Pipe In R: Koblingsfunksjoner med Dplyr
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
Dataanalytikere må hele tiden lære å ligge i forkant av konkurrentene og forbli konkurransedyktige på arbeidsmarkedet.
Ettersom bruken av data utvikler seg raskt, bør dataanalytikere også utvikle seg. Dette er grunnen til at vi alltid kommer opp med nye kurs i vår On-Demand-plattform for å hjelpe deg med å holde deg oppdatert med de siste bransjetrendene og beste praksis.
Vi er så glade for å kunngjøre lanseringen av Power Query/M – Nested Structures som vårt andre kurs i år.
Innholdsfortegnelse
Hva du kan forvente av dette kurset
M-språket, også kjent som Power Query-språket, er et kraftig verktøy for datatransformasjon i LuckyTemplates. En av nøkkelfunksjonene til M-språket er støtten for nestede strukturer, som muliggjør enkel manipulering og organisering av data.
Å forstå og lære hvordan man samhandler med nestede strukturerte verdier på M-språket er avgjørende for de som jobber i Power Query- og LuckyTemplates-miljøene.
Akkurat som virtuelle tabeller er nøkkelen til å låse opp den virkelige kraften til DAX, vil lære å manipulere nestede strukturer låse opp muligheten til å utføre nesten hvilken som helst kompleks transformasjon i Power Query.
Med kunnskapen og teknikkene fra dette kurset vil du enkelt kunne manipulere, analysere og visualisere store mengder data for å få verdifull innsikt.
Her er noen av detaljene om hva du vil lære i løpet av dette kurset :
Hvem er dette kurset for
Dette kurset er for den middels til avanserte dataanalytiker som ønsker å få mest mulig ut av Power Query for å presse transformasjoner «oppstrøms» (f.eks. nærmere datakilden, i henhold til Roches Maxim), for å øke rapportens transparens, vedlikeholdbarhet og hastighet.
Hva trengs for å ta dette kurset?
For å høste maksimalt utbytte av dette kurset, bør du ha praktisk kunnskap om Power Query-brukergrensesnittet og ha fullført Melissa de Kortes kurs på .
Power Query/M – Nested Structures- kurset vil bygge på kunnskapen om grunnleggende Power Query-strukturer (verdier, lister, poster, tabeller og funksjoner) som ble dekket omfattende i det grunnleggende kurset.
Om instruktøren din
Melissa de Korte er en Power Platform-entusiast og er på alt relatert til Power Query.
Hun er vår go-to-person når det kommer til ETL og modellering og har levert praktiske Power Query-løsninger i både Excel og LuckyTemplates for våre .
Slik registrerer du deg
For å melde deg på dette kurset, bare registrer deg for et abonnement på . Dra nytte av vårfor å få tilgang til dette kurset ved utgivelse!
Du kan maksimere abonnementet ditt ved å velge en som vil generere en personlig handlingsplan og anbefalte kurs skreddersydd for ditt erfaringsnivå og karrieremål.
Du kan også sjekke ut vår for flere detaljer, og holde øynene oppe for andre del av serien vår om å håndtere usikkerhet på data senere i år.
Beste ønsker,
LuckyTemplates-teamet
I denne opplæringen lærer du hvordan du kobler funksjoner sammen ved å bruke dplyr-røroperatøren i programmeringsspråket R.
RANKX fra LuckyTemplates lar deg returnere rangeringen til et spesifikt tall i hver tabellrad som utgjør en del av en liste med tall.
Lær hvordan du demonterer en PBIX-fil for å trekke ut LuckyTemplates-temaer og bilder fra bakgrunnen og bruke den til å lage rapporten din!
Excel Formulas Cheat Sheet: Mellomveiledning
LuckyTemplates-kalendertabell: Hva er det og hvordan du bruker det
Lær hvordan du installerer programmeringsspråket Python i LuckyTemplates og hvordan du bruker verktøyene til å skrive koder og vise visuelle elementer.
Lær hvordan du beregner dynamiske fortjenestemarginer ved siden av LuckyTemplates og hvordan du kan få mer innsikt ved å grave dypere inn i resultatene.
Lær hvordan du sorterer feltene fra kolonner med utvidet datotabell på riktig måte. Dette er en god strategi å gjøre for vanskelige felt.
I denne artikkelen går jeg gjennom hvordan du kan finne de beste produktene dine per region ved å bruke DAX-beregninger i LuckyTemplates, inkludert TOPN- og CALCUATE-funksjonene.
Lær hvordan du bruker en søppeldimensjon for flagg med lav kardinalitet som du ønsker å inkludere i datamodellen din på en effektiv måte.