽 버튼으로 클라이언트 도구에서 숨기기를 클릭하십시오 우리는 소매 가격을 필요로하지 않을 것이며, Shift를 누르고, 또는 피벗 테이블 필드 목록의 표준 비용

우리는 그것들을 계산에 사용하려고합니다 그래서 클라이언트 도구에서 숨기기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하십시오 클라이언트 도구에서 숨길 때, 그냥 필드 목록에 나타나지 않을 것임을 의미합니다 나는 여전히 계산에 사용할 수 있습니다 날짜가 지나면 월 번호가 필요하지 않습니다

그것은 단지 내부 계산을위한 것입니다 여기, 클라이언트 도구에서 숨 깁니다 자, 여기에 돌아와서 일부 열을 숨길거야 DAX 수식을 만든 후에 하지만 이제 데이터보기로 넘어가십시오 fTransaction 테이블을 찾으십시오

필요한 경우이 테이블을 끌어 올 수 있습니다 우리에게는 선택의 여지가 있습니다 측정 격자에 수식을 만들 수 있습니다 또는 때때로 계산 된 열을 만들고 싶습니다 자, 실제로, 우리는 이미 계산기 칼럼을 가지고 있습니다

우리의 데이터 모델에서 우리가 달력에 다시 들어가면 내가 클릭하면 여기 오, 저거 봐

Excel에서는 이것을 헬퍼 컬럼이라고 부릅니다 여기에 계산 열이라고 부릅니다 그러나 올해가 있습니다 그 달이 있습니다 그리고 그것은 이상합니다

Excel에서는 텍스트 함수를 사용하여 날짜 형식을 지정합니다 월 이름으로 표시하십시오 하지만 여기서는 포맷이라고 부릅니다 이것은 FORMAT이라는 DAX 함수입니다 Excel에서 텍스트 기능과 동일한 기능을 수행합니다

이제 fTransactions로 돌아가십시오 이제 첫 번째 DAX 공식을 작성하려고합니다 DAX 수식에는 두 가지 유형이 있습니다 및 계산 된 열 측정 값은 총 수익과 같은 측정 지표에서 작성됩니다

피벗 테이블 값 영역에있는 값을 사용하십시오 DAX 공식의 두 번째 유형 – 계산 된 열 예를 들어 광고 항목 수익 계산 우리의 캘린더 테이블에 우리는 fTransactions에서 애트리뷰트 컬럼을 다시 만들었다 이제 우리가 원하는 것은 계산 된 컬럼을 생성하는 것입니다 광고 항목 수익을 계산합니다

그런 다음 광고 항목을 추가하는 측정 항목을 만듭니다 총 수익을 얻으려는 수익 이 측정 값은 피벗 테이블에서 사용됩니다 그것은 두 단계 과정입니다 열을 계산 한 다음 측정 값을 사용하십시오

해당 계산 된 열의 결과를 추가하십시오 총 수익과 같은 것을 성취하는 두 번째 방법 곧바로 법안으로가는 것입니다 그건 우리가 두 단계를 모두 수행 할 수 있음을 의미합니다 광고 항목 수익 계산, 반복 이 전체 테이블 위에, 그런 다음 모든 결과를 추가하십시오 먼저 두 단계 과정을 살펴 보겠습니다

이제이 특정 데이터 세트의 수익을 어떻게 계산합니까? 음, 우리는 양을 가지고 있습니다 그리고 실제로 아래로 스크롤 할 수 있습니다 이것은 데이터 세트가 아닙니다 이것은 원주 형 데이터베이스에있는 내용의 미리보기입니다 하지만 아래로 스크롤 할 수 있습니다

그리고 많은 레코드가 있다는 것을 알았습니다 우리는 다른 단위가 있습니다 수익 할인도 있습니다 이 표에서 광고 항목을 계산하기 위해 누락 된 항목 dProduct에서 수익이 끝났습니다 우리는 소매가를 얻어야합니다

이제는 일반적인 조회입니다 우리는 제품이있는 정확한 매치 상황을 가지고 있습니다 fTransactions에서 우리는 실제로 제품 이름을 가지고 있습니다 따라서 우리 수식의 세 번째 부분에 대해서는, 이 값을 조회 값으로 사용합니다 그리고 가격을 올려라

이제 열 추가를 두 번 클릭합시다 우리는이 전화를 수입이라고 부르겠습니다 그리고 DAX에서는 수식을 만들 수 없습니다 측정 값 또는 셀의 계산 된 열을 여기에 표시합니다 실제로 수식 표시 줄에 와야합니다

자, 여기서 우리가 배울 점은 무엇보다도 VLOOKUP하는 방법입니다 이제는 VLOOKUP 기능이 없습니다 그리고 사실 테이블 사이에는 관계가 있기 때문에 그 dProduct 테이블, VLOOKUP 함수의 이름 관계가 있기 때문에 관련성이 있다고합니다 이제는 VLOOKUP보다 훨씬 쉽습니다 우리가 필요로하는 것은 실제 이름뿐이기 때문에 우리가 가서 가져오고 가져 가고 싶은 항목을 가진 칼럼 다시이 사실 테이블

그래서 마우스로 클릭하거나 다운시킬 수 있습니다 dProduct 소매 가격 및 Tab 키를 누르십시오 자, 이것이 어떻게 작동하는지 간단합니다 많은면에서 관계가 있기 때문에 한쪽 측면에서 제품과 제품 사이, 각 행에 대해 자동으로 알게됩니다 우리의 검색 값인 제품을 보게됩니다

그렇다면 관계가 있기 때문에, 그것은 룩업 테이블이 어디에 있는지를 안다 그래서 우리가주는 유일한 것 우리가 가고 싶어하는 것이있는 칼럼입니다 그래서 닫는 괄호 Enter 키를 눌러보세요 이것이 DAX에서 얼마나 시원한지를 보여줍니다

여기에는 관련성이 있습니다 그것은 같은 수식입니다 미리보기를보기 위해 스크롤 할 수 있습니다 그리고 확실히, 그것은 적당한 가격을 얻었다 모든 단일 행에 대해 이제는 실제로 특별한 이름이 있습니다

DAX 수식이 이와 같은 테이블에서 계산되는 방식 행 컨텍스트라고합니다 Excel 표와 비슷한 방식입니다 기능은 Excel에서 작동합니다 각 행에 대해 자동으로 이러한 항목을 볼 수 있습니다 좋아, 우리 공식을 계속합시다

그것은 단위 시간당 가격입니다 자, 이것을 보아라 실제로 수량을 클릭 할 수 있습니다 이것은 우리의 단위 수입니다 이전 버전의 Power Pivot에서는, 그것은 단지 열 이름을 넣었습니다

그것은 틀 렸습니다 언제든지 테이블에서 전체 열을 참조하면, 당신은 테이블 이름을 넣어야합니다 대괄호 안에 필드 이름 당신은 dProduct– 그것이 테이블 이름입니다 대괄호 – 열 또는 필드 이름입니다

이것이 구문과 관습입니다 열을 참조하십시오 자, 내가 여기에 Enter를 누르면, 이것은 나에게 전체 수입을 줄 것이다 단위 시간은 판매 할인없이 가격입니다 그래서 우리는이 칼럼을 사용해야합니다

그래서 수식 바 시간에 와서 – 이것은 빼앗긴 금액입니다 예를 들어, $ 1 당 171 페니와 할인 그래서 우리는 괄호 안에, 1 마이너스, 매출 할인 없음, 닫는 괄호 및 입력 이제 우리가 조금 아래로 스크롤하면 오 불필요한 많은 소수

그리고 우리는 이러한 모든 결과를 하나의 척도로 추가 할 것입니다 그래서 우리는 둥글게하고 싶다 다행히도 Excel 기능과 동일한 이름입니다 나는 끝까지 온다 쉼표, 둘, 닫는 괄호 안에 들어가라

그리고 거기에서 우리는 모든 것이 둥글다는 것을 볼 수 있습니다 계산 된 열입니다 모든 단일 행을 반복하며, 행 컨텍스트를 사용하여 요소를 가져옵니다 그 특정한 행으로부터의 필요와 모든 계산을합니다 라인 수익

자, 이제 우리의 첫 번째 시책을 만들어 보겠습니다 해당 열을 추가하려고합니다 이제 이름을 입력하면 어떻게 될지 지켜보십시오 수식 바까지 나를 쏜다 TotalRevenue, 공백, 콜론, 등호 없음 – 우리 계산기 칼럼과 다릅니다

계산 된 열은 등호 만 사용했습니다 그러나 Power Pivot에서 측정 값을 만들 때, 콜론과 등호를 써야 해 수식을 입력하기 전에 Sum – 그리고 우리는 라인 수입을 원합니다 이제 콜론이 중요합니다 서명, 왼쪽 모든 것

그것은 측정의 이름입니다 이것이 피봇 테이블 필드 목록에 표시됩니다 모든 것이 올바른 것이고 그것은 우리의 공식입니다 나는 Enter를 칠거야 우리의 대답이 있습니다

나는 올라올거야 서식 지정 그룹에서 몇 가지 번호를 선택하겠습니다 서식 지정 저는 미국을 선택하겠습니다 그 숫자 포맷팅은 공식을 따릅니다

따라서 피벗 테이블 필드 목록에서 총 수익을 드래그하면 값 영역에 입력하면 형식이 지정됩니다 이제 피봇 테이블을 만들기 전에 마술 대책이 어떻게 될 수 있는지보고, 두 번째 방법을 만들어 보겠습니다 이는 하나의 측정에서 두 단계를 수행하는 하나의 수식입니다 이제 몇 가지 사항이 있습니다 우리가 할 일을 완전히 놀라게해라

이제 Excel에서는 거의 항상 이처럼 도우미 열을 만드는 것이 더 효율적입니다 Sum 함수를 사용하십시오 그러나 수식 내부의 도우미 열을 시뮬레이션 할 수 있습니다 하지만 그것은 배열 수식이 될 것입니다 그리고 배열 수식은 계산 집약적입니다

그들은 계산하는데 오랜 시간이 걸립니다 그러나 DAX에서 그들은 방법을 만들었습니다 우리가 사용할 수있는 것은 빠를뿐만 아니라 큰 데이터에서도 작동합니다 이제 우리가 여기서 한 일을 생각해보십시오 fTransaction 테이블을 통해 행 단위로 반복했습니다

그래서 우리의 조치에서 우리는 가고 있습니다 두 단계를 시뮬레이트하기 위해 생성하려면, 우리는 반복 할 테이블이 필요합니다 그리고 우리는 똑같은 공식을 필요로 할 것입니다 만들어진 그래서이게 뭐야

나는 속일거야 수식 표시 줄로 가서 모든 것을 복사 할 것입니다 등호 제외 – 제어 C, 탈출

그리고 우리는 반복하고 있습니다 그리고 우리는 무엇을 했습니까? 우리는 합계했다 따라서 두 단계를 모두 시뮬레이트하는 함수의 이름은 SUMX입니다 우리가 추가하고 있기 때문에 SUM이 있습니다 우리가 반복하고 있기 때문에 X가 있습니다

그래서 나는 이름을 타이프한다 콜론은 부호와 같습니다 그리고이 놀라운 기능이 있습니다 SUMX 그리고 그걸보세요

그냥 테이블과 표현이 필요합니다 이제 expression은 수식과 동의어입니다 하지만 우리가 여기서 한 일을 기억해 우리는 테이블을 가지고있었습니다 우리는 공식이 있었어

따라서 SUMX의 첫 번째 인수에서 fTransaction– 그건 테이블이야, 쉼표 그리고 표현식에서, 그것은 우리의 공식, Control V입니다 지금, SUMX – 글쎄,이 수식을 걸릴 것입니다 모든 행을 반복, 7 백만 개의 중간 값을 모두 계산하십시오 그리고 그 합계가 집계 계산입니다 다른 반복자 함수가 있습니다

예 : AVERAGEX 유일한 차이점은 평균값을 사용한다는 것입니다 그래서 우리의 서사시 반복자는 배열 수식과 같습니다 Excel에서 끝났습니다 하지만 내가 Enter를 누르면 훨씬 더 효율적입니다

이제 숫자 서식을 추가해 보겠습니다 해당 숫자 서식은 해당 공식을 따릅니다 이제 차이가 있습니다 계산 된 열, 합계입니다 그것은 두 단계입니다

계산 된 열을 계산할 때 이러한 값 기본 데이터 모델에 저장됩니다 즉, Excel 파일을로드하면 처음으로, 그리고 따라서, 데이터베이스, 또는 새로 고침을 클릭하면 이 값들이 계산됩니다 SUMX 내부에서는 값이 계산되지 않습니다 이것을 피벗 테이블에 드래그 앤 드롭 할 때까지, 또는 피벗 테이블에서 조건 또는 기준을 변경합니다 엄지 손가락의 규칙은 이것입니다 – 우리는 중간 단계보다는 측정을 사용할 것입니다

계산 된 열 천천히 계산하는 척도에 문제가있다 피벗 테이블에 생각 해봐 슬라이스 나 줄을 바꾼다면 조건의 지역, 및 공식은 진짜로 느리게 갔다, 그것은 좋은 사용자 경험이 아닐 것입니다

그래서이 경우 값을 저장하려고합니다 계산 된 열에서 및 합계를 사용하십시오 자, 위대한 마르코 루소와 알베르토 페라리 – DAX에 대해 내가 아는 가장 똑똑한 사람들 – 그들이 말하길, 헤이, 봐, 1 억 줄 이하의 것들, 일반적으로 어떤 방법을 선택 하든지 당신은 더 편하게 느끼고 있습니다 이제 두 가지 조치가 있습니다 돌아와서 좀 더 만들자

Diagram View로 넘어 가면, 나는 날짜부터 강조하고 싶다 Shift, 줄 수익까지, 오른쪽 클릭, 클라이언트 도구에서 숨기기 그래서 데이터 모델링에서 1 단계 – 모든 테이블을 가져옵니다 2 단계 – 관계, 3 단계 – 보고서보기에서 필요하지 않은 열을 숨 깁니다 4 단계 – 우리의 조치를 만듭니다

이제 피벗 테이블을 만듭니다 그리고 여기 피봇 테이블을 만들 수 있습니다 Excel 용 Power Pivot 창에서이 단추를 클릭하십시오 피벗 테이블을 클릭하면이 창이 열립니다 그러나 그것은 우리를 Excel로 옮긴다

그래서 피벗 테이블을 클릭하겠습니다 새로운 워크 시트에서는 완벽합니다 확인을 클릭하십시오 내가 할 일은이 시트의 이름을 3 피벗 표를 입력하십시오 이제 올바른 테이블을 활성으로 옮겨야합니다

따라서 dProduct를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 비활성 상태로 표시하십시오 fSales 및 dDate는 다른 데이터의 값입니다 모델, 오른쪽 클릭, 비활성보기, 오른쪽 클릭,보기 비활성 이제 우리가 활성화 될 때 fTransaction 시그마가 있습니다 우리가 모든 칼럼들을 감추었 기 때문입니다

우리의 조치만을 열거하십시오 그것은 사실 테이블을 구조화하는 효율적인 방법이며, 왜냐하면 우리는 정말로 조건과 기준을 끌어 내기만을 원하기 때문입니다 우리의 차원이나 조회 테이블에서 이제 우리의 첫 번째 피벗 테이블은 1 년 동안 줄줄이 나옵니다 그리고 이것을보십시오 – 나는 이것을 사랑합니다 – 총 수익은 가치에 달려 있습니다

해당 숫자 서식을보십시오 이제 아래의 몇 행을 클릭하고 피벗 테이블 삽입으로 이동합니다 또는 키보드 Alt, n, v를 사용하십시오 피벗 테이블 만들기 대화 상자를 열었습니다 Excel에서 끝났습니다

우리가 빈 셀에 있었기 때문에, 우리는 데이터 모델에 무엇인가를 가지고 있습니다 기본값은 데이터 모델입니다 확인을 클릭하십시오 자, 잠시만 기다려 이 테이블을 다시 옮길 필요가 없습니다

그래서 나는이 테이블을 숨기고 싶습니다 그리고 그 법안을 숨기고 싶습니다 그것을 사용하려고합니다 Alt Tab을 클릭하십시오 다이어그램보기에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 클라이언트 도구에서 숨기기, 마우스 오른쪽 단추로 클라이언트 도구에서 숨기기를 누르십시오

여기를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 클라이언트 도구에서 숨기기를 클릭하십시오 Alt Tab – 제품을 엽니 다 제품의 행 수를 줄입니다 가치에 이르는 나의 척도 그리고 그것을 계산합니다

그 번호 서식이 있습니다 옆으로, Alt N, V, 국가 행을 입력하십시오 총 수익을 측정합니다 그리고 숫자 서식이 있습니다 이제 측정 값을 계산하는 방법에 대해 이야기하고 싶습니다 이제 계산 된 열에 대해서 이야기했습니다

행 컨텍스트를 사용하는 방법에 대해 설명합니다 측정 값은 필터 컨텍스트를 사용합니다 그것은 단지 어떤 조건 행, 열, 필터 또는 슬라이서에있는 경우 실제로는 측정 값으로 흘러 들어가서 기본 테이블을 필터링하십시오 fTransaction 테이블에는 700 만 개의 행이 있음을 기억하십시오 그러나 특정 행에 대한 조건 – Carlota, Eagle,이 쿼드 제품 – DAX 측정 방법의 아름다움 행으로부터의 조건이 측정 값으로 흐를 때입니다

사실 테이블, 7 백만 행을 필터링합니다 쿼드 행만 표시합니다 그렇게하면 DAX 측정 값이 큰 데이터를 계산해야합니다 이런 식으로 시각화 할 수 있습니다 여기에 우리의 조치가 있습니다

다음은 fTransaction 테이블입니다 쿼드 행에 도달하면 쿼드가 제품 테이블에 있는지 확인하십시오 일대 다 관계가 있다는 것을 알 수 있습니다 사실 테이블에서 볼 수 있습니다 많은 쿼드 트랜잭션입니다

쿼드 제품이 제품 테이블을 필터링하면 하나의 행에 필터가 관계를 가로 질러 흐른다 사실 테이블을 치면 사실 테이블 quad에 대한 레코드로 필터링됩니다 그런 식으로 측정 값은 다음과 같이 계산합니다 훨씬 작은 테이블에서 DAX 수식 만들기 큰 데이터에서 더 효율적입니다 이제 Power Pivot for Excel 창으로 돌아가십시오

측정 그리드에는 4 가지 추가 측정 방법이 있습니다 우리는 총 수익을 창출했습니다 하지만 지금은 총 물품 비용이 필요합니다 그것이 제품과 관련된 비용입니다 콜론, 등호

그리고 우리는 SUMX를 사용할 것입니다 그리고 우리는 모든 거래를 반복하고 싶습니다 fTransaction 테이블에서 쉼표 그리고 우리는 표현을 타자합니다 판매 된 품목 품목 원가에 대한 항목이 없습니다

우리는 라운드를 사용할 것입니다 우리가 할 첫 번째 일은 관련 d 제품을 찾아 본다 우리는 소매가를 원하지 않습니다 표준 비용이 필요합니다 비용 괄호를 닫습니다

그것을 곱하면 Quantity를 클릭 할 수 있습니다 f 거래량 시간 – 이 경우 순 표준 비용이 있습니다 실제 할인이 아닙니다 그것은 1 달러의 비용으로 1 페니의 숫자입니다 그래서 나는 단순히 그 열에 그것을 곱하면됩니다

숫자의 내부에는 계산이 있습니다 카르마 역시 페니 클로즈업으로 반올림하고 있기 때문에 전체 괄호는 표현식입니다 전체 라운드가 모든 행에서 반복됩니다 fTransactions에서 하지만 이제는 판매 된 제품의 광고 항목 비용을 계산하게됩니다

그리고 나서 물론 합계가 추가됩니다 그래서 내가 Enter를 누르면 그랜드 총 판매 된 제품의 원가 숫자 서식을 추가 할 것입니다 자, 우리는 총 이익이 필요합니다 그리고 무엇을 추측해라

우리는 세 번째 방법으로이 두 가지 방법을 모두 사용할 것입니다 총 매출 총액, 콜론, 등호 측정 격자에서 간단히 클릭 할 수 있습니다 그리고 그것을보십시오 측정 값 사용에 올바른 구문을 사용합니다

다른 조치들 우리는 하나의 소절 주위에서 사각 괄호를 사용합니다 우리는 테이블 이름을 앞에 두지 않습니다 그것은 열에 예약되어 있습니다 그런 다음 빼십시오

그리고 판매 된 총 원가를 클릭합니다 Enter 키를 누르고 숫자 서식을 추가하면 총 이익 총액이 있습니다 이제 우리는 매출 총 이익을 원합니다 아래에는 총 이익, 비율, 콜론, 등호 그리고 나눌 필요가있어

따라서 DAX 함수를 사용할 것입니다 분자, 우리는 대괄호를 입력 한 다음 아래쪽 화살표를 입력합니다 총 매출 총 이익을 얻으려면 쉼표를 사용하십시오 그리고 우리는 분모 안에 있어야합니다 이를 총 수익과 비교하십시오

대괄호가 있고 총 수익은 SUMX입니다 이제 쉼표를 입력하고 0으로 나누기 오류가 있으면 무엇을 표시해야합니까? 내가 비워두면 비어있는 것을 보여줄 것이다 괄호를 닫고 입력하십시오 이제 백분율 숫자 서식을 추가하려고합니다 두 개의 십진법을 보여주기 위해 줄이려고합니다

이제 우리는 두 가지 더 필요한 조치를 취합니다 그러나 이러한 계산을 보여주는 피벗 테이블을 만들어 보겠습니다 피벗 테이블로 이동하여 새 워크 시트를 클릭하고, 확인을 클릭하십시오 이제 우리의 조치를 살펴 보겠습니다 여기 있습니다

달력에서 연도, 행, 월, 행까지 우리는 세 가지 조치가 필요합니다 총 매출액, 판매 된 제품 원가 및 우리 비율 Alt Tab – 여기서 이름을 바꿀 것입니다 총 이익 백분율 및 Enter, Alt Tab

슬라이서 (Slicer), 분석 (Analyze) 필터, 슬라이서 그리고 저는 올해를 슬라이서 (Slicer)로보고 싶습니다 확인을 클릭하고 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 슬라이서 설정, 항목 숨기기를 클릭하십시오 데이터가 없으면 확인을 클릭하십시오 이제 이것을 움직여서 피벗 테이블을 클릭하십시오

그리고 나는 차트를 원합니다, 그래서 Insert 우리는 꺾은 선형 차트를 원한다 크기를 조정하고 크기를 조정하고, 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, 모든 필드 버튼 숨기기, 범례 선택, 컨트롤 1, 그것을 맨 위에 놓아 라 자, 잠시만 기다려 퍼센트를 선택하겠습니다

그리고 물론, 그들은 너무 작습니다 그들은 모두이 축에 그려져 있습니다 그리고 이것을 보조 축에 그려보기를 원합니다 저거 정말 예쁘다 이 번호를 선택하고 번호를 매기는 시리즈를 찾아 보겠습니다

그리고 우리는 사용자 지정 숫자 서식을 사용할 것입니다 여기 형식으로 – 달러 기호 및 0입니다 우리가 쉼표를 입력하면 1000, 쉼표로 나누는 것과 같습니다 그건 백만분의 일입니다 그런 다음 큰 따옴표로 m을 입력합니다

그렇게하면 Add를 클릭하면됩니다 수백만의 금액을 볼 수 있습니다 이제 Power BI Desktop의 다음 비디오, 우리는 실제로 이런 종류의 포맷팅을 보게 될 것입니다 자동입니다 우리는 이와 같이 사용자 지정 숫자 서식을 지정할 필요가 없습니다

이제 2014, 2015를 선택할 수 있습니다 그것은 절대적으로 놀라운 필터입니다 마지막으로 한 번의 터치 – 맨 위의 오른쪽 클릭 행을 봅니다 1, 삽입 나는 표제를 붙일거야

몇 가지 서식으로 제목을 추가했습니다 이제 그리드 선을 끄십시오 그리고 거기에는 r-4가 있습니다 저거 정말 예쁘다 DAX 수식과 데이터로 700 만 행을 모두 수행 할 수 있습니다

모델 이제 우리는 두 가지 더 많은 조치를 취합니다 – Alt Tab을 누릅니다 측정 격자에서 우리는 누적 합계를 계산하는 방법 – 콜론, 등호 그리고 Running Total은 1 월에서 12 월을 의미합니다 누적 또는 누적 합계를 원합니다

내장 된 함수가 있는데, 총 월 – 분기 별, 그리고 우리는 연초까지를 원한다 그리고이 함수는 표현식을 필요로합니다 우리가 누적 합계를 얻으려고하는 동안 대괄호는 총 수익, SUMX 그리고 이것은 시간 정보의 하나입니다 함수, 날짜 – 테이블과 함께 작동하는 총 연도 – 날짜

달력 날짜 열을 입력해야합니다 그리고 나서 연대순으로 나머지는 닫히고, 괄호는 닫고, 입력하십시오 몇 가지 숫자 서식을 추가 할 것입니다 이제 피벗 테이블을 클릭하십시오 달력에서 나는 년과 월을 원해

총 수익, 누적 합계를합시다 그리고 그것은 누적 합계입니다 그건 우리가 3 월에 갈 때, 실제로 3 월의 마지막 날까지 모든 수익을 추가했습니다 Alt Tab 우리가 만들고자하는 조치는 평균 일일 수입 – 콜론, 등호

그리고 SUMX 대신 AVERAGEX를 사용할 것입니다 멋진 트릭이 있습니다 Excel 시트에서 평균 일일 수익을 확인했습니다 동영상 시작 부분 그리고 우리는 거래 테이블에서 그것을 할 수 없었습니다

우리는 매일 매일의 날짜를 기재해야했습니다 합계를 더하십시오 자, DAX에서해야 할 일은 오른쪽 테이블에 놓는 것입니다 올바른 크기 또는 세분성으로 우리가 원하는 테이블은 달력 테이블입니다 기억하기 때문에, 그 테이블의 첫 번째 칼럼 사실로부터 가능한 모든 날짜의 유일한 목록을 가지고있다

표 그래서 우리의 공식이 반복 될 때, 그것은 모든 일을 쉼표로 봅니다 우리의 대책은 대괄호입니다 그리고 그것은 우리의 총 수익이 될 것입니다 그것은 우리가 그 테이블을 반복 할 것이라는 것을 의미합니다

첫째 날, 둘째 날, 셋째 날, 총 일일 매출액을 계산합니다 매일 매일, 그 전체 일일 판매 가치 배열 그런 다음 평균 계산에 사용됩니다 괄호와 입력하십시오 숫자 서식을 추가 할 것입니다 Excel의 예제보다 훨씬 쉽습니다

우리는 비디오의 시작 부분에서 보았습니다 Alt Tab – 이제 Average Daily Revenue를 드래그 할 수 있습니다 그 법안에 대한 아름다운 점은 바로 여기에 있습니다 그것은 1 월을 본다 따라서 매일 매일 총 판매량 만 계산했습니다

1 월에 그리고 평균을 계산했습니다 2014 년에 실제로 2014 년에 매일 보았습니다 따라서이 측정에는 2014 년의 모든 요일에 대한 판매 합계가 있습니다 그런 다음 평균을 계산합니다 총 매출액에서 실제로 모든 단일 날짜가 표시됩니다

모든 년 동안, 개별 총 매출액을 계산합니다 양을 계산 한 다음 평균을 계산합니다 꽤 놀라운 DAX 계산입니다 와우, Power Pivot에 관한 멋진 비디오였습니다 우리는 SQL 데이터베이스에서 7 백만 행을 취하는 방법을 보았습니다

Power Query를 사용하여 Clean 및 Transform을 가져오고, 이를 컬럼 데이터베이스에로드하고, 달력 표를 만들고, 우리 관계를 만들고, 모든 열 및 기타 요소 숨기기 우리는보고 관점에서보고 싶지 않았습니다 그리고 우리는 우리의 조치를 만들었습니다 그리고 최종 결과 – 데이터 모델 피벗 테이블 및 데이터 모델 피벗 차트 네가 그 비디오를 좋아한다면, 엄지 손가락을 클릭하고, 댓글을 남기고, 항상 구독하기 때문에 구독하십시오 ExcelIsFun에서 올 비디오가 더 많이 있습니다

E-DAB 9 호를 포함 해 Power BI Desktop 사용 방법을 배우게됩니다 좋아, 다음 비디오를 보자 [음악 재생]

니니즈 앙몬드 & 스카피 의인화 그리기! | 캐릭터 이모티콘 | 웹툰 일러스트 그리기 | 유튜브 자막 有 | 남캐 그리기 | drawing anime | 난희

~제목 나오는 중~ 니니즈 의인화 앙몬드 & 스카피편! (자막 : 난희) 안녕하세요 여러분 만화 그리는 난희입니다 오늘은 니니즈 캐릭터들을 인간의 형태로 한 번 그려보게 되었어요

평소에는 3등신의 난희 그림체로 그렸다면 이번에는 7등신으로 한 번 그려볼게요 BGM이 좀 평화롭죠? 제가 이걸 밤에 편집해가지고 좀 시끄러운 음악보다 힐링이 되는 음악을 듣고 싶더라고요 제가 원래 클래식을 되게 좋아해가지고 그래서 보시다가 편안 하게 주무시라고 이렇게 BGM을 클래식으로 깔았습니다 근데 솔직히 생각해봤는데 이 영상을 그냥 끝까지 본다는 게 쉬운 일이 아닌 것 같아요 그래가지고 좀, 더빙을 하는 김에 이런 저런 이야기를 해볼까 해요 라디오인가? ㅎㅎㅎ 하나만 해야 되 는데 ༼ ˃ɷ˂ഃ༽ 지금 옷주름을 그려주고 있습니다 저 원래 손가락도 그렇게 잘 그리는 편이 아닌데 옛날에는 이 정도도 못 그렸거든요 연습을 하다 보니까 손도 좀 그릴 수 있게 된 것 같아요 아 그리고 제가 남자 캐릭터들로 그린 이유는 그냥

⁽⁽◝༼•̀ɷ•́༽◜⁾⁾ 큰 의미는 없고 제가 여캐보다 남캐를 잘 그리는 것 같더라고요 이유는 잘 모르겠어요

하지만 다음번에는 여캐로 도전을 해보겠습니다 지금 명암을 넣어주고 있어요 제가 명암을 원래 채도를 낮게 낮게 썼었는데 채도를 낮추는 것 보다 약간 분홍색끼가 들어가는 채도가 낮은 색을 해주면 애니메이션 같은 느낌이 나더라고요

제가 어떤 애니메이션을 보다가 그걸 색상을 한 번 뽑아봤는데 아~ 약간 분홍빛으로 하는 게 훨씬 더 뭔가 명암이라고 해야되나 더 잘 대비가 되는 것 같더라고요 그리고 마무리 할 때 이렇게 선을 조금 더 외곽선을 굵게 해주면은 입체감이 생기는 것 같아요 이렇게 마무리 를 해주면은 완성이 됩니다 스읍 무슨 말이지? 하트도 그려줘야 되고 홍조도 그려줘야해요 언니가 그림보고 변태같다고

전 그냥 앙몬드를 그린 것 뿐입니다 오 완성!! (박수) 자 이제 앙몬드가 끝났으니 스카피를 그려볼게요 스카피는 원래 지금 씻고 나온 거잖아요 그래가지고 벗은 몸을 그리려고 했었거든요

근데 좀, 수위에 맞지 않는 그림이 될 것 같아서 그리다 보면 나중에 옷을 입히는 저의 모습을 볼 수 있습니다 이 뭔가 라디오 같은 느낌 ⁽⁽◝༼•̀ɷ•́༽◜⁾⁾ 최근, 근황을 좀 말씀드릴까 하는데 제가 원래 일복이 없었거든요 그래서 집에 굴러다녔는데 최근에 좋은 일들이 많이 들어온 것 같아요 그래서 원래 일을 하나만 하다가 지금은 쓰리잡을 넘어서 포잡까지 앞두고 있습니다, 일 하나는, 약간 약간 비밀이어서 얘기하기는 좀 그런데 기획,하는 부분을 하나 하고 있고요 스타트업에서 또 하나는 엄청 유명한 유명한 여러분도 아시는 아 이거 말하면 안 되는데 그냥 여러분이 아실만한 분들을 돕는 일을 하고 있어요 그거에 대해서 정확하게 아마 4월(말)쯤에 제가 뭘 했다 말씀드릴 수 있을 것 같아요 왜 나는 다 이상한 비밀 이런 것만 하지 ༼ ˃ɷ˂ഃ༽ 비밀 수사대 이런 건 아닌데 그 다음에 또 하나 더 이건 비밀이라고 할 것 까지는 없고 출판을 준비하고 있어요

제의가 들어와가지고 근데 아쉽게도 아냐 아쉬운 건 아니고요 좀 저는 책 자체가 의미가 있었으면 해가지고 나오는 김에 조금 도움이 될만한 것들을 내고 싶다는 생각을 했었는데 마침 그런 IT 인터넷 관련 유명 출판사에서 연락이 온 거예요 그래가지고 되게 재미있는 책을 기획하고 있어요 근데 이것도 좀 빠르게 진행이 될 거여가지고 아마 결과 공지는 금방 드릴 수 있을 것 같고요 아마 여러분의 좋은 라면 받침대가 되지 않을까 생각하고 있습니다 귀를 그려줬었는데 조금 안 맞는 것 같아서 다시 그려줬어요 (자막 실시간 업데이트 중입니다! 지금 부터는 자막이 나오지 않습니다 자막 업데이트는 조금만 기다려주세요

ㅜㅇㅜ)

PAIRS: A Geospatial Big Data & Analytics Service, Introductory Tutorial

안녕하세요 제 이름은 '샤이엔'내가 IBM TJ에서 연구 직원입니다 왓슨 연구 센터 오늘 나는 IBM 쌍에 대한 자습서를 줄거야

그것은 큰 규모의 큰 공간 데이터 및 분석 플랫폼입니다 https://parisresibmcom 입술 의미에서 쌍 웹 사이트입니다 연구

당신은 질문이있는 경우에는 관리자에게 문의 주시기 바랍니다 계정 pairs@usibmcom 여기에 윤곽이다 : 나는 빨리 가서 것 가입 절차는 다음에 쿼리를 수행하기위한 몇 가지 실제 예제를 제공합니다 사용자 인터페이스는 다음 결국 나는 위해 RESTClient를 사용하여 API 호출을 시연 할 예정이다 플러그인 의 그것에하자 확인 여기 쌍의 웹 페이지입니다

왼쪽에 여기에 대한 링크입니다 매우 유용합니다 사용 설명서는이 설계 방법, 당신이 쌍을 사용하는 방법을 보여줍니다 각 데이터의 세부 설정이 튜토리얼 비디오는 호스팅됩니다 여기뿐만 아니라 새 계정에 가입 할 수있는 위치를 오른쪽에 측면입니다 IBM 직원 및 학술 또는 비영리 당신이 재판을 요청할 수 있습니다 사용 당신이 구독 클릭하면이 가입 페이지로 이동합니다 계정 우리는 당신의 일 이메일 및 승인 때문에 교육 기관의 이름이 필요합니다 과정은 연구소에 비해 이메일을 검증하고있었습니다 우리는 쌍을 사용하여 사용 사례에 대해 듣고 사랑합니다

제출 후에는 우리가 처리하고 있다는 이메일을 받아야 당신의 요청은 보통이보다 1 영업일 소요됩니다 계정이 승인되면 당신은 IBM 쌍 이메일과 당신에게 환영을받을 것이다 계정을 활성화하기 위해이 링크를 사용해야합니다 기본적으로 당신은 당신의 암호를 설정해야합니다 이 링크는 초, 한 번 사용하는 경우에만 유효 함을 유의하시기 바랍니다 당신이 작동하지 않습니다 링크를 사용하려고 시간이 당신에게 유효하지 않은 링크를 줄 것이다 이 보안상의 이유로입니다 당신이 이미 활성화하지만, 비밀번호를 잊어 버린 경우 그러나 당신은 당신의 암호를 재설정 할 수 있습니다 확인 시스템에 당신을 가져올 것이다 그럼 그것을 얻을 수 있습니다

사용자의 로그인 ID는 이메일 주소입니다 몇 가지 주요 메뉴 : 쿼리 페이지 쿼리 조건을 정의 할 수 있습니다; 작업 페이지에서 수행 한 모든 쿼리를 보여줍니다이 큰 데이터가 있기 때문에 검색 플랫폼은 사실에 쿼리 기다릴 필요가 없습니다 완전한 당신은 로그 아웃하고 로그인하여 쿼리 아래에 저장됩니다 수 있습니다 계정; 나는 세부 사항으로 갈거야 메타 데이터 페이지 그것 때문에 데이터 조직의 구조를 설명합니다 먼저이 가능한 데이터 세트입니다 볼 수있는 데이터 세트는 다음과 같습니다 미국의 ECMWF 유럽 날씨 모델, 고도, 글로벌 기후 모델, Cropscape는 우리 역사 작물 재배지도 우리는 또한 드론을 가지고있다 우리는 글로벌 위성이 실험과 MODIS 위성 데이터 세트 두 개의 서로 다른 제품과 MODIS의 범위는, 프리즘은 역사입니다 다시 10 년 이상 갈 수있는 미국의 날씨 데이터 세트 IBM의 분석은 우리가 쌍 데이터에서 우리 자신의 개발 모델을 넣어 어디 사용하는 사용자의 시스템에 다시 넣어

이 하나의 기준 증발산이라고합니다 기후 예측은 NOAA의 CFS 모델을 기반으로하며 6 개 장기 예보입니다입니다 감시의 달이 하나 SMT 자기 학습 모델은 우리입니다 앞서 미국에서 이틀 동안 자신의 통계 기상 예측 모델 그리고 NAM 예보 미국은 NOAA에서 예측으로 날씨도 있습니다 그런 다음 데이터 영역은 여러 datalayers가 각 데이터 세트 안에있다 의는 미국의 날씨를 선택하자

당신이 볼 수 있듯이 온도와 같은 매개 변수가 상대 습도, 태양 irrradiance, 압력 등 우리는 다음 중 하나가 데이터 테이블은 데이터 세트 및 데이터 영역입니다 덮여 데이터 케이블은 우리가 개발하는 일이며거야 가지 유형의 인터넷 호스팅에 사용되는 만약 IoT 센서 데이터 기본적으로이 시간 사건의 긴 시리즈를 가지고 포인트 데이터를 호스팅하는 가능하게 할 것이다 우리는 우리의 다음 튜토리얼 데이터 테이블을 저장합니다 다음 하나는 데이터 영역, 데이터 영역 위성 데이터에 대한 대부분입니다

내가 MODIS를 선택하는 경우 예를 들어, 위성 데이터로 구성되어 있습니다 그것은 단지 카메라로 스냅 사진처럼 당신이 볼 수 무엇을 의미하는지 타일 지역의 타일까지 당신이 관심이 있습니다 예를 들어 여기에 수평 타일 일곱 번째입니다 수직 타일 다섯 번째 그리고 그것은 위도 (40)이 경도 주변에 위치하고 MODIS를 들어 우리는 모든 타일을 가지고 있도록 글로벌 범위를 가지고있다 그것은 전체 목록을 가지고 및 메타 데이터에서 마지막 하나는 색상 표입니다 이는 우리가 데이터를 시각화하는 데 사용하는 색상 규모이다 나중에 볼 수 있습니다

단지 관리자는 데이터 영역으로 색상 표를 연결할 수 있습니다 그래서 당신은 당신이 원하는 좋아하는 색 눈금이 있으면 알려 주시기 바랍니다 용도 여기에 아무 것도 변경하지 마십시오 의 한 예 라디에이터를 보여 드리죠 HELP 메뉴는 세 개의 하위 메뉴가 있습니다 : 하나는 우리가 액세스 할 수있는 언급 된 사용 설명서를합니다 (이다 수동) 한 쌍이 내부에 다음 튜토리얼 페이지가있다

튜토리얼 페이지는 모든 튜토리얼 비디오를 개최한다 우리의 비디오 오늘은 우리가 승인을 가지고 그런 물론 여기에 넣어됩니다 우리가 데이터를 배포 할 수 있도록 모든 데이터 소스에 당신이 필요로하는 쿼리를 먼저 볼 수 있듯이 시작하자 지리 공간 범위를 정의합니다 그것은 하나의 포인트가 될 수 있습니다 그것은 polygon

It 당신이지도를 그릴 사각형 영역이 될 수 될 수 있습니다 괜찮의 먼저 한 점을 살펴 보겠습니다 세계에서 아무 곳이나 클릭이 위도 / 경도를 입력합니다 당신과 당신은 값을 입력 할 수 있습니다 당신은 시간적 범위를 선택할 수 있습니다 우리의 경우에는 내가 밖으로 6개월 기후 예보를보고 싶을

그리고이 사람은 당신에게 간격을 제공합니다 당신은 또한 단지 일을 할 수 있습니다 이것이 의미하는 것은 무엇 당신이 타임 스탬프 이전거나 같은 데이터를 가져올 것이다 당신은 모든 매개 변수를 선택하고이 쿼리를 제출할 수 있습니다 포인트 쿼리가 매우 빠르고 때문에 바로 돌아왔다 데이터는 매우 편리하고, 테이블에 표시됩니다

그냥 여기 아래로 스크롤 이 열 단위이며, 마지막 열은 값 당신은 CSV 또는 JSON 형식 중 하나의 데이터를 다운로드 할 수 있습니다 내가이 바닥에 여기에 지적하고 싶은 것은 매우 유용한 기능입니다 라는 API 문자열 당신은 당신의 클립 보드에 API 문자열을 복사하고 나중에 사용하기 위해 저장할 수 있습니다 API 호출은 웹 서버 주소를 연결해야합니다 위해 API를 문자열 이전에 나는 결국 그에게 얻을 것이다 당신은 또한 페이지를 조회 보낼 수 있습니다 당신이 수정할 수 있도록 어떤이가하는 것은, 당신이 그냥 넣어 모든 쿼리 조건을 기억하다 어쨌든 당신을 다시 쿼리를 다시 제출하려면, 이것은 당신이 수정하는 방법입니다 쿼리, 그리고 매우 편리합니다

확인 그래서 포인트 쿼리는 매우 간단합니다 이제 다각형 쿼리에 가자 개인, 그룹 및 저장소 : 다각형의 세 가지 그룹이 있습니다 개인 다각형이는 자신이 그래서 난 해요 올린 사람입니다 당신이 당신의 자신의 다각형을 업로드하는 방법을 보여 드릴 거예요 쿼리 메뉴에서 두 번째 항목은 관심과 개인의 영역을 추가 할 수 있습니다

여기 내가 업로드 한 모든 다각형을 나열 다각형을 추가하려면, 단지 약간의 추가 아이콘을 클릭, 나 그냥 테스트를 추가 할 수 내가 그룹과 공유를 설명 할 네 이름, 키와 이름을 여기 개념은 당신이 그룹으로 다각형을 공유 할 수 있습니다입니다 같은 범주에서 사용자와이 협업하는 방법입니다 난 항상 그룹 내 다각형을 공유 한 모두가 다각형의 기본 세트가 그룹 아래 거기에 표시해야 (다각형) 카테고리는 지금의이 KML 파일을 선택할 수 있도록 우리 만 지금 KML 파일 형식을 지원하고 당신에게 방금 추가 시험을 볼 수 있습니다 추가 할 수 있습니다 다시 이동 단지에 넣어 정상 회담 쿼리 페이지 다각형 당신이 테스트 (다각형)을 참조로 그리고 다른 사람들을 위해 그룹 아래에 표시됩니다 그래서 예를 들어 이러한 형태는 여기에 실제로 공유 다른 사용자가 파일을 다각형의 3 그룹이 저장소라고 그룹 이 매우 편리합니다

우리는 미국에 대한 모든 shape 파일을 업로드 미국 당신이 미국에 넣어, 당신은 그냥 입력을 시작하고 찾을 수있는 모든 상태를 얻을 당신이 필요로하는 파일을 형성 곧 우리는뿐만 아니라 모든 국가 Shape 파일을 업로드합니다 확인을 지금의 몇 가지 질의를 내가 쇼 싶어 첫 번째 예제를하자는 오렌지 농장입니다 내 개인 다각형 플로리다에있는 카운티에 나는 플로리다 데 소토 카운티라는 다각형이 그리고 나는 오렌지의 최신 NDVI 위성 이미지를 살펴에 관심이 있어요 나는 위성 여기에서 그래서 뭐 이 하나 개의 제품 NDVI는 캐노피 얼마나 녹색 측정 정규화 된 차이 식물 인덱스이다 그리고 난 조건을 미국의 역사 심기 맵을 추가 할 수 있습니다 난 단지 오렌지를 살펴합니다

오렌지에 대한 인덱스 당신은 사용자 설명서에있는이 인덱스를 찾아 제출할 수 있습니다 (212)입니다 이것은 우리가 여기 제출 한 새 쿼리이며, 그들은 작업에 당신을 데려 페이지 작업 페이지의 영역의 대부분의지도입니다 오른쪽에있는 결과를 시각화의 세부 사항 당신의 작업은 데이터를 검색이 하나가 완료 될 때 참조 난 그냥 여기를 클릭하고 클릭 여기에 당신에게 하나의 유용한 도구를 표시하려면 당신은 내가 말할 것이다, 예를 들어 별명을 줄 수있는 편집 여기 작은 펜 오렌지 FL 당신은 또한이처럼 API를 문자열을 복사하고 나중에 사용하기 위해 저장할 수 있습니다 우리가 여기에 도착하면 파일 이름을 클릭하다 난 당신에게 그들이 돌아 왔을 데이터 레이어를 표시합니다 우리가 필터링을 할 작물을 사용하기 때문에 여기에 예를 들어 박스에 체크하면 작물이다 이 카운티 오렌지 많이 있습니다 당신이 타임 스탬프를 클릭하면이 색 눈금 막대가 표시되고 이는 내가 메타 데이터에 언급 된 바와 같이, 우리는 컬러 테이블에 정의 된 하나 우리는 NDVI의 NDVI 값의 분포를 살펴보고 관심있어 여기에 타임 스탬프를 클릭이 표시됩니다 다음 NDVI 컬러 스케일 그것을 클릭하고 클릭하는 위치 그것은 당신에게 값을 보여줍니다 이것은 매우 유용합니다 당신은 NDVI 평가의 오랜 역사를 수집하는 시간 범위를 설정할 수 있습니다 진화 당신도 또한 올해의 양보 할 수있는 NDVI의 상관 관계를 할 수 있습니다 당신은 모든 집계 날씨 정보를 알고 상관 관계 그 첫 번째 예입니다 그래서 지금의이 미국 밖에서 하나 개의 기능을 쿼리를하자 내가하지 않았다 난 그냥 여기에 당신을 보여 당신은 또한 같은 개념의 페이지를 조회 할 수 보낼 수 있습니다 언급 그래서 여기에 포인트 쿼리는 내가하는 시간을 절약 할거야 쿼리가 확실히 중요하지 않습니다 않습니다

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의지 사용자 이름과 암호를 물어 그래이 브라우저에 대한 많은 양의 데이터에서이다 여기에 JSON 형식의 기본은 JSON 형식입니다하지만 당신은 CSV을 요청할 수 있습니다 우리의 설명서에 당신이 실제로 대신 CSV에 반환을 요청할 수 있습니다 보여줍니다 값, 위도, 경도 즉 온도의 데이터 영역 :이처럼 보이는 방법 그래입니다 확인 지금의이 유형이 하나의 다각형을 가리키는 하나있는 다각형 쿼리를 확인하자 그것은 여기에 당신에게 중요한 일을 줄 것이다이 사람은 당신에게 작업 ID를 제공 이것은 우리가 우리의 쿼리를 검색 할 필요가있는 일입니다 확인 작업은 우리의 작업 ID에 넣고 이미 성공하고 무엇을 queryjobs 브라우저에 복사 직후에 당신이를 다운로드 할 수 할 필요가 파일 네 그래서뿐만 아니라 API 호출의 기본 사항을 설명하고 그 유용 희망과 감사 당신이보고 대단히 문의 사항이 있으면 알려 주시기 바랍니다 및 쌍 환영합니다