Alex, огромное спасибо! Два дня мучился, так и не смог решить. Но какое красивое решение!!! Снимаю шляпу!
Расчет входящего остатка в DAX, DAX, Power Query, Power Pivot
Расчет входящего остатка в DAX, DAX, Power Query, Power Pivot
Расчет входящего остатка в DAX, DAX, Power Query, Power Pivot
Расчет итоговой суммы продаж с учетом входящих остатков, Построение модели данных в Power Pivot, программирование на языке DAX
Расчет итоговой суммы продаж с учетом входящих остатков, Построение модели данных в Power Pivot, программирование на языке DAX
Data.Format.Error, Ошибка формата данных в power query
|
20.02.2024 12:17:15
Решить данную проблему в PBI не удалось, п.ч. при возникновении ошибки нельзя посмотреть таблицу на вкладке Представление таблиц - там будет висеть таблица со старыми данными. Но удалось визуализировать эту таблицу в эксель. Даже при наличии ошибки в формате данных, таблицу можно вывести на лист эксель. При пролистывании столбца SKU были обнаружены пустые ячейки, которые принадлежали одному поставщику ИП Жохова Виктория Андреевна, который почему то висел в столбце названия товара Name. В PQ сделал сортировку по нему и увидел, что все артикула равны lifestyle". Это и есть та самая текстовая переменная, которая приводила к ошибке формата данных, п.ч. нельзя текст перевести в целое число.
Исключил эту переменную из столбца артикулов при помощи формулы - т.к. слово не простое, следует обратить внимание на количество кавычек в lifestyle Table.SelectRows(#"Повышенные заголовки", each ([SKU] <> "lifestyle""")) Так удалось решить эту проблему. Самое интересное то, что решение проблемы было сформулировано в самой ошибке DataFormat.Error. Не удалось преобразовать в число. Сведения: lifestyle" Нужно было сразу сделать поиск текстовой переменной lifestyle" по артикулу. |
|
|
|
|
Data.Format.Error, Ошибка формата данных в power query
Data.Format.Error, Ошибка формата данных в power query
Data.Format.Error, Ошибка формата данных в power query
Data.Format.Error, Ошибка формата данных в power query
|
18.02.2024 14:55:04
Добрый! При загрузке данных формат данных отработал без видимых ошибок - артикулам был присвоен формат целого числа, красной полосы в шапке не было, но при проведении каких-либо операций, например, сортировки по столбцу SKU возникает ошибка
DataFormat.Error. Не удалось преобразовать в число. Сведения: lifestyle" Методом тыка добрался до самой ошибки, она оказалась в самом низу
ссылка на файл
Изменено: - 19.02.2024 09:33:51
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
Подключение данных mpstats.io к Power BI
Подключение данных mpstats.io к Power BI
|
10.02.2024 15:25:10
Добрый! Как подключить данные с сайта к Power BI? До настоящего времени скачивал всю аналитику помесячно по каждой категории с сайта мпстатс вручную. Процесс длительный. Чтобы, например, скачать данные о продаже одной категории за 12 месяцев надо кликнуть мышкой 12 раз. Для 10 категорий - 120 раз. Получение данных 80 категорий за 2 года - 1920 работа мышью и время порядка 8 часов. При этом объем данных достигает 20 ГB. При таком подходе я получаю данные в режиме импорта, т.е. скачиваю все данные в папку на компе. Обновление данных при этом в PBI занимало порядка 7 суток - это п.ч. в Power Query реализован сложный код работы с текстовой информацией. Процесс работал, но в последнее время стала появляться ошибка Power BI Desktop WebView2 crash. Как ее убрать не решил. Поэтому и возник вопрос о режиме прямого доступа к сайту статистики.
|
|
|
|
|
Power BI Desktop WebView2 crash, Ошибка при обновлении данных в PBI
|
01.02.2024 16:59:26
Добрый!
При обновлении данных в PBI стала появляться ошибка "Power BI Desktop WebView2 crash". Возникает при обработке данных с Mpstats, которые весят порядка 10 ГБ. На форуме power BI рекомендуют скачать последнее обновление PBI и Webview2, что и сделал, но не помогло. Есть решение данной проблемы? |
|
|
|
|
Обновление данных, Скорость обновления данных в Power Query, Power BI
Обновление данных, Скорость обновления данных в Power Query, Power BI
Обновление данных, Скорость обновления данных в Power Query, Power BI
|
10.01.2024 10:40:27
|
|||
|
|
|
Обновление данных, Скорость обновления данных в Power Query, Power BI
|
09.01.2024 20:30:31
Из Mpstats выгружаю данные по одной категории, например, носки или обувь за последние 2 года помесячно. Время обновления файлов эксель, либо PBI занимает несколько дней. При размере исходных данных 2 ГБ время обновления файлов в PBI равно 20 часов, 6 ГБ считается 70 часов. 8 ГБ считается уже 5 суток и процесс еще не закончился. Основные расчеты делаются в Power Query, вся работа идет, в основном, с текстовыми переменными.
Вопрос следующий - это, вообще, нормальная ситуация, когда данные считаются несколько дней и как можно время обновления данных уменьшить? |
|
|
|
|
Парсинг сайта, извлечение информации из сайта https://krasnoeibeloe.ru/
|
06.08.2023 13:00:47
Добрый день!
Буду признателен за помощь профи. Пробую получить данные по всей номенклатуре товара из сайта Подключиться через эксель, используя Power Query, не удалось. Удалось подключиться через Power BI. Код парсит заданное количество страниц по адресу конкретного каталога. В данном примере - это адрес каталога "Вино импорт". Далее номенклатура товара преобразуется в удобном для меня виде виде. Удалось выгрузить несколько сот позиций товара. Дальше началась какая-то фигня. Цепляю другой каталог для выгрузки данных - он формирует несколько десятков позиций или, вообще, возвращает пустую таблицу. Далее, в браузере гугл хром вообще не смог зайти на сайт "Красное и Белое". При очистки кеша браузера зайти на сайт удалось, но написанный код перестал работать. Модель данных здесь Код: let Источник = List.Numbers(1,10), #"Преобразовано в таблицу" = Table.FromList(Источник, Splitter.SplitByNothing(), {"Номер страницы"}, null, ExtraValues.Error), #"Измененный тип" = Table.TransformColumnTypes(#"Преобразовано в таблицу",{{"Номер страницы", type text}}), #"Добавлен пользовательский объект" = Table.AddColumn(#"Измененный тип", "Пользовательский", each Html.Table(Web.BrowserContents(" страницы]), {{"Название", ".product_item_name A"}, {"Информация", ".product-subtitle"}, {"Дискаунт", ".product_item__price DIV + *"}, {"Цена", ".i_price DIV:nth-child(1)"} }, [RowSelector=".catalog_product_item"])), #"Удаленные ошибки" = Table.RemoveRowsWithErrors(#"Добавлен пользовательский объект", {"Пользовательский"}), #"Другие удаленные столбцы" = Table.SelectColumns(#"Удаленные ошибки",{"Пользовательский"}), #"Развернутый элемент Пользовательский" = Table.ExpandTableColumn(#"Другие удаленные столбцы", "Пользовательский", {"Название", "Информация", "Дискаунт", "Цена"}, {"Название", "Информация", "Дискаунт", "Цена"}), #"Удаленные дубликаты" = Table.Distinct(#"Развернутый элемент Пользовательский", {"Название", "Информация"}), #"Разделить столбец по разделителю" = Table.SplitColumn(#"Удаленные дубликаты", "Информация", Splitter.SplitTextByEachDelimiter({","}, QuoteStyle.Csv, false), {"Страна", "Информация.2"}), #"Разделить столбец по разделителю1" = Table.SplitColumn(#"Разделить столбец по разделителю", "Информация.2", Splitter.SplitTextByEachDelimiter({","}, QuoteStyle.Csv, false), {"Объем", "Информация.2.2"}), #"Разделить столбец по переходам символов" = Table.SplitColumn(#"Разделить столбец по разделителю1", "Информация.2.2", Splitter.SplitTextByCharacterTransition(© => not List.Contains({"0".."9"}, c), {"0".."9"}), {"Регион", "Информация.2.2.2", "Информация.2.2.3"}), #"Объединенные столбцы" = Table.CombineColumns(#"Разделить столбец по переходам символов",{"Информация.2.2.2", "Информация.2.2.3"},Combiner.CombineTextByDelimiter("", QuoteStyle.None),"Алкоголь"), #"Замененное значение" = Table.ReplaceValue(#"Объединенные столбцы",",","",Replacer.ReplaceText,{"Регион"}), #"Обрезанный текст" = Table.TransformColumns(#"Замененное значение",{{"Регион", Text.Trim, type text}}), #"Очищенный текст" = Table.TransformColumns(#"Обрезанный текст",{{"Регион", Text.Clean, type text}}), #"Замененное значение1" = Table.ReplaceValue(#"Очищенный текст","","No name",Replacer.ReplaceValue,{"Регион"}), #"Замененное значение2" = Table.ReplaceValue(#"Замененное значение1",null,"No name",Replacer.ReplaceValue,{"Регион"}), #"Замененное значение3" = Table.ReplaceValue(#"Замененное значение2","","No name",Replacer.ReplaceValue,{"Алкоголь"}), #"Замененное значение4" = Table.ReplaceValue(#"Замененное значение3",".",",",Replacer.ReplaceText,{"Дискаунт", "Цена"}), #"Измененный тип1" = Table.TransformColumnTypes(#"Замененное значение4",{{"Дискаунт", type number}, {"Цена", type number}, {"Название", type text}}) in #"Измененный тип1" |
|
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
09.07.2023 21:16:28
Alex, Спасибо!
|
|
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
09.07.2023 10:28:59
Alex, можете еще подсказать, как подсчитать меру "Среднемесячное значение Выручка на 1 клиента" по трем каналам, где выручку на 1 клиента определил как
Выручка на 1 клиента офлайн = =DIVIDE([Выручка по клиентам офлайн];[Число клиентов офлайн]) В приведенной ниже таблице "Среднее значение" рассчитал просто в экселе
|
|||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
08.07.2023 03:07:09
Alex, результаты по двум формулам одинаковые
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
06.07.2023 15:06:12
Alex, выручку, соответственно, рассчитал по такой формуле
Выручка по клиентам омни:=var tab = SUMMARIZE('Data';'Data'[ID Головной контрагент]; "Канал"; CONCATENATEX(DISTINCT('Data'[Канал продаж]);'Data'[Канал продаж];",")) return SUMX(FILTER(tab; [Канал] = "онлайн,офлайн" || [Канал] = "офлайн,онлайн" ); [Продажи]) |
|
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
06.07.2023 12:18:21
Alex, Обалдеть!!! Все правильно!!! Вы правы насчет таблицы справочника Таблица Ref_Контрагент, я туда прикрутил вычисляемый столбец с расчетом признака омниканальности, когда загружал в базу данные только по одному месяцу.
Поясните мне пожалуйста, где можно научиться писать такие меры Число клиентов онлайн = =var tab =SUMMARIZE('Data';'Data'[ID Головной контрагент];"Канал";CONCATENATEX(DISTINCT('Data'[Канал продаж]);'Data'[Канал продаж];",")) return COUNTAX(FILTER(tab; [Канал] = "онлайн"); [ID Головной контрагент]) Это просто высший пилотаж!!! Огромное спасибо! |
|
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
05.07.2023 16:02:28
Или еще проще: есть мера "Критерий клиента", которая правильно присваивает текстовый признак клиента - офлайн, онлайн, омни. Нужно подсчитать количество этих самых офлайн, онлайн и омни по месяцам. В выделенном сегменте кол-во клиентов офлайн = 34, клиентов омни = 1, клиентов онлайн нет.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
05.07.2023 15:47:32
Изменено: - 05.07.2023 15:49:37
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
Омниканальность, Расчет количества клиентов по трем каналам продаж: офлайн, онлайн и омни
|
05.07.2023 12:24:06
Добрый день! Нужна помощь профи по Powery Query и DAX.
В течение месяца клиенты совершают покупки товара по двум каналам продаж - онлайн и офлайн. Это регистрируется в поле b2b: если в данном поле стоит пусто, значит, клиент совершал покупки по каналу офлайн, если переменная содержит PR или MB, значит, клиент делал покупки по каналу онлайн. В итоге, каждый клиент в течение месяца может совершать покупки либо по каналу офлайн, либо по каналу онлайн, либо по омни каналу - это когда клиент совершает покупки по двум каналам офлайн и онлайн сразу. Задача следующая - рассчитать количество клиентов, которые совершают покупки по трем каналам продаж - офлайн, онлайн и омни за каждый месяц. Плюс рассчитать суммы продажи по трем каналам. Мне удалось решить данную задачу для одного месяца. Для нескольких месяцев уперся в задачу, как при помощи рассчитанной меры "Каналы продаж" правильно подсчитать количество клиентов по трем каналам по месяцам. Тестовый пример с исходными данными здесь |
|
|
|
|
Ошибка OLE DB или ODBC в PBI, ошибка в pwer BI Desktop при обновлении данных
Ошибка OLE DB или ODBC в PBI, ошибка в pwer BI Desktop при обновлении данных
|
12.04.2023 23:28:53
Добрый! Появилась такая ошибка в PBI: "Ошибка OLE DB или ODBC в PBI" и "Загрузка была отменена из-за ошибки при загрузке предыдущей таблицы"
Ошибка появляется при подключении данных к новой папке. При этом данные обновляются без проблем, скажем, в 3-х случаях их 5. Т.е., все источники данных стандартизированы и имеют одинаковый вид, код в PQ для обработки данных везде одинаковый, но в некоторых случаях вылетает такая ошибка при обновлении визуальных элементов. Подскажите, может, кто встречался с подобной проблемой?
Изменено: - 12.04.2023 23:32:10
|
|
|
|
|
Прогнозирование продаж на конец месяца, Построение модели прогноза на основании динамики продаж
Прогнозирование продаж на конец месяца, Построение модели прогноза на основании динамики продаж
|
20.03.2023 18:44:13
По городам все считается правильно, вот какой результат показывает по филиалу, отсортировал данные по столбцу "% ВП на 15 число" и то, что должно получиться отмечено желтым цветом. В интервале изменения параметра "% ВП на 15 число" от 10 до 20 пп среднее арифмит. величины "% ВП" в этом же интервале равно (39,34 + 83,30)/2 = 61,32 Получается, что формула не совсем корректно считает данный прогноз для филиала в целом |
|||||
|
|
|