Monthly Archive: April 2016

Power BI Desktop. Błąd podczas zmiany nazwy kolumny w Power Query.

Slawomir Drzymala
Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Podczas zmiany nazwy kolumny w Power Query po zapisaniu zmian mozna natknąć się na błąd:

Okazuje się, że powód błędu jest bardzo błachy i z całą pewnością powinien zostać poprawiony przez autorów. Błąd pojawia się na przykład wtedy, kiedy zmienimy tylko i wyłącznie wielkość liter w kolumnie, na przykład z “My Atribute” na “my atribute”. Póki co jedynym rozwiązaniem tego błędu jest dodatkowa zmiana nazwy kolumny na tymczasową nazwę i następnie zamiana tej nazwy na porządaną. Na przykład z “My Atribute” zmieniamy na “_ My Atribute”, a dopiero potem na “my atribute”.  

Prosta analiza odchyleń (outliers) w Power BI z wykorzystaniem programu R

Slawomir Drzymala
Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Dzisiejszy post będzie bardzo krótki, natomiast wynika to też z faktu, że w PowerBI Desktop w połączeniu z “R” możemy uzyskać świetne rezultaty małym nakładem pracy. “Outliers”, czyli wartości, które są skrajnie różne od pozostałych w badanej domenie mogą zniekształcić wynik analiz. Czasami to one będą stanowić najciekawsze punkty obserwacyjne, natomiast w większości przypadków będą “zakłamywać” faktyczny obraz. Weźmy pod uwagę na przykład analizę sprzedaży względem klinetów. Jeżeli stu klientów zamówi średnio po 3 produkty, natomiast stupierwszy zamówi nagle 50 produktów to z badania średniej arytmetycznej będzie wynikać, że klienci średnio kupują po 3.5 produktu. Oczywiście w powyższym przykładzie dość…
Read more

Seequality #2 – Typy danych w Microsoft SQL Server – dlaczego są takie ważne?

Slawomir Drzymala
Follow me on

Slawomir Drzymala

Still playing with data and .NET technologies
Slawomir Drzymala
Follow me on

Druga sesja seequality za nami. Sesja poświęcona typom danych w Microsoft SQL Server. Podczas prezentacji zostały omówione różne typy danych, pokazane zostały dobre i złe praktyki podczas doboru typów danych oraz wskazano zagrożenia, które mogą wynikać z nieprawidłowego doboru zmiennych. Poniżej znajduje się prezentacja. Nagranie: Prezentacja:

Funkcje analityczne w TSQL – ROLLUP, CUBE, GROUPING_SETS

FunkcjeAnalityczneWtsql_00
Adrian Chodkowski
Follow me

Adrian Chodkowski

SQL geek, Data enthusiast, Consultant & Developer
Adrian Chodkowski
Follow me

Latest posts by Adrian Chodkowski (see all)

Transact-SQL daje nam dosyć dużo możliwości związanych z agregacją danych. Większość deweloperów namiętnie używa standardowych wyrażeń grupowanych, funkcji okna i tym podobnych, ale niewielu zdaje sobie sprawę z funkcji analitycznych wbudowanych w nasz ulubiony język zapytań. Wyrażenia te możemy zgrupować pod pojęciem funkcji analitycznych – w ramach niniejszego artykułu powiemy sobie o trzech niezwykle ciekawych funkcjach wchodzących w ich skład tj. ROLLUP, CUBE oraz GROUPING SETS. Na sam początek zajmiemy się funkcją ROLLUP. Pierwszą niezwykle istotną informacją jest to, że ROLLUP jest rozszerzeniem klauzuli GROUP BY- podstawowa składnia przedstawia się następująco:

Jak czytać coś takiego? W rezultacie otrzymamy sumę…
Read more

Funkcje LAG i LEAD w TSQL

LagAndLeadInTSQL_00
Adrian Chodkowski
Follow me

Adrian Chodkowski

SQL geek, Data enthusiast, Consultant & Developer
Adrian Chodkowski
Follow me

Latest posts by Adrian Chodkowski (see all)

SQL Server 2012 przynosił ze sobą wiele użytecznych zmian. Jednymi z moich ulubionych funkcji wprowadzonych w tamtej wersji są LAG i LEAD, które pokrótce chciałbym opisać w ramach niniejszego posta – zapraszam! Zapewne wielu z Was zna bardzo dobrze funkcje okna takie jak RANK czy ROW_NUMBER – mógłbym również zaryzykować tezę, iż funkcje te większość z Was lubi i używa – tutaj właśnie pojawia się pierwsza dobra wiadomość! LAG i LEAD również są funkcjami okna! Co za tym idzie wymagają aby użyć składnika OVER(ORDER BY) i pozwalają odnosić się (tak jak wskazuje nazwa) do wiersza poprzedzającego i następującego po  bieżącym…
Read more