Trong thời đại dữ liệu lớn, việc sử dụng các công cụ phân tích như Power BI để nâng cao hiệu quả kinh doanh là rất quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá các khía cạnh của Drill-Through và Drill-Down, hai kỹ thuật mạnh mẽ giúp làm rõ và đi sâu vào dữ liệu trực quan và dễ hiểu hơn.
Trong quản lý dữ liệu với Power BI, việc xác định hạng của sản phẩm hoặc chi nhánh quan trọng là cần thiết. Công cụ RANKX cùng các kỹ thuật Top N giúp bạn tối ưu hóa quá trình này. Bài viết này sẽ khai thác chi tiết cách sử dụng những công cụ này để cải thiện hiệu quả phân tích dữ liệu của bạn.
Ngôn ngữ DAX mang đến khả năng tính toán mạnh mẽ và linh hoạt trong Power BI và Power Pivot. Đặc biệt, hàm CALCULATE trong DAX giúp người dùng thực hiện các phép tính phức tạp cùng với các hàm ALL, ALLEXCEPT, ALLSELECTED, FILTER và KEEPFILTERS. Bài viết này sẽ giải thích cú pháp và ứng dụng của chúng để dẫn lối cho bạn khám phá DAX.
Data Analysis Expressions (DAX) là ngôn ngữ công thức mạnh mẽ được sử dụng trong Power BI, PowerPivot và SQL Server Analysis Services. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn chi tiết về sự khác biệt giữa Measure và Calculated Column, nơi DAX được chạy, và khi nào nên dùng Calculated Column thông qua các hàm cơ bản như SUM, AVERAGE, và DISTINCTCOUNT.
Trong Power BI, Date Table là thành phần quan trọng để khai thác tối đa sức mạnh của Time Intelligence. Việc hiểu rõ lý do cần Date Table và cách tạo chúng bằng DAX không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu mà còn nâng cao hiệu suất báo cáo. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khía cạnh chủ chốt của Date Table trong Power BI.
Power BI là công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực phân tích kinh doanh, cho phép người dùng tạo ra các hình ảnh trực quan từ dữ liệu phức tạp. Bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về cách sử dụng Power BI và các phiên bản Desktop, Service, và Mobile, dành cho những ai mong muốn khám phá sức mạnh của công cụ này.
Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một phần của trí tuệ nhân tạo, giúp xác định và phân loại các thực thể trong văn bản không cấu trúc. Bài viết này sẽ đi sâu vào NER, so sánh mô hình CRF với Transformer, và khám phá các ứng dụng thực tiễn trong thế giới công nghệ ngày nay.
Data Science đang trở thành trụ cột quan trọng trong kỷ nguyên số hiện nay. Với khả năng khai thác giá trị từ dữ liệu khổng lồ, Data Science mở ra những cơ hội phát triển vượt bậc trong kinh doanh và công nghệ. Bài viết này sẽ đưa bạn khám phá sâu hơn về lĩnh vực này, từ khái niệm cơ bản đến các ứng dụng thực tế và lộ trình học tập.