Top 2 # Xem Nhiều Nhất Trang Bi Moi Trong Lmht Mới Nhất 1/2023 # Top Like | Beiqthatgioi.com

Hàm Edate Trong Power Bi Dax

Trong bài viết này chúng ta sẽ cùng Học Excel Online tìm hiểu về cách sử dụng hàm EDATE trong Power BI. Đây là một hàm thường gặp trong nhóm hàm làm việc với thời gian.

Hàm EDATE giúp trả về giá trị thời gian (đủ ngày, tháng, năm) cách thời điểm được chọn theo khoảng thời gian tương ứng với số tháng được chọn.

Cách dùng / cấu trúc

Hàm có 2 tham số bắt buộc phải nhập.

Hàm EDATE trong Power BI giống với hàm EDATE trong Excel.

Là số nguyên. Nếu nhập số có phần thập phân, hàm sẽ tính với số phần nguyên, phần thập phân bị cắt bỏ (không làm tròn).

Nếu là số dương, kết quả sẽ là thời điểm sau ngày làm mốc.

Nếu là số âm, kết quả sẽ là thời điểm trước ngày làm mốc.

Giá trị trả về

Là giá trị thời gian có đủ ngày, tháng, năm (dữ liệu đúng định dạng Date-Time). Giá trị này có đặc điểm:

Có số ngày tương ứng với số ngày ở thời điểm mốc nếu ngày đó có tồn tại.

Nếu ngày ở thời điểm kết quả không tồn tại (ví dụ ngày 30 tháng 2) thì sẽ chỉ lấy đến ngày gần nhất có tồn tại (ví dụ ngày 28 tháng 2)

Trường hợp giá trị thời gian bị sai, không nhận dạng được (số âm, số tháng lớn hơn 12) thì hàm không cho kết quả.

Nếu thiết lập là DD/MM/YYYY (hay D/M/YYYY) là Ngày trước, Tháng sau.

Nếu thiết lập là MM/DD/YYYY (hay M/D/YYYY) là Tháng trước, Ngày sau.

Xác định ngày trong các ví dụ sau:

=EDATE(“1-8-2019” , 3) sẽ cho kết quả là ngày 01/11/2019 với thiết lập thời gian mặc định là DD/MM/YYYY

=EDATE( DATE(2019, 1, 30), 1 ) sẽ cho kết quả là ngày 28/02/2019

(vì ngày 30/2/2019 không tồn tại nên tính tới ngày gần nhất là 28/2/2019)

Một số hàm tương tự làm việc với đối tượng thời gian khác:

Tạo ra 1 giá trị thời gian từ các tham số năm, tháng, ngày đã biết trước: Hàm DATE

Tính khoảng cách thời gian giữa 2 thời điểm: Hàm DATEDIFF

Chuyển đổi giá trị ngày dạng Text về đúng dạng thời gian: Hàm DATEVALUE

Hướng Dẫn Cách Dùng Hàm Pi Trong Power Bi Dax

Các hàm toán học trong DAX cũng tương tự như các hàm toán học của Excel. Tuy nhiên, có một số khác biệt trong các kiểu dữ liệu số được hàm DAX sử dụng. Trong bài viết này, Gitiho sẽ cùng bạn tìm hiểu cách làm việc với hàm PI – một hàm thường gặp trong nhóm hàm toán học và lượng giác của Power BI.

Tác dụng của hàm

Hàm PI giúp trả về kết quả là giá trị của số Pi = 3.14159265358979, chính xác đến 15 chữ số

Cấu trúc của hàm

Hàm có cấu trúc như sau:

Tham số sử dụng

Hàm không có tham số.

Kết quả trả về

Hàm có kết quả là giá trị của số Pi = 3.14159265358979, chính xác đến 15 chữ số

Một số lưu ý khi dùng hàm

Số PI là một hằng số trong toán học.

Trong DAX, số Pi được biểu diễn chính xác tới 15 chữ số

Cú pháp xác định số PI:

Hàm LN : hàm tìm logarit tự nhiên của 1 số

Hàm LOG10 : Hàm trả về logarit cơ số 10 của 1 số

Hàm DEGREES: hàm chuyển góc trong radian thành độ

Trong thời đại 4.0 hiện nay, kỹ năng biểu diễn và phân tích dữ liệu đang ngày càng được coi trọng. Bạn hãy chủ động trang bị cho mình kỹ năng này thông qua khóa học về sử dụng Power BI TẠI ĐÂY. Hệ thống giáo dục trực tuyến Gitiho cam kết đem tới cho bạn những khóa học hay, chất lượng cao và sát với thực tế. Hãy truy cập ngay chúng tôi để biết thêm chi tiết.

Với sứ mệnh: ” Mang cơ hội phát triển kỹ năng, phát triển nghề nghiệp tới hàng triệu người “, đội ngũ phát triển đã và đang làm việc với những học viện, trung tâm đào tạo, các chuyên gia đầu ngành để nghiên cứu và xây dựng lên các chương trình đào tạo từ cơ bản đến chuyên sâu xung quanh các lĩnh vực: Tin học văn phòng, Phân tích dữ liệu, Thiết kế, Công nghệ thông tin, Kinh doanh, Marketing, Quản lý dự án…

Gitiho tự hào khi được đồng hành cùng:

50+ khách hàng doanh nghiệp lớn trong nhiều lĩnh vực như: Vietinbank, Vietcombank, BIDV, VP Bank, TH True Milk, VNPT, FPT Software, Samsung SDIV, Ajinomoto Việt Nam, Messer,…

So Sánh Các Công Cụ Data Analysis: Excel, R, Python Và Bi

Ở đây, tôi sẽ so sánh các công cụ data analysis phổ biến nhất với các nhà phân tích dữ liệu, Excel, R, Python và BI, làm cơ sở để bắt đầu phân tích dữ liệu.

Thời đại của data analysis đã đến. Từ nhà nước, chính phủ và doanh nghiệp đến các cá nhân, data analysis và big data đã trở thành xu hướng mà mọi người đều quen thuộc. Nhưng bạn có thể không có kiến ​​thức chuyên môn về phân tích và lập trình dữ liệu, hoặc bạn đã học được rất nhiều về lý thuyết phân tích dữ liệu, nhưng bạn vẫn có thể thực hành nó.

1.1 Mục đích sử dụng

Xử lý Data thực hiện dưới phần mềm yêu cầu của văn phòng

Quản lý và lưu trữ Data của các công ty nhỏ và vừa

Phân tích thống kê đơn giản cho học sinh hoặc nhân viên ( như analysis of variance, regression analysis ,..)

Kết hợp Word và PowerPoint để tạo báo cáo phân tích dữ liệu ( data analysis )

Trợ lý công cụ của các nhà phân tích dữ liệu

Sản xuất biểu đồ cho một số tạp chí và báo kinh doanh ( data visualization ).

1.2 Điểm cộng

Dễ dàng thực hiện với Excel

Nguồn tài nguyên học tập phong phú

Bạn có thể làm nhiều thứ với Excel: như modeling, visualization, reports, dynamic charts,….

Nó giúp bạn hiểu ý nghĩa của các hoạt động trước khi tiếp tục học những công cụ khác ( như Python và R )

1.3 Điểm trừ

Để trở thành chuyên gia Excel, bạn cần phải học VBA ( Visual Basic for Applications) nên những khó khăn vẫn rất nhiều.

Bản thân tệp dữ liệu Excel chỉ giữ 1.080.000 hàng mà không cần trợ giúp của các công cụ khác và nó không phù hợp để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn.

Việc xây dựng trong phân tích thống kê là quá đơn giản và có ít giá trị thực tế.

Không giống như Python, R, và phần mềm mã nguồn mở khác, có một khoản phí cho Excel chính hãng.

2.1 Mục đích sử dụng

Data cleaning và data reduction.

Web crawling.

Data visualization.

Statistical hypothesis testing (t test, analysis of variance, chi-square test, etc.).

Statistical modeling (linear regression, logistic regression, tree model, neural network, etc.).

Data analysis report output (R markdown).

2.2 R có dễ để học?

Theo quan điểm của tôi, bắt đầu với R rất đơn giản, 10 ngày học tập tập trung là đủ để làm chủ việc sử dụng cơ bản, cấu trúc dữ liệu cơ bản, xuất nhập dữ liệu và trực quan hoá dữ liệu đơn giản. Với những cơ sở này, bạn có thể tìm các gói R phù hợp để sử dụng. Bằng cách đọc các tệp trợ giúp của R và thông tin trên mạng, bạn có thể giải quyết các vấn đề cụ thể một cách nhanh chóng.

3.1 Mục đích sử dụng

Data cleaning.

Data modeling.

Xây dựng data analysis algorithms dựa trên business scenarios và actual problems.

Data visualization.

Các lĩnh vực nâng cao về data mining và data analysis, như machine learning và text mining

3.2 R vs. Python

R và Python là cả hai công cụ data analysis cần cho lập trình. Sự khác biệt là R được sử dụng riêng trong lĩnh vực data analysis, trong khi scientific computing và data analysis chỉ là một nhánh dữ liệu của Python. Python có thể được sử dụng cho phát triển trang web, phát triển trò chơi, phát triển hệ thống backends và một số công việc vận hành và bảo trì.

Xu hướng hiện nay đó là Python đã bắt kịp R trong lĩnh vực data analysis. Ở một số khía cạnh, nó đã vượt qua R, chẳng hạn như machine learning và text mining. Nhưng R vẫn duy trì lợi thế trong lĩnh vực statistics ( thống kê ). Sự phát triển của Python trong công cụ data analysis đã mô hình hoá vài tính năng của R ở một số nơi. Vì vậy, nếu bạn là một newbie và chưa bắt đầu học trước đây, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với Python.

Cả Python và R rất dễ để học. Nhưng nêú bạn học cả hai công cụ data analysis cùng một lúc, nó rất dễ gây nhầm lẫn bởi chúng rất giống nhau ở một vài chỗ. Nên lời khuyên là không nên học cả hai cùng một lúc. Chờ cho đến khi bạn thành thạo một trong số các công cụ data analysis thì bắt đầu học cái còn lại.

3.3 Choosing R or Python?

Nếu bạn chỉ có thể chọn một trong số các công cụ data analysis để học vì thời gian có hạn, tôi khuyên bạn sử dụng Python. Nhưng bên cạnh đó tôi khuyên rằng bạn nên xem qua cả hai. Bạn có thể nghe thấy rằng Python phổ biến hơn trong công việc, nhưng giải quyết vấn đề là điều quan trọng nhất. Nếu bạn có thể giải quyết vấn đề hiệu quả với R, thì hãy dùng R. Sự thật là Python bắt chước một vài tính năng của R, như Data Frames trong Pandas library. Và gói visualization đang trong quá trình phát triển, ggplot, bắt chước ggplot2 rất nổi tiếng trong R.

Có một câu nói trong data analysis: văn bản không tốt bằng bảng và bảng không tốt như biểu đồ. Data visualization là một trong những hướng chính của data analysis. Các biểu đồ của Excel có thể đáp ứng các yêu cầu đồ hoạ cơ bản, nhưng đây chỉ là phần cơ bản. Các lợi ích của visualizations yêu cầu lập trình. Ngoài việc học ngôn ngữ lập trình như R và Python, bạn có thể chọn công cụ BI nó rất dễ và đơn giản để sử dụng.

Business Intelligence được sinh ra dành cho data analysis và được sinh ra với điểm khởi đầu rất cao. Mục tiêu là rút ngắn thời gian từ business data đến các business decision. Nó nói về cách sử dụng data để ảnh hưởng đến quyết định.

Điểm mạnh của BI là nó tốt hơn ở interactions và reporting. Nó giỏi trong việc diễn giải cả hai historical và real-time data. Nó có thể giải phóng rất nhiều công việc của data analysts, thúc đẩy nhận thức data của toàn bộ công ty và cải thiện sự hiệu quả của importing data. Có rất nhiều sản phẩm BI trên thị trường. Nhưng nếu bạn là người mới trong data analysis, tôi khuyên bạn nên học sử dụng FineReport. Nó là công cụ zero-coding. Không cần bất kỳ cơ sở nào để học ngôn ngữ lập trình, bạn có thể dễ dàng làm chủ phần mềm này. Phần mềm nguồn mở truyền thống có chức năng hạn chế và không thể đáp ứng nhu cầu cá nhân. Không có bảo đảm dịch vụ. Và họ có chi phí học tập cao và yêu cầu học tập lâu dài. Các công cụ như FineReport cung cấp giải pháp để giải quyết tất cả những khó khăn này.

Nó có ba chức năng chính:

Data integration

Data collection and modeling analysis

Người thiết kế báo cáo cho phép người dùng thiết kế các báo cáo cần thiết một cách linh hoạt và đơn giản. Hệ thống ra quyết định dữ liệu cho phép truy cập và quản lý các báo cáo chung và đạt data analysis và điền vào các doanh nghiệp khác nhau.

Data display

Data có thể được truy cập thông qua PC hoặc mobile terminals . Để cải thiện việc đọc dữ liệu báo cáo và khám phá giá trị dữ liệu, FineReport cung cấp các chức năng như phân tích nhiều loại biểu đồ, phân tích chi tiết, phân tích đa chiều, phân tích tùy chỉnh và phân tích thời gian thực.

Đó là một số công cụ Data Analysis mà các bạn có thể dùng

Những Trang Bị Mới Xuất Hiện Trong Lmht Tốc Chiến

Những trang bị mới xuất hiện trong LMHT Tốc Chiến

Bản thử nghiệm alpha của LMHT Tốc Chiến đã ra mắt cách đây không lâu và nhận được rất nhiều phản hồi tích cực từ cộng đồng game thủ. Và một điều vô cùng đáng chú ý chính là sự xuất hiện của những trang bị hoàn toàn mới xuất hiên trong Tốc Chiến. Hôm nay, hãy cũng tìm hiểu về những trang bị mới xuất hiện trong LMHT Tốc Chiến.

Những trang bị mới xuất hiện trong LMHT Tốc Chiến

Giá: 500 vàng

Giá: 1000 vàng

40 tốc độ di chuyển

8% hút máu và hút máu phép

Ngọc Hư Không

Giá: 1200 vàng

Mùa Đông Khắc Nghiệt

Giá: 2600 vàng

Nội tại – Người Khổng Lồ Băng: Làm bất động tướng địch sẽ tiêu thụ năng lượng và cho 1 tấm khiên trong 3 giây. Tấm khiên hấp thụ 150 sát thương + 5% năng lượng hiện tại cho mỗi kẻ địch kề bên. (Chỉ kích hoạt khi có trên 20% năng lượng tối đa, 10 giây hồi).

Lời Thề Hộ Vệ

Giá: 2700 vàng

Vọng Âm Hài Hòa

Giá: 2800 vàng

80 sức mạnh phép thuật

300 năng lượng tối đa

10% giảm thời gian hồi chiêu

Nội tại: Di chuyển và dùng kỹ năng tích cộng dồn Hài Hòa. Khi đủ 100 cộng dồn, kỹ năng hồi máu hay tạo lá chắn tiếp theo sẽ hồi máu cho mục tiêu và 3 đồng minh gần nhất bằng 70 (+10% SMPT) máu.

Sách Hút Hồn

Giá: 2800 vàng

65 sức mạnh phép thuật

200 năng lượng tối đa

20% giảm thời gian hồi chiêu

Nội tại: Các hạ gục độc nhất giảm thời gian hồi chiêu cuối của bạn xuống 3%, tối đa 15% sau khi có 5 cộng dồn.

Giá: 2850 vàng

Nội tại: 15 xuyên kháng phép.

Nội tại – Cái Chết Không Tránh Khỏi : Các kỹ năng chí mạng gây thêm 20% sát thương với những kẻ địch dưới 35% máu.

Các Phù Phép để nâng cấp giày

Phù Phép Chuộc Tội: Khả năng hồi máu diện rộng (500 vàng).

Phù Phép Iron Solari: Tạo lá chắn (500 vàng).

Phù Phép Vinh Quang: Tăng cường tốc độ di chuyển cho mình và tất cả đồng minh (500 vàng).

Phù Phép Giải Thuật: Giải trừ hiệu ứng khống chế (500 vàng).

Phù Phép Hextec : Lướt một đoạn nhỏ (500 vàng).

Phù Phép Đồng Hồ Cát: Không thể bị chọn làm mục tiêu (1000 vàng).

Phù Phép Thạch Giáp: Tăng máu nhưng giảm thiểu sát thương gây ra (500 vàng).

Phù phép Bóng Tối: Trừ tốc độ di chuyển của địch (500 vàng).

Phù Phép Dịch Chuyển: giống phép bổ trợ dịch chuyển thông thường (1000 vàng).