Я не очень понял в Apache нет привычной модели данных? Измерения?Атрибуты? ETL? Поддержка нескольких источников данных? Всё грузится одним датасетом через SQL-запрос и потом на этом датасете вычисляются определённые агрегаты, так?
У нас есть ИПР в компании, толку от него никакого. Всё, что может предложить работодатель - это тренинги личностного роста, тайм-менеджмента и прочей болтологии, абсолютно неинтересной мне, чья эффективность в работе измеряется техническими скиллами и навыками, без которых я бы не реализовал ни один проект на работе.
Полиграф - это лженаучное приспособление, оно считывает лишь реакцию на вопрос, а не достоверность ответа на него.Это ангажированная методология, не соответствует стандартам научных исследований и не имеет научных доказательств достоверности.
Пока там не появится что-то, что по аналитической мощи сможет хотя бы приблизиться к связке PowerQuery+PowerPivot(DAX)+VBA, я не откажусь от Microsoft Excel.
Объясните мне зачем вообще нужны музыкальные стриминги? У меня музыка просто вконтакте с 2008 года.Я добавляю, что мне нравится, да и всё. Зачем нужны эти стриминги? Какой от них толк?
Да, повторяют. 15 функций повторили из более чем 250. То есть даже с точки зрения миграции подходит только для простейших отчетов. В Power BI есть возможность генерации DAX на ИИ, также DAX тестили на ChatGPT, на простых формулах справляется, но с чем-то более сложным уже нет. Ну, посмотрим, что из этого выйдет. Но я слабо в это верю. Догнать то, что может связка Power Query + DAX, ощущается нереалистичным.
Поддерживаю. Я использую Power BI. Мне вообще слабо верится, что отечественные вендоры смогут реализовать что-то хотя бы близко похожее на DAX и его аналитическую мощь
Очень интересно как отечественные решения смогут создать что-то близкое к Power Query и DAX. Мне моих познаний в DAX достаточно для того, чтобы в аналитике и ETL не изучать Python от слова "совсем". Я в Excel и Power BI, например, работаю в основном через Power Query,DAX,MDX,моделей данных. Может ли что-то подобное отечественный BI?
R - очень классный язык, но вот у меня так получилось,что на моей текущей позиции задач для него немного,верней не то,чтобы немного,просто стек который я знаю реализует эти задачи и так. И тут конечно использовал R только в тех случаях,когда моего стека не хватало,а это прогнозирование парой десятков моделей и выбор наилучшей из них, кластеризация,интеграция в Power BI.
Ту причину,что вы озвучили,относится и ко мне. Я думаю, что однажды вернусь к R, Python пока идет легче.)))
Я один из тех аналитиков,которые не знают Python, от слова "совсем". Зашёл в аналитику со стороны VBA,Power Query,Power BI, MDX, DAX, SQL.
Вышеперечисленного стека хватает на все задачи с лихвой,но я хочу немного уйти в сторону прогнозирования и расширить свои знания и начал немного учить R в прошлом году, но не хватило самодисциплины,хотя кое-чему научился)))),сейчас пытаюсь подступиться к Python,пока читаю книгу Byte of Python.
PQ бесплатный, к нему никакие лицензии не нужны, а начиная с 2016 Excel так вообще встроенный. Ну то, что лицензии платные к SAP - это специфика SAP. Под логикой и стилем в разных файлах не очень понял. Как построен процесс? Это один обновляемый файл, рассылаемый пользователям или множество файлов? PQ - это ETL инструмент, он выгрузит данные в точно такую же статическую таблицу в обычном xlsx файле, если это необходимо и точно также это можно будет смотреть на телефоне/планшете или выгрузить в Power Pivot, где дальше можно настроить интерактивность, если хочется большего. Любой запрос на PQ - это код на языке M, который можно зашить хоть в txt а потом из PQ ссылаться на этот txt и исполнять код, а txt можно редактировать. Ну а если вопрос о сотне пользователей, то наверное это уже не уровень Excel, а веб-интерфейсов. Хотя если это один файл, который лежит в облаке, то там хоть сто, хоть тысяча.Помню однажды реализовал безопасность на уровне строк на Power Pivot для разных групп пользователей, т. е. даже это реализуемо в Excel. В свою очередь я сам Python не знаю от слова совсем, поэтому использую сообразительность, зашёл в аналитику данных со стороны VBA, SQL, DAX, MDX, но вот до Python пока руки не дошли. Мне всегда казалось, что программирование на Python - это что то очень сложное))
Что-то сложно. А не пробовали использовать low-code решения? Коннектор в Power Query в Excel к SAP HANA или папке с csv файлами и генерить любые отчёты либо в нём либо в Power Pivot и выводить в сводную. Зачем писать программные коды, когда это может реализовать пользовательский интерфейс?
Я снимаю шляпу перед Вами и тем, как Вы владеете VBA. Я не программист, я аналитик.
Я не очень понял в Apache нет привычной модели данных? Измерения?Атрибуты? ETL? Поддержка нескольких источников данных? Всё грузится одним датасетом через SQL-запрос и потом на этом датасете вычисляются определённые агрегаты, так?
Рекомендую при создании настраиваемого столбца и многократного использования одной переменной использовать конструкцию let / in:
let
a = [Пользовательская],
s = [сумма],
result = if a=0.2 or a=0.1 then s / ( 1 + a) else s
in result
У нас есть ИПР в компании, толку от него никакого. Всё, что может предложить работодатель - это тренинги личностного роста, тайм-менеджмента и прочей болтологии, абсолютно неинтересной мне, чья эффективность в работе измеряется техническими скиллами и навыками, без которых я бы не реализовал ни один проект на работе.
Полиграф - это лженаучное приспособление, оно считывает лишь реакцию на вопрос, а не достоверность ответа на него.Это ангажированная методология, не соответствует стандартам научных исследований и не имеет научных доказательств достоверности.
Пока там не появится что-то, что по аналитической мощи сможет хотя бы приблизиться к связке PowerQuery+PowerPivot(DAX)+VBA, я не откажусь от Microsoft Excel.
Спасибо))
Объясните мне зачем вообще нужны музыкальные стриминги? У меня музыка просто вконтакте с 2008 года.Я добавляю, что мне нравится, да и всё. Зачем нужны эти стриминги? Какой от них толк?
Впервые слышу, чтобы к кубам писали SQL-запросы.К OLAP-кубам пишут MDX-запросы, к табуляркам ещё можно DAX,но чтобы SQL, нигде такого не встречал.
Спасибо за ценную стратегию. Применю в изучении Python
Да, повторяют. 15 функций повторили из более чем 250. То есть даже с точки зрения миграции подходит только для простейших отчетов. В Power BI есть возможность генерации DAX на ИИ, также DAX тестили на ChatGPT, на простых формулах справляется, но с чем-то более сложным уже нет. Ну, посмотрим, что из этого выйдет. Но я слабо в это верю. Догнать то, что может связка Power Query + DAX, ощущается нереалистичным.
Поддерживаю. Я использую Power BI. Мне вообще слабо верится, что отечественные вендоры смогут реализовать что-то хотя бы близко похожее на DAX и его аналитическую мощь
Когда будет реализован аналог Power Query и PowerPivot в LibreOffice, вот тогда я загляну. Пока для меня, как аналитика, он бесполезен.
Очень интересно как отечественные решения смогут создать что-то близкое к Power Query и DAX. Мне моих познаний в DAX достаточно для того, чтобы в аналитике и ETL не изучать Python от слова "совсем". Я в Excel и Power BI, например, работаю в основном через Power Query,DAX,MDX,моделей данных. Может ли что-то подобное отечественный BI?
R - очень классный язык, но вот у меня так получилось,что на моей текущей позиции задач для него немного,верней не то,чтобы немного,просто стек который я знаю реализует эти задачи и так. И тут конечно использовал R только в тех случаях,когда моего стека не хватало,а это прогнозирование парой десятков моделей и выбор наилучшей из них, кластеризация,интеграция в Power BI.
Ту причину,что вы озвучили,относится и ко мне. Я думаю, что однажды вернусь к R, Python пока идет легче.)))
Я один из тех аналитиков,которые не знают Python, от слова "совсем". Зашёл в аналитику со стороны VBA,Power Query,Power BI, MDX, DAX, SQL.
Вышеперечисленного стека хватает на все задачи с лихвой,но я хочу немного уйти в сторону прогнозирования и расширить свои знания и начал немного учить R в прошлом году, но не хватило самодисциплины,хотя кое-чему научился)))),сейчас пытаюсь подступиться к Python,пока читаю книгу Byte of Python.
PQ бесплатный, к нему никакие лицензии не нужны, а начиная с 2016 Excel так вообще встроенный. Ну то, что лицензии платные к SAP - это специфика SAP. Под логикой и стилем в разных файлах не очень понял. Как построен процесс? Это один обновляемый файл, рассылаемый пользователям или множество файлов? PQ - это ETL инструмент, он выгрузит данные в точно такую же статическую таблицу в обычном xlsx файле, если это необходимо и точно также это можно будет смотреть на телефоне/планшете или выгрузить в Power Pivot, где дальше можно настроить интерактивность, если хочется большего. Любой запрос на PQ - это код на языке M, который можно зашить хоть в txt а потом из PQ ссылаться на этот txt и исполнять код, а txt можно редактировать. Ну а если вопрос о сотне пользователей, то наверное это уже не уровень Excel, а веб-интерфейсов. Хотя если это один файл, который лежит в облаке, то там хоть сто, хоть тысяча.Помню однажды реализовал безопасность на уровне строк на Power Pivot для разных групп пользователей, т. е. даже это реализуемо в Excel. В свою очередь я сам Python не знаю от слова совсем, поэтому использую сообразительность, зашёл в аналитику данных со стороны VBA, SQL, DAX, MDX, но вот до Python пока руки не дошли. Мне всегда казалось, что программирование на Python - это что то очень сложное))
Что-то сложно. А не пробовали использовать low-code решения? Коннектор в Power Query в Excel к SAP HANA или папке с csv файлами и генерить любые отчёты либо в нём либо в Power Pivot и выводить в сводную. Зачем писать программные коды, когда это может реализовать пользовательский интерфейс?