Power Pivot 购物篮分析分组 GENERATE 之笛卡尔积、排列、组合
power pivot 笛卡尔积
power pivot 笛卡尔积Power Pivot是Microsoft Excel的一个强大数据分析工具，它可以帮助用户处理大量的数据，并提供了高级数据建模和分析功能。
其中之一是“笛卡尔积”，这是一种在Power Pivot中非常有用的操作。
笛卡尔积（Cartesian product）是指两个或多个数据集合之间的一种关系，通过将每个集合中的每个元素与其他集合中的所有元素组合而得到的结果集。
这个概念在Power Pivot中非常有用，因为它可以帮助用户进行多维数据分析，探索不同数据集之间的关联关系。
在Power Pivot中使用笛卡尔积可以通过以下步骤完成：1.进入Power Pivot窗口，在“数据”选项卡下选择“添加表”，然后依次选中要进行笛卡尔积操作的两个或多个表。
2.确保已经在每个表中设置了适当的关系，以便Power Pivot能够正确地识别这些表之间的连接。
3.在Power Pivot窗口的“字段列表”中，选择要在笛卡尔积结果中显示的字段。
4.在“计算列”或“测量值”选项卡中，选择要创建的计算列或测量值。
5.对于计算列，可以使用公式语言（DAX）编写表达式，以指定如何计算结果。
对于测量值，则可以使用聚合函数（如SUM、AVERAGE、COUNT等）来计算结果。
6.完成后，单击“保存并关闭”按钮，将数据导入到Excel中。
使用Power Pivot进行笛卡尔积操作的好处是可以轻松地探索和分析大量的数据，并找到其中的关联关系。
通过对数据集合之间的组合进行计算和分析，可以得到更深入的洞察，从而支持更好的决策和业务发展。
例如，假设一个电子商务公司想要分析销售数据，他们拥有两个数据表，一个包含顾客信息，另一个包含订单信息。
通过使用Power Pivot进行笛卡尔积操作，可以将这两个表组合在一起，创建一个包含顾客和订单信息的新表。
然后，可以使用Power Pivot的数据建模和分析工具对这个新表进行进一步的分析，比如计算每个顾客的总销售额、平均订单数量等。
pivot 函数
pivot 函数Pivot 函数是数据库中非常常见的一种聚合函数，它可以根据某个字段把数据库中的数据“旋转”成若干行和若干列的数据表格，从而方便进行分析、比较等操作。
在实际的数据处理中，Pivot 函数可以大大简化数据分析的工作量，提高数据的效率和准确性。
一、Pivot 函数的基本原理在数据库中，Pivot 函数是一种聚合函数，它可以根据某个字段把数据库中的数据“旋转”成若干行和若干列的数据表格，从而方便进行分析、比较等操作。
具体来说，Pivot 函数的基本用法如下：SELECT PivotField, [FirstAggregatedField], [SecondAggregatedField], … FROM ( SELECT GroupByField, PivotField, AggregatedValue FROM [SourceTable] ) AS SourceTable PIVOT( AggregateFunction(AggregatedValue) FOR PivotedField IN ([FirstPivotValue], [SecondPivotValue], …) ) AS PivotTable其中，PivotField 表示需要进行转换的字段，FirstAggregatedField、SecondAggregatedField 等表示需要聚合的数据，AggregateFunction 表示聚合函数（可以是 Count、Sum、Avg、Max、Min 等），PivotedField 表示需要把 PivotField 转换成哪些列进行分析，FirstPivotValue、SecondPivotValue 等表示转换后表格的列名。
举个例子来说，假设我们有一个 Customers 表格存储了客户信息，包括客户 ID、姓名、订单日期和订单总金额，现在我们想要统计每个客户每月的订单总金额，那么可以用以下 SQL 语句来实现：SELECT CustomerID, [Jan], [Feb], [Mar], [Apr], [May], [Jun], [Jul], [Aug], [Sep], [Oct], [Nov], [Dec] FROM ( SELECT CustomerID, DATENAME(month, OrderDate) AS OrderMonth, SUM(Amount) AS OrderTotal FROM Customers GROUP BY CustomerID, DATENAME(month, OrderDate) ) AS SourceTable PIVOT ( SUM(OrderTotal) FOR OrderMonth IN ( [Jan], [Feb], [Mar], [Apr], [May], [Jun], [Jul], [Aug], [Sep], [Oct], [Nov], [Dec] ) ) AS PivotTable这个 SQL 查询会把 Customers 表格中的数据旋转成一个 13 列的数据表格，其中第一列是客户 ID，后面 12 列分别是每个月的订单总金额，可以更方便地进行分析和比较。
power pivot summarize函数
power pivot summarize函数Power Pivot Summarize函数是一种强大的函数，可以帮助用户在Excel中处理大量数据。
本文将分步骤介绍Power Pivot Summarize 函数的使用方法。
第一步：创建数据表在Excel中，我们需要创建一个数据表，将数据输入到表格中。
在数据表中，我们需要列出各列的列名，这样可以更方便地处理数据。
第二步：启用Power Pivot在Excel菜单栏中，点击"文件"选项卡，在弹出的菜单中找到"选项"，再在弹出的"Excel选项"窗口中找到"加载项"。
在其中，找到Power Pivot COM插件，并勾选上该插件。
再点击确定按钮，即可启用Power Pivot。
第三步：建立数据模型在数据表中，我们需要将表格数据导入Power Pivot中，然后建立一个数据模型。
数据模型是指将所有数据存在一个逻辑上的关系之中，我们可以通过"数据"选项卡中的"从源"按钮将数据导入PowerPivot中。
在"创建关系"中，我们需要将各列间的关系建立起来，以方便后续的处理。
第四步：使用Summarize函数在Power Pivot中，我们可以使用Summarize函数来对数据进行分组和求和处理。
Summarize函数的语法如下：SUMMARIZE(table,group_by_columns,[name],aggregate_expres sion)其中，table为数据源表格，group_by_columns为需要进行分组的列，[name]为新的序列名称，aggregate_expression为需要对数据进行求和的表达式。
例如，在Power Pivot中，我们可以对每个类别进行求和，使用以下代码：SUMMARIZE('Sales','Sales'[Category],"TotalSales",SUM('Sales'[Sales]))其中，'Sales'为数据源表格，在'Sales'[Category]列进行分组，在新的列"Total Sales"中显示对'Sales'[Sales]列的求和结果。
power pivot calculate函数
power pivot calculate函数Power Pivot 是 Microsoft Excel的一个强大的数据建模和分析工具，它提供了多种函数来帮助用户进行数据计算和处理。
其中最常用的一个就是 Calculate 函数。
本文将围绕这个函数进行详细阐述。
Calculate 函数的主要作用是对数据进行一个或多个计算操作，包括求和、平均数、计数等。
它还可以根据特定的条件来筛选数据。
在使用 Calculate 函数之前，需要了解以下几个概念：1. 过滤器：过滤器是一种条件，用于限制计算的数据范围。
在Power Pivot 中，可以使用行过滤器、列过滤器或者页过滤器来设置数据过滤条件。
2. 过滤上下文：过滤上下文是指 Calculate 函数的计算范围。
如果不指定任何过滤器，那么 Calculate 函数将默认使用全局上下文。
下面我们将带领大家逐步学习如何使用 Calculate 函数。
1. 基本语法Calculate 函数的基本语法如下：=CALCULATE(<表达式>, [过滤器1], [过滤器2], ...)其中，<表达式>表示需要求值的公式或者函数；[过滤器1]、[过滤器2]等则是用来限制数据范围的条件。
2. 计算总和我们可以用 Calculate 函数来计算某个字段的总和，例如：=CALCULATE(SUM(Sales[Amount]))这个公式的意思是，计算 Sales 表中 Amount 字段的总和。
3. 计算平均数如果我们想要计算 Sales 表中 Amount 字段的平均数，可以这样写：=CALCULATE(AVERAGE(Sales[Amount]))4. 使用过滤器如果我们想要在特定的条件下计算数据，可以使用过滤器。
例如，我们想要计算某个客户的总销售额，可以这样写：=CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Customer]="Customer A")这个公式的意思是，在 Sales 表中，只计算客户名为 CustomerA 的销售总额。
PowerQuery技巧之Table.Pivot
PowerQuery技巧之Table.PivotTable.Pivot官方说明：给定一对表示属性-值对的列，将属性列中的数据旋转为列标题。
Table.Pivot( table as table, pivotValues as list, attributeColumn as text, valueColumn as text, optional aggregationFunctionas nullable function) as table解读：相信很多同学是被Power Query的透视列与逆透视功能惊艳到从而喜欢上Power Query的，今天就来扒一扒她的衣服。
源表如下，姓名与科目组合项无重复。
语法咱就不说了，反正英语你也头痛，动下鼠标就开讲吧！从源表转换成上图的二维表对于M语句写来就显得很潇洒：= Table.Pivot(源,List.Distinct(源[科目]),"科目","分数")第二参数：第一参数就是要透视的表，这个不多说，我想在这里和大家探讨的就是后面几个参数。
先拆解下参数吧，看第二参数产生一个需要放到列区域的不重复字段序列，= Table.Pivot(源,{"语文","数学","英语","扯淡"},"科目","分数")显然改成这样是没毛病的，有啥意义呢？写成下面又怎样呢？= Table.Pivot(源,{"扯淡","数学","英语","语文"},"科目","分数")这样呢？= Table.Pivot(源,{"扯淡","数学","英语"},"科目","分数")起到了字段顺序限定和字段选择输出的效果。
powerquery 笛卡尔积 两列数据合并 -回复
powerquery 笛卡尔积两列数据合并-回复如何使用Power Query在Excel中进行笛卡尔积和合并两列数据。
Power Query是一种用于数据处理和转换的强大工具，它可以帮助我们在Excel中更容易地处理和分析数据。
在本文中，我们将介绍如何使用Power Query对两列数据进行笛卡尔积并将结果合并为一列。
请注意，在进行这个操作之前，您需要确保已安装Power Query插件，并打开包含您要处理的数据的Excel工作簿。
第一步：打开Power Query编辑器在Excel中，单击“数据”选项卡上的“从表格/范围”按钮。
这将打开Power Query编辑器，您可以通过该编辑器对数据进行转换和处理。
第二步：导入数据在Power Query编辑器中，选择包含您要处理的数据的工作表或范围，并单击“加载”按钮。
这将将数据加载到Power Query编辑器中，您可以在此基础上进行进一步的操作。
第三步：创建笛卡尔积在Power Query编辑器中，单击“添加列”选项卡上的“自定义列”按钮。
您还可以通过选择“转换”选项卡中的“自定义列”来访问此功能。
在“自定义列”对话框中，输入任意一个列的名称，比如“笛卡尔积”。
然后，在“自定义列公式”文本框中输入以下公式：= Table.AddColumn(#"Previous Step", "笛卡尔积", eachTable.FromColumns({{[列名1]}}, {{[列名2]}}))请注意，[列名1]和[列名2]是您要进行笛卡尔积的两列的名称。
例如，如果您要处理的两列分别是“A列”和“B列”，则公式将是：= Table.AddColumn(#"Previous Step", "笛卡尔积", eachTable.FromColumns({{[A列]}}, {{[B列]}}))单击“OK”按钮应用公式并创建新的笛卡尔积列。
如何使用PivotTable进行数据汇总和分析
如何使用PivotTable进行数据汇总和分析PivotTable是Microsoft Excel中一种强大的数据分析工具，它可以帮助用户对大量数据进行汇总和分析。
本文将介绍如何使用PivotTable 来实现数据的汇总和分析，并提供一些实用的技巧和建议。
一、创建PivotTable要创建PivotTable，首先需要准备好待分析的数据。
在Excel中，选择包含数据的区域，然后点击“插入”选项卡中的“PivotTable”按钮。
接下来，选择所需的数据源范围，并选择PivotTable的位置（可以是新的工作表或现有的工作表）。
点击“确定”后，一个空的PivotTable将被创建。
二、设置行、列和值在PivotTable中，数据可以根据不同的要素进行分类和分组。
要设置行、列和值，只需将字段拖动到相应的区域即可。
例如，如果要根据产品分类和销售地区对销售额进行汇总和分析，可以将“产品分类”字段拖动到“行”区域，“销售地区”字段拖动到“列”区域，“销售额”字段拖动到“值”区域。
三、使用汇总和过滤器PivotTable还提供了汇总和过滤器功能，使用户可以根据需要对数据进行汇总和筛选。
通过右键单击PivotTable中的任意单元格，可以弹出设置汇总方式（如求和、平均值、计数等）和应用过滤器的选项。
四、创建计算字段在某些情况下，PivotTable中的默认字段不能满足需求。
这时可以使用计算字段来创建自定义的分析指标。
在“数据”选项卡中，点击“计算字段”按钮，然后输入计算字段的名称和公式。
例如，可以创建一个名为“利润率”的计算字段，公式为“利润/销售额”，以计算每个产品分类的利润率。
五、使用数据透视图除了基本的PivotTable功能外，Excel还提供了数据透视图功能，可以更加灵活地进行数据汇总和分析。
数据透视图可以根据需要选择和排列字段，并实时更新汇总数据。
要使用数据透视图，选择PivotTable 并点击“插入”选项卡中的“数据透视图”按钮，然后根据提示进行设置。
Excel2016数据处理与分析 第14章 Power Query和Power Pivot的简单应用
数据分析与处理
第十三章
目录
CONTENTS
01 Power Query 02 Power Pivot
14.1 Power Query
概述
Power BI是一套强大的商业智能分析及数据可视化工具，能快速地将复杂 的原始数据组织成直观有效的数据图表，使用户能根据图表展示出的数据 逻辑及趋势进行判断和决策。 Power Query和Power Pivot是Power BI 内ot
DAX语言基础
DAX语言和Excel工作表函数十分相似，主要区别在于DAX语言中不使用类似于A1、D2等 单元格地址，这是由于在Power Pivot中并不存在单元格的概念，在DAX语言中常用表名 和列名指定数据坐标，其中表名可以用单引号括起来，当表名不存在特殊字符时，单引号 也可以省略，而列名必须括在中括号内。例如“'表1'[列名]”。 计值上下文通常分为筛选上下文和行上下文两个种类。筛选上下文是由表格的行、列、切 片器和筛选器所定义的上下文；行上下文通常仅包含Power Pivot表中的单一行。
14.2 Power Pivot
分类非重复值计数
14.2 Power Pivot
创建简单的关系型数据模型
在Excel数据模型中，“关系”是指表和表之间的联系， “关系”的定义如下： 源表：关系始于源表，例如本例中的“奖金”表。 外键列：源表中的列，包含需要搜索的值，例如本例中“奖金”表的姓名列。 相关表：包含需要检索值的表，例如本例中的“员工信息”表。 相关列：相关表中的列，包含与外键列对应的值，例如本例中“员工信息”表的姓名列。
14.1 Power Query
二维表转换为一维表
14.1 Power Query
Power Pivot的数据模型技巧
Power Pivot的数据模型技巧Power Pivot是一种强大的数据模型工具，它可以大大提高人们处理和分析海量数据的能力。
但是，在使用Power Pivot时，用户需要掌握一些技巧，以最大限度地发挥其潜力。
本文将介绍一些常用的Power Pivot数据模型技巧。
1.利用Power Query清洗数据Power Query是一个强大的数据导入和清洗工具，可以在导入数据到Power Pivot之前对数据进行处理。
在Power Query中，用户可以使用各种数据清洗操作，如删除重复行、拆分列、合并列、更改数据类型、填充空白值等等。
这些操作可以帮助用户将原始数据转换为可供Power Pivot使用的数据。
2.进行数据建模在将清洗好的数据导入到Power Pivot后，用户需要对数据进行建模。
数据建模是指将数据组织成数据模型的过程。
在数据建模过程中，用户需要选择主题、标识实体、创建联系等等。
在Power Pivot中，用户可以使用“关系视图”来创建这些关系。
在关系视图中，您可以将字段以及它们之间的关系映射到Power Pivot的数据模型中。
3.利用计算字段计算字段是Power Pivot的一个强大功能。
使用计算字段，用户可以通过使用公式来计算新字段并将结果添加到Power Pivot中的数据模型中。
在Power Pivot中，用户可以使用公式编辑器来编写公式。
计算字段可用于实现各种目的，如计算百分比、计算差异、计算总和等等。
计算字段还可以与已有的数据模型的字段进行组合，从而获得新的数据分析视角。
4.优化数据模型性能Power Pivot可以处理大量的数据，但是如果数据模型不经过优化，它可能会变得缓慢和笨重。
为了优化数据模型，用户需要执行以下操作：压缩数据模型、优化公式、选择正确的数据类型、避免使用重复公式等等。
此外，您可以尝试使用Power Pivot的Summary Tables等性能优化技术来加速数据分析。
excel pq利用笛卡尔积拆分
excel pq利用笛卡尔积拆分
在Excel中，可以使用Power Query (PQ) 来执行笛卡尔积拆分。
笛卡尔积是指两个集合之间的一种运算，它将两个集合中的每个元素组合在一起，生成一个新的集合。
在Excel中，可以使用PQ 来实现这一操作，以下是具体的步骤：
1. 打开Excel并导航到“数据”选项卡。
2. 选择“从表格/范围”选项，以加载包含需要进行笛卡尔积拆分的数据的工作表。
3. 在Power Query编辑器中，选择需要进行笛卡尔积拆分的表格。
4. 在“开始”选项卡中，点击“合并查询”下拉菜单中的“笛卡尔积”选项。
5. 选择需要进行笛卡尔积拆分的列，并确认选择。
6. 点击“确定”以执行笛卡尔积操作。
7. 根据需要进行必要的列重命名和数据清洗操作。
8. 点击“关闭并加载”以将结果加载回Excel工作表。
通过上述步骤，你可以在Excel中使用Power Query来执行笛卡尔积拆分操作。
这样可以帮助你更好地处理数据，并满足特定的分析需求。
希望这些步骤能够帮助你顺利完成相关操作。
POWERPIVOT进阶篇
POWERPIVOT进阶篇⼀、时间智能1.1 ⽇历表要求向模型中指定⼀张⽇历表包含⾄少⼀列是⽇期格式，且包含需要计算的⽇期周、⽉份、年份可⾃由添加⽇期列不能重复，但可以不连续，如果最⼩单位为⽉，可以只设置每⽉1号标记为⽇期表1.2常⽤时间计算指标缩写英⽂解释YTD Year To Date年初⾄今的累积QTD Quarter To Date 季度初⾄今的累积MTD Month To Date ⽉初⾄今的累积YOY Year On Year 同⽐去年MOM Month On Month 环⽐上⽉1.3常⽤时间智能函数函数说明类似函数TOTALYTD年累积DATESYTDTOTALQTD季度累积DATESQTDTOTAMTD⽉累积DATESMTDDATEADD⽇期推移SAMEPERIODLASTYEAR PARALLELPERIOD 某⼀区间的总数求同环⽐常与calculate搭配使⽤⼆、链接回表2.1 创建链接回表2.2 SummarizeSummarize(表格，汇总列1，..."名称1",表达式1)数据汇总功能，相当于⽣成⼀张透视表，就是SQL中的group bySELECT C1(汇总列1),C2(汇总列2),sum(C3)(表达式1) AS 'N1'(名称1),COUNT(C4)(表达式2）as 'N2'(名称2) FROM T1(表格)2.3Generategenerate(T1,T2)⽣成笛卡尔积表三、⾼级DAX函数3.1⾼级聚合函数函数说明SUMX求和AVERAGEX求平均值MAXX求最⼤值MINX求最⼩值COUNTX数值格式的计数COUNTAX所有格式的计数MEDIENX求中位数RANKX排名SUMX(Table,expression)sumx(t1,单价*数量）：表格t1中求销售额（单价*数量），销售额=单价1*数量1+...+单价n*数量n3.2常⽤筛选器函数函数说明FILTER按条件筛选数据VALUES返回列或者表去重后的结果TOPN返回前⼏名的数据ALL所有数据ALLEXCEPT所有数据除了ALLNONBLANKROW返回⾮空⽩的数据FILTER(表,FilterExperssion)ALLEXCEPT(表,ColumnName1,...)FILTER实现对⾏的筛选，ALLEXCEPT实现对列的筛选。
三个集合的笛卡尔乘积
三个集合的笛卡尔乘积集合是数学中的一个基本概念，它是由一些确定的元素构成的整体。
而笛卡尔乘积则是将多个集合的元素进行组合得到的新集合，每个元素都是由这些集合的元素组成的有序对。
本文将探讨三个集合的笛卡尔乘积，并从多个角度进行分析和说明。
一、集合A、B和C的介绍我们需要明确集合A、B和C的具体内容。
假设集合A包含元素a1、a2和a3，集合B包含元素b1和b2，集合C包含元素c1、c2和c3。
那么，它们的笛卡尔乘积可以表示为：A ×B ×C = {(a1, b1, c1), (a1, b1, c2), (a1, b1, c3), (a1, b2, c1), (a1, b2, c2), (a1, b2, c3), (a2, b1, c1), (a2, b1, c2), (a2, b1, c3), (a2, b2, c1), (a2, b2, c2), (a2, b2, c3), (a3, b1, c1), (a3, b1, c2), (a3, b1, c3), (a3, b2, c1), (a3, b2, c2), (a3, b2, c3)}二、笛卡尔乘积的意义和应用1.组合问题：笛卡尔乘积在组合问题中起到重要作用。
例如，假设我们需要从集合A、B和C中选取一个元素作为组合，那么可以通过计算这三个集合的笛卡尔乘积来得到所有可能的组合。
2.排列问题：笛卡尔乘积也可以用于排列问题。
如果我们需要按照一定的规则对集合A、B和C中的元素进行排列，那么可以通过计算这三个集合的笛卡尔乘积来得到所有可能的排列。
3.数据分析：在数据分析中，笛卡尔乘积可以用于生成测试数据或模拟实验。
例如，假设我们需要分析某个系统在不同参数组合下的性能，可以通过计算参数集合的笛卡尔乘积来生成不同的测试数据。
三、笛卡尔乘积的性质和特点1.元素个数：集合A、B和C的笛卡尔乘积的元素个数等于各个集合元素个数的乘积。
在本例中，集合A、B和C的元素个数分别为3、2和3，因此笛卡尔乘积的元素个数为3×2×3=18。
power pivot统计函数
power pivot统计函数Power Pivot是Microsoft Excel的一个插件，它为用户提供了一种强大的数据分析和建模工具。
在Power Pivot中，有许多统计函数可用于对数据进行汇总和计算。
本文将介绍一些常用的Power Pivot统计函数，并说明它们的用途和示例。
1. 计数函数：COUNT、COUNTA、COUNTBLANK计数函数用于统计数据集中的非空单元格数量。
COUNT函数用于统计数值型数据的数量，COUNTA函数用于统计文本和数值型数据的数量，COUNTBLANK函数用于统计空单元格的数量。
例如，可以使用COUNT函数来统计销售额列中的非空单元格数量。
2. 求和函数：SUM、SUMX求和函数用于计算数据集中数值型数据的总和。
SUM函数直接对指定的数据列求和，而SUMX函数可以对指定的数据列进行迭代计算，并返回总和。
例如，可以使用SUM函数来计算销售额列的总和。
3. 平均函数：AVERAGE、AVERAGEA平均函数用于计算数据集中数值型数据的平均值。
AVERAGE函数用于计算数值型数据的平均值，AVERAGEA函数用于计算文本和数值型数据的平均值。
例如，可以使用AVERAGE函数来计算销售额列的平均值。
4. 最大值和最小值函数：MAX、MIN最大值和最小值函数用于计算数据集中数值型数据的最大值和最小值。
MAX函数用于计算数值型数据的最大值，MIN函数用于计算数值型数据的最小值。
例如，可以使用MAX函数来找到销售额列中的最大值。
5. 排序函数：RANKX排序函数用于对数据集中的数值进行排序，并返回每个数值在排序结果中的排名。
RANKX函数可以对指定的数据列进行迭代排序，并返回排名。
例如，可以使用RANKX函数来确定销售额列中每个销售额在排名中的位置。
6. 百分比函数：PERCENTILEX、PERCENTILE.INC百分比函数用于计算数据集中数值型数据的百分位数。
PERCENTILEX函数可以对指定的数据列进行迭代计算，并返回百分位数，而PERCENTILE.INC函数可以直接计算百分位数。
powerquery 笛卡尔积 两列数据合并
PowerQuery是微软Excel中的一种数据处理工具，可以通过它来对数据进行清洗、转换和合并等操作。
在使用PowerQuery进行数据合并时，有时会遇到需要对两列数据进行笛卡尔积操作的情况。
本文将介绍如何使用PowerQuery进行笛卡尔积操作，并将两列数据合并的方法。
1. 了解笛卡尔积笛卡尔积是数学中的一种基础概念，指的是两个集合中的每个元素都与另一个集合中的每个元素组合在一起，从而得到所有可能的组合。
在数据处理中，笛卡尔积可以用来将两个数据集合进行全排列组合，从而扩充数据量。
2. 准备数据我们需要准备两个数据列，可以是Excel表格中的两列数据，也可以是PowerQuery中的两个数据源。
假设我们有一个表格，第一列是产品名称，第二列是颜色，我们需要将这两列数据进行笛卡尔积操作，得到所有可能的产品名称和颜色的组合。
3. 打开PowerQuery在Excel中，选择需要进行数据合并的表格，然后点击“数据”选项卡中的“从表格范围创建查询”按钮，即可打开PowerQuery界面。
如果数据源不是表格，也可以通过其他方式打开PowerQuery，确保两个数据源在同一个PowerQuery界面中。
4. 合并数据在PowerQuery中，我们可以使用“合并查询”功能来进行笛卡尔积操作。
首先选择第一个数据列，然后点击“合并查询”中的“查询合并”按钮，在弹出的对话框中选择第二个数据列，然后设置合并类型为“笛卡尔积”。
5. 设置合并选项在设置合并选项时，需要选择用于合并的列，也可以设置合并后的列名、数据类型等信息。
确认设置后，点击“确定”按钮，即可完成笛卡尔积操作。
6. 查看合并结果完成合并操作后，可以在PowerQuery中查看合并结果。
将合并后的数据加载到Excel中，即可查看所有可能的产品名称和颜色的组合，这样我们就完成了对两列数据的笛卡尔积操作，并将其合并成一个新的数据集。
通过上述步骤，我们可以使用PowerQuery对两列数据进行笛卡尔积操作，从而得到所有可能的组合，并将其合并成一个新的数据集。
power pivot and用法
power pivot and用法PowerPivot是一款强大的数据分析和可视化工具，广泛应用于商业智能、数据分析等领域。
它提供了丰富的功能和工具，帮助用户轻松处理和分析数据，实现高效的数据驱动决策。
在本篇文章中，我们将介绍PowerPivot的基础知识、常见操作以及如何使用它进行数据分析。
一、PowerPivot基础知识PowerPivot提供了一个直观的数据模型，用户可以将各种数据源的数据导入其中，并进行各种数据处理和分析。
它支持多种数据源，包括Excel表格、SQLServer、CSV文件等。
在数据模型中，用户可以使用各种函数、计算字段、聚合函数等工具，对数据进行各种分析和可视化操作。
二、常见操作1.数据导入：PowerPivot提供了多种数据导入方式，包括Excel 表格、SQLServer等。
用户可以通过“数据”选项卡中的“从文件”和“从其他连接”选项，选择合适的数据源进行导入。
2.数据清洗：在导入数据后，用户需要对数据进行清洗，包括去除重复项、修复错误值、填充缺失值等。
PowerPivot提供了多种工具和函数，帮助用户进行数据清洗。
3.计算字段：PowerPivot允许用户创建自定义计算字段，通过对原始数据进行计算和转换，生成新的数据字段。
这些新字段可以用于进一步的数据分析和可视化。
4.数据分析：PowerPivot提供了多种数据分析工具，如聚合函数、统计函数、图形可视化等。
用户可以使用这些工具对数据进行各种分析和可视化操作，以发现数据中的规律和趋势。
5.共享和协作：PowerPivot支持多人协作和共享数据模型。
用户可以将数据模型分享给团队成员或合作伙伴，共同分析和挖掘数据中的价值。
三、使用PowerPivot进行数据分析在使用PowerPivot进行数据分析时，用户可以根据具体需求选择合适的数据源和工具。
以下是一些使用建议：1.确定分析目标：在开始数据分析之前，用户需要明确分析目标，以便选择合适的数据源和工具2.筛选合适的数据源：根据分析目标，选择合适的数据源，如Excel表格、SQLServer等。
power query中table.pivot公式用法
在 Power Query 中，可以使用 `Table.Pivot` 公式来对数据进行透视操作，以创建基于指定列的汇总表。
`Table.Pivot` 公式的一般用法如下：```Table.Pivot(Table, KeyColumn, ValuesColumn, PivotValues)```参数说明：* `Table`：要应用透视操作的表。
* `KeyColumn`：要进行透视操作的键列，即作为行数据的列。
* `ValuesColumn`：要聚合的列，即用于生成汇总行的列。
* `PivotValues`：可选参数，指定用于聚合的值，包括求和、计数、最大值、最小值等。
下面是一个示例，演示如何使用 `Table.Pivot` 公式对数据进行透视操作：假设有一个名为 "Customers" 的表，其中包含 "Country"和 "Orders" 两列。
要按国家对订单数量进行汇总，可以使用以下步骤：1. 选中要应用透视操作的表 "Customers"。
2. 在 Power Query 编辑器中，选择 "Transform" 选项卡。
3. 在 "Transform" 面板中，选择 "Table.Pivot" 函数。
4. 在弹出的对话框中，指定要进行透视操作的键列"Country" 和要聚合的列 "Orders"。
5. 根据需要选择聚合方式（例如求和、计数等）。
6. 单击 "OK" 执行透视操作，生成新的汇总表。
通过这种方式，你可以使用 `Table.Pivot` 公式在 Power Query 中对数据进行透视操作，以创建基于指定列的汇总表。
根据具体的数据结构和需求，你可以调整参数来满足不同的透视要求。
powerquery 笛卡尔积 两列数据合并 -回复
powerquery 笛卡尔积两列数据合并-回复Power Query（或M语言）是一种强大的数据处理和转换工具，它可以轻松完成许多复杂的数据操作。
在这篇文章中，我们将讨论如何使用Power Query来执行笛卡尔积操作，并合并两列数据。
什么是笛卡尔积？笛卡尔积是一种将两个数据集中的每个元素组合在一起的操作。
结果是生成一个新的数据集，其中包含原始数据集中所有元素的组合。
换句话说，它生成了一个由所有可能组合的项组成的矩阵。
假设我们有两个数据集，分别是A = {a, b, c}和B = {1, 2}，我们将进行笛卡尔积操作。
简单地说，结果将会是AB = {(a,1), (a,2), (b,1), (b,2), (c,1), (c,2)}。
现在我们将使用Power Query来执行这个操作。
第一步：导入数据首先，我们需要导入我们要处理的数据。
在Power Query中，我们可以从多种数据源导入数据，包括Excel、CSV文件、数据库以及Web URL 等。
在本例中，我们将从Excel文件中导入数据。
1. 打开Excel文件，并选择包含我们要处理的数据的工作表。
2. 在Excel的菜单栏中，选择“数据”选项卡，然后点击“从表格/范围”来启动Power Query编辑器。
第二步：合并列数据接下来我们将合并两列数据。
假设我们有两列数据分别命名为“列A”和“列B”。
1. 在Power Query编辑器中，在查询设置窗格中选择我们导入的工作表。
2. 在首页工具栏上选择“合并列”按钮。
这将打开一个对话框，以指导我们的合并操作。
3. 在合并对话框中，选择我们要合并的两列（“列A”和“列B”），然后选择一个分隔符（例如逗号）将两列中的数据分隔开。
这样，我们将会在新的一列中得到笛卡尔积操作的结果。
4. 点击“确定”按钮以完成合并操作。
现在，我们将得到包含笛卡尔积结果的新列。
第三步：输出结果最后，我们需要将结果输出到我们想要的位置。
power pivot 笛卡尔积
Power Pivot 是Microsoft Excel 中的一种数据分析工具，它可以对大量数据进行处理和分析。
笛卡尔积是其中的一个功能，用于将两个或多个表的所有可能组合生成一个新的交叉表。
具体来说，当你在Power Pivot 中使用笛卡尔积功能时，它会针对两个源表（A 和B），生成一个新的表，其中包含所有可能的 A 表和 B 表之间的组合。
其结果表的行数等于 A 表的行数乘以 B 表的行数。
使用Power Pivot 进行笛卡尔积操作的步骤如下：1. 在Excel 中打开Power Pivot 窗口（需要先安装Power Pivot 插件）。
2. 将需要进行笛卡尔积操作的表（A 和B）添加到Power Pivot 中。
3. 在Power Pivot 窗口中，选择“模型”选项卡，然后选择“编辑DAX”选项卡。
4. 在DAX 编辑器中，使用CROSSJOIN 函数来执行笛卡尔积操作。
例如，如果要对表 A 和 B 进行笛卡尔积操作，可以使用以下公式：```ResultTable = CROSSJOIN(TableA, TableB)```这将生成一个名为ResultTable 的新表，其中包含A 表和B 表之间的所有组合。
5. 完成后，保存Power Pivot 工作簿，退出Power Pivot 窗口，回到Excel工作表可以查看生成的新表。
需要注意的是，笛卡尔积会生成非常庞大的结果表，如果原始表的行数较多，可能会导致结果表占用过多的计算资源和内存。
因此，在使用笛卡尔积之前，应根据实际情况评估数据量和计算资源的可行性。
此外，Power Pivot 还可以通过其他方法进行表的关联和合并，例如使用关联字段、关联表和过滤条件等来处理数据。
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昨天在看论坛帖子时候，看到一个关于SKU 组合的问题，有很多M 大佬都给出了处理方案，于是想用dax 也写一个。
注：
原贴有dax 的写法，这里主要说明下GENERATE 之笛卡尔积、排列、组合处理过程。
上效果图
左起依次表名：data 、笛卡尔积、排列、组合
1、大前提是使我们要使用data 的数据做购物篮分析分组；
2、在问题1已的基础上，笛卡尔积表（5*5）存在类似黄色区域问题，SKU 两两相同，这是不需要看到的；
3、在问题1的基础上，排列表（见图中公式）存在类似绿色区域的问题，SKU1对SKU2和SKU2对SKU1其实是一样的，这也是我们不需要看到的；
4、基于以上，我们通过笛卡尔积-排列-组合这样 处理下来得到我们要的购物篮分组。
1、笛卡尔积
Power Pivot 购物篮分析分组 GENERATE 之笛卡尔积、
排列、组合
1、背景
2、问题
3、上DAX
DEFINE
VAR T1 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUA", data[SKU] )
VAR T2 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUB", data[SKU] )
VAR T3 =
GENERATE ( T1, T2 )
EVALUATE
T3
ORDER BY
[SKUA],
[SKUB] ASC
2、排列
DEFINE
VAR T1 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUA", data[SKU] )
VAR T2 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUB", data[SKU] )
VAR T3 =
GENERATE ( T1, T2 )
VAR T4 =
FILTER ( T3, [SKUA] <> [SKUB] )
EVALUATE
T4
ORDER BY
[SKUA],
[SKUB] ASC
3、组合
DEFINE
VAR T1 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUA", data[SKU] )
VAR T2 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUB", data[SKU] )
VAR T3 =
GENERATE ( T1, T2 )
VAR T4 =
FILTER ( T3, [SKUA] <> [SKUB] )
VAR T5 =
DISTINCT (
SELECTCOLUMNS (
ADDCOLUMNS (
T4,
"AB", IF ( [SKUA] < [SKUB], [SKUA] & [SKUB], [SKUB] & [SKUA] )
),
"AB", [AB]
)
)
VAR T6 =
FILTER ( ADDCOLUMNS ( T4, "AB", [SKUA] & [SKUB] ), [AB] IN T5 )
VAR T7 =
SUMMARIZE ( T6, [SKUA], [SKUB] )
EVALUATE
T7
ORDER BY
[SKUA],
[SKUB] ASC
4、总结
1、以上问题基于购物篮分析产生，所以需要组合结果；
2、在实际需求中肯定这三种都是有需求的；
3、处理GENERATE，两列名称不能相同，于是有了上述的GENERATE ( T1, T2 )，而不是GENERATE ( T1, T1)；
4、处理从排列到组合的思路主要是利用两两组合排序后去重即可，分步体会从T1-T7的过程。
by 焦棚子。