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]

Microsoft Power BI Premium: Building enterprise-grade BI models for big data – BRK3107

>>> 안녕, 누구나 좋은 아침

이거 기분 고맙다 아침 나는 기독교이고, 프로그램이다 매니저 엔터 프라이즈 기능을 살펴 봅니다

POWER BI, AZURE SERVICES, 특정 종류의 FOCUSING OF KIND OF BI PRO 개발자 기능 확장 성 및 관리 성 그리고 프로그래밍 및 애플리케이션 라이프 사이클 이 유형의 관리 및 소지품 그래서 우리는 많이 일어나지 않았다 지금 당장이 공간에서 앞으로 찾고 있었어 이 세션은 내가 이기기를 원하기 때문에 너는 알았어 너보고 싶어

이 기능을 사용하는 방법 내가 가지고있는 많은 희생자들 최근에 기본적으로 완료했습니다 바이올렛이 나왔어 일부 주변의 HYPE가 많이 없습니다 특징은 있지만 너무 많은 사람은 아닙니다

실제로 설정하는 방법을 보았습니다 위로, 오른쪽 내 일차 목적 이니? 교육 오늘 – 교육 당신은 그것을 설정하는 방법을 안내합니다 나는 가지 않을 것이다 – 나는 얻을 수있다 조금씩 움직이기는하지만 위험하지는 않습니다

내가 아는 한 많이 왔어 이 중 일부에 대한 주해 풍모 나의 일차적 인 목적은 교육이다 당신들 알았어, 너는 그걸 깨달을거야

– 그 방법은 마이크로 소프트 우리 제품의 위치를 ​​잡았습니다 쪽으로 최근에 우리가 가진 것 같아요 기업을위한 좋은 서비스 BI 우리의 서비스는 20 년 오래되었습니다 올해

우리는 매직의 지도자였습니다 20 년 동안의 사분 그 큰 요인이되었습니다 그리고, 당신도 알다시피, 그것은 정말 잘 짜여진 플랫폼 기업용 BI 기업가 정신과 관련하여 무엇을 의미합니까? 소유하고있는 BI가되고 IT가 관리합니다 권리

프로그래밍 가능하고 스크립트 작성 가능 , FOR 신청 라이프 스타일 관리 힘 BI를위한 목적 사용성을 촉진하기 위해 엔터 프라이즈에서 SEMANTIC 모델 조직 거대한 조직이있는 경우 단일 반 모델의 재사용 더 크고 복잡한 확장 성 요구 사항, 관리 요구 사항 더 위대 할 것이다 그가 어떻게 위치를 잡았는지, 전력 BI는 – 정확합니다 새어 나는 20 년 오래되고 오래되었다고 말합니다

많이 말하는 군 하지만 힘 BI는 정말 빠릅니다 진정한 지도자가 되십시오 SUBSERVICE OR MODERN BUSINESS 지능 공간, 그리고 당신 아시다시피, 당신이 보았다면 최신 매직 쿼드런트, POWER BI 우리의 큰 요인이되었습니다 마지막 순간을위한 위치 – 너도 알다시피, 지난 3 년 이상

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우리가 할 일은 우리가하는 일이다 너 우리가 알기 론, 파워 빌 AND AZURE 인터랙티브 서비스, 우리가이 번개를 받았다 빠른 성능은 우리가 캐시합니다 데이터를 메모리에 저장하십시오 우리는 데이터와 캐시를 압축합니다

IT INTO MEMORY 생성 된 QUELIES 인터랙티브 한 비주얼 보고, 답변이 반납 됨 알았어, 빨리 우리의 압축베이스에도 불구하고, PETABLET의 한 부분은 많이 있습니다 DATA of 우리는 A의 데이터를 캐치하고 있습니다

포함 된 총계 수준 기억의 작은 조각 그리고 그 길에서 잠글 수 있습니다 전에는 물리적으로 불가능했습니다 다음 질문은 무엇일까요? 사용자가 세부 수준은 없다 은닉처 그 뒤에는 무엇이 있습니까? 음, 그들은 실행하지 않아도 돼

다른 보고서 무슨 일이 일어나는가, 이것은 A를 제출한다 직접적인 질문자 토요타 출처 출처가이 경우에 전원을위한 모든 데이터 소스 데이타베이스에서 데이타베이스에 관한 BI 및 SQL 데이터 방식 하우스 및 A TON OF OTHERS

지금까지 제출되지 않았다 그 자리에 단 하나의 질문 23 노드 클러스터에서 실행 중 배경 내가 A와 똑같은 일을했다면 SDI SPOT 클러스터에 쿼리하십시오 나는 그것을 실행하지 않을 것이다

시간의 관심사, 그러나 나는 의지 할 것이다 너는 알고있다, VAST 사업의 주요 부분 인텔리전스 QUERYINTELLIGENCE QUE RIES가 있습니다 어떤 형태로 통합되었습니다 너는 높은 캐시 히트를 얻을 것이다 RATIOS 90, 9 그리고 너는 TINY SECT를 사용하여 USEUNLOCK 잠금 해제 이온 메모리 할당

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자원을 사용하는 건축술 효율적이고 정확한 쿼트 POWER BI WHAT IT 사용 방법 집계 된 좋은 것 QUERIES TRILLION ROWS DEMI의 TOP 이걸 어떻게 설정했는지 보여 줘요 이야기하기 시작하기 그것 슬라이드에 여기에 명시된 바와 같이 그래서 뭐지? THE AZURE 그 (것)들까지 힘 BI 일은 작동한다 7 월의 데스크톱 릴리스는 당신입니다 특별하게 선택하겠습니다

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SQL 데이터웨어 하우스 및 엄청난 액수의 매우 평행 한 데이터 체계 그래서 보자 나는 넘어서 넘어갈 것이다 이 데스크탑 파일 그래서 여기 모델 생각입니다

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그리고 판매 AG 테이블입니다 숨겨진 숨겨진 이 모든 집계 테이블 숨어 있어야합니다 다시,이 모든 개념은 소비자로부터 방해가되었습니다 현재는 집계 중입니다

PUBLIC PREVIEW 우리는 주간 커플을 런칭했습니다 PUBLIC PREVIEW에 게시 됨 언론의 열기가 뜨겁다 조만간 IT 부서에서 지원 될 예정입니다

매우 빠른 BI 서비스 나는 어떤 일도하지 않을 것이다 엄숙한 날들과 나는 내게 배운다 그 지역의 실수 조만간 IT 부서에서 지원 될 예정입니다

전력 BI 서비스 그 지점에서 IT가 계속 될 것입니다 한 번 마지막까지 공개 미리보기 우리가 원하는 기능 일할 총회 행 수준 보안 있음 버전, 당신은 행할 수 없다 수준 보안 및 모임 동일한 데이터 세트에서

분명히 우리는 활발히 활동 중이다 그와 호기심을 가지고 일하기 조만간 지원 될 것입니다 그 시점에서, 한 번 총회 로우 레벨 보안 기능, 그것은 거의 확실하다 그럴 경우 데이터베이스, 집계 테이블 주소 지정은 불가능합니다 무엇을 의미합니까? 이를 통해 설정된 데이터에 액세스하는 경우 서비스의 행 – 내가있는 경우 청력 모달은 광고입니다

배경의 서비스, 나 DA X를 실행할 수 있어야합니다 집계에 대한 질의 나 자신 때문에 테이블 관리자 이 데이터베이스를 게시하는 경우 힘 BI 서비스 및 간행물 친척과의 관계를 통해 보안 또는 그렇지 않으면 테이블 사용할 수 없게됩니다 IT와 같은 DAX QUERY 실행 OBJECT LEVEL이 존재하지 않습니다 보안이 효과적입니다

분화 촉구 표 나 자신의 짧은 버전 언제나하고 있다고 소리 쳐 통일 테이블 숨김 그 상태로 유지하십시오 집계 테이블은 숨겨져 있습니다 그리고 다른 것을 지적해라

표 그냥 다른 표 모델, 왜 그럴까요? 다른 점은 다르다 다차원 우리가 왜 다른 사람과 만났을 까? 표? 이유는 단지 다른 것입니다 표

여러 가지 이유 이것은 외부와 함께 작동합니다 설계된 협의 나는이 집계를 나타낼 것이다 데이터웨어 하우스의 테이블 ETA 프로세스 및 사용 사용 증가하는로드 프로세스 내 데이터웨어 하우스의 세부 정보 분리 된 상태로 유지하십시오

표 직접 QUERY로 놓고 현재 매장을 사용하여 IT를 최적화하십시오 데이터 창고와 함께 모든 싱글과의 혼자 TABLE BEING DIRECT QUERY, 회람은 그것을 위해 사용할 수있게 만든다 가져 오기가있는 대형 모델 그 사람이 게임 체인지 선수와 함께

다른 테이블의 사실상 허용 그것은 외부와 함께 작동합니다 유지 된 회랑 집계 테이블이 있어야합니다 내 데이터웨어 하우스 준비된 테이블이 있어야합니다

스파크 또는 그 성능 비행 부분의 골목 OF THE 이 테이블 뒤에 쿼리 많은 건축 옵션 그곳에 우리가 아는 한 아키텍처 질문은 절대로 없습니다 하나의 모든 답변을했습니다

많은 건축술을 제공합니다 옵션 이 JUST에 대한 또 다른 포인트 다른 테이블 및 따라서, 증가하는 리프레쉬를 사용할 수 있습니다 이에 증가하는 재생은 기능입니다

그 – 증분 기능 만 테이블 경우 작동합니다 점차적으로 새로워 질 수 있습니다 은닉처 현재 직접적인 쿼리 및 그것이 나에게 그것을 할 수 없다는 것을 말하면서 엄청나게 큰 요점 집계조차도 데이터 세트 탁월한 크기의 테이블 그리고 그것이 될 지점에 증감 재판

당신이 십분이라면 – 년 데이터 세트, 귀하의 공식 적재는 모두를 불러올 것입니다 10 년 후 시간은 그러나 그후에 보풀 변화 한 그날을 불러들입니다 잃어버린 5 일 동안의 예를 들어 데이터입니다 증가하는 재생은 그것을 만든다 큰 돈을 더 많이 싣기에 더 효율적 데이터는 메모리에 저장됩니다 인상적으로 새로 워진 집합 잘 테이블

왜? 다른 테이블과 왜 우리가 이 같은 디자인 이건 집계 테이블입니다 나는 수입을 위해 그것을 원한다 나는 설정하지 않았다 나는 설정하지 않았다

UP THING A 그레이 빙 표 초창기부터 시작하기 청결 슬레이트 이것은 복합체를 사용하는 것입니다 미국을 좋아하는 모델 기능 저장 모드 저장 나는 그것을 수입하고 싶다

처음으로 온 것, 오하이오 몇 가지 메시지는 여기와 테이블이 필요할 것입니다 보석 그리고이 책상은 의무 데스크탑의 주요 기능 이것은 고도로 조언할만한 것입니다 고객 상태 및 제품 카테고리 그리고 그걸로 관계와 그 계획 그 테이블은 무엇입니까? 예정대로 혜택을 얻으십시오 가져 오기와 동시에 유품을 그렇다면 우리가 직접적인 질문 – 그럼 어떻게 되나요? 우리는 직접 질의 할 수있다 우리가 있다면 직접 질문하기 가져온 데이터 제공 및 훨씬 더 효율적이다

해결책 당신이 가진다면 정말 도움이 될 것입니다 이 대용량 데이터 세트 AZURE와 잘 어울리지 않습니다 50, 150 개의 테이블이있는 서비스

100 개의 탭이있는 경우 1 개가있는 경우 그 르 모델 직접 간다 당신의 데이터로부터의 질문 창고와 캐시 테이블 데스크탑이 최소 크기 설정해야 할 사항 보석 무언가를 절약하십시오 이것들은 그 테이블입니다

보석에 맞추기를 원합니다 ONES 그래서 내가해야할 일은 – 이 새로운 다이어그램보기는 나를 허용합니다 세트의 속성을 설정하려면 하나의 공통 속성 이 두 가지만으로 시작하십시오

이 보석으로 세트해라 그리고 그것은 새로워 질 것입니다 거기에있는 데이터, 그리고 그들은 그대로 – 직접 검색어 또는 수입 지금 우리가 돌아올거야 여기에 설정하고 수입 다시 생각해 냈어

이것들은 설정 될 필요가 없다 보석 이 세 가지 그리고 저기로 가세요 잠재적 인 보안 위험이 우리에게 미칠 것입니다 나중에 얘기 해봐

전적으로 개인 정보 보호 관련 수준 및 검색어 전원 쿼리 지금 우리는 저장 모드를 설정합니다 권리 이 지점의 수입 표 내가 수정하면 새로 고침이 시작됩니다 원했다

그리고 내가해야할 일 바로 가기 총회 대화 이것이 내가 셋업 한 곳이다 통합 맵핑 이 모든 것이 내가 말하는 곳입니다 QUELIES GET을 얻는 엔진 영업점 AG로 리디렉션 됨

당신이 볼 수 있듯이, 열 여기 판매 AG에서 포함 된 테이블 외래 키 나는 떠나기 시작할 것이다 혼자 외계인의 열쇠 이 모델들은 필수적이지 않다 당신이 외래 키

우리는 그걸로 돌아갈거야 조금 늦었다 내가 뭘 봤는지에 대한 예외 그리고 우리는 그걸 다시 할 것입니다 나는 홀로 남을 것이다 자동 날짜 키를 말하지 않기 열쇠에 의해 그룹화된다

셀 또는 날짜 키 나는 그 일을 바로하지 않을 것이다 지금 그래서 나는 그것을 단지 제거 할 것입니다 나는 아래로 곧장 갈 것이다

실제 총체적 가치 괜찮아 우리는 CELL 금액을 얻었습니다 약간 집합

우리는이 계산해 봤어 데이터 유형에 대한 위반 및 다양한 기타 검증 AM에 대해 이야기하지 않을 것입니다 지금 테이블 행 합계입니다 똑바로는 안된다

1 대 1의 관계 DAT 기능 우리는 그걸 꼭 보게 될거야 분 SAYS의 판매액 합계 이 판매액은 판매 AG 테이블은 준비되었습니다 그것에는 판매의 합계가 있고 판매 표의 금액 이 세 가지 기본 정보에 의해 그룹화 됨 열쇠 권리

그래서 우리는 앞으로 나아갈 것입니다 매상 매상 양 괜찮아? 매우 직설적 인 직급 스트레이트 TFORWARD 단위 가격 합계

이것은 다른 미터법입니다 세포 세부 테이블 괜찮아 우리는이 사실을 말할 것입니다 의 합 판매하지만이 시간은 판매하지 않습니다

금액, 그것은 단위 가격이며 이 계정은 SUM이 아님 – SUM이 아닙니다 판매 단위 계정 가격 AND LASTLY 우린 이걸 가지고있어 특별 한

줄이 있다면 영업 표 괜찮아 테이블을 지정했습니다 DAX 계정 손실 기능 그걸 이끌어 갈거야 통합 매핑

너를 볼 때 너는 볼거야 보고서에 실린 금액과 그 정보 할머니는 줄을 감쌌다 카운트 기능 사용하기 그 계산 표 사용 행 매핑 괜찮아

지금은 그게 전부예요 할 일 우리는 여기에 다시 올 것이다 순간 어서 가다

과 신청하고 내가 무엇인지 지금해야할 일이 QUERY입니다 DATASET 및 DAX STUDIO 사용 히트 할 때 실제로 기능을 없애라 THE – TO DETECT 날씨는 당신이 캐시를 얻고있다 안타깝게도 DAX STUDIO는 공개 소스입니다

도구와 위대한 닥스가 많이 있습니다 디버깅 기능 포함 및 포함 – 포함 우리가 골목에 닿을 수 있는지 우리가 할 첫 번째 일은 이 쿼리를 실행하십시오 이 검색어는 간단히 묻습니다

연간 매출액 합계 에 속한 성질 히트 수있는 날짜 치수 은닉처 알아 보자 우리는 우리의 연구 결과를 얻었다 타이밍까지 과

괜찮아 괜찮아 그래서 IT – 내가 보여준 것입니다 캐시 히트있어 나는 왜 그것이 아닌지 확신하지 못한다

SQL 표시 내가 다시 만나게 해줘 이 괜찮아 우리는 사기가 있음을 보여줍니다

XM SQL을 IT에 메모리 캐시의 데이터 그렇게 즉시 더 이상 어떤 것도 찾고있다 그것이 캐시를 타격했다는 것을 압니다 영업 표는 직접 QUERY입니다

그리고 판매 표는 수입품이다 그리고 분명히 영업 AG 테이블 및 직접적인 질의를 실행하지 않았다 출처 우리는이 손재주를 가지고있다 되감기 이벤트 이것은 확장 된 사건이다

침입자와 안내자가 함께 할 수 있습니다 우리는 일치를 얻었습니다 IT가 미국에 대해 더 자세히 설명합니다 당신은 – 슬픔을 알았습니까? 실제 질의 및 – 우리가 가지고있는 칼럼 매핑 익숙한 나는 실제로 프로 바이더가있다 잘 실행

그러면 너는 무시할 것이다 맨 위에있는 스터프, 너는 할 수있어 이 질문에 대한 답변을 찾으십시오 지금 그리고 우리는 총 테이블을 얻었다

일치하는 것으로 다시 채우고 이것은 데이 팩 엔진 질의 및 사용 프로필 확장 이벤트 괜찮아 알았어 지금 나는 가고있다 이 쿼리를 실행하려면 대신에 똑같은 질문 그것도 합계를 요구하고있다

판매하지만,이 시간에 의해 그룹화 상품명 우리는 데이터를 가지고 있지만 이걸 가지고있어 제품 이름으로 시간 그룹화 제품을 잊어 버린 경우 여기, 그리고 이건 안돼 – 이것은 설상력이 아닙니다 판매 AG 테이블을 명중 할 수있다, 오른쪽, 그것은 하위에 관련되기 때문에 제품 카테고리 및 될 수 종류를위한 많은 제품

따라서 사기는 아니지만 SQL 미국의 직접적인 QUERY SQL 표시 QUERY가 제출되었습니다 비행장에서 우리가 재 포장에 가면 여기에있는 사건 너는 그 시도를 볼 수있다

실패한 괜찮아 그래서 모든 것이 우리처럼 일하고 있습니다 예상 할 것이다 똑바로 간단하지만 개념을 비난했다

괜찮아 그리고 지금 나는 가려고한다 이 사용 시간에 대한 다른 질문 COUNT 행 계산 테이블 행은 IS 여기로 이끌어 갈 것입니다 그리고 여기 우리는 검사를 받았다

메모리 캐시 및 가져온 메모리 매치 테이블 리 레이드 녹이다 COUNT 행 수위 행 수 질문자를 실행시켜 주셔서 감사합니다 THE AVERAGE를 요구합니다

이것은 내가 어디에서 언급하지 않았던가요? 총회 중 하나에 하나 DAX 집계 기능 기능 우리는 아무것도 설정하지 않았다 평균 및 그것을 준비하는 것이 어렵다 – 평균 집계 열에 입력하십시오 집계 테이블,하지만 흥미 진진한, 우리가 이걸 실행한다면 QUERY, 우리는 여전히 AG HIT를 얻습니다

스캔 및 되감기 오른쪽 일치를 찾았습니다 그래서 어떻게 작동합니까? 이 일을 한 이유는 우리는 단가의 평균값과 만약 그렇다면 돌아와 기억하고있는 단위 가격은 우리가 SUM의 양쪽 모두를 설정하는 칼럼 그리고를위한 것 WHOOPS

합계와 회계 내부적으로, DAX AVERAGE 기능은에 의해 처리됩니다 엔진 그리고 엔진은 가고있다 내부적으로 SUM과 바로 그걸 나누세요 그래서 내부적으로 A를 생성 할 수 있습니다

SUM에 대한 별도의 하위 쿼리 그 사람의 수는 여전히 집합 SO 평균은 잘 작동합니다 최대 계정이 아님 다른 DAX가 있습니다 작동 할 수있는 기능

그리고 다음에 내가 갈거야 실행은 분명한 수치입니다 설 정하면 지구 카운트가 적용됩니다 AG HIT NOT 멀리 가지 마세요

그것은 AG와 우리가 할 수 있지 않은가? 이 주소를 지정하십시오 이것에 관해서 이야기 해 보자 제출 됨 데이터 쿼리 및 사용자 DISTTINGTD를 참조하십시오 여기서 질문하기 그래서 우리는 무엇을 할 수 있습니까? 질문

분별력을 위해 우리가하는 일 우리는 분별력을 요구하고있다 고객의 수 스키 늙은 통역 대화 훌륭한 열쇠로 관리하십시오 AG HIT를 얻으십시오

엔진은 똑똑해졌습니다 GROUP BUYS ON을 (를) 지정하지 않았습니다 열쇠와 내가 알고있는 건 알았어 그룹 AG와 설립 관계 나는 AG와 IT JUST 만 명중시킬 수있다

공장 번잡함 및 판독 가능성 자신 만의 – 귀하의 의지에 따라 독자의 이해 의 IT 그룹 구매 판매 자동 날짜 키 그룹 별 판매량, 고객 키 AND GROUP BY -이 하나는 영업을하지 않아도 꼭 가야합니다 제품을 얻는 제품 부대 키 최종 키는 제품, 부대 키

우리는 실제로이 일을 할 수있었습니다 이걸로 우리는 고객 키가 A 인 엔진 GROUP BY COLUMN 그래서, 그래서, 우리는해야만합니다 거기에는 모든 가치가 있습니다 고객 키별로 그룹화해서는 안됩니다

그것이 모든 것을 가지지 않는다면 그 안에 가치 그것이 모든 가치를 가지고 있다면 거기에, 실행에 대한 분별력 질문을 식별하고 실행하기 대접 테이블과 호프만 GO 센스가있는 경우 저장하십시오 만약 내가 그 분별을 실행한다면 COUNT WE 데이터와 웹에 대한 스캔 결과를 얻습니다 일치를 찾았습니다 그럼이게 쓸모있어

대본 어떤 분별력 QUERYERY 직접 쿼리에서 수 있습니다 천천히, 그리고 – 나만 오전 그 점을 지적해라 COUNT 명은 좋아지지 않을 것입니다 모든 세포질의 은총 분별력 문제

데이터를 캐시에 저장하는 경우 메모리 A DISTNCT COUNT 문지방 두 사람과 다섯 사람 사이 백만 개의 가치 가치가있는 곳 너 히트 겠어 어떤 일을 시작하십시오 성과 문제 판매액이라도 10 수백 개의 행이 캐시 된 테이블 MEMINGRY와 3 천만의 열쇠 고객 가치관의 중요성 개선되었으므로 3 ~ 4 백만 달러를 가질 수 있습니다 AG 테이블에 놓인 줄은 10에 액세스하는 것보다 낫습니다

백만장 자 테이블 메모리에 알았어 그럼에도 불구하고 아직 – 일부 DISTINCT COUNT로 제한 이 경우 세부적인 테이블 직접적인 질문입니다 당신은 오래도록 개선 할 수 있습니다 그룹을 설정하면 – THE DISTNCT VALUES 그리고 너는 완전한 목록을 가지고있다

DISTINCT VALUES의 집계표 괜찮아 괜찮아 여기에 마지막으로 쿼리 -이 하나 우리는 HIT 9 AG를 기대합니다 이미 우리가 봤기 때문에 판매액 합계액 HIT THE AG

그리고 그것은 AG를 친다 나는 이걸 보여주고있는 이유 야 이것은 조금 더 많은 것 복잡한 측정 또는 계산 우리가 가져 가고있는 카라테 판매 합계와 그것을 나누기 줄의 수는 없습니다 단순한 합계 대책, 권리 이것은 복잡한 조치이다

점수로 나눈 의견 차이 TH의 비율로 다중 곱하기 이자형 다른 사람 한 명당 표 동부 표준시 CETERA, 동부 표준시 내부적으로,이 복잡한 대책 개념적으로 A가 개발 될 것입니다 Folders를위한 LOGICAL QUERY PLAN SUM MIN-MAX 계정에 이르기까지 정보가 없으면 볼 수 있도록 실행하십시오

각 기관에 대해 AG에 도달 할 수 있습니다 하위 쿼리 의 합을 위해 한 번만 셀 및 계정에 대한 한 번 행과 IT가 그것을 결정했습니다 그것들 둘 다에서 얻을 수있을 것입니다 캐시하고 히트

하지만 물리적 질의 계획은 다른 비트이지만, 논리적으로, 너는 어떻게 생각할 것인가? 그것 잘 대처합니다 괜찮아 괜찮아 나는 가봐야 겠어

고마워 많은 감사합니다 정말 고맙습니다 이것은 – 이것은 거대하다 – 나 의미, 나 – 나는 모두가 아니다

내가 좋아하는 사람처럼 느껴졌다 열쇠와 물건, 그러나 이것은 RIT는 가장 큰 게임이다 인터랙티브 용어의 변경자 내 큰 데이터 분석 역사 속에서의 여론 세상에, 너 알지 이것은 거대하다 나는 이것이 의미하는 바가된다

인터랙티브 분석 그 당시의 방대한 데이터 전에는 불가능합니다 이것은 진정한 게임 체인저입니다 그리고 나는 내가 진실이라고 생각한다 지금 당장 시위가 나온다 어떤 것보다 더 간단합니다

보다 향상된 성능 우리가 제공 한 기능 GRA GREGATION AND MAS 에스 치수 나는 우리가 무엇을 요약 할 것인가? 을 통하여 보석에 관한 첫 번째 이야기 저장 모드 나는 이것을 요약하고 싶다 이것에 대해 생각하는 방법 그것의 개념적 방법 가질 수없는 힘 BI 허용 힘 BI에 힘을 실어 라 측면

그것은 JOIN과 그 것을 밀어 넣을 수 있습니다 아래쪽으로 작업 그룹 더 많은 소스 실력 있는 보기를 위해, 우리는 모형이있는 경우에 판매액 10 억 달러와 마찬가지로 질의와 데이터 테이블에 올라라 가져 오기입니다 현재의 건물에서, 당신은 많이 갈 수는 없습니다

관계,하지만 너무하지 진화 한 BI의 먼 미래 데스크톱 너는 그렇게 할 수있을거야 이 방법에 대해 생각한다면 IT가 작동합니까? 실적 OMENTMIZEED 당신이 그것에 대해 생각한다면 모든 10 억의 행을 가져올 것입니다 DQ 모드의 영업 테이블에서 그리고 얻는 힘 BI에있는 JOIN를하십시오 날짜 테이블 및 모든 날짜 데이터가 메모리입니다 약간의 연습에서 조금 더 보다 효율적으로 생성 그 원인이 펠러 인 경우 근원에 아래로 밀 것이다

그 방법은 파워 쿼 리입니다 이 교차 소스를 사용합니다 그리고 그것들에 의존하는 전원 조회의 개인 정보 보호 수준 필터 – 당신이 어디서 왔는지 모든 필터 회원 질문 어느 쪽도 효율적이지 않다

인원 제한 너는 그걸 넣을 수있어 필터 IT는 아주 많습니다 SUM 그룹을 밀어 붙일 수있는 효율성 999의 출처로 사례

대신 수행하려는 작업 요일은 보석입니다 QUESTIONER 고맙습니다 너는 날짜 테이블 만 만진다 메모리 팩트 테이블의 다른 것들 날짜 속성으로 그것은 메모리에 반환됩니다, 요청하는 쿼리를 실행합니다

연간 매출 합계, 그 합계 운영에 의한 그룹이됩니다 소스 아래로 밀어 넣습니다 모든 권리, 그래, 다시, 그냥 너 – 위험을 피하기 위해 전력 BI를 허용합니다 힘 BI에 JOIN을하기 위하여 훨씬 더 많은 쪽 실력 있는 여기에 기본 규칙이 있습니다 – 그리고 집계는 이것을 요구한다

AG Hit를 얻으려면 만약 당신이 관계가 있다면 그 (것)들에 따르지 않는 규칙 너는 얻지 못할거야 총집합 이것은 객실의 요약입니다

단일 출처 관계에 관한 테이블이 될 수있다 보석을 얻는 이유는 무엇입니까? 크기는 – THE 치수 표는 보석입니다 테이블 그게 복잡한 이유는 모델의 선전 보석 저장고는 최고입니다

유능한 그건 그 데모를 요약하자 관계가있는 것으로 예언 된 보석 치수 표 및 들어가기 이민 및 설정되지 않음 그룹 별 열 우리는 아직 히트를 얻고있다

수와 함께 외국 열쇠와 분별력이 현저하게 높았으며 AG 히트와 러닝 얻기 DAX STUDIO 및 TRACING의 DAX 우리가 얻은 것과 똑같이 AG 조회수 또는 아니요 그리고 우리는 안으로 움직일거야 우리가 설정하는 방법의 순간 큰 데이터 모델입니다 큰 데이터 모델 큰 데이터 – 데이터웨어 하우스

언제 내가 큰 소리로 말할 때 큰 데이터를 말할 것인가? 데이터 천천히 다르게 형질 우리가 그걸로 굴러 갈거야 나는 잠시 멈추고 싶다 누구도 그 질문이있어

– 내가 커플을 데려 갈 수도있어 질문들 나는 얻는 내용이 많다 그러나 치수에 관한 질문 원하는 경우 모델링하거나 할 수 있습니다 똑바로 움직여 라

확실한? 예 예, 내가 이해한다면 메모리에 대한 질문 집계 테이블, 설정 가능 리프레쉬의 빈도 그 테이블에 특별히? 절대적으로 당신은 할 수 있고, 실제로 내가 원하는 다른 기능 우리가 열리고 있습니다 힘 BI 프리미엄을위한 점 아무런 의미가 없을 수도 있습니다 사람들이 지금 당장, 하지만 절 믿으세요 거대한 금액의 AG의 기능 최종 서비스

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GO, UP, SA, 50 GIGABYTES 또는 어떤 것 이것은 정상적으로 작동하는 방식입니다 그리고 새로 고침과 세트 모든 것을 다하십시오 – 모델링을하십시오 소량의 SET-UPS 및 메타 데이터 일부분 그리고 만약 당신이 그것을 새로 고침 한 서비스 및 호출 정말로 커집니다 IT는 한 지점으로 성장합니다

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그리고 계속 움직여 라 너는 줄을 사용할 수있을거야 수준 보안 OBJECT LEVEL SECURITY는 회합에 함축 된 의미 표

그래서, 한줄의 로우 레벨 보안 일하면 우리는 이걸 가질거야 기능은 일반적으로 사용할 수 있습니다 당신이 그렇지 않다면 그 지점에서 관리자 및 그것을 통한 액세스 역할 역할 수준 보안 또는 객체 레벨 보안 또는 그렇지 않을 것입니다 규정을 준수하십시오 – THE 집계표

너는 줄을 사용할 수있을거야 보안 너는 로우 레벨을 가질거야 경고 할 보안 필터 통일 테이블 아래로 그리고 사실 테이블, 그리고 거기 그게 당신 일이 될거에요 알고 있어야합니다

유일한 것으로 홍보 할 수있는 것 하나의 테이블과 다른 테이블 최신 세션 커버 한 번은 기능을 사용할 수 있습니다 짧은 대답은 예, 당신입니다 전체 통제 이 테이블에 접근하십시오 괜찮아 그래서 나는 지금 움직일거야

그래서 종말 산업 표준 프로토콜 FOR – 그냥 채택하지 마라 MICROSOFT MICROSOFT는 IT를 시작했지만 다른 것은 시작했습니다 판매자는 그것을 잘 사용합니다

고객을위한 프로토콜 PRIMARYTOOLS로 일차적으로 도구 – PRIMARILY 클라이언트 도구로 작업 할 수 있도록 – 비즈니스 인텔리전스 데이터베이스 권리 그리고 우리가 AXMLA END POINT 일 때 우리가 이야기하는 것 – BY 권리 XLM 종점을 말할 때

우리가 무엇에 관해 말하고 있는지 도구 묶음 POWER BI SCREPTOP 또는 EXCEL이 될 수 있습니다 우리 모두의 경쟁자 제품 및 제 3 자 BI 도구 – 필요 없어 그 (것)들의 무엇이든, 그러나 정당하다 평생 다른 모든 것을 말하십시오 주요 BI 공급 업체 프로모션 연결되어 있기 때문에 연결성 20 년 동안의 시장 선두 주자 이 도구들 모두를 사용하십시오

라 엔드 포인트와 프로토콜 분석 서비스에서 데이터를 얻으십시오 SQL과 같은 관리 도구 서비스 관리 및 프로 필러 및 SQL Server 데이터 도구 SQL 데이터 도구는 모델입니다 제공 – 모델링 도구 AZURE 서비스 이 모든 것은 XMLA 끝점을 사용합니다

POWER BI가 실행중인 서비스 배경 그래서 미국은 엄청난 스트레스가 아닙니다 이 XMLA ENT POINT를 열려면 모든 것을 의미하는 힘 BI 이러한 도구는 자동으로 실행됩니다 전원 BI 및 서비스 우리는 분석 기능 힘 BI 프리미엄 안에

지금 기술 프리미엄 원인 그리고의 광대 한 주요 분석 기능 OPEN PLATFORM 어디 있니? 재사용 할 수없는 그는 남자 틱하고 다른학과를 통해 다른 도구를 사용하고, 경영 성 APIs, ET CETERA 이것은 귀하의 약관에 큰 영향을 미칩니다 알고 계시고, 분석을하시오

서비스 기능 BI 단지 아닙니다 개방형 플랫폼 연결성, 그러나 내가 말했듯이 아피스 실험실 모형이 소개되었습니다 SQL 서비스 2016 분할을 위해 사용 된 INCREMENTAL을위한 관리 분석 서비스를 새로 고칩니다

그러나 IT가 – 그것을 사용할 수 있습니다 커뮤니티 도구 알다시피, DAX STUDIO 착용하고있다 티셔츠 이 커뮤니티 도구들 모두 힘 BI와 함께 일하게 될 것입니다 그리고 – 부유 한 역사가 있습니다

커뮤니티 도구 및 일부 저기서 정말 좋네 그리고 우리는 모든 성찬을 얻습니다 그래서 우리는 테이블 스크립팅을받습니다 출신 언어 SQL 서비스 관리 스튜디오 행정부에 잘 어울린다 펑키 지루한 기능

그리고 AZURE 서비스가 입지 않음 20 SQL 분석으로부터의 힘 서비스 그래서 모든 것이 가능해질 것입니다 너무나 먼 미래에 XLMA 끝까지 전철기 O 민주당 원 – THE XLMA 종점 용 데모 인상적입니다

나는 요약을 요약하고 싶다 새롭게 하다 하루 만에 코드를 실행해야합니다 칸막이를 관리하십시오

증대 된 거래 신선한, 10 억의 행 TEN-YEAR DATASET 새로워보십시오 너는 다시 타고 싶지 않다 매일 10 억 달러 씩 새로워 야해 증가를 설정하려면 새로 고침하십시오

지난 5 일 동안 만로드 당신을 위해 다룰 데이터 데이터 변경, 예를 들어 그래서 분석 서비스에서 BI 전문가에게 쓰기 수천 줄의 수천 이거 관리해 권리 거기에는 중요한 사람이 있습니다 관리,하지만 키 중 하나 서비스의 강점과 사용 그럴 수있는 표적 개체 모델

전원 BI에서, 우리는 이미있다 인상적입니다 YEAR, POWER BI, IT에서 이 단순한 대화 상자로 간주 됨 INCREMENTAL을 지정하는 곳 오래된 정책은 없습니다 너에게 보여줄 시간을주게 지금 책상에 설치하려면 다음과 같이하십시오 너는이 링크에 갈 수있어

그것을 설정하는 방법의 데모 이 대화는 기본적으로 위로 말합니다 이 값을 정의하고 정의 새로워진 정책, 모든 권리 그래서 지금은 말하고 있습니다 당신은 새로 고침을 우리가 초기에 토의 한 서비스 아무 데나 탁상에

데스크탑은 십분 만에 하나가 될 것입니다 데이터 및이 정책을 정의하고 게시 및 새로 고침, 처음으로 새로 고침받을 것입니다 LANGUOR는 10 대를로드 할 것입니다 1 년 및 후속 재실행 지난 5 일을 불러올 것입니다 보기를 위해

마지막 끝의 태블릿 코드에서 RTI 몇 년 만이기 서비스 그것의 추출과 만들기 추출 및 너는 그것의 정밀한 통제가 없다 AG 서비스에 가입하십시오 당신은 대단한 권리를 가질 수 있습니다

쓰기 부분 XLMA ENDPOINTS, 너는있을거야 같은 컨트롤을 입력하십시오 POWER BI 괜찮아

그래서 나는 넘어서 넘어 질거야 SQL 서비스 관리 스튜디오 나는 여기있다 힘을 합쳤다 BI 작업 공간

권리 이것은 SQL 서비스가 아니라 NOT AZURE 서비스 나는 힘 BI에 연결되어있다 작업 공간 및 전체 목록 작업 공간에서의 데이터 세트 그들은 AZURE SERVICES를 보았습니다 모델

기술적으로 그들은 아주 좋다 서비스 모델 서비스는 소프트웨어입니다 분석의 맨 위에있는 계층 서비스 그리고 이것은 거친 스트레스가 아닙니다

거룩한 위엄을 누릴 수 있습니다 BI에 힘을 실어주는 기능 여기있다 – 여기있다 여기에 같은 데이터베이스가 있습니다 작동 공간

괜찮아 그래서 내가 지금 무엇을 할거야? 파티션을 확인하십시오 나는 실제로이 열림을 얻었다 이미 그래서 나는 이 여행 표에 대한 구분

현재 내가 정의한 것은 인상적으로 새로 워진 정책 그 대화와 BI 서버를 서비스에 사용하십시오 그것은 실행되지 않았다 아직 새로 고침 전력 BI 클라이언트는 처리 할 수 ​​없습니다 여러 개의 파티션이있는 경우 하나의 칸막이가있을 수 있습니다

1 년 또는 10 일 안에 그것을 맞추기 책상과 모델의 메타 데이터 나는이 글을 모델, 다른 어떤 것과 마찬가지로 스크립트 데이터베이스와 여기는 그 모델의 전체 메타 데이터 나는 결코 힘을 얻지 못했다 BI와 DID 및 SCRIIPTING 목적 그리고 내가 여기있다 증가하는 상쾌한 정책 나는 그 대화에서 정의했다

괜찮아 그러나 나는 그것을 가지고있다 왜 새로 워진 지 요청했습니다 오직 하나의 칸막이가 있습니다 앞뒤로 가면서 새로 고침하기 힘 BI를 통해 서비스, ​​우리는 SQL에서 그것을 할 것입니다

서버 관리 스튜디오 및 – 분명히 시간 초과를 알립니다 이 프로그램이 실행되는 동안, 이 중 하나를 어떻게 만들어야합니까? 명령 그래서 우리는 공정 테이블을 말할 수 있습니다 나는 완전하고 말하기를 원할 것이다 스크립트

그리고 나도 그럴거야 명령 이 두 가지가 없습니다 매개 변수는 무엇이 아니기 때문에 그들에 대해 알고 계십시오 같은 명령

이 말은 새로 고침 정책 및 다른 사람 효과적인 날짜를 무시하십시오 오늘은 할 수없는 또 다른 일 증가하는 글씨가 새겨 져 있음 POWER BI 그리고 2012 년에이 결말 현재 날짜 이 롤링 관리 창문, 오른쪽 너는 그걸 무시할 수 없어

날짜는 있지만 XLMA 끝점 및 스크립트 언어, 당신이 될 것입니다 그게 끝났 으면 새로 고칠 수 있어요 분할과 생성 예산 부 그것은 각각을위한 분할을가집니다 5 년

너가 정책을 전부 생각하면 내 전체 데이터를 원한다고 여기에 SET 또는 ROLLING WINDOW는 5이다 연령 2019 년 새해를 맞이했을 때 IT는 2011 년을 모두 버리고 모두를 수행합니다 이것은 미국과 그 이후에 – 우리가 가까이에 – 현재 날짜, 낮추기 분계선의 자갈 우리가 얻을 때까지 올라간다 우리가 말한 8 월 13 일 현재 날짜입니다

권리 그리고해야 할 이유 이것은 그것이 유지할 수 있다는 것입니다 계약 만 갱신합니다 마지막 – 나는 그것이 마지막이었다고 생각한다 일순

계약, IT 유지 파티를 가질 필요가있다 낮 시간을 낮추십시오 그리고 우리가 앞으로 나아갈 때, 나는 앞으로 전진 할 것입니다 오늘 우리가 전진하는 동안, IT 새로운 하루와 의지를 낳을 것입니다 기회를 제공하는 기회 동원 T 그가 하루 개월 수 및 월간 4 분기 및 분기 더 큰 압축을 얻고 클리너 사용법

한 번 우리가 이루어질 것입니다 이 새로 고침과 8 월 14 일보기 이거 줘 둘째 그리고 지금은 14 일입니다

너는 내가 여기를 클릭하면 새로 고침 시간 에 대한 그만큼 마지막 10 개 파티션 또는 그보다 더 이전 ONES 전체 데이터를 새로 고치지 않았습니다 세트 가장 최근의 10 일만 정책에 따라, 모든 권리 당신은 훌륭한 곡물 관리를 제공합니다

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의회 하지만 지금은 2012 년 중 일부를 말합니다 예를 들어, 재실행되었습니다 그들은 회사의 명맥을 가졌습니다 그리고 우리는 계정 필요 – 난 알고 있지 마라

역사적 분할의 상쾌함 십일월보다 더 오래되었습니다 증가하는 범위와 새로 워진 IT 어서 가서 새로워라 전용 20 12 분명히 나는 ​​그것을 완전하게 설정할 것이다 그러나 시간의 관심사에서, 나는 IT를 신속하게 유지하고 싶습니다

그 멋진 곡식 컨트롤 역사적인 구획 증가하는 REFRESH 및 XLMA 끝점 이것은 무엇의 요점입니까? BI를 얻으려고 그것은 시장을 지배 해왔다 대부분의 경우, 수년 동안 PRIMARYFOR MA 뉴욕, 몇 년 전 그것이 잘 작동하기 때문에 이 IT 소유 기업 모델

우리는 있습니다 브라이언 엔터 프라이즈 BI를 POWER BI 그리고 그것을 모두 할 수있는 한 곳 정밀도를 한 곳에서 만끽하십시오 예술품 너는 갭을 연결할 필요가 없다

두 제품 사이 마지막으로 내가 너에게 보여줄거야 정말로 빨리, 나는 아직도 가지고있다 4 분 너무 빨리 당신을 보여줍니다

HOPEFULLY 분의 커플 마지막 질문은 행동과 수명주기 주기 조치 SO – 분석 서비스, SQL에서 모델을 제공하십시오 서비스 데이터 도구 시각적 스튜디오에서 뛰기 혼자만은 당신을 의미합니다 근원과의 통합 컨트롤, 뒤로 롤백 할 수 있습니다

이전 버전 및 가능 그 런 런 오토 빌딩 최신 버전을 얻으려고 모델 메타 데이터의 복장 컨트롤에서 기단 및 자동화 된 건물 포함되는 것들 같은 서비스 새로운 배치를위한 배치 DATASETS XMA의 이온 종말 제한의 커플, 함께 프로그램 성 첫 번째 제한 인스턴스 및 첫 번째 릴리스입니다 요일 및 요일에 나타나는 롤 그 힘 BI의 데이터 세트 롤 업데이트 필요 – 및 자료 출처 죄송합니다, 롤 및 데이터 출처

ROLLS 및 DATA SOURCES 너는 단지 만들거나 갱신 할 수 없다 아주 첫번째 클릭에있는 것들 PUBLIC PREVIEW에 포함됩니다 너는 롤을 만들 수있을거야 및 자료 출처

다른 방법으로는 작동하지 않을 것입니다 첫 번째 릴리스는 단일 서비스 데이터 도구 우리는 단일 서버를 만들 계획을 세웠습니다 힘 BI로 작동하는 데이터 도구 프리미엄과 퍼스트 전통적 응용 평생 잊지 못할 라이프 스타일 워크 플로우 설명 됨 추가적으로, 우리는 변경 사항을보다 쉽게 ​​배포하십시오

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지점 조사를 위해 우리는 그것을 더 쉽게 만들고 싶습니다 묶음 병합이 없을 수도 있습니다 조직 역량 우리는 당신에게 선물을주고 싶습니다 – SCHEMESCHEMA DIF TYPE FUNCTIONALIT 와이 모델을 홍보하고 개발 시험 및 생산 POWER BI의 작업 공간

우리는 이것을 확장하고 싶다 모든 힘 BI, 그러나 첫째로 버전은 데이터 세트 용입니다 그래서 우리는 목적지를 가질 것입니다 서비스 대상 작업 강제력 및 데이터 세트, 스켐 차이와 당신이 선택할 수 있습니다 그리고 선택하십시오 배포 할 개별 항목 환경을 넘어서거나 아닙니다 괜찮아

이 경우 숨김 – 건너 뛰기 사물 여기에는 100 개의 테이블이 있습니다 다각에 초점 두 가지 버전 사이에서 데이터 세트 및 피킹 및 선택 건너 뛰기에 대한 개별 항목 볼 수 있습니다 실제로 여기 이 테이블 분파의 무리가있다 그래서 목표는 증가 할 수있다 새로 워진 세대와 내가 원하는 것이있다

새로운 측정법을 배치하십시오 나는 모든 나의 것을 다시 듣고 싶지 않다 데이터 이 테이블을 만지지 마십시오 혼자 떠나십시오

이 부분을 만지지 마십시오 나는 무엇을 선택하고 선택할 수 있는가? 이 제품을 배치하고 수행하고 싶습니다 확인 그리고 이것은 할 것이다 종속성 분석 대상을 비교하십시오 데이터베이스는이 두 가지를 삭제합니다 M 개의 매개 변수 때문에 그 테이블 예를 들어, 그들에 대한 교섭

TELE MODEL SCRIPT SCRIPT 그리고 앞서 가서 목표 및 옵션에 기반 가공, 동부 표준시 수행 할 수 있습니다 CETERA와 나는 상쾌하게 할 수있다 비교하고, 나는 단지 밀어 넣었습니다 안전에 대한 목표를 통해 다음 환경으로 가십시오 괜찮아 SO 신속한 신청 라이프 스타일 조치

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그래서 이것은 제공한다 너는 너에게 너를 준다 지점의 병합 이 서비스는이 서비스를 제공합니다 너는 그것들이있는 지사의 합병 네가 가지고있는 유일한 선택 세 가지를 보여주지 않습니다

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Power BI | Advanced Data Prep Over Big Data

>> 데이터 준비로 이동하십시오 큰 데이터를위한 셀프 서비스 데이터 준비

따라서 데이터 준비는 BI에서 수행하는 작업의 상당 부분을 차지합니다 우리는 약 60 ~ 80 %의 BI 프로젝트 비용은 모두 데이터 준비에 관한 것이며, 당신이 모으고 있는지 확인하십시오 모든 적절한 장소의 데이터, 그것을 통합하고, 청소하고, 도달하십시오 데이터가 특히 지저분한 경우 여러 데이터 소스로 작업해야합니다 큰 데이터 준비는 노력의 큰 부분입니다

우리 모두가 확장하는 BI 프로젝트를 만들고 유지 보수합니다 상황이 바뀌면 데이터가 정적이지 않습니다 우리는 항상 이러한 상황을 처리해야합니다 그래서 매우 비쌉니다 Microsoft에서는 이것에 이미 많은 노력을 기울이고 있습니다

우리는 당신이 다 가진 시설이 있습니다 사용하고있는 것을 Power Query라고합니다 5 년 전에 Power Query를 소개합니다 그것은 Excel의 일부였습니다 그것은 Power BI의 일부입니다

대단히 인기가 있습니다 우리는 수천만 명의 사용자를 보유하고 있습니다 Power Query를 사용했습니다 엑셀 노출로 인해, 그것은 사실상의 방법이나 사람들이되었습니다 데이터 세트에 연결하는 방법을 알고있는 사람, 데이터 소스, 데이터를 가져 오는 방법, 데이터를 조작하는 방법

Power Query는 엄청난 성공을 거두었습니다 우리는 계속해서 데이터에 투자하고 있으며, Power Query에서 데이터 준비 기능을 수행합니다 지난 달에 소개 한 바 있습니다 Intellisense for M을 사용하는 사람들 M 언어로 가서 Power Query의 표현식이 그것을 높이 평가했습니다 그런 다음 우리는 정말로 흥미 진진한 AI 중심 기능

웹 페이지에서 데이터를 추출 할 수있는 기능 PDF 파일 예제를 작성하거나 예제를 통해 표현식을 작성하십시오 퍼지 매칭을 수행하려면, 그래서 당신은 정확한 일치를 가질 필요가 없습니다 닉네임을 가지고있을거야 일부 맞춤법 오류 및 아직도 관절은 당신을 위해 일할 것입니다 아직 보지 못한 능력

데이터를 볼 수있는 능력, 일반 테이블 중심의 Power Query 방식뿐만 아니라, 그러나 더 이해하기 쉬운 그래픽 방식으로 모핑에 대한 데이터의 모양은 어떻게 생겼습니까? 이 모든 것을 보여주기 위해 Justyna Lucznik을 초대 할 것입니다 새로운 Power Query를 보여줍니다 나는 그것이 당신이 어느 것인지 알기를 바란다 >> 네 >> 알았어

>> 먼저 열어 보겠습니다 그래서 거기에 1 초주세요 VM에 로그인해야합니다 괜찮아 그래서 데모 신에게기도합시다

아니,별로 괜찮아 다시 해보 죠 괜찮아 그래서, 나 오늘 너희들에게 보여주고 싶다 Power Query로 들어오는 새로운 기능, 당신은 모두 함께 놀 수 있습니다

10 월 Power BI Desktop 릴리스 내가 너에게 보여줄 첫 번째 것 실제로 데이터를 가져 오는 것으로 시작하고 싶습니다 나는 너희들 확신한다 웹 커넥터를 보았습니다 이미 Power BI가 있습니다

그래서 여기에 기본적으로 이름을 입력 할 수 있습니다 웹 사이트에서 rottentomatoescom에 연결해 보겠습니다 웹에서 데이터를 가져올 수 있습니다 지금까지 HTML 테이블을 통해 데이터를 가져 오는 것을 지원했습니다

귀하의 데이터가 항상 그렇다고는 할 수 없습니다 HTML 테이블로 구조화되어있다 그래서, 여기 예를 들면, 이걸 연결하려고하면 이것은별로 좋아 보이지 않습니다 그래서 우리가 할 수있는 일은 실제로 예제를 사용하여 표를 추가하십시오 자, 여기서 살펴 보도록하겠습니다

로드가 완료되면이 특정 웹 사이트, 우리는 썩은 토마토를 먹었습니다 나오고있는 우리의 새로운 영화는 모두 실제로 HTML 표를 사용하여 데이터를 시각화하는 것은 아닙니다 것들은이 행렬 형태입니다 그러나 나는 영화 제목을 얻고 싶다 나는 인기를 얻고 싶다

출시 될 때가되기를 원합니다 따라서 Power BI 내부에서해야 할 일은 기본적으로 성벽 안에 시계가있는 집을 입력하십시오 두 번째 예를 들어 보면 힘 BI는 갔어야한다 앞서 미리 채워진 나머지 타이틀은 CSS 선택 도구가 아닌 이유 발견하고 솔직히 나는 이유를 모른다 그래서, 데려다 줘 에있는 또 다른 칼럼과 이게 효과가 있는지를 보자

그래서, 여기에 인기와 우리 그것이 나머지로 채워지는 것을보십시오, 예, 거기에 우리가 간다 고맙습니다 그럼 내가 갈 수있어 앞으로 나가서 다음과 같이해라 정말로 나의 운을 여기에서 밀어야한다

그러나 극장에서 보자 나는 확인하지 않았다 그것은 9 월 21 일에 극장에 있습니다 다시 해보 죠 극장, 9 월 21 일 그리고 지금 나는 기술적으로해야한다

하나의 예를 들어 줄 수있다 그리고 네, 나머지도 채워집니다 그래서, 당신은 그것이 모두 똑같지는 않다는 것을 볼 수 있습니다, 8 월에 1 개가 있으므로 반복해서 반복하지는 않습니다 그래서, 더 큰 요점은 내가 취할 수 있다는 것입니다 행렬 형태이고 그냥 가져 오는 것, 나는 OK를 클릭 할 수있다

Power BI가 나를위한 표현을 생성 할 것입니다 이 테이블을 가져 와서 여기에 가져다 놓을 수 있습니다 그리고 그것은 본질적으로 이 테이블을 여기 가져와 실제로 그것을 선택하고 가져 오도록하겠습니다 이제는 데이터 가져 오기 기능이 있습니다

예를 들어 Power BI 내부에서도 직접 사용할 수 있습니다 우리가 가진다면 우리가 여기있는이 고객 표는 새로운 열을 추가하고 싶다고 상상해보십시오 새 열 추가를 선택할 수 있습니다 예를 들어 열을 선택할 수도 있습니다 가자 뭔가를 해보자

여기서 조금 복잡해 그래서, 모든 대문자, 성이 들어온다 이름을 말한 다음 가져 오라고 말하죠 영업 담당자가 여기에 있고 "Enter"를 누르십시오 그런 다음 두 번째 것을 선택합시다

진정한 길로를 데리고 가자 그리고 규칙을 고수하려고하자 나는 그저 대문자로 설정했다 소문자 및 끝 대괄호, 소유자가 아니며 0이 아니어야합니다 미안, 나 해보자

다시 내 타이핑은 정말 나를 실패합니다 오늘과 나는 아직도 명백하게 할 수 없다 아 맞아, 고마워 이 모든 것을 대문자로 만듭니다 나는 이것을 매우 혼란스럽게 만들었지 만 Power Query의 경계를 넓히고 볼 수 있습니다

앞으로 나아가이 모든 규칙을 기억합니다 내가 실제로 가져 가면 이 특별한 표현을 보라 확인을 클릭하고 추가 할 예정입니다 이 열을 내 데이터 세트에 추가하십시오 이 표현을 살펴 본다면, 당신은 이것이 사소한 것이 아니라는 것을 알 수 있습니다

내가 이것을 처음부터 쓰고 싶다면, 나는 이것이 심지어 조금이라도 투쟁하는 것을 압니다 하지만 그건 나 뿐이지 만 이것은 손으로 직접 만드는 것이 꽤 오래되었습니다 따라서 Power Query를 사용하면 예를 통해 추가 할 수 있습니다 이것은 너무 쉽고 원활하게 그래서, 정말 멋진 또 다른 특징은 앞으로 나올 것입니다

Power BI 및 다음 릴리스 병합에 퍼지 매칭을 사용하는 개념입니다 그래서이 경우에는 두 개의 테이블 나는이 사람들 테이블을 가지고있다 내 모든 판매 사람들과 나는 내 판매원이 입력 한 판매 나는 내 판매원이 조금 있다는 것을 알 수있다 그들이 그들의 이름을 쓰는 방법과 모순된다 그래서, 때로는 Bill, 그들은 때때로 Bill을 소문자로, 때로는 그들 자신은 별명 Billy

그래서, 이것은 내가 악몽이 될 것입니다 실제로이 테이블을 병합 해보십시오 자, 우리가 할 수있는 것을 보도록하겠습니다 오늘 새로운 기능으로 퍼지 매칭입니다 이제 판매 테이블을 선택하겠습니다

너는 내가 여기서 볼 수있을거야 병합을 비교하려면 퍼지 일치를 선택하십시오 이 기능을 선택할 수 있으며 다른 종류의 가능한 구성 이것이 무엇을 할 것인지, 이 여유를 허용 할 것입니다 따라서이 경기가 완벽 할 필요는 없습니다

몇 가지 추가 구성을 선택할 수 있습니다 공백을 무시하고 대소 문자를 무시합니다 변형 테이블을 추가 할 수도 있습니다 그래서, 내가 일종의 맞춤 동의어를 가지고 있다면, 나는 계속 나아가 그들을 추가 할 수 있습니다 그래서 지금, 나는 선택하려고 노력할 것이다

좋아, 이것은 나를 위해 조금 너무 낮다 데모를보기에 좋은 날입니다 'Enter'를 누르십시오 예, 그 일 고맙습니다

우리는 거기에 갈 좋아요, 그래서 이제이 두 테이블을 하나로 합칩니다 그래서, 저는 이것을 선택하려고합니다 여기 한 명 그래서, 우리가 볼 수 있습니다

우리가 빌을 본다면, 여기, Bill과 일치했습니다 빌리와 함께 소문자 계산서 우리가 윌리엄을 살펴 본다면, 다시 소문자, 대문자 윌리엄 그래서 누군가 마지막 편지를 잊어 버렸습니다 우리는 이러한 종류의 퍼지 매칭 기능 이에 대한 높은 사용자 정의 가능성이 있습니다

최종 데모, 나는 너희들에게 보여주고 싶었다 일부 데이터 프로파일 링 Power Query를 도입했습니다 힘 질문은를 위해 굉장하다 우리의 모든 다른 데이터 준비, 그러나 그것은 조금 부족한 것이 있습니다 데이터의 시각적 표현과 적극적으로 알려주 내가 신경 써야 할 것들에 대해서 그래서 여기를 보면 알 수 있습니다

열 이름 바로 아래에있는이 작은 녹색 바, 내가 이걸 가져 가면, 당신은 실제로 우리가 가지고있는 것을 볼 것입니다 이 데이터 세트의 일부 오류 오류 제거를 클릭하면됩니다 그리고 그것은 단지 표현을 생성 할 것입니다 나를 위해 자동으로 오류를 제거하십시오

>> 멋지다 네 그럼 우리가 또 한가지 네, 고마워요 열 품질 개념 추가 열 분포를 직접 Power Query Editor에 저장합니다 우리는 거기에 갈

고맙습니다 이제 열의 분포를 볼 수 있습니다 다시, 나는 얼마나 많은 독특한 것들을 볼 수있다 나는 얼마나 많은 별개의 것들을 가지고 있는가? 여기에서 바로 복제물을 제거 할 수 있습니다 앞으로는 실제로 클릭 할 수도 있습니다

이 막대 그래프는 자동으로 데이터를 필터링합니다 그래서, 우리는 정말로 개선에 투자 할 것입니다 이 데이터 프로파일 링 기능은 Power Query 내에 있습니다 >> Justina 감사합니다 괜찮아

고맙습니다 그래서, 우리는 우리가하고있는 것을 보았습니다 우리는 Power Query로 혁신을 계속하고 있습니다 그러나 우리는 그것을 다음 단계로 가져 가고 싶습니다 힘 조회는 중대하다

그것은 Excel에 통합되어 있으며, Power BI에 통합, 당신은 데이터를 섭취했습니다 Power Query가 설치된 데스크탑 그걸로, 당신이하고있는 모든 일들이 바탕 화면이 해당 바탕 화면에 잠 깁니다 해당 BI 모델에 고정되어 있습니다 당신은 창조하고 있습니다

데이터는 그 데이터 세트보다 훨씬 많습니다 우리는 그것이 전략적이라는 것을 압니다 우리가 할 수있을만큼 가치가있어 데이터 준비를 독립형으로 취급하기 위해, 우리가 가서 준비 할 수있는 것으로 데이터를 가져온 다음 여러 데이터 세트에 사용합니다 추가 데이터 세트와 결합, 다른 사람들이 만들고있는 다른 데이터 세트, 데이터 주변에서 협업하다 BI 모델의 컨텍스트없이, 이는 데이터 흐름을 도입하는 방식입니다

얘기하고 싶습니다 Dataflows는 새로운 것입니다 Power BI의 새로운 기본 기능입니다 그것은 보고서만큼이나 중요합니다 대시 보드 및 데이터 세트

데이터 흐름은 그 수준에 있으며, 나는 거기에 다음과 같은 진술을했다 데이터 흐름은 Excel에서 프로그래밍 할 대상을 ETL로 보냅니다 데이터 흐름이 진정으로 이 ETL 산업에 혁명을 일으킬 수 있습니다 데이터웨어 하우스, 데이터 레이킹 업계 너희들은 잠시 동안 데이터베이스 작업을 해왔다

당신이 데이터 호수를 가지고 일하고 있다는 것을 알고 있습니다 ETL 부분이 정말 어렵습니다 정말 힘들어요 그것은 많은 것을 필요로합니다 우리는 그것을 단순하게하려고 노력하고 있습니다

말하자면, 어떻게 간단하게 만들 수 있습니까? 어떻게 우리가이 어려운 작업을 할 수 있습니까? 데이터 품질, 데이터 통합, 데이터 풍부화 비즈니스 사용자는 진정으로 운전할 수 있으며 정말로 시간을 줄이고 이것의 비용과 규모의 순서? 우리는 Excel을 살펴본 후 Excel이 프로그래밍을 했습니까? Excel이 프로그래밍에 어떤 영향을 미쳤습니까? 많은 프로그래밍을 시작했을 때, 몇 년 전에 저는 Apple에서 Basic을 프로그래밍했습니다 그렇습니다 그렇게 보입니다 거기에서 볼 수 있습니다 이 모든 Gosub 성명 아직 기능이 없기 때문입니다

지역 변수가 없습니다 모든 것이 전역 변수였습니다 그리고 당신은 프로그램을 만들었습니다 행 번호가 10 인 코드를 작성하면 20, 30, 그리고 당신이 호출하는 함수를 만들었습니다 이 방법으로 프로그램을 작성할 수 있습니다

프로그래머 중 가장 중요한 것은 그들은 프로그램 흐름을 제어해야만합니다 함수를 적시에 호출하고, 올바른 순서로 올바른 조건에서, 함수가있는 변수가 조작은 다른 기능에 의해 손상되지 않습니다 이것은 버그가 들끓는 방식입니다 이것이 프로그래머로서 우리가하는 일입니다 항상 즐거웠다

나는 그것을 좋아했다 수백만 명이 배웠습니다 이 방법으로 프로그램을 만들었지 만 Excel에 왔습니다 이제 Excel에 대한 아름다운 점 아무도 프로그램 흐름을 제어 할 필요가 없다는 것입니다 값의 논리를 셀에 넣으면됩니다

표현식을 만들었고 Excel은 모든 함수 호출을 수행했고, Excel이 그것을했을 때 모든 Gosubs, 그들은 Excel이 방법을 알아 냈다고 생각합니다 항상 올바른 순서로 계산하십시오 무언가가 바뀔 때마다 Excel 수치 다시 계산할 때 무엇을 부를 지, 그들은 분석하여 세포가 만들어내는 표현식, 어떤 표현을 찾았습니까? 다른 표현식에 따라 달라집니다 이 의존성 그래프 만들기 너는 생각조차하지 않는다 우리는 수십 년 동안 Excel을 사용해 왔습니다

우리는 방금 마술을 사용했습니다 그러나 우리가 어떤 것을 셀에 입력 할 때마다, 그냥 모든 것이 자동으로 되살아 난다 생각조차하지 않고 엑셀에게 말할 필요는 없습니다 내가 여기에 타이핑 할 때자를거야

이 세포를 잘라내 다른 세포를 자르십시오 그것은 단지 그것을합니다 그래서 수백만 명의 사람들이 아니라, 하지만 수억 명의 사람들이 그것은 매우 간단하기 때문에 Excel 통합 문서 당신이해야 할 일은 당신의 논리를 셀과 엑셀이 모든 것을 처리해 줄 것입니다 자, 이제 세계를 생각해 봅시다

ETL에서의 데이터웨어 하우징 우리 모두는 데이터웨어 하우스를보고 있으며, 데이터 호수, 그것은 테이블을 잔뜩 가지고 이를 데이터웨어 하우스라고합니다 데이터웨어 하우스는 이와 같이 보이지 않습니다 데이터웨어 하우스는 다음과 같습니다

여기에는이 ETL 프로그램이 모두 실행됩니다 데이터를 가져 오는 ETL 프로그램 데이터를 결합하는 ETL 프로그램, 데이터를 정리하는 ETL 프로그램, 그리고 그것을 정화하는 ETL 데이터를 삭제하면 모든 작업이 수행됩니다 이러한 모든 ETL 프로그램은 귀하의 기능과 같습니다 프로그래밍 할 때, 그들이 올바른 순서로 운영되고 있는지, 적시에, 그리고 네, 코드를 작성할 필요가 없습니다

상자 사이에 선을 그릴 수 있습니다 하지만 여전히 프로그래밍 중입니다 오케스트레이션을 수행하는 것은 여전히 ​​귀하의 책임입니다 안에있는 모든 것 올바른 시간에 그것을 올바른 순서로 수행하십시오 테이블을 청소하면, 그것을 다른 장소에 복사하기 전에, 방금 데이터가 손실되었습니다

그것은 버그입니다 그래서 오래 걸리는 것입니다 그래서 열심히하는 것입니다 너는있어 그렇게하는 프로그래머가되는 것

다른 프로그램과 마찬가지로, 그것은 단지 힘들고 그 테이블은 오래된 기본과 같습니다 그들은 내 전역 변수입니다 한 곳에서 모두 그들 모두,이 모든 기능들, 이 모든 프로그램이 실행 중이고 서로를 부패시킬 수 있습니다 그렇죠? 이것이 프로그래밍의 옛날 이야기입니다 데이터웨어 하우징의 경우 변경되지 않았습니다

당신이 한 일은 우리가 말하는 것입니다 엑셀 트릭은 뭐니? " 전원 쿼리를 사용하는 경우 해당 테이블의 정의를 정의하십시오 파워 쿼리에는 M 함수라고하는 자체 함수가 있습니다 M 함수의 분석을 할 수 있습니다 Excel과 같은 방식으로 엑셀 함수의 분석

그래서 우리는 분석을 수행하는 기능을 가지고 있습니다 이 모든 테이블에서 종속성 그래프를 작성하십시오 우리 자신의 계산 엔진을 넣으십시오 Excel과 마찬가지로 계산 엔진이 있습니다 우리는 우리 자신의 계산 엔진을 맨 위에 놓았습니다

이 시점부터, "오케스트레이션에 대해 더 이상 걱정할 필요가 없습니다" 어떤 유형의 데이터가 갈 때마다 당신이 섭취하기 때문에 하나의 테이블에서 변경하십시오 우리는 다시 계산할 것입니다 다른 모든 테이블은 자동으로 우리는 그들이 의존성을 이해하기 때문에 알게 될 것입니다

표준 의존성을 능가하는 것처럼, 우리는 의존성을 이해합니다 따라서 귀하의 데이터는 항상 정의에 따라 일관성이 있어야하며, 그것을 깨뜨릴 수 없다, 그것은 항상있을 것이다 데이터가 변경 될 때마다 변경됩니다 어디서나 일관되게 트랜잭션 방식으로 더 이상 프로그램 할 필요가 없습니다 변형에 대해 알려주세요

Power Query를 실행하여 우리에게 알려줍니다 우리에게 데이터의 형태를 알려주세요 그 표현은 그 뒤에있다 그러면 우리가하는 일은 정말 큰 데이터, 정말 큰 스케일, 우리는 이것을 받아 모든 것을 작동시킨다 Azure Data Lake 꼭대기에 있습니다

그래서, 그 중 하나를 만들 수 있습니다, 친구들이 그 중 하나를 만들 수 있습니다 이제 서로를 참조 할 수 있습니다 Excel 통합 문서처럼 다른 Excel 통합 문서, 당신은 서로를 참조 할 수 있습니다 그래서, 여기 하나가 바뀌고, 다른 하나를 다시 계산하도록 트리거합니다 우리가 오픈 레이크에 데이터 레이크를 넣고 있기 때문에, CSV 파일은 다른 서비스와 함께 액세스 할 수 있습니다

실제로 데이터 벽돌을 만들 수 있습니다 실제로 Azure Data Factory와 함께 앉아있을 수 있습니다 데이터로 폴더를 만들 수 있습니다 우리는 그것들을 공통점에 대한 CDM이라고 부릅니다 데이터 모델은 일관되게 동일한 형식으로되어 있기 때문에 자체 설명합니다

따라서 Power BI에서 볼 수있는 것 중 하나를 만들면, 읽고 그것을 사용할 수 있으며 그 반대도 마찬가지입니다 Azure Data Lake 패브릭은 일반적인 데이터 패브릭입니다 모든 서비스 Power BI 및 다른 Azure 서비스 그래서 우리는이 시스템을 가지고 있습니다 이제 Power BI 분석가가 가능합니다

대규모 데이터 변환 및 이동 탁월한 느낌을주는 방식으로, 다음 전문 도구를 사용합니다 그것은 모두에 저장됩니다 Azure Data Lake의 일반적인 형식입니다 다른 데이터와 결합 가능 IT 담당자가 생성하거나, 또는 다른 사용자가 생성, 모든 것이 완전히 일관성이 있기 때문에 이 계산 엔진은 우리가 가지고 있습니다 그건 항상 물건들이 자동 조정하여 업데이트 할 수 있습니다

새 데이터가 나타나거나 데이터가 변경 될 때마다 따라서 이것이 바로 데이터 흐름의 전부입니다 따라서 데이터 흐름은 독립 실행 형 기능이며, 반복 가능하고 재사용 가능한 ETL Excel의 사고 방식을 가지고 있습니다 Azure Data Lake, 익숙한 Power Query 환경을 사용하여, 그리고 이것은 커질 것입니다 우리는 실제로 모든 준비가 된 인포매티카를 보유하고 있습니다

우리와 함께 온보드 협력, 그들은 그러한 데이터 흐름을 지원할 것이며, 그들은 데이터를 같은 형식의 데이터 레이크 이제는 Informatica와 데이터를 교환 할 수 있습니다 우리는 80 개의 커넥터와 ID 커넥터를 가지고 있습니다 그들은 이걸 가지고 몇 백을 다른 테이블로 데려 간다 하나

이 모든 것이 어떻게 보이고 느끼는지 우리에게 보여주기 위해, 나는 Justyna에게 전화 할거야 고맙습니다 Justyna >> 내 마이크 오 감사

괜찮아 그래서 저는 Power BI 서비스 안에 있습니다 친숙한 대시 보드가 보일 것입니다 보고서, 데이터 집합 이 새로운 데이터 흐름이 여기에 표시됩니다

새로운 데이터 흐름을 처음부터 새로 만들 수 있습니다 내가 만드는 것처럼 새로운 보고서 또는 새로운 대시 보드 만들기 새 엔티티를 추가하겠습니다 내가해야 할 첫 번째 일은 인물이다 어떤 소스에 연결하고 싶습니다

매우 유사한 UI가 표시됩니다 이것은 우리 모두에게 매우 익숙해 져야합니다 Power BI와 함께 일하는 사람 특정 소스에서 데이터를 가져올 것입니다 여기에서 Azure SQL에 연결하겠습니다

이 연결 설정을 지정합니다 이 서버 이름을 가져올 것입니다 그것은 사용자 이름과 암호를 집어 들고, 다음을 클릭하겠습니다 이제, 어느 것을 선택할 것인가? 연결하려는 데이터베이스 나는 호텔 리뷰에 관한 약간의 데이터를 가져올 것이다

그래서 우리는 찾고있는 데이터에 연결하려고합니다 하와이에 머무르는 손님과 다양한 호텔에서, 그들이 어떻게 여행을하고 싶은지, 다양한 리뷰와 이미지 여기서 UI를 매우 잘 알고 있습니다 내 전체 쿼리 데모 중에주의를 기울이고 있다면, 이것은 매우 비슷하게 보입니다 기본적으로, 당신은 Power Query를 가져다가 놓았습니다

Power BI 서비스 내부, 데이터 흐름 내부 내가 여기서 할 수있는 일은 내 다양한 ​​변형을해라 그러나 여기에는 매우 큰 차이가 있습니다 전에 m 스크립트를 보여 드렸을 때, Power BI 데스크탑 파일 내에서, 그 특정 데스크톱 파일에 고정되어 있습니다 여기 서비스의 내부에서, 내 데이터 흐름 안에 Azure Data Lake와 맞서고 있습니다

그래서, 내가 모든 변화를 할 때 내 새로운 엔티티와 새로운 변형이 모두 진행되고 있습니다 Azure Data Lake로 전파 될 것입니다 이 데이터 흐름을 내부에 저장할 수있게 될 것입니다 함께 공유 내 다양한 ​​분석가, 조직 내부

그래서, 나뿐만 아니라 두 애널리스트가 이 단일 재사용 가능한 Dataflow에 대한 여러 보고서 더 멋진 것은 우리가 아니라는 것입니다 여기에 데이터 흐름 만 가져 오면, 우리는 몇 가지 새로운 기능을 제공합니다 데이터를 변환 할 수 있어야합니다 따라서이 AI 통찰력 단추가 여기에 표시됩니다 내가 할 수있는 일은 AI 통찰력을 선택하는 것입니다

다음과 같은 항목을 추가 할 수 있습니다 인지 서비스를이 데이터 흐름에 직접 보냅니다 자, 텍스트 분석을 추가하고 싶다고 가정 해 봅시다 나는 정서에 점수를 매기기를 원했다 나는 그냥 가서 감정을 선택할 수있다

그들이 필요한 텍스트 열을 찾을 수 있습니다 이 경우에는 리뷰 데이터를 가져올 것입니다 미리보기 시험이기 때문에 따라서 언어를 지정해야합니다 우리가 그것을 풀어 줄 때, 우리는 단지 언어를 고를 것입니다 나는 하이 센스를 "호출"해야한다

새로운 Power Query 단계가 표시됩니다 옆에 만들어졌습니다 따라서 이것은 다른 Power Query 단계와 같습니다 너 익숙하지 않은 게 익숙해 져서 내가 여기까지 스크롤하면 알아 차릴거야 우리는 고객들로부터 다양한 리뷰 텍스트를 받았습니다

우리는 정서가 자연스럽게 들어 왔음을 봅니다 그리고 이것은에 내장 될 것입니다 힘 BI, 곧 올 것입니다 그러나 더 멀리 가고 싶다고 상상해보십시오 내가 커스텀 머신을 가져오고 싶다고 상상해 보라 학습 모델이지만 내 데이터 과학자들이 만들었습니다

우리는이 개념을 가지고 있다는 것을 알게 될 것입니다 Azure 기계 학습 모델 또한 AI 풍부으로 Dataflows로 들어갑니다 이제 데이터가 들어오는 것이 아니라 같이 협력 할 수있는 데이터 내 분석가들과 조직, 저는 여전히 데이터 엔지니어와 협력 할 수 있습니다 내 데이터 과학자는 정말 쉽습니다 이 모든 데이터가 우리가 모두 사용하고 공유 할 수있는 하나의 데이터 호수

그래서, 여기, 나는 그냥 갈거야 잠깐 Azure로 넘겨주세요 당신은 나의 데이터 과학자가 볼 수 있습니다 Databricks에서이 기계 학습 모델을 만들었습니다 그들은 앞서 가서 데이터 준비에 사용했습니다

그들은 앞서 가서 사용했습니다 모델을 훈련시키는 Azure ML SDK, 새로운 웹 서비스를 배포 할 수 있습니다 자, 모든 데이터 과학자들은해야만합니다 이 모델을 공유하고 공유합니다 분석가와

그래서, 그게 나야 우리는 모델을 나와 공유했습니다 Power BI로 돌아 가면, 당신은 아래에서 그것을 볼 수 있습니다 Azure 기계 학습 모델, 우리는이 호텔 이미지를 가지고있다 분류 모델이 등장했습니다

그래서 우리는 맞춤식 기계 학습 모델을 가지고 있습니다 호텔 이미지에 태그를 지정하기 위해, 나는 분석가로서 아무 것도 할 필요가 없다 Power BI에서이 모델을 활용하십시오 그래서, 모든 Azure 기계 나와 공유 한 학습 모델, 여기에 나타납니다 분석가로서 내가해야 할 일은 "그래

내부의 이미지 열을 가리키고 싶습니다 내 데이터 세트를 클릭하고 호출하십시오 " 한 줄의 코드를 작성하지 않고, Azure 머신 학습 모델을 활용할 수 있습니다 저와 공유되었습니다 나는 모든인지 서비스를 활용할 수있다

우리가 Microsoft로 발표 할 예정인 텍스트 분석으로 시작합니다 이제해야 할 일은 이미지 태그를 확장하는 것뿐입니다 근본적으로, 일단 우리가 이렇게하면, 여기에있는이 모든 이미지들은 현재 URL은 태그가 될 것입니다 이 기계 학습 모델을 활용합니다 이것은 Power Query 변환 일 뿐이므로, 내 데이터가 새로 고침 될 때마다 나는 계속해서 호출 할 필요가 없다

이 기계 학습 모델 다시 처음부터 다시 물건을 연결하십시오 이러한 Power Query 단계를 실행하는 것입니다 그 (것)들이 들어오는 때 그 (것)들을 재방송하고 새로운 자료를 득점하십시오 이제 끝났으니 가도 돼 고마워

나는 "done"을 클릭 할 수있다 이것은 계속 진행하여 데이터 흐름을 저장합니다 나는 이것을 구할 것이다 그래서 호텔 리뷰를 받았습니다 엔티티가 등장했습니다

이제이 데이터 흐름을 공유 할 수 있습니다 내가 가서 연결해도 돼 여러 Power BI 데스크탑 파일을이 Dataflow에 생성합니다 본질적으로, 많은 다른 보고서 그래서 우리는 본질적으로 셀프 서비스 데이터 준비 데이터 호수의 경우, Power BI 분석가를위한 것입니다

Real-time big data analytics: Harnessing the power of now – BRK3303

세션에 오신 것을 환영합니다 이 화면이 바로 여기에 있으므로 걸어 갈 것입니다

실시간 대규모 데이터 분석 세션에 오신 것을 환영합니다 우리는 문제 해결을 돕기 위해 무엇을하고 있는지 이야기 할 것입니다 지금 통찰력을 얻는 중 나는 무대에서 합류 할거야 갑작스런 회사의 greg floyd가 greg에게 회사가 어떻게 운영되는지 예 우리가하는 일에 근본적으로 영향을받습니다

고마워 그래서 제품을 실행합니다 능률적 인 분석 및 일부 프로그램 관리 팀 큰 데이터 작업이 여기에로드됩니다 우리가하는 일 중 많은 부분이 관련이 있습니다 분석을 못하게합니다

사람들이 아이오트 장군에게 갔다면 오늘 또는 심지어 이전에 나를 보았을 수도있는 세션 주식, 우리가 다시 이야기 할 것들이있을거야 내가 시작하자 우리에게는 의제가 있습니다 우리는 스트리밍에 대해 이야기 할 것입니다 나는 역사에 대해 이야기하고 싶다

스트리밍 중이고 세션이 분석에 있어도 스트리밍 요구 사항을 해결하기 위해 우리가하는 일에 대해 이야기하러갑니다 하루가 끝나면 우리가 당신을 만날 수 있도록하고 싶습니다 너 어디 있니? 그럼 내가 좀 들어가려고 greg이 나와 함께하기 전에 분석에 대한 세부 정보 그의 회사가 우리를 어떻게 사용하는지 우리는 스트림을 사용하는 사람들을위한 새로운 흥미로운 것들 중 분석

하지만 분석 제품에 실제로 포함 된 것들을 추가하고 있습니다 귀하의 기능 전화를 걸거나 보낼 수있는 방법 쉽게 할 수있는 다른 것들을 이메일로 보냅니다 사용자 정의 자바 스크립트

우리는 자신의 커스텀으로 함수를 수행하기 위해 어떻게 확장 할 수 있습니까? 자바 스크립트 코드 정의해야합니다 점점 더 많은 기업들이 우리와 함께 어떻게 준비 할 것인가? 압형 지속적인 통합과 동기화 배포 및 다른 모든 서비스를 제공합니다 지속적인 배포를 원합니다

나는 미래에 대해 이야기하고 싶다 그래서 우리는 완전한 세션을 갖습니다 내가 요청하는 것 중 하나는 내가 특정 시점에서만 질문을하려고 노력하는 것입니다 그래서 그것은 다른 사람들의 흐름에 영향을 미치지 않습니다 만약 질문이 있다면, 언제든지 nrtpm 팀에 전자 메일을 보내주십시오

이것은 microsoftCom에 있습니다 또는 스트리밍으로 트윗 할 수 있습니다 이것은 또한 우리 팀의 일부입니다 당신의 짹짹보고

괜찮아 그럼 왜 여기 있니? 실시간 분석이 흥미로운 이유는 무엇입니까? 알다시피, 첫 번째 이 공간에 들어간 것들 비교적 최근 T 검색 그리고 저는 그 공간으로 들어갔고 2 1/2, 3 년 전을 말하고 싶습니다 누군가는 네가하지 않으면 그것이 완전히 사용되는 시간을 가지십시오 편치 않은

그것은 가장 중요한 것 중 하나입니다 소지품 시간은 우리 사업에 중요합니다 궁금해 방금 분석이 있었어

이 전에 세션 그 사람들은 갔습니까? 괜찮아 고맙게도 적은 사람들이지만 콘텐츠가 공유되므로 새로운 콘텐츠가됩니다 내 – 내가 달릴 때뿐만 아니라 펌프와 나는 그것을 닫고 싶다 그것은 매우 중요합니다

내가 디지털 마케팅을하고있는 것과 같은 시나리오에서 생각해보십시오 그리고 나는 트위터와 다른 소셜 미디어 피드를보고있다 갑자기 뭔가에 대한 부정적인 감정을 제가 시장에 출시 한 제품이 늘어났습니다 시간에 대한 통찰력이 중요합니다 우리는 고객에게 전체 모니터링 작업은 웹 서버가 다운 된 경우 고객과 관련된 문제

Greg는 고객을 위해 무엇을하고 있는지 이야기 할 것입니다 마지막 것은 근본적인 차이점은 데이터에서 질문하는 것입니다 데이터가 계속 흐르는 경우 내가 말하는 가장 좋은 방법은 내가 배치 및 스트리밍 예제를 완전히 다른 예입니다 주차 중이라고 가정 해 봅시다

많은 사람들이 주차장에 차가있어 간단한 질문 얼마나 많은 빨간 차가 있는지 말해봐 이 주차장에 있어요 모든 차는 주차되어 있습니다

내가 질문 할 수있는 선택 주차장 어디에 자동차 색상 빨간색과 같습니다 큰 질문을하고 답을 얻으십시오 5 분 후에 나는 같은 질문을 할 수있다 약간 다른 방식으로 이것을 묻는다면 상상해보십시오

나는 고속도로상의 한 지점에있다 5 분마다 빨간 차가 얼마나 많은지 물어 보았습니다 이 시점을 지나쳤습니까? 그것은 스트리밍입니다 자동차는 움직이는 데이터입니다 5 분마다이 쿼리 절대 죽지 않는다

결과를 제공합니다 컴퓨팅을 유지하고 결과를 제공합니다 결과가 제공된 Windows 이것은 움직이는 데이터이며 이것이 우리가 데이터에서 의미하는 바입니다 우리가하고있는 모션에서

내가들은 시나리오 이 시나리오에 대해 생각하면서 고객으로부터 숫자가 많습니다 하나,이 건물의 예를 들어 봅시다 내가 그 사람이나 회사의 모니터링을하고있는 사람이라면 이 건물에있는이 방에있는 사람들의 안락함 수준 죄송합니다,이 컨퍼런스 센터 나는 라이브를 볼 수 있기를 원한다

대시 보드, 수백만 센서의 실제 상태는 무엇입니까? 건물에 데이터를 보냅니다 몇 가지 분석을하고 싶습니다 나는 모든 것을보고 싶지 않다 나는 세 줄을보고 싶을지도 모른다 컨퍼런스 센터 하나, 무엇입니까 평균, 회의 센터 2 및 3

무슨 일 이니? 수백만 검열 검침 대시 보드에 결과가 하나 있습니다 오늘 예를 보여 드리겠습니다 나는 변칙을 탐지 할 수 있기를 원한다 저는이 용어의 두 측면을 다룰 것입니다

이상 현상, 문제가 발생한다는 것을 알고 있습니다 온도가 90도 이상으로 올라가면 나는 킥오프하고 싶다 작업 흐름, 맞아, 또 다른 한 가지는 시스템에서 배우고 싶다 무슨 일이 있었는지 자동으로 감지합니다 모든것은 변한다

기계 학습 지능은 내 파이프 라인에 투입됩니다 나는 당신에게 그 두 가지를 보여줄 것입니다 하지만 그것은 탐지뿐만 아니라 내가 할 수있는 업무 흐름에 관한 것이 아닙니다 킥오프

나는 전자 메일을 보내고 싶다 토머스가 서비스 티켓을 만들고 있습니다 세 번째는 내가되고 싶다 나는 할 수 있기를 바란다 제어 기계

그래서 나는뿐만 아니라 인간의 행동으로 작업 흐름 나는 방아쇠를 당길 수 있기를 원한다 뭔가가있을 때 기계에서의 행동 – 내가 변칙 나는 늘릴 수 있기를 원한다 데이터가있는 상태의 데이터 얼마나 많은 사람이 있는지 모르겠다

얘들 아 이걸 봤어하지만 너도 알다시피, 나는 이걸 더 많이 알았어 더 사람들은 당신이 알고 있다고 생각하고 있습니다 뭐, 밴드 너비가 더 많은 데이터를 내가 더 밀어 비싼 얻을 수 있습니다

참조 데이터를 가져 오는 동안 유료 부하를 어떻게 줄일 수 있습니까? 나는 분석을하기 전에 클라우드에서 스트리밍 데이터를 보완 할 수 있습니다 나는 당신이 말하지 않는 한 아무런 의미가없는 이드와 가치를 보낼 수 있습니다 이 회사에이 ID가 연결되어이 공장에 이 장치 또는 제조업체 당신은 전체를 보낼 필요가 없습니다 그냥 값을 보내고 변경합니다

클라우드에서 다른 모든 기능을 확장 할 수 있습니다 그것이 참조 데이터입니다 왜? 아무도 데이터를 저장하기 전에 데이터를 상단에 다른 분석을 할 수 있습니다 그것의 이들은 몇 가지 시나리오입니다

우리는보다 웹 로그 분석은 다양한 용도로 사용됩니다 다양한 분야에서 보안 서비스의 모든 것이 우리를 사용합니다 콜 센터 분석을 위해 우리를 사용하는 사람들에게 사기 탐지 시나리오 우리는 에너지 그리드 시나리오와 iot에 대해 이야기 할 것입니다

오늘의 시나리오 함대 관리 시나리오 우리가 업계에 가져온 다양한 것들 중 하나 실제로 고객에 대해 이야기하겠습니다 고객에 대해 이야기하기 전에 분석을 스트리밍하는 연결된 자동차와 같은 다양한 시나리오가 있습니다

사용 내가 왜 마이크로 소프트에 대해 얘기하자 스트리밍 분석을 통해 고객의 요구 사항을 해결할 수있게 된 것을 기쁘게 생각합니다 Microsoft는 실제로 스트리밍 작업을 시작했습니다 내가 실제로 2006 년에 msr에 합류하기 전에 실제로

우리는 tril이라는 엔진 스트림 처리에 대한 몇 가지 논문을 발표했습니다 그것은 기반으로 – 그것은 열을 생성하고 스트림 않습니다 내부 처리 및 수행 능력 제공 시간 처리 우리가 외부에서 한 일 이 연구의 제품은 스트림 내부에 있습니다 나는 호기심이 많다

여기에서 스트림을 듣거나 들어 본 사람은 누구인가? 하나 다른 사람? 우리는 그것에 대해 작업해야합니다 그건 내 팀원이기도합니다 속편 서버와 함께 배송됩니다 그리고 내가 함께 일하는 고객이있는 것입니다

사기 탐지 시나리오 및 오일 및 가스는 꽤 많이 사용되었습니다 그 위에 쓰여진 논문들 하지만 그때 우리가 와서 당신이 무엇을 알아야한다고 말했는지보아야합니다 앞으로 갈 예정인 차세대 응용 프로그램은 무엇입니까? 구름 위에서 태어난다 차세대는 무엇입니까? 웹 로그 분석은 클라우드에서 수행되고 실제로 생각하기 시작합니다

규모 기술과 함께 클라우드의 가치를 사용하면 클라우드의 단순성 클라우드의 모든 핵심 가치 우리가 만든 – 우리는 구성 요소를 아웃 그러나 당신은 생각할 필요가 없습니다 스케일링에 관하여

나는 그것에 대해 더 이야기 할 것이다 그 다음 우리는 실제로 갔고, 물건에 관한 것이 아니라고 말했다 우리가 만든 것 그것은 또한 열려있다 스파크 스트리밍 시스템

우리는 당신의 요구를 어떻게 받아 들일 수 있습니까? 우리는 hd를 출시했습니다 hd는 박스 안에 들어 있습니다 스트리밍, 그들은 지금 미리보기에서 카프카를하고 있습니다 나는 지금 가장 흥분되는 무언가를 말할 것이다 나에 대한 열정이있어

우리는 일에 대해서만 생각하지 않았습니다 클라우드에서 스트리밍하지만 낮은 대기 시간에 대해 배우기 시나리오, 연결되지 않은 시나리오 및 우리가 취할 수있는 방법 클라우드의 힘으로 장치에서 실행하십시오 이것은 Microsoft가 스트리밍하는 범위입니다 더 멀리 가기 전에 몇 초를 보내고 싶습니다 우리의 hd 통찰력을 보았습니다

내가 hdi를 말할 때 나는 hd 통찰력을 의미한다 클라우드에서 제공합니다 Hd 통찰력은 폭풍을 일으킨다 실제로 특정 작업을 수행하는 Toyota와 같은 고객이 있습니다 이건 내가 허브와 폭풍 또는 스파크를 믿는 경우에 이것을 명령하십시오

우리는 최근에 실제로 – 많은 고객이 kafka를 다음과 같이 구입했습니다 퍼블릭 미리보기에 들어가서 어느 시점에서이를 사용합니다 나는 모든 세부 사항을 가지고 있지 않다 에 대해 궁금한 점이 있으면 hd 통찰력에 관하여 저에게 전자 우편을 보내십시오 나중에 내 이메일을 볼 수 있습니다

나는 당신을 올바른 사람들과 연결할 것입니다 하지만이 슬라이드를 꺼내는 진짜 이유는 내가 정말로 원하는거야 오늘 우리가 말하는 것에 대해 생각하지 않고 Microsoft에 유일한 옵션이 있습니다 우리는 전체 생태계와 놀고 싶습니다 괜찮아

스트림 분석에 대해 살펴 보겠습니다 나는 개인적으로 사랑한다 이게 뭐야? 완전히 관리되는 스트림 처리 솔루션입니다 코드를 작성할 수있는 멀티 테넌트 솔루션 매우 간단하다 속편 같은 언어

나는 누군가와 나의 이전 세션에서 걷고 있었다, 그들은 말했다 첫 시간에 나는 그 이유를 알 수 있었습니까? 우리는 매우 간단한 속편 같은 언어를 그 언어와 언어가 확장되어 임시 함수 그래서 내가하고 싶은 것 가능하다 나는 5 분마다 알고 싶다고 말했던 것을 기억한다 빨간 차가 뭐라 구요? 우린 너에게 창문을주는거야

기능, 슬라이딩 창을 통해 그렇게 할 수 있습니다 저는 여기서 호기심 분석을 해본 사람들이 궁금합니다 괜찮다 단지 몇 가지 나는 다음 단계로 들어가기 전에 기본에 먼저 들어갈 것입니다

그것은 완전히 관리되는 서비스입니다 당신은 아무것도 생각할 필요가 없습니다 비록 그것이 완전히 스케일 아웃 된 솔루션이지만, 나는 무엇을 의미합니까? 노드가 돌아가고 있는지 생각할 필요가 없습니까? 스트리밍 단위로 계산을 요청하면 우리가 당신을 위해 알아 낸 완전 분할 된 편지 쓰기 어느 노드를 실행해야만 확장 할 수 있습니까? 어떤 시점에 가야한다면 초당 기가 바이트입니다 시작하는 것은 매우 중요합니다 우리는 많은 커넥터를 만들었습니다

허브 및 다음 슬라이드와 마찬가지로 출구 데이터 우리는 또한 모든 것을 갖추고 있습니다 많은 일을하고 어떻게 개선 할 것인가? 서비스와 다른 것들에 대한 디버깅 기능을 수행합니다 수동적 인 서비스 여기에서 그리고 밖으로 나올 수 있습니다

한시간에 22 센트의 스트리밍 파이프 라인을 설정할 수 있습니다 모든 것을 가지고 오늘 내가 너에게 보여줄거야 우리는 수천 명의 고객이 축구를하고 있습니다 하니웰 소셜 미디어 분석에 우리를 사용하는 사람들이 있습니다 나는 그들에 대해 이야기 할 것이다

그들은 우리를 연결하는 데 사용하고 있습니다 빌딩 솔루션 우리는 어떻게 회사도 우리를 사용합니다 하니웰이 우리를 위해 시나리오 i 시작했다 그것은 서비스로서의 편안함을 판매합니다

만약 당신이 방안에 있다면 모든 검열 관을 어떻게 감시 할 수 있습니까? 다른 지역보다 많은 열기가 있습니까? 그 지역은 무엇입니까? 작업 흐름을 즉시 정리하는 방법은 무엇입니까? 지금? 모든 것은 스트리밍 파이프 라인에서 수행됩니다 우리는 단지 정지 작업을 수행했습니다 해석학 그들이 우리를 사용하는 것 동영상 동안입니다 그들은 어떻게 할 수 있는지 보려고 시작했습니다

우리는 물체들 사이의 거리를 모아서 시간을 단축합니다 그래서 자동적으로 우리는 거리가 무엇인지를 볼 수 있습니다 자동차 간 및 비디오 증거에서 검열까지 시간 단축 그것을하기위한 증거 Transelta 그들은 join에 참여할 것입니다

나는 ~을 사용하여 우리를 감히 믿는다 원격 모니터링 및 기타 측면 이 모든 사례 연구는 고객에게 제공됩니다 성공 사례 스트림 분석 파이프 라인은 무엇입니까? 파이프 라인은 기본적으로 당신이 실시간으로 가지고있는 것입니다

이벤트 허브 및 Ioti 허브 어디서 데이터를 진입 할 수 있습니다 또한 데이터를 블로그에 푸시하고 데이터를 읽을 수 있습니다 블로그는 우리가 참조 데이터를 가지고 실행됩니다 스트림 분석에서 할 수있는 데이터입니다 우리는 당신이 기계를 부를 수있게 해줍니다

로직 분석에서 모델 학습 그리고 오늘 제가 이야기 할 다른 것들도 있습니다 그럼 가게에 대해 이야기 해 봅시다 나는 실시간 대시 보드에 대해 이야기한다 소지품

여기에서 데모를보실 수 있습니다 데이터를 저장하고 쓸 수 있습니다 당신이 증대 시키거나 할 후에 다른 상점의 다양한에 얼룩 스트리밍 데이터가있는 것 작업 흐름을 시작할 수도 있습니다 오늘 내가 너에게 보여줄 전자 메일을 보내는 것

또는 지금 티켓을 만들고 서비스하거나 자신의 작업을 실행하십시오 다음과 같은 서비스를 사용하는 흐름 함수와 함수는 미리보기에서 보았습니다 와 그것은 azur 스위트의 일부입니다 애널리틱스와 코어 타나 인텔리전스 제품군의 핵심 요소입니다

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하나의 게이트웨이에서 연결되어 있다고 가정 해 봅시다 건물 나는 날씨와 함께하고 싶다 데이터 그리고 그 위에 몇 가지 계산을하고 싶습니다

시간적 창문은 이렇게 말합니다 여기의 온도는 증가하고 있지만 외부는 온도 또한 특정 온도입니다 알 잖아 작성하는 간단한 일이지만 자바로 작성하는 것을 상상해보십시오 이것을 7 가지 분석에서 작성할 수 있습니다

만약 당신이 속편을 알고 있다면 스트림 프로세싱과 i를 쓸 수 있습니다 선택과 같은 일을 할 수 있는데, 나는 두 가지 데이터 스트림을 결합 할 수있다 속편이나 사건이 한 가지에서 오는 것처럼 보이지 않는지 다른 사람에게서 오는 속편에 익숙한 사람들을 생각해보십시오 궁금해

괜찮아 거의 모든 사람들이 이것을 할 수 있습니다 나는 사건의 부재를 감지하고 싶다 이것은이 언어를 사용하여 수행 할 수 있습니다 기능과 그렇게 계속됩니다

우리는 매 5 초마다 대답을 원한다는 창문이 있습니다 나는 지난 5 초 동안 대답을 원하지만 그것이 오기를 원한다 1 초마다 또는 이벤트가 발생했을 때 답변을 원합니다 시스템과 윈도우를 떠난다 그것은 슬라이딩 윈도우입니다

이런 것들이 시스템에 내장되어 있습니다 우리는 오늘 후반에 보여줄 지연과 같은 기능을 수행해 왔습니다 물론, 내가 함축 된 이유 중 하나는 함대입니다 관리는 지리 정보 기능과 같은 것입니다 나는 창 개념에 대해서 이야기했으나 시작하자

첫 번째 데모 >> 내가 보내는 발전기가 있습니다 57 도의 온도 데이터를 10도 그래서 47에서 67 사이 이것을 iot 허브에 보냅니다 Iot hub, 이벤트 허브, 나는 희망한다

여기있는 사람들은이 사실을 알고 있습니다 너 여기 그것에 대해 들었 니? 그렇지 않은 사람? 사람들이 여기 카프카에 대해 들었습니까? 내가 설명해 줄게 약간 우리가 함께 일할 때 데이터를 스트리밍하면이 무한 덩어리를 대량으로 섭취 할 수있는 방법이 필요합니다 이것을 당신이 보낼 수있는 서비스라고 생각하십시오

수백만 건의 이벤트를 캡처 할 수있는 수백만 건의 이벤트 이벤트뿐만 아니라 밀리 초 대기 시간도 있습니다 이러한 이벤트는 스트림 분석과 같은 기타 서비스 그것은 당신이 짧은 기간 동안 데이터를 저장할 수 있습니다 당신이 역사에 돌아가서 그것을 읽고 싶어하는 경우 이벤트 허브와 같은 것들, iot hub는 이것을 도와줍니다 Iot 허브는 특별히 당신이 할 수없는 경우를 위해 만들어졌습니다

데이터를 보내지 만 명령을 다시 장치로 보냅니다 그것은 당신과 함께 보안을 가능하게합니다 조치 네가 생각하고 있다면 시나리오는 단지 말씨에 빠지기 만하기 때문에 아이 허브라고 생각합니다 실시간 데이터를 보내면 간단합니다

나는 보여줄 수 있고 싶다 내가 가진거야 틀린 대시 보드 나는 간단한 것을 보여주고 싶다 데이터가 매번 나오고 있지만, 허브는 500 밀리 초 밖에 걸리지 않습니다

5 초마다 결과 그래서 나는 원한다 데이터를 집계합니다 여기서 스트림 분석이 작동합니다 확신하는 포털로 가서 스트림 분석 작업을 만들 수 있습니다

내 스트림 분석 작업에는 몇 가지 사항이 있습니다 iot 허브의 입력입니다 그것은 출력을 가지고 출력은 다음과 같습니다 기본적으로 전원 bI 대시 보드 나는 그것을 창조했다

이 경우 스트리밍 데이터입니다 나는 당신에게 입력을 보여주는 것을 잊었다 이것은 단지 입력입니다 시스템에 데이터를 입력하기 위해 여러 가지 iot 허브 또는 다른 방법을 사용할 수 있습니다 내가 가입 할 수 있기 때문에 내 쿼리가 이처럼 간단합니다

유료 하중을 보았으므로 기기 ID를 선택하십시오 기기 ID, 온도 및 상황, 시스템 타임 스탬프는 결과를 쓰는 시간입니다 5 초마다 평온 그게 전부 야

수백만 달러를 보낼 수 있습니다 온도를 보내는 검열 관 그러나 당신이 쓸 필요가있는 모두는 이것이다 출력으로의 평균 온도 나는 rbi가 별칭 i라고 말했다 출력으로 넣으십시오 내 입력에서

기기 ID별로 그룹화합니다 매 5 초마다 내 수백만 검열 관은 하나의 결과를 대시 보드에 보냅니다 이것은 우리가 스트림 처리를 얼마나 간단하게했는지입니다 이것은 매우 간단한 예제처럼 보일 수 있습니다 이처럼 나는 다양한 작업을 할 수 있습니다

다음 예제 세트에서 보여 드리겠습니다 나는 너를 보여주기를 원한다 스트림 분석과 상호 작용할 수있는 방법 나는 확신 포털을 사용하여 그것을 할 수있다 스크립트

그리고 도구도 있습니다 우리는 오늘 이것으로 – 나는 또한 통합을 발표하고있다 지속적인 통합, 다른 제품과의 지속적인 배포 우리가 생산성 향상을 위해 시스템에 도입 한 것들 속편 같은 언어 나는 함께 데이터를 조인 할 수 있습니다 맞춤 코드와 자바 스크립트가 있습니다

이제 사용자를 할 수있게되었습니다 집계를 정의하십시오 기계를 불러 낼 수 있습니다 학습 모델 오늘 저는 어떻게 발표합니까? 이상 탐지 모델, 기계 학습 모델을 사용할 수 있습니다

내가보기에 당신을 보여줍니다 디버깅, 플러그인 및 내가 설명한 아키텍처 또 다른 중요한 것, 사람들 나도 갈거야, 알다시피, 내 작은 글씨로 작게 쓰십시오 스트림 처리에 대해 생각할 때는 다음을 수행해야합니다 작업 할 타임 스탬프가 무엇인지 생각해보십시오

데이터가 있었던 시간 스탬프 작업을 원하십니까? 기기에서 생성되었거나 기기로 전송되었을 때 이벤트 허브 또는 iot 허브와 같은 클라우드의 서비스 어떤 종류의 윈도우 함수가 필요한가요? 이 행사들을 어떻게 주문합니까? 여기있는 모든 사람들이 검열을한다면 적합 침대 또는 iwatch처럼 그것은 심장 박동을 보내고 있었고 당신은 그것이 보내지는 순서에 따라 처리를 원했지만, 어떻게 자동으로 이벤트를 주문합니까? 이 같은 것들이 시스템에 그림처럼 만들어졌습니다 이벤트를 재정렬하기 전에 대기 시간을 어떻게 관리합니까? 이런 것들은 시스템에 내장되어 있습니다 체크 포인트에 대해 생각해보십시오 만약 내가 실패하면 59 분, 0 분부터 읽을거야

모든 것을 다시 처리할까요? 시스템에 내장 기능이 있습니까? 가장 빠른 복구를 위해 기록에서 되돌아 갈 체크 포인트 물론 나머지 데이터와 모션중인 데이터는 어떻게 처리합니까? 가입하기 다시 생각하면 스트림 처리는 평균 5 초 정도가 아닙니다 우리가 만드는 모든 것을 생각해야합니다 시스템을 포함한 기준선으로 구축 체크 포인트와 사물

복잡한 쿼리가 거의 없습니다 고유 한 가치를 계산할 수 있습니다 나는 같은 것을 할 수있다 창에서 첫 번째 이벤트 창에서 마지막 이벤트

우리가 최근에 추가했습니다 누락 된 값을 채우기 때문에 우리가 모든 사건을 보내지 말라는 고객이 있었는데, 변화가있을 때만 순서대로 이벤트를 보내고 싶습니다 처리를하기 위해 나는 무엇이 마지막인지를 볼 수 있기를 원한다 가치 그래서 나는 누락 된 값을 채울 수 있습니다 이런 일은 할 수 있어요

속어 사용 우리가 한 가지, 지리 정보 기능 나는 경쟁 연구를하는 것에 대해 이야기하고 있다고 생각합니다 고객과 이야기 할 때 우리는 처음으로 우리에게 제공 한 실시간 스트림 처리 솔루션 시스템의 지리 정보 기능 이제 거리를 찾을 수 있습니다

두 개체와 나는 개체가 특정 개체 안에 있는지 확인할 수 있습니다 지오 펜스 나는 내 – 다음 슬라이드로 이동하겠습니다 나는 슬라이드를 놓쳤다 나는 너에게 몇 가지 것들을 말할거야

나 가기 전에 나는 얼마나 멀리 있는지 알 수있다 셀 타워에서 셀 가리 킵니다 고객이보고 있습니다 이것 때문입니다

흥미로운 사건 요즘에는 음식이나 커피 또는 음료를 주문할 수 있습니다 휴대 전화 앱을 사용합니다 지금 당장 일어나는 일은 먼저 주문하는 사람, 즉 주문 단서는 어떻게되는지 실시간으로 사용할 수 있다고 상상해보십시오

지형 정보 분석 그것은 순서가 아니라 어떻게 상점에서 왔지만 주문 신호가 변경 될 수 있습니다 당신이 할 수 있고 근본적으로 방법을 바꿀 수있는 이런 것들 지형 공간 기능으로 사업을 운영합니다 내가하기 전에 할 일은 데모, 전에 데모를 보여주는 것입니다 무대에서 그레를 불러

이 데모에서 내가 뭘하는지는 나다 두 가지를 보냅니다, 하나, 나는 위도와 이 경우 허브 이 경우 이벤트 허브입니다 그리고 내가하고있는 또 다른 일은 이것이 진짜입니다 나는 기상 서비스 중 하나에 갈 것이고 특정 위치의 현재 날씨 데이터입니다

예를 들어 이 특별한 예에서 그것은 새로운 멕시코와 그것은 독서 앞에 그것을 실제로 멈췄다 데이터는 표시되지만 데이터는 표시됩니다 그래서 일단 내가 이것을 당기면, 나는이다 이 데이터를 이벤트 허브에 두 개의 다른 이벤트 허브로 푸시하고 우리가이 일을 처리 중입니다

번호 하나, 나는 단지 모든 다른 차가 어디에 있는지보고 싶다 그것은 데이터를 보내는 중입니다 내가 이것을 확대하면 볼 수 있습니다 실제로 움직이는 자동차 하지만 너에게 보여주고 싶다

흥미로운 분석적 쿼리 나는 단지 차를보고 싶다 거기 콜로라도에 있습니다 너 아직도보고있어 사과 하네

나는 여전히 모든 것을 보냈다 다른 자동차 위치하지만 클릭하자마자 내가 자동차를보고 싶어하는 특정 검색어 콜로라도, 나는 단지 하나의 결과를 본다 제가 어떻게하는지 보여 드리죠 나는 스튜디오에 갈거야 내가 생각하기에 이것에 흥미있는 세트가있을 것입니다

제발 하지마 알았어 거기는 내가 좀 더 크게 만들자 사과드립니다

이것은 – 데이터가오고있는 두 개의 eevent 허브가 있습니다 하나의 질문은 차가 콜로라도에있을 때 알려주는 것입니다 이를 위해 내 지구 공간 함수를 어떻게 사용합니까? 나는 입력되는 자동차의 위치를 ​​선택하는 것을 말하고있다 여기에서 벤트 허브 출력으로 GPS 위치, 보여줍니다 나 차를 콜로라도에 로부터 이벤트 허브

그리고 이것을 말할 때만 자동차의 위치는 위도와 경도입니다 자동차는 콜로라도 주에서 만들어진 다각형 안에 있습니다 기본적으로 나는 빙지도에 갈 수있다 아니면 Google지도 및 다각형을 만들 장소를 참조하고 내가 말할 수있는 이 GPS 위치가이 범위 내에 있으면 예 또는 아니오라고 말하고 그 결과를 보내주십시오 이 글을 다른 언어와 후편이 어떻게 할 수 있는지 보여줍니다

용이하게 또 다른 예를 보여 드리겠습니다 이건 진짜 달라 – 70도 맞지? 죄송합니다 이 작업을 수행 한 나 같은 개발자가 있음을 알 수 있습니다 어디 보자

화씨 300도 무엇입니까? 괜찮아 02 화씨? 누구나 추측 해? 나는 그것이 80도라고 생각한다 그것은 80도입니다 가까이에 차를 보여줘 80도

이걸 써야할지 모르겠다 실시간 데이터를 가져 오거나 자동차를 보여주기 때문에 결과가 표시됩니다 나는 72도라고 생각하는 293에 가깝다 위치가없는 경우 이처럼 나는 결과를 얻지 못할 것입니다 내가 왜 너에게 보여주고 있니? 두 사람 사이의 거리, 한 장소와 모든 차가 흐르고있다

실제로 거기에 있습니다 와이오밍에서는 70도에 가까워 보여 드리겠습니다 우리가 여기서 결과를 얻었 기 때문에이 쿼리 그래서 이것은 낮은 출력에 가깝습니다 따라서이 쿼리는 매우 유사합니다

선택 자동차 에 표시되는 낮은 허브는 어느 것입니까? 그 특별한지도 내 GPS 입력에서 내 날씨 입력에 합류했습니다 5 분 안에

시간적 조인이 있기 때문에 자동차의 위도와 경도 사이의 거리, sd 거리와 위도와 경도의 지점 여기에 50,000 킬로미터를 가지고있는 것과 날씨보다 적습니다 293 이하입니다 우리가 말하는 복잡한 것, 모든 자동차와 주 그러나 당신은 이것을 쉽게 표현할 수 있습니다 내가이 일을 한 후에 나는 갈거야 무대에서 greg을 초대하십시오

그렉, 제발 그렉은 태양 회사 출신이다 손을 얹어주세요 그들이 그들을 돕는 방법을 통해 걷는 것에 대한 사랑 분석 간소화 >> 고맙습니다

그래서 나는 greg floyd입니다 나는 태양과 회사가있는 수석 엔터프라이즈 아키텍트 다 그리고 내 관심은 업계의 새로운 기술에 있습니다 우리의 엔터프라이즈 채택 Sun과 회사는 최고의 회사입니다

에너지 회사 천연 가스, 전기 및 기타 회사 우리는 9 백만명의 고객을 보유하고 있으며 남동부에서 호스팅되고 있습니다 애틀란타에서 그 이유 중 하나는 여기에 와서 묻는 질문은 스트리밍을 보장하는 방법입니다

애널리틱스 및 그 이유는 애셋을 추적하기 위해 선택했기 때문입니다 조지아에 대한 우리 지역 전역의 차량 및 승무원 전력, 동남쪽에있는 우리 유틸리티 중 하나 자산은 상업용 장비이므로 건설 될 것입니다 백호 또는 트레일러 또는 심지어 컨테이너와 같은 장비 컨테이너를 열면 경고 메시지가 나타납니다

차량은 필수적인 양동이 트럭이 될 것입니다 유틸리티의 전력을 복원하기 위해 승무원이 될 수 있습니다 irma를 좋아하는 외부 승무원 많은 승무원이 함께하고 서로 도와주세요 그 외부를 어떻게 추적합니까? 승무원들이 트럭에 추적기가 없다면 요? 자산 차량 및 승무원 추적은 우리를 돕는 데 필수적이었습니다

폭풍우에 대한 추적 모두는 무슨 일이 일어 났는지 알고있다 irma와 우리는 양동이 트럭을 추적해야했습니다 올바른 기술, 올바른 사람, 올바른 장비를 적절한 장소에 신속하게 일을하십시오

좋은 시간을 보냈습니다 조지아를 얻으려면 플로리다도 복원해야합니다 도난 방지 추적기가 켜져 있으면 장비와 장비는 구인 현장에서 걸어 나옵니다 쉽게 찾을 수 있습니다

그 장비들 중 하나 휴대용 변전소, 수십만 달러가 될 수 있습니다 안전 운전 추적기가있는 경우 차량을 파악하기 위해 일반적인 계산을 할 수 있습니다 속도, 공격적인 운전 전술 등 우리는 안전한 운전을 장려하고 싶습니다 그럼 보호

이들은 몇 가지 유스 케이스이다 우리는 스트리밍 분석을 중심으로 구축했습니다 나는 자산과 차량 위치에 초점을 둘 것입니다 여기에 우리의 솔루션 아키텍처가 있습니다 여러분이 알게 되겠지만 그것은 중개 아키텍처입니다

우리는 두 가지 유형의 추적자로부터 이벤트를 받고 있습니다 하나는 기본 추적 프로그램으로 제공되고 제공됩니다 납품업자 및 그래서 우리는 거기 밖으로 각종 납품업자가 있습니다 우리의 유통 또는 함대 또는 기타에 대한 함대 관리 회사와 우리가 추적기로하고 싶었던 것이 가져 오는 것입니다 사람들을 평소와 같이 판매 업체에 전달하고 전달할 수 있습니다 최고의 소프트웨어를 홍보하십시오

그런 다음 메시지를 우리의 iot 허브로 변환합니다 그런 다음 사전 장치가 있고 그 장치는 휴대 전화와 마찬가지로 사용자의 위치를 ​​추적하는 앱을 작성할 수 있습니다 시계를 켜고 Ping 할 수있을 때 전원을 켤 수 있습니다 귀하의 위치는 승무원 고급 워크 스테이션 일 수 있습니다 장치

그래서이 모든 데이터는 스트리밍 분석에서 허브를 찾은 다음 스트리밍 분석은 모든 데이터를 가져 와서 우리가 할 수있는 단일 메시지 구조로 iot 허브에 동일한 방식으로 모든 장치, 차량 또는 승무원에게보고하십시오 따라서 스트리밍 분석을 통해 데이터를 수집하고 데이터를 관리 가능한 데이터 세트로 축소하여 이벤트 허브 그리고 그것은 우리의 뒤쪽으로 구내로 돌아온다 사무실 시스템 여기서 볼 수있는 것은 공급 업체의 예입니다 Telematica 함대 관리 시스템

하루 종일 트럭 추적 이것은 기본 트래커를 통해 들어 왔으며 클라우드, 공급 업체로 전달되었습니다 그 같은 메시지는 우리의 스트리밍에 들어갔다 스트리밍 분석을 통해 다시 가져 왔습니다 우리의 외부를 통해 전제에 내려 관리 시스템

>> 몇 가지를 보여주고 싶니? 쿼리? >> 물론 >> 스튜디오를 데려와 >> 그렇게하면서 스트리밍 분석을 통해 많은 시간을 절약 할 수있었습니다 계산해야 할 함수를 작성하는 대신 우리가이 차량에서 마지막으로 들었던 시간은 언제였습니까? 이 장치는 우리가 들어 본 적이 없으며이 장치 또는 조각입니다

범위를 벗어난 장비, 분석 스트리밍 우리가 사용할 수있는 내장 함수와 udf를 사용하려면 후속편에서이 데이터를 이벤트 허브에 빠르게 삽입하십시오 그 후 우리는 현장에서 접수되어 하부 구조 >> 나는 사과한다 전시 >> 거기 있네

>> 괜찮 으면이 방법으로 할 수 있습니까? >> 물론 괜찮아 >> 나는 생각한다 당신은 – 네 이 스튜디오입니다

사과드립니다 아니 내가 이것도 닫을 수있게 해줘 우린 갈 수 없을거야 내가 문제가 있기 때문에 전체 쿼리

화면에 무엇이 있는지 얘기하고 싶습니까? >> 물론 그래서 우리는 다른 단계를 사용했습니다 그리고 여러분이 보는 것은 실제로 우리가가는 첫 단계입니다 이전에 우리가 장치 나 조각에서 들었던 시간을 보아라 장비

우리는 그것을 얻고 우리는 장치 위에 파티션을 나누고 두 번째 단계에 삽입하십시오 >> 나는 이것을 죽일거야 계속 얘기하고 싶니? 내가 그것을 다시 얻으려고하는 동안 그것이 무엇인지에 관해서 >> 물론 이것이 우리를 위해 한 일은 우리가 이 글을 쓰려면 우리가 마지막으로 들었던 시간을 추적해야합니다

메시지에서 저장소를 보관하십시오 그랬듯이 우리는 아이오트를 활용했습니다 허브와 4 시간 전을 돌아보고 비교할 수있는 능력 이전 위치로 현재 위치 우리는 그 다음 그것을 취했다, 그리고, 우리 평가, 알았어, 윈도우 기술에서, 기억, 스트리밍 애널리틱스는 이동하는 데이터를 살펴 보는 것입니다 그래서 우리는 작은 시간 조각과 우리의 사업 포트폴리오만을 가지고갔습니다

4 분의 1 마일 이상 움직 인 장비를보고 싶었습니다 2 시간 우리가 고려한다면 우리가 고려한 2 시간 동안 4 분의 1 마일 이동 비활성 장비는 알고 싶어했습니다 2 시간마다 가장 최근 위치 정보 그 이상으로 우리는 매 2 분을 알고 싶었습니다

스트리밍 분석을 통해 창을 사용하여 이것이 스트리밍 분석 작업에서 우리가 한 일입니다 >> 미안해 지금 나는 그것을 다시 제기하려고 노력할 것이다 >> 그래서 우리는 기본적으로 무릎을 다

각 메시지가 길어서 각 장치가 개별 메시지를 보냅니다 메시지 수 있습니다 정보 제공, 여기 내 현재 위치 또는 여기에있을 수 있습니다 진단 경고 일 수 있습니다 우리는이 모든 메시지를받습니다

그것을 kanonical로 변환하십시오 그리고 해당 공급 업체가 해당 장치를 제공 한 것과 관계없이 우리는 모든 장치를 동일하게 취급하고 통합 할 수 있습니다 지역적으로 우리는 매 2 개의 활성 차량을 내립니다 분과 비활성 차량은 매 2 시간마다받습니다 그 다음에는 우리의 인프라에 쏟아져 들어갑니다

우리의 정전 관리 시스템에 >> 죄송합니다, 죄송합니다 그냥 계속하십시오 너희들에게 무슨 생각이 들기를 바란다 그렉이 얘기하고있어

>> 우리는 윈도우 기술을 사용합니다 우리는 거리 함수를 사용했습니다 우리는 지연과 도약 기능을 사용했습니다 우리는 거리를 계산할 수있었습니다 우리는 또한 당신이 기억한다면, 외부 승무원으로서, 우리는 그것들을 추적하고 있습니다, 그들은 직접 iot와 대화 할 것입니다

허브와 그 (것)들을 위해, 우리는 다만 GPS 조정을 가지고 갈 수 있고 일정 기간 동안 거리를 추적하여 속도와 움직임을 추적 할 수 있습니다 중요한 것 중 하나 어떤 해결책이라도 대시 보드가 있어야하며 정보를 추적하십시오 중요한 점 중 하나는 다음과 같습니다 파일럿 장치로 보는 푸른 하늘 그러나 우리는 거의 백만 건의 메시지가이 메시지에 포함되어 있습니다

우리의 솔루션에 대한 모든 것을 추적 할 수 있습니다 스트리밍 분석을 통해 iot 허브에 서비스를 제공하고 실시간으로 이벤트 허브로 돌아갑니다 언제든지 이와 같이 스트리밍 분석을 사용하는 경우에도 진행 상황을 추적하고 경고하고 통지합니다 이건 너의 운영보기 그렇다면 우리는 왜 확신을 선택했을까요? 비즈니스 프로세스에만 집중할 수 있도록 보장합니다

인프라에 중점을 둡니다 확장 성 및 안정성 전례가 없습니다 우리는 스트리밍 분석 및 스트리밍 수 증가 폭풍우가 치고 외부 승무원이있을 때 웹 로그 분석 도로에서 24 시간 동안 많은 메시지 나 트럭을 보내려면 일 개발자 생산성 속편은 스트리밍 분석을 보장하는 것입니다

함께 지어졌습니다 Microsoft는 Microsoft의 핵심 기술 중 하나입니다 우리는 주로 마이크로 소프트 상점입니다 개발자 생산성 우리에게 많은 작업과 많은 추가 데이터 저장 및 신속한 저장 속편과 함께 마지막으로, 스트리밍 분석은 이러한 데이터로서 이러한 기기에서 유입되면서 다양한 유형을 얻게됩니다

비행 한 데이터 중에서 현재 시나리오는지도에 점이 찍혔습니다 이 자산 또는 운송 수단은 어디에 있습니까? 그래서 스트리밍 작업은 정말로 집중적으로 나는 활성 및 비활성 장치를 보여주고 싶습니다 우리의 백 오피스 시스템에 다시 제공하십시오 클라우드에 들어오는 데이터의 양을 처리하십시오 우리가 다른 시나리오를 만들고 싶다면 다른 시나리오를 생각해보십시오

안전한 운전자 홍보에 대해 우리는 가속 우리는 또 다른 이벤트를 만들 것입니다 가속 및 감속을 볼 수있는 소스 차량 및 속도 메시지 또는 경고 및 피드 외로운 직원 또는 안전 운전 프로그램에 우리 함대 관리 우리는 또한 진단 메시지와 거리 여행 또는 경고 표시 그리고 그 시스템, 우리 함대 관리들에게 먹이를주십시오

체계 스트리밍 분석 덕분에 동일한 데이터 세트에서 가능성을 열려면 그래서 모든 검열 관이 들어가기 때문에 여러 공급 업체로부터 중개 할 수 있습니다 그리고 우리는 그것에 대한 통찰력을 얻고 우리가 배울 때 새로운 통찰력을 추가 할 수 있습니다 검열 관이 보낼 수있는 것에 대해 자세히 알아보십시오

미래 계획 지금이 바로 그거야 조지아 권력 분포 우리는 몇 가지로 구성되어 있습니다 회사

이것은 어느 정도 프레임 워크입니다 브로커 서비스 인 프레임 워크입니다 우리는 iot 또는 기타를 받고 있습니다 클라우드의 장치 정보 및 대상 동기화 촉진 그래서 우리가하고자하는 네트워크입니다 >> 대단히 감사합니다

>> 고맙습니다 [박수] >> 진지하게, 정말 고마워 많이 greg 이것은 정말 고객이 어떤 방법을 사용할 수 있는지에 대한 관점 우리가 만들고있는 서비스 고맙습니다

얘들 아, 네가 이걸로 영감을 받았으면 좋겠어 일부 산업 분야에서 업계에 할 수있는 변화 우리가 말하는 실시간 분석 내가 얘기 할게 뭐야? 우리가 추가하고있는 새로운 기능 중 일부는 무엇입니까? 일어나는 서비스를 지속적으로 발전시킵니다 있잖아, 너희들이 간다면 나도 몰라이 녀석들

또한 어떻게 littings 및 기타 것들의 진화 구름에서 일어나는 일들이 일어나고 있습니다 애널리틱스를 사용하면 시스템에 더 많은 데이터 가져 오기 그런 다음 에지 분석을 사용합니다 그런 다음이 모든 데이터를 얻었습니다 분석 대상이 다르면 그 위에 인공 지능을 배치 할 수 있습니다

오늘 내가 이야기하고 싶은 것들 중 하나는 오늘 우리는 더 큰 미리보기를 발표하고 있습니다 이상 탐지 기능 내장 분석 스트리밍 이게 뭐야? 우리는 임계 값에 대해 이야기했습니다 온도가 50도 이상이거나 10도 미만입니다 그러나 기계 학습 모델을 자동으로 원한다면 데이터가 있으면 배울 수 있으므로 알림이있을 경우 알림을받을 수 있습니다 그 상황? 당신이 모든 것을하고 싶다면 어떻게해야합니까? 이것은 간단한 속편 기능과 함께? 그건 근본적으로 우리가 고객으로 고객을 제공하려고 노력하고 있으며 고객에게 제공 할 것입니다

더 많은 인공 지능 기능, 미래의 텍스트 분석 이상 탐지로 시작합니다 사실, 당신에게 이 모델에 대한 중요한 부분 이 모델은 당신이 제공 한 창 따라서 데모를 보여주고이 슬라이드로 돌아올 것입니다 내가 방금 보낸 곳의 이전 데모를 기억한다면 시스템에 어떤 데이터가 있습니다

맞습니다 그래서 저는 57 도의 iot hub에 데이터를 보내고 있습니다 플러스 / 마이너스 10도 다양합니다 내가 보여주고있는 이유 데모는 시각화 할 수 있지만 내가 말한 다른 것에 대한 결과

이 데모에서는 대시 보드로 돌아갈 것입니다 이것은 내가 이전에 보여 줬던 대시 보드이지만 나는 이상 감지 대시 보드라고하는 다른 대시 보드 이 특정 대시 보드에서 무슨 일이 일어나고있는가? 문자 그대로 상단 부분에 문자 그대로 표시됩니다 여기에서 너는 45에서 47 사이와 67 사이의 정확한 것을 보았습니까? 이제 내가 할 일은 나는 이것을 증가시킬 것이다

484 플러스 마이너스 10 다른 무엇이든지 만들 수 있어요 그리고 쿼리를 업데이트하십시오 사과드립니다 무선으로 작동하기 때문에 약간의 대기 시간이 있습니다

그런 것들 내가 한 일은 내가 문자 그대로이다 가서 45에서 484로 온도를 바꾸어 말하기 화재가 어딘가에 왔고 온도가 올라 갔다고합시다 여기서 주목할 점은 온도가 증가하고 그것은 484가되었고 새로운 법선은 484입니다

점수는 증가하는 것을 보았습니다 그래서 온도가 올라가고 온도가 바뀌면 47에서 484로이 비정상적 스코어가 올라가는 것을 볼 수 있습니다 게다가 내가 너에게 뭔가 보여주기 전에 이걸 주변에서 계속하고 싶다 30 초

나는 그것을 만든 모델을 만들었습니다 지난 30 초간의 데이터를 통해 학습하고 있습니다 30 초를 본다 이제는 변칙 점수가 떨어졌습니다 왜 그것이 아래로 떨어 졌는가? 새로운 법선은 이제 400도에 있습니다

어떻게 내가 이것을 만들었 을까? 나는 일부 데이터를 보내고있다 나는 스파이크를 통해 온도를 증가시킨다 나는 지난 30 초간의 역사를보고있다 이 경우 하루에 구성 가능하고 그 다음으로 구성 가능합니다 나는 그것으로부터의 변화와 내가 얻는 결과를보고있다

10 줄 미만의 코드에서이 작업을 수행 할 것이라고 말하겠습니다 나는 대시 보드로 돌아가서 그 일을 안으로 열 것입니다 어느 것이 완료되고 있는가 죄송합니다 그건 맞지 않아

이것은 올바른 일입니다 그래서이 직업은 아직도 기억하고 있다면 같은 아이팟 허브 이것에 데이터를 보내고 있습니다 대시 보드 내가 화면에서 보여 줬어

쿼리를 살펴 보겠습니다 당신이 그것을 더 잘 볼 수 있도록 나를 통제하게하십시오 이 쿼리에서 무슨 일이 일어나고 있습니까? 나는 모든 세부 사항에 들어 가지 않을 것이다 그러나 상단 부분에 충돌 더 자세한 정보가 필요하면 할 수 있어요

나중에 당신과 이야기하십시오 우리는 새로운 함수를 추가했습니다 잼리 (Anamly) 탐지 우리는 우리 기계로 일했습니다 친구를 사귀고, 탐지를하고, 코드를 묻습니다

이 모델은 근본적으로 스트림 분석입니다 이제 당신은이 기능 이상 탐지에서 생각할 수 있습니다 온도에 대한 배려, 나는 각 온도 독서를 득점하지 않을 것이다 오고 나는 30 초 동안이 점수를 얻고 싶다 30 초마다 나는이 모델이 스스로를 재 계산하기를 원한다 나는 하루에 또는 더 긴 시간에 이것을 할 수 있습니다

여러 결과가 표시됩니다 결과 중 하나가 표시됩니다 데모는 학위를 기준으로 한 가치가있는 이중 수준의 변화입니다 감지 된 이상 이것은 당신이 두 번째를 보았던 곳입니다

줄이 위아래로 움직입니다 그게 다야 나는이 일을해야만한다 임계 값을 전송하거나 시스템에 이상이 생성되었습니다 이제 데모의 두 번째 부분 기본적으로 이중 레벨 변경이 4보다 큰 경우입니다

우리는 이것이 무엇인지 설명하는 문서를 가지고 있습니다 그렇다면 전자 메일을 받고 싶습니다 이 때 나는 확신의 기능을 이야기의 일부로한다 우리가 어떻게 복잡성을 기계 학습 및 온라인 학습 모델 나는 이것을 5 분 또는 1 시간으로 바꿀 수 있었고 여전히 똑같은 일이 매우 흥미로운 방법으로 작용했을 것입니다

그리고 그것을 속편 같은 언어로 가져 왔습니다 나는 지금 갑판으로 돌아갈거야 다음과 함께 사용할 수 있습니다 파티셔닝, 더 많은 것을 원한다면 다양한 다른 것들과 함께 부부의 세부 사항은 세션 후에 이야기 할 수 있습니다 rekrefntly 소개 한 다른 것은 기능을 보증하는 트리거입니다

출력을 보았습니다 그들 중 하나는 확실한 기능입니다 사람들은 보증 기능에 대해 들었나요? 나는 임의적으로 취할 수 있거나 내 코드를 함수에 넣을 수 있다고 생각합니다 이 작업을 수행 한 시나리오 중 하나가 고객에게 알아두면, 내가 만든 맞춤 애플리케이션이 있습니다 내 시스템을 모니터링하는 업무용 응용 프로그램과 같습니다

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실제로 우리 모델을 확인하십시오 공장 이제 새로운 법선은 400과 475 갑자기 온도가 올라간다 적하

점수가 4보다 커지 길 바란다 그것은 기계 학습 모델입니다 우리는 항상 무엇이 내부적으로 일어나고이 경우 4보다 커집니다 따라서 일어난 일은 쿼리의 두 번째 부분입니다 4보다 크면이 기능이 시작되었습니다

전화를 받았을 것이고 내가 얼마나 빨리 이것을 볼 수 있었을까요? 새로 고침 몇 초 전에 또 다른 이메일 보내 졌어 핫 메일이 있는지 보자 전자 메일이 여기에옵니다 나는 어디에 전자 메일을 썼는가? 우편

네 그래서 이것은 여전히 ​​내 태평양에 있습니다 표준 시간 방금 이메일을 보았습니다 내가 기계로 시스템을 구성 할 수있는 방법을보고있다

호출 및 보증 기능과 같은 학습 및 호출 서비스 외부 서비스를 통해 전자 메일을 쉽게 보낼 수 있습니다 희망이 당신에게 그들이 가지고있는 새로운 것들에 대한 아이디어를 제공합니다 광고를 작성하고 기능도 보장하십시오 나는 슬라이드로 돌아갈거야 여기에 어떤 질문이든 내가 전에 발하다? 알겠습니다

[들리지 않음] >> 네트워크의 대역폭에 어떤 영향을 미칩니 까? 검열의 모든 내용을 조사하려고한다면? >> 좋은 질문입니다 그 질문은 어떤 유형의 네트워크의 대역폭에 미치는 영향은 다음과 같습니다 모든 검열 자료를 스트리밍하려고하십니까? 그것은 하나, 어떤 종류의 네트워크를 사용하는지, 얼마나 많은 네트워크 전송하려는 데이터 포인트 및 이와 유사한 항목입니다 우리는 모든 데이터 포인트를 실제로 전송할 수 없다고 말하는 고객이 있습니다 우리는 데이터를 가지고있는 우리와 함께 일하는 고객이 있습니다

초당 5,000 개의 판독 값을 생성하는 진동 장치 및 그들에는이 장치의 다수가있다 헤이, 우리가 보낼 수 없다고 말하는거야 그래서 이것은 우리가 말하는 모든 것을 소개하는 곳입니다 클라우드에서 처리하는 스트림은 기기에서 실행할 수 있습니다 내 후속 쿼리를 작성하십시오

프레젠테이션의 뒷부분에서 그걸 보여줘 희망은 당신에게 아이디어를 준다 내가하는 말에 대해서 괜찮아 그래서 내가 너에게 실시간으로 보여 줬어

분석 및 데모 우리가해온 한 가지는 별개입니다 속편 같은 언어에서 우리는 자바 스크립트로 시작했고 우리는 사용자 정의 함수라고 부를 수 있습니다 후속편에는 사용자 정의 기능이라는 개념이 있습니다 스트림 분석에 임했습니다

우리가 오늘 그걸 바꾼 것 곧 대중 미리보기에서 공개 할 예정입니다 모든 고객에게 점수를 매기는 것이 아니라 고객을위한 능력입니다 포인트, 그래서 모든 지점에서 자바 스크립트 함수를 사용할 수 있지만 내가 글쓰기를 시작할 수 있습니다 데이터에 대한 함수 이것은 우리가 최근에 자바 스크립트로 소개 한 것입니다

이제 내 계산 사용자 정의 코드 계산 작업을 수행 할 수 있습니다 우리는 속편 같은 언어로 당신을 포기하지 않습니다 이벤트 창 이것이 우리가 추가 한 것입니다 예 : 평균 가격

그런 다음 나는 창문 위로 그것을하고 싶다 우리가 어떻게 할 수있게 할 수 있습니까? 자바 스크립트를 사용하는 것이 새로운 것입니다 우리는 당신이 축적 할 수 있도록 – 그러나 당신은 우리가 점점 더 단순함은 물론 사용자 정의 된 요구 사항이있는 사람들 게다가 나는 내가 돌아갈 수 있기를 바란다 더 – 나는 당신에게 포털을 통해 많은 것을 보여 줬습니다

그러나 매우 중요한 것은 금형 제작에 투자하는 것입니다 개발자 우리는 일을 끝냈습니다 통합, 당신은 부분 통제, 일한 인텔 센스가 있습니다 실제로 전체 스트림 처리 논리를 작성할 수 있습니다

샘플 데이터 및 존재하지 않고 직접 모든 것을 테스트하십시오 연결됨 이것은 우리가 한 일이다 우리의 비주얼 스튜디오 도구 그런 다음 클라우드에 배포하고 모든 것을 모니터링 할 수 있습니다

개발자라면 실제로 거기에서 할 수 있습니다 나는 네가 이전에 보았 듯이 내가 할 수 있는지를 볼 것이다 웬일인지 나는 스튜디오에 도전하고있다 정확히 무엇인지 모르겠다 그렇지

내가 이것을 보여줄 수 없다면 – 프로그램을 끝내도록하겠습니다 그러나 당신이 내가 구름에서 한 모든 것 이제 당신은 Visual Studio와의 패션 연결을 해제하고 배포합니다 그것과는 별개로 우리는 실제로 완전히 새로운 것을 또한했다 괜찮아

마지막으로 내 비주얼 스튜디오는 사과드립니다 Em greg이게 네가하는 질문이야 흥미로운 것을 보여주고 싶었습니다 우리가 그것을 붙들어두면 괜찮 겠니? 끝 나는 그것이 재미있을 것이라고 생각한다

나는 또한 특정 일을 할 수있는 능력을 보여주고 싶다 나는 내 자신의 프로젝트를 가질 수 있고 나의 입력과 출력을 설정할 수있다 이 프로젝트를 로컬에서 실행할 수 있습니다 나는 많은 것을 할 수있다 할 수 있습니다 – 문자 그대로 우리는 실행 시간을 가져 왔고 임베디드되었습니다

그것은 도구에서 나는 당신에게 결과를 보여 줄 수있다 내가 시스템에 넣고있는 샘플 데이터는 무엇입니까? 나는이 모든 것들을 위해 발로 차리지 않았다 왜 이것이 중요한지, 나는 그 다음 단계로 가고 싶다 실제로 최근에 출시되었습니다

그래서 우리가 한 일은 생각합니다 그것은 두 가지 측면에서 나는 특정 일을하는 개발자이다 물건들 그러나 나는하고있는 사람들로부터 고립되고 싶다 전체 배포를위한 기본 소스 제어

모든 개발자가 변경 사항을 확인하지 않도록하십시오 그것은 모든 것을 무너 뜨 렸습니다 당신은 테스트와 사물을 실행하고 싶습니다 우리가 한 일은 이제 할 수 있습니다 내 것과 통합하라

– 비주얼 스튜디오뿐만 아니라 이제 할 수 있습니다 자동으로 빌드됩니다 나는 예를 들어, 사용할 수 있습니다 변경 사항을 적용하고 변경 사항을 배치 할 수 있습니다 그것을 추가하고 일단 그렇게하면, 나는 Visual Studio와 i에 갈 수 있습니다

새 패키지를 구하고, 내 솔루션을 구축하고, 해결책, 나는 모든 것에 대해 한 번만 리소스를 사용하고 전체 통합 및 배포 이제 오프라인에서 관리 할 수 ​​있습니다 우리가 해낸 새로운 소식입니다 어떤 지속적인 통합 및 배포 오늘 나가러 갈거야 우리가 작업하고있는 다른 것들 우리는 실제로 시스템에 내장되어 있습니다

나는 데모를 보여 주려고 노력할 것이다 내가 생각하는 모니터링은 매우 흥미 롭습니다 모니터링 데모에서 우리가 한 일 중 하나는, 나는 지형 공간 분석에서 그 일을하고 어떤 종류의 일례를 보여주는 작업 도표 모니터링을 수행 할 수 있습니다 그래서 내 직업 다이어그램에서 위로, 만약 당신이 내가 보내는 정보가 있다는 것을 기억한다면, 당신은 자동차, 날씨 정보를 알고 있어야합니다 한 이벤트 허브에 자동차 정보를 보내고 있었는데 날씨 다른 사람에게 정보, 나는 다섯 가지 직업을 가지고 있었고 출력

이걸 모니터해라 입력 얼마나 많은 데이터가 잡스와 평가 받고 정확히 그 쿼리 무엇입니까 논리적 경로는 무엇입니까? 내 문제가있는 것 같으면 출력을 통해 정확한 쿼리가 무엇인지 확인할 수 있습니다 문제는 메트릭을 볼 수 있습니다

이것은 – 만약 당신이 생각하면 그게, 내가 말한 건 당신이 속편 성명서를 가지고 있다는거야 거리, 무언가와이 예제에서 st하지만 어떻게해야합니까? 내가 출력을 얻지 못하는 것을 확인하려면 어떻게해야합니까? 어떻게 돌아갈 수 있습니까? 무슨 일이 일어나고있는 조인은 무엇입니까? 이것들은 우리가 디버깅 능력을 돕는 방식입니다 우리는 또한 확신과 완전히 통합되어 있습니다 모니터링을 통해 경고를 설정할 수 있습니다 당신은 다음과 같은 것들과 통합 할 수 있습니다

특정 장소에서 처리 필드와 같은 문제 정확한 사건이 무엇인지 알고 싶습니다 로그를 탭하여 볼 수 있습니다 고객이기 때문에 자체 스토리지 계정을 정의 할 수 있습니다 당신은 고객입니다

우리는 당신을 붙잡고 싶지 않습니다 이벤트 보안 당신은 그걸 알아야합니다 당신이 유일한 사람인 경우 이벤트에 문제가있는 경우 그것에 접근 할 수 있습니다

실제로 이것을 설정할 수 있습니다 디버깅 및 모니터링을위한 구성을 통해 그것은뿐만 아니라 마이크로 소프트를 통해 사용할 수있는 로그 분석과 통합되어 있습니다 왜 내가 너에게 말하는 이유는 금식에 대해서 생각할 때 디버깅 가능성과 문제 해결에 투자하는 서비스가 많을수록 그것이 당신을위한 것입니다 이것은 우리가 완벽해질 수없는 영역입니다

우리가하는 모든 일에도 불구하고 우리는 계속해서 이것에 투자 우리는 단지 무언가에 투자했다 문제가있는 경우 알림을받을 수 있습니다 그것은 일어난다

그렇게 통계를 보여 줬어 이것은 중요한 임무 다 우리가 만든 서비스 우리는 자동 체크 포인팅을합니다

그리고 내가 전에 일렀던 것들 우리는 이벤트 전달을 보장합니다 우리가 처리 할 것입니다 이것은 컴퓨터의 현실입니다 내 비주얼 스튜디오는 하나의 프로세스로 인해 막혔습니다

시스템이 다운 되긴하지만 자동으로 복구됩니다 그리고 체크 포인트를 읽고 역사로 돌아가서 세부 사항을 확인하고 항상 이벤트가 처리되고 있는지 확인하십시오 우리는 현재하지 않고 그것에 대해 공개하고 싶습니다 정확히 한 번 이벤트 처리를하지 마십시오 역사에 돌아 가면 출력 결과가 중복되었습니다

귀하는 귀하의 신청서에 대해 이러한 질문을해야합니다 이 기능을 원했던 고객이이를 구현했습니다 이 슬라이드가 잘못되었습니다 지금 당장 21시에 가능합니다 확신하는 지역

우리는 아시아, 아메리카 및 주권 국가에 있습니다 아닙니다 – 우리 자신은 서비스를 제공 할 수 없습니다 우리는 다른 누군가를 통해 그것을해야만합니다 데이터는 출입 할 수 없습니다 독일과 중국 같은 지역

우리는 그 지역에도 있습니다 우리는 모든 주요 준수를합니다 첫 번째 고객 중 한 명이 의료 서비스를 제공했습니다 그래서 우리는 hipaa 준수했습니다 우리는 ISO 규정을 준수합니다

이는 엔터프라이즈 시스템을 설정할 때 중요합니다 당신은 이런 것들에 대해서도 생각해야합니다 내가 구름에서 떠나는 것에 대해 이야기하고 싶었던 마지막 그 가장자리와 이유는 내가 서둘러야 할 이유가 조금있다 나는 8 분이 있기 때문에 나는 이것에 흥분한다 언젠가 이것에 대한 첫 번째 논문을 썼다

내가 얘기 한 모든 것 클라우드에서 연결이 끊어진 시나리오를 상상해보십시오 구름 나는 석유 굴착 장치에있다 또는 나는 의미한다 정말로 내 모바일 장치에서 일부 응용 프로그램을 실행하고 있습니다 중요한 건, 실시간으로 안간을해야 해

그 응용 프로그램과 내가 어디 네트워크가 있지만 원하는 곳에서 무언가가 발생하면 경고를 받으려면 방금 신청서를 만들었습니다 실제로 이것은 주요 제조 시나리오가 많이 있습니다 권리? 나는 생산을 중단 할 수 있기를 원한다 문제 야

나는 의지 할 수 없다 나는 잃을 것이다 문제가 발생할 경우를위한 수백만 달러 항상 내 연결에 의존 할 수는 없습니다 당신이 말한 시나리오 우리가 한 일은 우리가 가진 것입니다

그들이 말했던 것을 iot 팀과 함께했습니다 iot edge 보장 스트림을 배포하려면 당신이 똑같은 속편으로 쓰고있는 분석 업무 가장자리 장치에 언어 내가 보여줄 수 있는지 알아볼거야 너는 그것의 빠른 데모

하지만 먼저 걷고 싶다 이 모든 경우를 통해 에 유용한 우리는 고객이 있습니다 절약 비율과 같은 여러 가지 작업을하기 때문에 그들은 공장에서 쓰레기를 줄이고 있습니다 왜 그들은 폐기물을 줄일 수 있습니다

왜냐하면 만약 당신이 정말로 보면 생산 라인, 생산 라인은 여러 개의 라인으로 구성됩니다 다른 검열에서 다른 검열 장소, 다른 시스템 및 사물들 각 시스템에는 자체 학술 시스템이 있습니다 그들은 서로 이야기하지 않는다 내가 어떻게 얻을 수 있는지 보여 줬어

간단한 참여로 함께 이야기 할 여러 스트림 기능 옳은? 자, 내가 구름에서하고있는 것을 내가 상상할 수있다 장치 그래서 나는 감각과 같은 일을 할 수 있습니다 장치 및 연결에 대한 융합 또는 어떻게 줄일 수 있습니까? 자료

그럼 내가 어떻게하면 장치에서 할 수 있을까? 내가 클라우드로 보내기 전에 네가 말한 그렉이 너도 남자들이 옳은지에 관심을 가질 수 있을까요? 이 내가 뭘할지, 5 분 남았 어 내가 추가하려고합니다 이 세션의 추가 데모

먼저 행운을 빌어 이 데모에서 내가 뭘하는지는 몇 가지 직업이 있고 나는 내가 할 수 있기 때문에 나의 이전 세션의 슬라이드를 여는거야 데모를 보여주세요, 예전의 세션에서 훨씬 더 낫습니다 내가 가진 일 중 하나는 구름 속에서 일하는 직업입니다 이것은 내가 걸어 갈 슬라이드입니다

다시 말하지만, 랩톱을 이벤트 생성기로 사용할 예정이지만 에지가 실행되는 게이트웨이 장치 장치에서 데이터를 보내 겠어 그래서 모든 검열 자 iot 허브에 대한 정보는 클라우드 작업을 통과합니다 우리 대시 보드에 그냥 써주세요

그러나 나는 가장자리 일을 열어 갈 것입니다 이 가장자리 작업은 edge ppr으로 호출됩니다 이 모든 것은 허브를 사용하여 내 장치에 다시 통신하는 것입니다 내 노트북에서 기본적인 처리가 진행 중입니다 그리고 구름이 아닙니다

이것이 작동하는지 봅시다 괜찮아 그래서 이것은 기본적으로 게이트웨이입니다 그리고 저는 게이트웨이를 시작했습니다 나는 확신 대시 보드로 갈거야

그리고 나는 나의 최후의 일을 시작할 것이다 내 모든 일에서 내가하고있는 모든 일 – 먼저, 너에게 보여 줄게 입력과 출력 말 그대로 문자 그대로 기기에서 데이터를 읽는 형식 iot edge를 통해

문명 형식이란 무엇입니까? 기기에서 데이터를 쓰고 있는데 다른 것은 데이터를 쓰고 싶은 기본적인 장치는 무엇입니까? 이것은 기본적으로 내가 실행중인 컴퓨터에서 실행되는 것입니다 허브에 내 첫 번째 장치를 안다 쿼리를 살펴 보겠습니다 처음에는 모든 온도와 습도 값을 원합니다 죄송합니다

잘못된 버튼을 클릭했습니다 이것은 추가 데모입니다 그래서 나는 여유를 좀 얻는다 괜찮아 그래서 나는이 일을 시작했고 정말 일어나고있는거야, 나있다

또 다른, 알다시피,이 일은 iot hub에 데이터를 보내고 내 클라우드 작업을 통해 대시 보드로 연결됩니다 이 모든 일은 가장자리에서 보내고 있습니다 온도와 습도 괜찮아 자, 여기 이걸보고 계셔

대시 보드에 표시합니다 내가하지 않는다고 말하고 싶다면 상상해보십시오 모든 데이터 포인트를 원하고, 10 초마다 말하고 싶습니다 데이터 포인트를 원합니다 평균 온도 및 습기

나는 멈추고 그것을 클릭해서 거기에있는 직업을 멈춘다 장치에서 실행 중입니다 나는 멈춤 모드로 들어가기를 기다린다 그리고 일단 내가 갈 수 있습니다 질문

나는 쿼리의 첫 번째 부분입니다 그리고 나는 쿼리의 두 번째 부분입니다 그리고 이것은 평균 온도와 습도를 10 초마다합니다 나는 다른 모든 것을 보내고 싶지 않습니다 이 데모는 구체적으로 귀하의 질문에 대해 그리고 지금, 나를 시작 시켜줘

내 bi 대시 보드가 어떻게되는지보십시오 다시, 내가하고있는 것은 이것을 장치로 밀어 넣습니다 무슨 일이 일어나는지 봅시다 장치 시작되었습니다

작업이 시작되었습니다 당신은 모든 것이되는 독서를 보았습니다 10 초 죄송합니다 잘못된 것입니다

이제는 10 초마다 읽어야합니다 나는 전에 얻었던 것처럼 매초마다 데이터 포인트를 얻지 말아야한다 그래서 여기에 그것은 내 스트림 분석 작업을 함께 일하고있다 트윈 상태의 아이팟 허브이며 출력을 보냅니다 그래서 알 수 있습니다 이제는 이제는 10 초마다오고 있습니다

매초마다 보지 않을거야 이 작업은 구름 우리가이 일을 어떻게 만들어 냈습니까? 보증 팀과 협력했습니다 팀은 기본적으로 뭔가가 가장자리라고 가장자리를 통해 배포 할 수 있습니다

기계 학습, 스트림과 같은 다른 서비스의 컨테이너 분석, 기능 및 우리는 문자 그대로이 직업을 취합니다 컨테이너를 만들어 가장자리 장치에 배포하십시오 가장자리 장치가 더 커질 수 있습니다 28 메가 이상의 숫양과 사물도 좋아합니다 이게 당신에게 아이디어를 줄 수 있기를 바랍니다

한 가지 말하고 싶습니다 매우 일찍 비공개 미리보기에있는 것 관심이 있으시면 알려 주시면 팀을 구할 수 있습니다 가입 내가 보여준이 경험은 완전히 바뀔 것입니다

우리는 새로운 고객이 모든 것을 말할 수있는 경험 다수의 컨테이너에 배포하려는 다른 컨테이너 기기뿐 아니라 클라우드에서도 아이디어를 얻을 수 있습니다 모서리 그걸로 나는 실제로하고 싶다 마지막으로 한 말을 항상 마침내 말하고 싶습니다 세션

스트리밍 데이터를 생각할 때, 내가 너와 대화 한 모든 것 시리즈는 실시간입니다 Assure를 사용하면 시계열 분석을 수행 할 수있을뿐만 아니라 실시간이지만 역사적인 데이터 관객은 내일 세션을 가질 예정입니다 이것이 역사적인 시계열에 대한 시계열 분석 방법입니다 실시간 데이터는 물론

매우 흥미로운 루트 분석과 다른 행동들 실시간 및 이력 데이터와 같은 것들에 대한 이상 탐지 당신이 갈 수있는 많은 자원이 있습니다 나는 질문을 할게

나는 실제로 두 시간에 걸쳐 의사록 나는 너를 요약하기를 희망한다 사람들은 왜 실시간 분석이 중요한지에 대한 아이디어를 얻었습니다 스트리밍 분석이란 무엇입니까? 우리가 엣지와 함께하는 일 구름 방법 남부 회사와 같은 고객이 우리를 도와주고 있습니다

새로운 시나리오를 정의하고이 세션과 아이디어가 네가 할 수있는 일 고맙습니다 [박수] >> 감사합니다 이것은 매우 도움이되었습니다 어떤 질문이든

얘들 아? 예, 부탁합니다 질문을 위해 머물고 싶은 사람들은 머물러 주시기 바랍니다 [들리지 않음] >> 질문은 데이터 저장소가 어디에 있습니까? [들리지 않음] >> 그래서 질문은 aws에 있습니다 나는 그것을 s3에 쓸 수있다 그것은 당신이 할 수있는 것보다 조금 더 비슷합니다

작업의 데이터를 BLOB 저장소에 기록하거나 데이터를 보장 할 수 있습니다 또는 코스모스 db [들리지 않음] >> 쿼리가 메모리에서 일어나고 있습니다 첫 번째 글쓰기가 시작되기 전에 실행 됨 다른 질문? 예

[들리지 않음] >> 가장자리? >> 네 >> 내가 그걸 쓸 수 있을까? 화면에 >> 내 팀의 별칭입니다 너는 아무것도 없어 [들리지 않음] >> 그 일은 – 죄송합니다

저는 이것을 반복하고 있습니다 주요 차별화 요소는 개발자 생산성에 있습니다 우리는 -에 대해 이야기했다 우리가 말한 서비스 클러스터 관리가 없습니다

당신은 그런 것들을 할 필요가 없습니다 우리는 스트림 프로세싱 인 trl에 서비스를 구축했습니다 당신이 불꽃을 본다면, 그것은 그들이 형성하는 엔진입니다 스트리밍 원하는 경우 자동으로 그것을 rdd라고 부르면됩니다 그러나 우리는 마이크로 관찰을합니다

내부적으로 우리는 더 작은 데이터 세트에 대해서 큰 세트 우리에게는없는 것들 현재 우리는 보안 격리를 위해 멀티 테넌트 (multi-tenant) 서비스를 제공하기 때문에 Ct-you는 자바 스크립트 코드를 실행합니다 >> 네 [들리지 않음] >> 이번이 처음입니다

이 질문을 받았다 이 메시지는 tpm 팀의이 별칭에 전자 메일을 보내면 정직하게 여길 것입니다 이것에 대답하는 사람 올바른 사람은 sam george입니다 누구가 노력을 실행합니다

그러나 실제로는이를 준수합니다 보안 및 규정 준수 및 그의 팀이이를 위해 노력하고 있음을 알고 있습니다 그는 너에게 더 나은 것을 줄 수있을거야 대답 고맙습니다

[들리지 않음] >> 지금 우리 소스는 실시간으로 허브가 아닙니다 그러나 당신이 가장자리 장치를 볼 때 당신은 가장자리가 작동하고 있다는 것을 알고 있습니다 그것을 명령하십시오 네

그러나 이것은 훨씬 더 많이 올라오고 있습니다 우리가하지 않는 것은 우리가 당신 자신의 것을 취하는 것을 허용하지 않는다는 것입니다 사용자 정의 입력 및 출력은 사용자가 알고 있기 때문에 그 이유를 나타냅니다 이 상자 스트리밍 질문으로 돌아갑니다 유연성이 있습니다

그러나 이제 우리는 모든 것을 관리해야합니다 당신은 슬레 또는 정확히 – 또는 최소한의 보장을 줄 수는 없습니다 일단 우리가 원하는 사건과 물건을 배달하면 그것은 서비스의 근본입니다 >> 마지막 질문 하나 [들리지 않음] >> 실제로 당신이 Microsoft 고객 증빙 자료 사이트로 이동하거나 저를 보내면 내가 찾는 전자 메일

천만에요 알겠습니다 >> 변신은 어디 있습니까? [inaudible] >> 실제로 메모리에서 발생합니다 모든 스트림 처리가 메모리에 있습니다 그것이 간다

>> 직업 작업 구성 요소 그래서 허브 또는 blob에 내 데이터를 쓰고 나는 무엇을할까요? 스트림 분석은 스트림을 자동으로 가져옵니다 스트리밍 단위라고 불리는 것을주는 것처럼 웹 로그 분석에서 당신이 우리가 운영하는 곳의 계산은 어느 것입니까? 처리 중입니다 >> 다른 형식 인 경우 그것은 당신이 변형을 할 곳입니다

>> 또 다른 중요한 것이있다 사실 솔직히 말해서 나는 이것을 일찍 말했어야했다 그리고 이것을 언급하는 것을 잊었습니다 나를 상기시켜 주셔서 감사합니다 현재 우리는 csb 형식을 지원합니다

우리는 사용자 정의를 지원하지 않습니다 현재 바인더 리 형식입니다 우리는이 의견과 우리는 사용자가 코드를 작성해야하기 때문에 사용자 정의 코드를 제공해야한다는 것을 알고 있습니다 형식 고객은 고객 반입 변환

그러나 사용자 정의 – 우리는 클러스터 구입을 요구하지 않습니다 그렇게 말하면 클러스터를 구입하고 관리하는 것이 훨씬 쉽습니다 지금 서비스를 통해 우리는 코드를 보장해야합니다 Righting은 메모리에 액세스하지 않습니다 배당

보안 경계를 의미합니다 우리는 그런 종류의 자원 격리 죄송합니다 나는 다음 단계로 갈 것이지만 당신은 왜 그것이 속편이고 우리가 자바 스크립트를 할 수있는 이유를 볼 수 있습니다 기본적으로 프로세서에서 실행할 수있는 격리 된 구성 요소가 있습니까? 나는 너에게 대답을했고 왜 너는 우리가 그걸로 할 수 없냐고 말했다

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이리 예 부디 우리는 연결을 끊고 있습니다

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에서 그만큼 그리고 당신에게 세션 레오폴도의 과정 중에이 웹 세미나에 대한 지하 환영 사람입니다 매우 빠르게 말을하지만 수 있도록 유사한 물건을 많이 볼 수 있는지 당신은 아무것도를 놓치지 않는다 이 기록지고 당신은 곧 기억해야 할 우리의 것입니다 몇 가지 비디오를 볼 수 있습니다 나는 드롭이있는 쇼 화면 상단에 아래가 당신의 모든 화면을 볼 확신 당신은 아래로 떨어지고 수준을 확대하고, 최대 해상도를 보게 될 전체 화면을 선택 당신은 당신이 가장 큰 화면에서 볼 수 있기 때문에 데모의 대부분은 더 나은 이해 크기와 내 데모의 대부분의 글꼴 크기는 당신이 살고 실제로는 확실하지 않다 프레젠테이션 아니다 물건은 이제 비디오 녹화지고 그리고 비디오가에 당신에게 사용할 수 있습니다 세션 후 시간의 몇 분의 세션이 끝날 때이 링크, 궁금하고 지금 비디오를 녹화하고 어떻게에 대한 링크를 게시 할 수 있습니다 할 수있다 비디오의 다운로드 내가 방법에 대한 블로그를 쓴 것을 설명 할 것이다 걱정하지 마세요 이렇게 그래서 그것을 가자 그것은 많은 웹 캠의 스위치를 차지하기 때문에 대역폭 이제 무엇을 어떻게하는 것이 진정한 목적이다의 핵심 기본으로 돌아 오게 우리는 그것의 일부 데이터를 입력을받을 때 어떤 대학의 분석으로 우리는 몇 가지 처리를 할 그 위에 한 다음 모든 사람의 일부가 정확히 수행하는 방법이 의존하는 것을 알고 재현 데이터 및 처리 요구 사항하지만 한 가지는 어떤 데이터 일반적으로 거의 확실하다 이미 당신이 할 수없는 일이있다 의미 히스토리 데이터는 일반적으로 당신이 가지고있다 그것이 우리가 할 수있는 것이 아니기 때문에 왜 우리는 너무 많은 시간을 소비하고 아무것도 변경 과거에 아무 것도 변경하지만 당신은 지난 주에서 배울 경우 그 지식을 활용 더 나은 방식으로 행동하는 것은 분석의 전체 목적은 미래를 개선하기 위해입니다 그래서 과거로부터 배우는 것은 미래는 분석이다 개선하고 지금은 매우 우리에게 가져다하기 우리 중 많은 사람들이 우리가 배우고 싶은 말은 최근에 잊혀진 중요한 개념 과거 내가 정말 말은 내가에서 모든 가능한 유용한 일을 배우고 싶은 것입니다 과거는 사람과 표준 보고서는 다시 올 것이다 나에게 요구하고있다하지 그것은 잠시 후에 단지 우리의 대부분은 보고서를 작성에 많은 시간을 보내고 있음에 새기다 NMI의 우리는 그 분석 기술 우리는 의지의 바로 하위 집합이 아니다 분석 생각 우리가 정말 무슨 뜻인지 점점 더 많은 아이디어를 탐구로보고 범위는 어떻게 확장 할 수 있습니다 분명히 당신의 이점에 프로세스가 매우 간단하지만 지저분한 얻을 수 있도록하고 우리가 할 수있는 데이터베이스가 될 아주 좋은에서 데이터를 얻을 당신의 모든 경험 포함 된 CSV 파일을 간단한 텍스트 파일이 될 당신의 우리가 있음을 변환하는 서둘러 변함없이 업로드 우리가 교배 할 수 있지만 일반적으로 어떤 일이 발생 리포터 뭔가 정보입니다 반드시 형식으로 당신은 그것이 싶습니다 그리고 우리는 지출을 끝이 아니다 시간과 일반적으로 에너지 및 청소하지만 많은이 과정 때문에 원시 데이터입니다 이 때문에 단지 할당에서 스크롤하여 요약 할 큰 이해 무엇이든 우리는 작은을 요약하고 우리는 물론 기반으로 해석하려고 해석에 우리는 다른 사람들이 자신을 포함한 우리의 생각을 공유합니다 그 정보에 따라 행동합니다 이제 미래를 향상의가 할 수있는 시간을 분류 할 수 있도록 아주 간단한 종류는이 이상적인 정의하지 않습니다 그래서 실제로 사용자 정의 무엇인지 정말 아르는 오늘의 세션이의 초점을 명확히 있는지 확인되고 싶은 많은 최종 사용자 세션을 지향 여러분 중 일부는 IT에서 할 수 있지만 여전히의 집중 오늘은 거기에 시간 당신은 당신이 IT에서 그래서 수 있습니다 경우에도 사용자로 최종 사용자 무엇에 당신은 원시 데이터를 얻을 당신은 여전히에서 작업 할 때 그래서 나는 확신의 모든이의 그 단계는 우리가이주고를 사용하는 제품의 종류를 이해하는 빠른 볼에 적응하는 것 나 나는 사람들의 응답을 거 몇 초를주고있어 우리는 좋은 쓰기 수 있는지의 사진 가중치는 기록적인 투표율을 작성하여 우리는 청중의 주위에 600 명을 어떤 좋은이 시간 내 주셔서 감사입니다 확실히 그것은 45 % 2010 년 40 %에 이렇게 좋은 보이는 2013 확실히 마이크로 소프트는 나에게 문제 대부분의 몇 초를주고 안정에 매우 행복 할 것이다 오늘 당신을 보여주기 위해했던 일들은 새로운 버전을 기반으로하지만하지 않습니다되는의 나는 내가 이전 버전으로 거대하게 나는 확실히 어떤에서 작동 무엇의 약 30 %를 해요 아니에요 의미 Excel 및 새로운 것을 사무실의 버전은 분명히 2013 구 대부분의 경우에 작동합니다 새로운 기능은 모두 내가 갈거야 기억 엑셀의 전문 버전에서 작동 의이 경우 데이터를 살펴 보자 공에서 다시 돌아가서 이제 다시 내 화면을 표시합니다 데이터의 힘 당신은 당신이 할 수있는 것은 시간의 비 효율성의 낭비 인 그것을 청소하기 데이터가 같은 방식으로 가지고 할 수 있다면 우리는 그것을 잘못된 데이터를 호출을 분석하는 사람들이 실제로 수 내 문제처럼 다시 한 번 가자 정리 작업없이 모든 분석없이 작업 데이터를 얻는 경우에 그래서 당신은 시간을 낭비하고`그것 때문에 청소하지만 당신은 데이터를 얻을 경우 어떤 바르게 행동하고 좋은 데이터가 개념적으로있는 대학을 정리 할 필요가 없습니다 이 좋은 보이지만 정확히 좋은 데이터가이 무엇을 의미하는지 당신에게 중요 당신이 그것을 보면 좋은 다시 우리가 그렇게 어떻게 그것을 실현하는 몇 가지 방법이 될 수 있습니다 이 테이블은 좋은 데이터 표라고 같은 경우 그래서 아주 간단한 정의 데이터의 데이터 그래서 간단한 예를 들어 모든 것이 제목은 데이터 다음에해야 데이터해야 지금이 간단한 소리를하지만, 매우 자주 자신이 얻을 수있는 각 열에 일치 우리가 정확히 같은 제목하지만 데이터가 어디에이 경우, 예를 들어 버릇 유형은 혼합 또는있어 하나의 다음의 2 종류의 정보를 넣어이 경우 더 악화에 열이는 통지 및 조기을 수정하지 않을 경우 또 다른 일반적인 문제는 단계는 데이터를 내가 최근에 발견 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다음의 과정 않는 경우 당신은 변환하는 방법을 알고 있어야합니다 좋은 형식에서 그렇게 난 당신이 몇 가지 예는이 BBD을 표시하고 우리는거야 쇼를 해요 잘못된 데이터 사람들의 가장 흔한 유형 중 하나를 보게 될 것은 그래서 저를 보자 모든 시간을 얻을 내가 여기가 그래서 특정 파일을 열 것은 내가 그들을 볼 수있을 것입니다 잘못된 데이터 형식입니다 몇 초에 동의하는 것은 지금은 괜찮 모든 컬럼에있는 모든 열입니다 보인다 이다 제목 및 등등 등등하지만 아래에 이러한 격차는 격차를 기억 문제가 있습니다 및 열 E 양의 열은 연도와 달의 문제가 아니다 문제는 당신이 모든을 파악하면 피벗 테이블로 변환 무료로 받아 보았 기 때문에 경우 격차는 약간의 차이가 whinge 때문에 정확하지 않은 서로에 빠지게하고 약간의 차이는 의미 많은 그래서 결국에 우리는 우리의 손과 소중한 폐기물을 채우고이 추가 작업을 복용 결국 당신은 반 시간 한 무엇이든을 낭비하고 경우에 실제로 비 효율성을 호출 삶 이 경우 당신을 돕는 대신 엑셀의 Excel을 돕는 당신 격차를 채우기 걸린다 당신은 내 개념 혜택이 이전 우리 버스에 내 세션을 유인 나의 블로그를 참조 이해 당신은 당신이 비효율적으로 충족 수단 소프트웨어를 돕는 경우에 당신은 가정해야합니다 Microsoft는이 문제를 감지하고 일반적으로 데이터의이 지금 이런 종류의 해결이 있어야 피벗 테이블에서 유래는 일반적으로 매우 종종 우리는 피벗 테이블에서 뭔가를하고 싶지만 그것은 당신이있는 동안 우리는 우리가 잘 사용으로 붙여 복사 한 느낌과 당신이 그것을 할 수 없습니다 우리는 피벗 테이블이 오작동 할 좋다는 것을 알고 일을하고이 될 것입니다 내 나는를 절대 복사하지 전에이의 간격을 채우기 위해 추가 작업은 이제 이제 피벗 테이블을인가 심지어 피벗 테이블이인가의 간격을 충전 할 수 것이라고 생각하는 시도 당신이의 솔루션이 있다고 가정을 찾아 그 해결책은 피벗에서해야하는 방법 표 매뉴얼 그래서 이것은이 찾는 인 분석 관련 문제가되지 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중 하나 피벗 테이블 만들기 원시 데이터가 좋은 경우에 그래서 인생은 매우 단순되다 위해 당신은 내 경화제를 필터링하려면 그것은 분석 It 너무 쉽게이기 때문에 당신은 정보의 많은 더 유용한 조각을 발견 할 것이다 그래서 앞서 예를 들어 관리하기 어려운 잘못된 데이터의 한 종류 있는가 가자 이 하나 나는이 열 이어 무엇의 비용 호출 비용 분류 비용 시간이 그가 지금은 그냥이인가 표시하고있어 월 다섯 3 월 4 월 5 월 6 월 12 열이 있습니다 나는 당신이 포장 된보고 싶지 샘플은 진정으로 일부 열이 있습니까 제목 및 데이터의 이용 약관하지만 일부 열에서 좋은 문제가 모든 열 월 되세요 12 월 데이터보다는 지금 이상적으로 너무 향하고 같은 문제 월 월을인가 되세요 내가 수동으로 수행해야하는 경우 이제 문제는 우리는이 형식이 데이터를 가지고해야 내가 여기 와서 그런 다음이 복사 ~ 12 월에서 모든이를 선택해야합니다 및 전문가 트랜스 여러 번 플레이 한 다음 복사는 상당이 번호 성장 붙여 넣기 시간은 분명히 그 비효율적인가의 이제 마이크로 소프트는 아름 다운 새 도구를 작성 나는 필사적으로 탐색하는 모든를 원하고 특정 도구는 전원 쿼리 호출되는 당신은 전에 전원 쿼리를 보았다면 모르겠지만 당신이 경우 당신은 가서해야하지 이것은이는 천 (13)에 작동 방법 엑셀의 일부가 아니라고 다운로드 그러나 그것은 필요 당신은 IT에서 온 경우 데스크탑의에 그것을 설치하시기 바랍니다 다운로드 및 설치할 당신은 사용자 측면에서라면 당신은 쇼를 선택하는 것은 설치하기 위해 IT를 요청하십시오 당신은 어떻게 전원 쿼리라는 새로운 도구는 무료 다운로드입니다 당신이 그것을 설치되면 여기에 당신을 도울 수 여기에 나인의 메뉴를 통해이 메뉴 전원 쿼리는 매우 유연하고 매우 가능하다 소스의 모든 종류에서조차 그 데이터를 가져 오는 그래서 그냥 빠른 상상하지 않은 사람들 그것은 브라우저에서 그것을 얻을 수에서 그것은 데이터 가져 오기를 할 수있는 작업의보기 나는 당신에게 데모를 보여 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원하지 않는 원하지 않는 평방 피트에 나는 그것으로 데이터를 가져 오기 전에 모든 열 등을하지 않을 수 있습니다 나는 그것을 편집하고 난 지금 이것은 새로운 개념이 약관에가 원하는 방식으로 그것을 수정하고 싶인가 이제 우리는 데이터 가져 오기에 사용까지 우리는 여기에서 말하는 것을 사고 방식의 우리는 말하고 있는지 그것은 최초의 수입으로 무엇이든 형식이에 도착 한 후 청소에 대한 생각으로 이제 자체를 생각의 방법은 먼저 당신을 변경 그것의 작은 미리보기를 수입하고, 그 다음에 모든 변경 작업을 수행 한 후이 경우 데이터에서 가져 오기에 전력 쿼리 요청 이 문제가 아니라이 페이지에 있었다하지 않는 경우에만 나인 행하므로 20,000 행 전력 쿼리겠습니까 당신의 모든 입력 된 경우를 제외하고 당신에게 샘플로 처음 몇 만 백보기 변경 무엇에 당신은 당신이 모두를 할 데이터 유형 원하는 열을 수행 할 변환 당신이 원하는 그리고 마지막으로 당신은 동일한 포트 그것은 그 적용되지 않을 때 당신에게 문제를 많이 저장 올바른 형식으로 실제 데이터 및 수입에 대한 단계 그래서 지금이 경우 제대로 및 저장을 클릭의 특정 열을 원하지 않는 추가 할 수 있습니다 이 경우 우리의 문제보다 더 많은 것은 나는 단지 수를 원하고 내가 원하는하지 않기 때문에 전혀 평방 미터 그래서 지금이 분할라는 옵션이 있습니다 얼마나 아름다운 주목 구분에 의한 열 및은 가져 오기 대화처럼 뭔가의 취득에 사용되지만이를 좋은 옵션이 경우 예를 들어 내가 원하는 일부는 모든에 의해 공간이 아니라하지 분할하는 것입니다 스페이스 나는 그것은 모든 공백 수는 SP 피드는 세 개의 열에서 수상했을 경우 여기에 그냥 왼쪽에서 하나 개의 공간을 말하는 건가요 후 두으로 분할 예정 내가 원하는과 지금이 번호로 분할되어 있기 때문에 자동적으로 멋지게 열 하나 바로에게 정렬 즉 그것은 내가 야만인을 원하지 않는 두 번째의 숫자 열의 의미 지금은 그렇지 않으면 나는 또한 내가 필요한 열을 선택하고 더 많은 기타 문제를 말할 수 그렇게 할 것이다 또한 매크로를 기록 할 수처럼이 기록하고 마지막으로 점점 것으로 나타났습니다 나는 닫기를 참조하십시오 나에게 데이터 정리를 주겠다 내리고이 페이지는 있었다 때 2 만 1 라크가 무엇이든간에 행은 이제 변환을 "당신을 적용했을 데 데이터 정리는 박수를 시작하지 마십시오 너무 빨리 감동하지 마세요 니스 감동에인가 이제 더이이 기억되기 때문에이 경우 웹 페이지입니다하지 마세요 참여합니다 매일 추가하지만, 이는 데이터 추가 및 업데이트를 가져옵니다 라이프 페이지 수 있었다 일반적으로 내가 세 일 후 동일한 장소로 이동한다면 나는 그렇게 이미 오래된이야 내가 나는 최고에이 테이블 쿼리 옵션에서 지금은 그냥 좋은 아무것도를 반복하지 않아도 말고 그리고 나는 신선한 말해 지금은 그것은 그것은 기억한다 URL을 기억한다 할 수있는 좋은 당신의 변환 및 그것은 당신은 아무것도 할 필요없이 전체 데이터를 반영하기 위해 그냥 좋은 그러나 더욱 중요한 당신은 당신은 넣어이 데이터와 노력이 청소하는 것을 깨닫게 경우 그것은 최대 당신의 팀 부서 또는 기관에서 너무 좋은 다른 많은 사람들이 혜택을 누릴 수인가 당신이 공유 할 수 있습니다 그리고 그것은에서 그것은 PI 카탈로그로 전송되는 경우 다른 사람의 또한 손가락을 들어 올려하지 않고 데이터 소스를 사용할 수있는 단지를 사용할 말했다 즉, 당신은 넣어 노력 재사용 할 수있는 방법 즉 내가이없는 조직 전체 너무 많은 시간이 당신에게 힘 쿼리에 대한 모든 것을 보여하지만 당신은 나의 블로그로 이동 가능 이 다음에 기사의 제비가 있고 또한 좀 더 참고 모든 당신은 줄 것이다 아주 작은 나중에 그래서 지금 또한 이동의이 데이터 요약 및 피벗 테이블 봐 봅시다 어느 나는 당신의 모든 수행 확신하지만 내가 원하는 여전히 몇 가지 이제 것들 중 하나를 설명하기 위해 우리는 데이터를 볼 때 나는 뭔가 확실히 표시가된다 일반적으로 설명하고 싶 우리의 일부로서 값은 백분율을 얻기 위해 그것을 사용합니까하지만 대부분의 옵션은 내가 강하게 거기에 있습니까 당신은 당신의 소중한 시간의 몇 분 스틱 제안하는 것은 익숙한 일부 샘플 데이터를 가지고 당신과 모든 옵션을보고 각 하나는 내가보기에 시간이 없어 무엇을 이해 당신은 모든 그들을하지만 사람들은 경향이 매우 중요하는 당신에게 하나를 보여 드리겠습니다 한 가지 중요한 점에 대해 나는 단지를해서 지식의 부족의 잘못된 결정을하는 칼럼의 백분율 그들은 총계는 손으로가 된해야 할 일을 말했다 지금 우리는 있습니까 당신은 자넷의의 공헌이 무엇인지를 참조하는 경우이 단계는 월 밤 공헌을보고 가 그랜드에 올바른 공헌을인가 그것은 여섯 무엇인지 그들 그 것이다 강도 어떻게 당신이 날짜 6월 부문을 해석하는 것은 11 월 무엇을위한인가 10인가 그러나 당신은 안 모든 다른 달에 팹 또는 특정 월에 월을 비교하기 위해이 데이터를 사용하고 그 실수 내가 유혹을 얼마나 더 큰 2 월에 비해 1 월 값을 요청하면 우리는 예를 들어 수행 즉, 우리는 시각이 그렇게 정신 계산이기 때문에 좀 더 약 6 %를 대답 그냥 그것은 잘못된 이유를 표시하고 금액을 넣어 무엇 때문에 정말 잘못 될 것입니다 또 지금 당신은하지 않음이 75,000이고,이 1,50,000인가인가하는 것은 아니다 어디서나 6 % 가까이 그것은 훨씬 더 큰 당신은하자 사이의 비교를 바인딩 구함 그렇게 할 때인가 우리의 경우와 하나의 값 팜므 우리는 월 함께 할 싶지만뿐만 아니라 그들은 오는가 수 있음 비율의 차이로 값을보기로 이동하여 완료 모든 다른 달에 비해 에서 분명히 비율의 차이에서 어떤 어떤에서 그래서 불완전한 문장인가 우리는 이미 팜므을 선택하고 지금 그것은이 옵션 때 사용 98 % 시도로 말한다 당신이 각 등의 총합계가 아닌 다른 무엇과 무엇이든을 비교하고 이 값 표시 및 옵션의 매우 유용하고 강력한 내가보기 시간이 없다 모든 그들을하지만 모든 탐색 한 다음 이해하시기 바랍니다 제발 무엇 당신은 이제 당신은 배울 필요가 또 한가지라고 무엇인가 사라진다 계산 된 필드가 및 항목을 계산 내가 초점을 맞추려하기 때문에 나는 물론이보기 시간이 없다 새로운 기능에 대한 자세한하지만 우리는이에 열이 날 때 한 동의를 설명해 보자 열 기술은 꽤 묘기 이것은이되는 열 기둥과 항목 수단이다 판지은과 백금의 세 가지 유형은이 카드 유형의 열 내부 데이터 지원 실버 플래티넘 항목이며, 카드 종류는 요금은 피벗 테이블에 지금의 당신은 계산하고 우리는 수에 대해 비교해야 두 개의 열이있는 경우 어떻게됩니까 법 하나의 필드의 계산 필드를 우리는 여기에 갈 수있는 분석 및 인사 이동 : 현재의 할인과 내가 피벗 테이블 외부 가서 계산을하지 말아야합니다 구함 나는 마찬가지로 내가 그냥 달 걸었습니다 여기에 당신에게 하나의 예를 표시하고있어 피벗 내부에 그것을 할 수 있습니다 여기에 월만큼 항목에 필드 및 월 월과 같이 아이템 당신을 클릭으로 예를 들어 나는 무엇을 위해 당신을 원하는 경우도 있으므로 계산 된 항목이라는 것을 표시됩니다 내가 피벗 테이블 안에 할 것입니다 나는이 팜므 지난 3 월인가 그것은 축복하는이 말 것 오히려 외부 이제 하나님의 당신 하나 윌 마지막에 만든 작업 수행보다 어느 나는 월 피보나치가 있기 때문에 문제가되지 않습니다 제거 할 수 있습니다 사실의 정확한 위치를 이동할 수 있습니다 계산이 때문에 수동 제어로 피벗 테이블보다는 내에서 발생 상황이 계산 필드와 계산 된 항목에 작동 방식 것은 한 가지 더하는 당신을 일반적으로 듣고 당신은 기능을 명중 한 경우 사무실 내부 일반적으로 찾을 경우 간단하게 그것은을 의미 나타내는 뭔가 마이크로 소프트 대부분 때문에 매우 유용합니다 사람들은 여전히 ​​그들은 열세에 10 억 인민의 위험을 찍은 적이 염증을 얻고 유지 즉, 그 기능을 의미 하는가 어떻게 그 기능은 그래서 여기에 매우 유용인가 예 나는 일반적으로 많은 시간 우리는 피벗과 피벗 테이블 최종 출력이되지 않았는지 확인 피벗은 절대로에가는되지 않은 일부 이상한 형식으로되어있는 또 다른 출력이 있습니다 지원 우리는 우리 모두가 그렇게 내 판매를 포맷 추가 행 열을 필요로 사용자 정의 열 필요 우리는 중간 단계로 피벗 테이블을 유지하고 그 다음 피벗에서 특정 셀을 참조 에 의해 테이블이 속편 그들은 그와 같은 뭔가가있는 싸움과 내가 좋아하는 뭔가를해야인가 내가 온 보드 카드 및 레스토랑 G5를 말한다면 나는 당신이 만약 그 번호를 얻을 것이다 이 일반적으로 작업 진행 커서를 가져 가도록하는 것은 내가이 이상한 찾고 피벗을 가져 오기인가 우리는 초조 할 때 많은 사람들이 문제에 대해 초조 성명인가 뭔가 우리는 그것은 나타난 이유를 악용 할 수있는 기회가 찾아하지 마십시오 눌러 입력하고 무슨 일을 볼 수 있지만 너무 쉽게 탈출하고 이동을 누릅니다나요 그래서 상황에서 탈출하지 마십시오 홈은이 경우 그냥 보도 자료 탐색의 일부를 탐색 입력 이제 큰이가 같은 번호가 거래 무엇 항복하지만 단지에 시각적으로 강조 난 그냥이 일부 녹색 색상을 넣어 이제이 숫자가 어떻게 행동하는지 볼 수 있도록거야 지금은 성장에 열 지역에서 거래 유형을 넣고 이제 일어날을 확인하려면거야 직접 주어진 참조 혼란이며 무엇 반면 해프닝 단서를 가지고하지 않습니다 이 중 하나는 항상 피벗을 잊어 내 블로그 검색으로 이동하십시오 당신에게 올바른 그림을 제공합니다 데이터 기타 IT 및 Mac의 기사의 두가 또한인가 생성 한 있습니까 있습니까 인류하지만, 인류에게 일어난 가장 좋은 그는 학습 무슨 알고하지 않습니다 및 지금은 너무 많은 일기의 셀에 금지 된 참조를 사용하지 마십시오 그것은 사용 시작을 보았 이렇게 많은 다른 옵션은 우리의 마음에 오는 질문은 당신은 너무 많은 쇼를인가 어느 하나 같이 값 그것은 데이터 및에 따라 다릅니다하여야 할 일반적인 대답에 언제 사용하는 물론 일반적인 답변을 양해 해 주시기 바랍니다 잘못 된 것을 옵션의 각과 우리는이 후 참조하려고하는 분석 옵션의 각도 매우 가지고 다른 유지 그들은 당신에게 추가 정보를 제공 성과 정보 그것은 추가가 동일하지 않습니다 그리고 우리의 목적은 모든 모든 방법을 시도해야 그 이유는 모든 정보를 배우는 것입니다 데이터의 종류와 다음이의 이득 최대 출력은 웹 로그 분석의 개념 지금오고있다 시간이 나는 방법을 보여줍니다 허용하지만 그냥 빠른 경우 시각화 할 몇 가지 사항이 있습니까 1 분 여담 시각화 정말 피벗 테이블 및 기타 다양한 수단을 무엇을 보여 분석 방법은 많은 양의 데이터를 가지고 그것을 경색 그것은 작은 것 그것은 지금 우리가 어떻게 현재 상태를 확인했다고 완료를 갖는 센스 아웃을 할 수 있도록 그것을 해석하는 나는 숫자를 읽어해야합니다 아니면 차트를 생성 할 수 있습니까거야 어떤 자체를 데이터의 해석을 단순화하기위한 옵션이 있습니다 때문에 혼동 될 수 있습니다 예를 들어 나는 데이터를 선택하고 난 홈 탭에서 조건부 서식을 얻었다 넣어 설정에서 막대 차트는 지금은 누구와 어떤 값을 비교하고 더 좋은받을 수 그것은 나쁜 여부되었다는 제품 경우 월 제품에 그것을 말하는 사진은 마찬가지로 임신하지 그것은 즉, 귀하의 도메인 지식에 달려 있지만, 적어도 그것은 당신을 제공합니다, 비즈니스 환경을 말한다 오히려 내가 할 수있는 동일한 데이터와 함께 지금에 시간 독서를 낭비보다 비주얼 사진 소 중 대형에 그것을 분류하여 완전히 다른 방식으로 봐 이 범위를 받아서 당신은 코스의 수 있습니다 기본적으로 33 % 67으로 나누어 손으로 민수기하지만이 데이터는 동일한 남아있다하지만 그것은 새로운 및 추가 버킷인가 정보의 종류는 우리가 어떤 기본적으로 색 눈금을 받기 정보의 다른 종류인가 당신은 데이터의 큰 금액이있어하지만 컬러 최소 가져옵니다의 그것은 그늘을 취하면 의미가 있습니다 한 값 최대 하나의 색상을 가져옵니다 및 중간 세포는 그 색의 조합을 얻기 그래서 모든이 방법은 또 하나는 그런 조건 모든 것을 알아 가능한 단계 있습니까 당신은 데이터 조건부 서식의 모든 종류의 적용을 받기 포맷 및 단계 도구 당신은 실제로 사실의 모든 유용한 물건을 알 수 있도록 2013 년 쉽도록 그냥 에 대한 빠른 내가 빠른 분석 호출되는 온다 할 수있는 데이터 소형을 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Silverlight를 필요 지원 정확히 그렇다면 동일한 방식으로 작동 또한 HTML 파일의 버전이 있습니다 있도록 그 사람들은 가질 필요가 없다 사람들과 함께 하나 개의 드라이브에이 파일을 넣고 공유 마이크로 소프트의 브라우저 그들은 또한 모든 브라우저에서 안드로이드 태블릿이나 아이 패드에서 볼 수 휴대 전화에 즉 그것의 아름다움 당신은 더 이상 방법 찾기 위해 투쟁하지 않도록 이것은 내가 원하는 마십시오 브라우저에 비록 한 문제가있는 사람들과 함께 대형 보고서를 공유 사람에 대한 그들의지지를 보여주기 위해서하지만 난 그들이 피벗 테이블 또는 데이터를보고 싶지 않아 원시 데이터 내가 그 관리를 어떻게 기밀 몇 가지 열이있을 수 있기 때문에 즉 엑셀의 아름다움 나는 다시 내 엑셀 파일에 와서 매우 강력한이 있습니다 어떤 통지를하지 일반적으로는 옵션 년도 하나님 브라우저보기 옵션이 당신을 허용인가 당신은 당신은 내부에서 숨어있어 어떤 선택에 사람들로 표시하고 어떤 결정 내가 어떤 케이스에 표시하려는 시트 지금은 윌 당신 만 전원을 결정했다 사람들에게 당신이 보내기 어떻게 발생하는 일을 제어 할 수있는 방법은 가능하지 않음 데이터를 표시 당신은 당신은 야생 동물에 대한 미치지 않을 거라는 파일 있었 사람들을 보고서 나는 확실히 당신 하나를 수행합니다 시간은 당신의 많은에 많은 때문에 그것은 같은데 어떻게 보았는가하지 않을 수 있지만, 당신은 모양에 머물 수 와이드 사람들의 Excel의 [공유는 그들의 이름을 넣고 그 다음 당신은 결정 할 수 있는지 여부 그들은 에서 볼 수 있으며,이 경우에 나는 당신과 있도록있어 다음 세션을 저장합니다 우리는 여기를 사용하는 동안 보고서의 유포 전통적인 방법은 지금 받고 있습니다 동일한 데이터 나는 당신에게 실제로 어떻게지도를 표시 마지막 데모의 또 다른을 보여주고 싶은 이 경우 지금보다 효과적인 그릴 수 있습니다 또한 우리는지도를 그린하지만이인가 할 수 훨씬 더 나은 방법 열기를 선택 동일한 파일 및 무슨 일하기 때문에 이것은 인도가 참조 은행 파일 당신은 그냥이가 전원보기 시트의 그것과이보기 라인이 경우 저장된 우리는 원형 차트 지금 누군가가 그 원형 차트에 뭔가를 추가하기 위해 해당했다에도 불구하고 내가하고 싶은이 달 오른쪽 지금 그와 함께 단일 물린 만들기와 함께 제거합니다 도시를 놓고시와 함께 당신은 우리의 계획을 수립 할 때마다 기억을 넣고 싶어 그것은 그것은 모집 대부분의 조달을위한 마케팅을위한 판매를위한 물류에 대한이든 지리적 방식으로 발생하지만, 당신은 데이터 데이터 분석을 볼 때인가 모니터링은 알파벳 순서대로 하나를 어떻게됩니까 아니면 내림차순 오름차순에서 발생 내가의 내림차순으로 작업 수행하고있어이 경우의 주문은 이제 이분법 있는가 계획 그래픽으로 당신을 어떻게됩니까 및 모니터링이 발생하기 때문에 분리가 있는가 숫자 순서대로 그래서 어떻게 우리는 문제에 이제 그 문제는 분명히 여러 해 동안 판매 된 수 정교한의 위로 적절한 소프트웨어를 작성하여 "지리 정보 시스템을 많이 GIS 소프트웨어는 사용할 수 있지만 일반적으로 이러한 비용이 많이 드는 때문에 그 모두가되지 않습니다 응용 프로그램은, 그래서 몇몇 사람들은 그것을 확인하지만, 이제 전원보기 Excel에서 버튼 있는가 그것은 인터넷 연결을 필요로하기 때문에 그것은 당신의 데이터 암호화는 존재로 보내 소요 그것을 클릭되어 일시적으로 당신을 위해 그것을 플롯과 그 다음 서버에서 삭제하고 아무 것도 Microsoft에서 얻기가 없습니다 하지만 당신은이 같은 가시화 동일한 데이터 가져 오기 및 장면 전원 모든 기억 보기 불법 필터는 그래서 그냥 여기와에 한 가지 더 넣어거야인가 거래 유형 및 금액에 따라 그냥 조금 더 복잡한 확인하고로 만들 것 무슨 일이 있었는지보고 싶다면 우리는 세 가지를 가지고 있도록 막대 차트 지금 니스를 표시되고 '레스토랑 및 방법 레스토랑에 대한 나의 신용 카드를 사용하여 인도 전역 사람이 있습니까 내가 볼 경우 내가 여기를 클릭 사용하고 실제로는 반면에 사진과 함께 보여줍니다 무엇 대도시에서 일어나는 나는 봄베이 내가 그냥 무작위로 도시 바로 지금을 선택하고있어 말인가요 그리고 실제로 그 물건의 필터링 부분뿐만 아니라 나를 표시되는 현재 너무 선정 된 도시 아무도 여행에 대한 내 차를 사용하고 있지 및 병원 전원에 기억하고 있습니까 보기에도 누락 된 정보가 시각적으로 표시되고 그것은 아주 종종 매우 중요합니다 우리는 분석이 그냥 완료 무엇인지 이해하는 것을 의미하지 않는다 잊지 또는 무엇 있는가 몇 가지 그들을 그이 있다는 것을 무엇인가하는 것은 마찬가지로 중요하고 눈치가 가능하지 않음 이 데이터가 적용되지 않습니다 의미 즉이 같은 해석 도울 수있는 방법이다 a 더 의미있는 방식으로 데이터 및 우리는이하자를하는 동안 더 많은 정보를 얻기하지만, 여기에 내가 당신에게이지도를 시도하는 또 다른 방법을 표시하는 호출되어 전원지도 또한이를 설치하는 방법 우리는 파워 쿼리처럼 마이크로 소프트의 무료 추가 기능이 다음 설치인가 당신은 전원지도를 설치하면 당신이 바로 옆에 버튼을 얻을 것이다 마피아 설치 그것은 이름 때문에 도시를 집어 있도록 전원지도는 전용 3 차원 매핑 소프트웨어 시는 그렇지 않으면 당신은 확인 된 것 친숙한했지만이 사람은 훨씬 똑똑 플로팅 것들의 이용은 이제이 일에지도 라벨 및 줌 달성 가능한 좋은가요 3 차원지도이며, 그것은 당신이 3 월 세계의 전조를 회전 할 수 있도록하는 것은 고도의 스케일 사실 그것은 또한 당신은 어느 쪽 참조 모르는하거나 평면지도 만해도으로 볼 수 있습니다 할 수 있습니다 그것은 평평하다 내가이 버튼을 사용하여 한 번 그것은 그냥 평면이 아니다 플랫 공지 사항입니다 그것은 아래로 거짓말을하거나 내가 너무 좋아하는 뷰의 날짜 우리는 바로 지금 플랫 사용되지 않음 지도는 이제 도시의 열 및 플롯에서 휴식 그것이 무엇인가이 같은 표준을 사용합니다 그리고 그것은 목록에서보세요 그냥 그 밖의 무엇을 이해할 수있는 당신은 지금이 단계 번호 한 블록 지리적 당신은 비정상 위도 경도 좌표가없는 경우 또한, 다음 각에서 분명히 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파일 크기의 데이터 크기의 많은 양의 여전히 경이로운 성능을 얻을 수 당신은 많은 양을 처리하는 경우에 아마 동일한 시스템에 한 가지 기억해야 할 이 좋은 강력한 기계를 얻기에 전혀 해가 없으며, 솔로 클래스 기계를 노래하지 데이터 더 많은 RAM을 가진 경우 및 목걸이와 소비자 클래스의 임무는 당신의 대량 처리 즉, 많은 양의 메모리를 처리 할 수 ​​있기 때문에 엑셀의 데이터를 사용하여 64 비트 버전이었다 당신은 당신의 힘을 사용하려는 및 전원 여부 데이터는 데이터 모델에 그것은 당신에게 달려가요 피벗 또는 전원지도는 물론 모든 그들을 주어진 상황 때문에에 이상적으로 사용되어야한다 모든 그들을 당신은 추가하고 전체 목적주는 당신에게 동일한 정보를 제공되지 않음 최대 배우는 것입니다 그리고 마지막으로 당신은 모든 전원 수 드라이브 한 개에 그들 중 하나를 게시 할 수 있습니다 어떤을 볼 수 나는 당신에게 보여 주었다 그래서 이것은 내가 당신을 보여 주었다 무엇의 빠른 요약인가 그리고 그 동안의 과정의 당신은 질문을 넣을 수 있습니다 그리고 우리는 내가 그 응답 할 것이다 나는이 또한 기록지고 있기 때문에로 많은으로 질문과 개발자를위한 하나의 것 모든 개발자 많은 시간이있는 경우 시스템은 어떤 사용자가 입력으로 받아보고가 있습니까 또한 보고서 및 Ellerbe 시스템에서 오는 이러한 시스템 보고서의 출력에 대한 사람들이 자신의 소중한 삶의 시간을 보낼 수 있도록 나쁜가요 매일이에 정리 당신이 당신의 데이터는 당신이 원하는 표준화 된 형식으로되어 개발자는 어떻게해야 무엇인가 보고서를 생성하려면 당신은 쿼리 당신 Denormalised 기록 당신은 보고서 오른쪽에 넣어 상기 실행 다음 보고서를 생성하고 그 다음 파트가 올바른지 그 보고서를 구분하지 않지만 그들은 내보내기를 선택하는 경우에 사람들은 엑셀로 내보내기를 선택하면 그 Excel로 인쇄하여 넣어 Excel로 당신 그들은 노멀 라이저 세트는 그 때마다 수행됩니다 경우에도 해당 세트 당함 그건 시스템 보고서 사람들은 남자의 수백만을 절약 할 사람들의 자료의 수백만을 보낼 것입니다 전 세계적으로 일 매일 당신은 그 그래서 시도이 장소를 제어 할 경우, 개발자 있도록 모든 나는 무엇 다음은 분명히 의류 밖으로 시도 이러한 모든 구성 요소를 이해 말하고 그들 모두를 배우고 그 다음의 정말이야 무엇 이제 당신의 이점에 그들을 활용 당신을 말하려고하는 것은 기존의 ISO 보고서를 생산에 대해이 세션 및되지 않음 빠른 그건 어쨌든 일어날거야, 그리고 당신은 당신과 함께 할 수있는 무엇 너무 많은 여분의 시간을 사랑 또한 그 분석을 계속하고 또한 다음 이점에 그 활용하고 싶 그래서 표준 보고서 추가 입력을주고있다과 함께 그 시점에서 전환 당신의 보스를 포함하여 조직의 시간 아무도 모른다 및 그인가의 모든 당신이가는거야 웹 로그 분석으로 이동하는 것은의 버전에 관계없이 수행 할 작업 그냥 유행 일이 아니다 당신은 당신의 마음을 적용하고 제대로 말하고 가능성이 기능을 사용하면 엑셀, 당신은 그것은 실제로 당신이 최신이없는 경우에 당신은 당신이 있습니까 무엇이든 필드에서 빠른 성장 도움이 될 것입니다 버전 당신은 아직 오피스 365 평가판으로 시도 할 수 그것은 부여하기 때문에 E3 트레일러를 타고 전원 타점 미리보기는 물론하는 모든 구성 요소는 독립 당신은 그냥 가입 할 수 있습니다 그 최대 독립적으로 오피스 365를 사용하고 경우에도 사용자는 최신 버전 라이센스가없는 귀하의 조직을 의미하지 않는다 컴퓨터에 설치되지 않음 아무도가 요구되지 않기 때문에 그냥 가끔 IT가 새 버전을 설치하지 않는 질문 그것 시도하고 당신은 최신이있는 경우 버전하지 않을 경우 귀하의 전원 쿼리 또는 전원지도 여부 확인 엑셀의 전문 버전 표시되는 새로운 것들에 대해 일반적으로 설치 IT하자 필수입니다 전원 쿼리의 필드에 일부 참고 문헌이 다른 탄탄한를하고 파워 피벗 잘 내가 잊어 버렸 한 가지 더됨에 따라 일부 추가 참조가 있습니다 그것은 관련되지 않지만, 윈도우 (10)가오고 있지만, 많은 멋진 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