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power bi範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
power bi範例的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳燦銘,ZCT寫的 Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】 和洪錦魁的 Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】都 可以從中找到所需的評價。
另外網站取得Power BI 範例也說明：安裝內建範例 · 開啟Power BI 服務(app.powerbi.com) 並登入。 · 瀏覽至[我的工作區]，或是您想要在其中安裝範例的其他工作區。 · 在左下角選取[取得資料] 。
這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
嶺東科技大學 資訊科技系碩士班 張安成所指導 楊少博的 多使用者多輸入多輸出衰減通道之預編碼技術 （2021），提出power bi範例關鍵因素是什麼，來自於多使用者多輸入多輸出、奇異值分解、預編碼、粒子群最佳化、注水演算法。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 辜志承所指導 李坤鴻的 應用IEC 61850於微電網孤島檢測之研究 （2021），提出因為有 IEC 61850、微電網、孤島檢測、IED、靜態開關、意外性孤島運轉、諧波成分注入法的重點而找出了 power bi範例的解答。
最後網站Power BI教學+介紹：三個步驟速成法則補充：先從這裡下載一份由Microsoft提供的範例資料( 用於Power BI 測試的Excel file )。把數據表滙入（左下面有箭頭寫著”Get data”），在那裡就能把Excel File 上載到Power BI， ...
Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】
為了解決power bi範例 的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：
▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ ▲好評再上市，回饋發行中！ ☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 ☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 ☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 ☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙 Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile
。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。 ▌圖文並茂，難易適中 ▌ 完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。 ▌功能導向，實作範例 ▌ 內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與
絕活技巧。
power bi範例進入發燒排行的影片
Excel數據編輯與視覺化分析-以觀光統計資料為例，資料分析目的，瞭解資料轉置與樞紐的差別。轉置的使用時機，使用功能操作，不用寫複雜函數，相信人人都可以理解。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
00:00:00 取得資料
00:10:00 資料轉置
00:45:00 分析
多使用者多輸入多輸出衰減通道之預編碼技術
為了解決power bi範例 的問題，作者楊少博 這樣論述：
本論文係處理多使用者多輸入多輸出(multi-user multiple-input multiple-output, MU-MIMO)系統之最佳線性預編碼器的設計，首先在理想通道條件下，基於奇異值分解(singular value decomposition, SVD)的線性預編碼器能夠呈現有良好效能，然而在一般情況下，由於共同通道干擾(co-channel interference, CCI)將使得預編碼器的效能降低，而影響MU-MIMO系統容量。因此，本論文參考正規化的區塊對角化(regularized block diagonalization, RBD)預編碼器，結合注水(wate
r pouring, WP)演算法改良傳統的強迫制零(zero forcing, ZF)線性預編碼器、最小均方誤差(minimum mean-square error, MMSE)線性預編碼器和SVD線性預編碼器，進行功率分配，能有效提升通道容量和降低位元錯誤率(bit error rate, BER)。最後，本論文提出基於粒子群最佳化(particle swarm optimization, PSO)搜尋之線性預編碼器，針對個別使用者的預編碼矩陣進行最佳化搜尋，模擬結果顯示在瑞利衰減通道(Rayleigh fading channel)、萊斯衰減通道(Rician fading channe
l)和Nakagami衰減通道中此所提出之結合注水(WP)演算法的基於PSO搜尋線性預編碼器，採用輸出個別使用者最大化訊號干擾加雜訊比(signal to interference plus noise ratio, SINR)為目標函數，可有效抑制CCI和提高MU-MIMO系統容量。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決power bi範例 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
應用IEC 61850於微電網孤島檢測之研究
為了解決power bi範例 的問題，作者李坤鴻 這樣論述：
微電網是智慧型電網之一環，可運轉於併網模式與孤島模式，而孤島運轉又區分為有目的性孤島與意外性孤島，微電網之孤島模式即為有目的性孤島。而意外性孤島運轉係指市電系統因為發生故障而電源跳脫，導致分散式電源與其區域負載形成孤島運轉區域系統，若分散式電源不具備穩定系統電壓與頻率調整的能力，則可能會導致負載設備的損壞。此外，為保護市電系統維修人員的工作安全，分散式電源應儘速與區域系統隔離，因此分散式電源須具備孤島檢測功能，在發生意外性孤島運轉後必須將其解聯。同理，運轉在併網模式的微電網，當市電系統發生故障時，基於安全理由可將其可切換至孤島模式，亦即微電網內之分散式電源可維持持續運轉，這全仰賴微電網併網點
的孤島檢測技術與功能。然而此併網點的孤島檢測技術與分散式電源本身的孤島檢測技術存在本質上的差異，無法等同視之。因此對於微電網內部之分散式電源，不同的意外性孤島運轉範圍，會有持續運轉與跳脫兩種選擇，傳統的孤島檢測技術也不再適用於微電網內部之分散式電源。本論文提出整合SCADA、IED與MU的微電網孤島檢測系統，並以IEC 61850標準當作檢測系統之通訊協定。對於不同的孤島檢測對象，本文提出兩種孤島檢測技術，首先以間次諧波電流注入法作為微電網之併網點孤島檢測技術，而對微電網內部之分散式電源，則以IED間的GOOSE通訊進行孤島檢測。最後以Matlab/Simulink建置微電網範例系統，驗證本文
提出之微電網孤島檢測系統之可靠性，模擬結果證實孤島檢測系統對於可以有效地偵測意外性孤島運轉，並對於非孤島事件不會發生誤動作。