本文目录一览：
Tableau与Powerbi比较
tableau像IOS，Powerbi像Android。
tableau像手机相机，powerbi像单反相机。
tableau操作界面十分简洁，易懂，美观。powerbi操作界面复杂。
tableau80%的功能可以通过鼠标拖拉拽实现，powerbi只用鼠标能实现的功能少于20%.
画图能力。
tableau的图表库只有24种，其他的雷达图，桑吉图，股价图等得通过这24种图、绕着弯衍生出来，做完一个复杂图，过几天你大概率是记不起来怎么做的。
powerbi图表库是开源的，可以使用官方的，也可以直接引用其他作者的现成的图，更换自己的数字就行。
另外，在地图方面，tableau的比较慢，powerbi用的是自家的bing地图，速度很快。
售价
tableau单机版2000多元一个月，有破解版。
powerbi单机版免费，服务器版要收费。
学习环境
tableau在国内没有活跃的社区，国外的社区浏览速度很慢，而且是全英文。tableau在国内只有几个代理公司在其微信公众号上发些命题作文式的文章，宣传自己功能很强大。我曾经问tableau公司的人，为何不做个服务器在国内的社区？让用户把自己的问题提出来，tableau的分析师答疑解惑，但没有下文，估计是中国管理层权力太小。
powerbi的中国社区有很多，有各种大V推出的教程、星球圈、微信群。
本地化搞得不好的外国产品，很难有好的发展前景。
技术前景
从AI角度，powerbi发展潜力更大。
假想在未来，有个语音识别数据机器人，你问他“某个公司在某个省最近5年销量什么样？”，机器人迅速调出一个柱状图出来，这样的数据分析AI产品是未来的趋势，powerbi现在通过输入英文，调出结果，已有点那个意思。
BI发展到AI产品是大趋势，这个阶段有多长？不确定。而这个周期就是数据分析师存在的意义。如果有一天BI产品成功转型到AI，那90%数据分析师就失业了，公司买个机器人就行。
数据分析师应该密切关注BI产品的升级内容，清楚自己离被机器替代的还剩多少时间？
国产BI软件还需时间。
国产BI产品典型代表是FineBI，参加过他们的技术日会议，用户活跃量很大。
我自己下试用了几天，放弃，原因:
1.操作逻辑比powerbi复杂，更别说是tableau。
2.共同学习的环境差，只有官方的视频教程，其中一个教程的录制者是在感冒期间录的，隔几分钟就能听到吸鼻涕的声音，实在难以忍受。
3,要花钱。在手机上看报表，好像得花5000元买个插件，Powerbi是免费。
4.曾经问过一个统计专家关于Finebi的前景，他说BI产品的核心是其逻辑体系，Finebi如果按照现在的迭代速度，10年后发展会很不错，关键是得能存活下来。
总结下来，Finebi适合企业用户，企业花钱买FineBI的服务，业务员不需要懂任何数据分析技能，只需要提需求，FineBI的人给你做好了，然后你在成品报告的基础上做点修修补补的工作。
总结。
如果仅是为了减少重复工作，自动更新图表数据，而且要注重美观，tableau比powerbi强。如果你的数据很复杂，要创建很多自定义的分析指标、自定义的报表、满足各种奇思妙想，只能选powerbi。另外，要关注BI产品的升级内容，知道自己离被机器替代还差多久。
powerbi是什么软件
Power-BI是一款（BI）商业智能软件，是珠海奥威软件科技有限公司自主研发的软件产品，全称是：Power-BI决策分析系统。
Power BI是Microsoft 的一项业务分析服务。它旨在提供交互式可视化和商业智能功能，其界面足够简单，最终用户可以创建自己的报告和仪表板。
它是Microsoft Power Platform 的一部分。
Power BI 提供基于云的 BI（商业智能）服务，称为“Power BI 服务”，以及基于桌面的界面，称为“Power BI 桌面”。
它提供数据仓库功能，包括数据准备、数据发现和交互式仪表板。 2016 年 3 月，微软在其Azure云平台上发布了一项名为 Power BI Embedded 的附加服务。该产品的一个主要区别是能够加载自定义可视化。
Power BI 生态系统的关键组件包括：
1、Power BI 桌面
用于 PC 和台式机的基于 Windows 桌面的应用程序，主要用于设计和向服务发布报告。
2、Power BI 服务
基于SaaS（软件即服务）的在线服务。这以前称为 Office 365 的 Power BI，现在称为 PowerBI.com，或简称为 Power BI。
3、Power BI 移动应用
适用于 Android 和 iOS 设备以及 Windows 手机和平板电脑的 Power BI 移动应用。
4、Power BI 网关
网关用于将外部数据同步进出 Power BI，并且是自动刷新所必需的。在企业模式下，也可由 Office 365 中的 Flows 和 PowerApps 使用。
5、Power BI 嵌入式
Power BI REST API可用于将仪表板和报告构建到为 Power BI 用户和非 Power BI 用户提供服务的自定义应用程序中。
6、Power BI 报表服务器
一种本地Power BI 报告解决方案，适用于不会或不能在基于云的 Power BI 服务中存储数据的公司。
7、Power BI 高级版
基于容量的产品包括在整个企业范围内广泛发布报告的灵活性，而无需为每个用户单独许可接收者。比 Power BI 服务中的共享容量更大的规模和性能
8、Power BI 视觉市场
自定义视觉效果和R 驱动视觉效果的市场。
powerbi一直卡在图标页面
powerbi一直卡在图标页面可以参考如下解决方法：
1.清理电脑垃圾，在开始--运行--打开栏内输入大写SFC,点确定后,屏幕一闪就可以了。
2.点开电脑左下角的"开始"点"运行"然后把%temp%粘贴进去，点确定，在弹出盘里的所有文件都是垃圾文件，一个个的删掉，然后点开回收站清空依次为四个命令，按次序复制粘贴到---开始--运行里。
Powerbi小技巧，取消“启用加载”功能
在处理Powerbi模型性能问题上，可以考虑优化的地方有很多，主要就是围绕着CPU和RAM开销情况进行优化。最基本但是最重要的原则就是使得内存使用最小化。默认情况下，查询编辑器的所有查询都会加载到powerbi模型中。这篇文章中，将会介绍一些案例，演示如何禁止加载一些查询，特别是对于某些只是作为转换步骤的中间过程。当你模型数据量逐渐增大的时候，这是个非常基本且非常重要的操作。
默认情况下，Power Query的所有查询结果都会加载到模型中。对于这个功能，如果你的模型恰好是数据仓库中处理好的星形结构，那么通常情况下你不需要对数据再做修改。但是，如果你连接的是交易数据，或者一些文件，或者是web数据源，这用的原始的非星形结构的数据，就会遇到一些问题。这情况下，你需要对数据进行一些ETL的转换，行列数据处理，合并附加等操作。也许10个初始的数据源，最后只需要5个表格即可。当你处理好，点击关闭并应用的时候，所有的查询结果，无论对最后模型是否还有需要全部都加载到模型中。
每个加载进模型的查询都会消耗系统资源。内存资源是非常重要的，低开销可以使得模型的性能更好。许多人会把模型中不需要的数据表进行隐藏操作，但是这并不能提高性能，因为即使是隐藏的查询，也是消耗了资源。最佳的操作是禁止不再需要的查询加载到查询中。禁用加载，并不意味着数据不刷新，只是说不再加载到模型。当你点击了刷新按钮，标注了禁止加载的数据依旧会刷新并提供给需要它的查询，只是不再进去到模型而已。这个操作是非常基本的性能调优技巧，尤其当你模型越来越大的时候。下面我们通过案例来看看。
这个案例中，我们从一个目录中获取一个列表。目录中两种CSV文件，Students和Course。它们结构上有些区别。目录中的其他类型文件我们不需要。
我们的目标是得到两个表格，分别包含了所有的students和courses的数据。我们不使用多次加载文件夹的方法，我们使用一个查询来获取数据，然后用引用的方式提供其他查询使用。这个引用的查询，并不需要加载到数据模型中。下面我们看下如何操作：
输入文件夹的地址
使用筛选得到csv文件。这案例中，studens和courses文件都是csv文件。
因为我们设想只处理一个从文件夹获得数据的操作，所以这里使用“引用”来处理分流数据。
这个操作会新生成一个查询，这个查询不是源数据的复制，只是对其处理结果的一个引用。也就是，如果源数据进行了变化，这个引用的也会相应的改变。把新生成的重命名为student。过滤首字包含students的行。
现在我们会看到结果只包含students。
处理方式同上面的student一样。最后会也会得到一个表格：
这里，我们看下问题，此时，我们不做任何操作，系统默认使用启用加载。选择关闭并应用。
系统提示加载刷新数据，有三个文件将要加载到模型中：student，course，csvs
2.消耗了不必要的系统资源
其中消耗资源是更重要的问题，内存消耗大意味着可用资源减少，处理性能下降。案例中，csv的数据量很小，但是在实际生产环境中，中间表往往可能是非常巨大的表格。对于提升模型性能，你必须要去除不必要的性能开销。
对于上面说的第一个问题，在关系视图中，我们可以选择把它们隐藏。但是即使这样，该表依旧存在，依旧消耗资源！仅仅是隐藏而已。隐藏功能是用于那些作为关系中间表使用的，它们不能不隐藏，隐藏不影响它们的作用。
回到查询编辑器，右键csv查询，可以看到默认情况下，是勾选“启用加载”的。
点击即可禁用该功能。会提示一个信息说这个操作会导致使用该表的可视化组件不能继续使用。这个放心，因为该表csv我们并没有使用。
在查询依赖项功能中，我们可以可以看到，csv不再加载到模型。
可以看到这样一个简单的操作，就可以节约系统开销，提高性能。务必牢记，查询编辑器是一个ETL引擎，它可以进行一系列的转换合并操作，当它完成工作的时候，所有的数据都会默认加载到模型中，这时候，我们需要禁用那些再报表中不再需要的表，以提高模型性能。
PowerBI调用API处理地址（一）
一、应用需求
地址数据非常重要，powerbi在处理泛化地址（国家、城市）数据时，直接用可视化地图即可，但这种方法有局限性：例如对于一个详细到XX市XX区XX路装的数据时，统计的数值往往不准确。此时就需要调用外部API。
如下图，同一份数据，在调用API时，可以完全统计出5个样本。
二、操作
1.注册并获取key
打开高德开放平台，，注册并获取key，找到web 服务API,里面有各类API文档，以 地理编码 为例，处理本次订单数据。
2.查阅服务示例
就本次操作而言，只用更改address,key。
3.powerbi中调用这个示例
打开powerbi——获取数据——自网页，复制并修改URL中的链接。?代表网页地址；address=北京市朝阳区阜通东大街6号，代表第一个参数；key=20e1d8d9，代表第二个参数（这里key换成刚才注册生成的）
总而言之，URL中的地址示例如下：
北京市朝阳区阜通东大街6号key=20e1d8d9
4.power quary 中查看
生成一条记录，在geocodes这个list中，嵌套一个列表（= 源[geocodes]），列表里面（= 源[geocodes]{0}）的location是所需要的经纬度信息。
5.将上条记录改成经纬度调用函数
生成的记录不能直接用，= 源[geocodes]{0}[lacation]才是目标值。
在理解这条记录的基础上，将它改成函数。打开高级编译器。
在此基础上进行修改。修改前后如下：
修改完成点击确定，输入新参数测试这个函数的可用性。
有正确的经纬度返回值。修改函数名为trans。
6.导入自己的订单表，调用上面的函数trans
在地址这一列，添加自定义列，引用刚才的函数去将格式化地址转换成经纬度。
自定义公示=trans([地址])，此时获得的是经纬度，进行分列。
7.回到powerpivot视图调用地图即可。最终结果如下。