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商業智慧 Power BI的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包
商業智慧 Power BI的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦許家祥,劉文琇,嚴紹綺,施毓雯寫的 Big Data大數據分析使用Power BI視覺化應用與Azure雲端平台 和韋青的 實戰低代碼都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Midjourney也說明：An independent research lab exploring new mediums of thought and expanding the imaginative powers of the human species.
這兩本書分別來自台科大 和機械工業出版社所出版 。
國立臺北教育大學 東南亞區域管理碩士學位學程 張朝清所指導 李莉錦的 緬甸國際貿易情勢分析 （2021），提出商業智慧 Power BI關鍵因素是什麼，來自於進出口產業、進出口貿易、資料視覺化、POWER BI、BCG 矩陣。
而第二篇論文中原大學 資訊管理學系 皮世明所指導 林怡萱的 運用多維度分析及資料視覺化於校務研究之教師研究産能分析 （2021），提出因為有 高等教育改革、校務研究、教師研究產能、資料視覺化、決策樹的重點而找出了 商業智慧 Power BI的解答。
最後網站Power-BI - 百科知識中文網則補充：Power -BI是一款（BI）商業智慧型軟體，是珠海奧威軟體科技有限公司自主研發的軟體產品，全稱是：Power-BI決策分析系統。 基本信息中文名稱：Power-BI別名：Power-BI ...
Big Data大數據分析使用Power BI視覺化應用與Azure雲端平台
為了解決商業智慧 Power BI 的問題，作者許家祥,劉文琇,嚴紹綺,施毓雯 這樣論述：
1.採用Microsoft 微軟所推出Power BI 軟體結合Excel 應用工具，透過步驟化的教學與說明，讓跨領域者與商業數據分析應用技能相互整合。 2.本書囊括資料清理到應用與視覺化分析等專業知識建構，一應俱全。 3.本書適合對商業智慧跨領域學習感興趣的學習者、學術機構與訓練中心採用，讓學生體驗跨領域職能的整合應用、商業智慧基礎應用、視覺化圖表製作等技術與核心知識建置技能實務操作運用。
商業智慧 Power BI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
緬甸國際貿易情勢分析
為了解決商業智慧 Power BI 的問題，作者李莉錦 這樣論述：
隨著經濟全球化與區域整合模式的不斷發展，各國政府紛紛採取政策措施，而緬甸不得不打開國際大門。改革開放後的緬甸，成為了新興市場的投資焦點，在外資瘋狂投資的狀況下，緬甸的經濟也得到了迅速的發展。事實上，外界對常年鎖國的緬甸市場，其實並不是很熟悉。因此本論文將站在投資者的立場，去瞭解市場之狀況。本研究採取 iTrade 全球貿易大數據平台上之資料數據，以近幾年在商業界號稱商業智慧之 BI 工具進行完成研究。而選擇使用 POWER BI 因該工具，具備大數據、資料刷新為主要選擇條件。 緬甸改革開放後，經濟逐年成長，隨著 2019 年 COVID-19 疫情的爆發，致使2020 年的緬甸經濟，首
次猛跌下滑。在此期間，緬甸主要出口的產業為消費財產業、新農業以及紡織產業。主要出口大國為中國、泰國、新加坡等鄰國。在進口產業上除了外資設廠所需之半成品產業排第一名之外，其次就是消費財還有資本財產業。主要進口國為中國、泰國、新加坡。緬甸雖天然資源豐富，卻因缺乏技術，因此出口之產品大多為次等品，而進口之產品大多為加工後之產品，且出口貨品遠遠少於進口貨品，可見緬甸國內需要依賴於進口。 本研究發現 2020 年緬甸國內出口佔比高，且市場還在成長的產業為新農品。至於緬甸賺錢之產業與銷往國外暢銷之產品為脫水食品。主要進口前 3 大產業因疫情因素大多皆為負成長，從進出口貿易量來看 3C 產品、醫療產品為緬
甸目前正需之產業。從 BCG 矩陣分析以及貿易量分析上來看市佔較為的產業為礦產品和紡織品，而醫療產品與防疫產品或許在疫情期間市場成長率將會持續成長。
實戰低代碼
為了解決商業智慧 Power BI 的問題，作者韋青 這樣論述：
●什麼是低代碼平臺？ ●為什麼需要低代碼平臺？ ●低代碼平臺對數位化轉型有什麼作用？ ●零程式設計經驗者能否使用低代碼平臺？ ●如何從0到1完成低代碼開發？ ●如何在日常工作中使用低代碼平臺？ ●低代碼平臺能解決行業應用場景中的哪些問題？ ●學習低代碼平臺對我的未來有哪些影響？ 以上所有問題都能在本書中找到答案！ 本書系統講解了低代碼平臺的能力、價值、應用場景和實操方案，旨在幫助行業、企業及每一位元數字公民快速理解低代碼平臺的核心價值，並實現數位化轉型。 本書的5位作者均來自微軟，具有豐富的技術架構經驗和賦能企業數位化轉型的實戰經驗。他們結合自身對低代碼平臺的理解和
與企業共同創新的經驗，系統介紹了低代碼平臺的實操方法和行業應用落地心得。本書得到了多位行業專家的高度評價和推薦。 全書共12章，分為三篇。 第①篇 刷新認知（第1~4章） 從低代碼平臺的基礎講起，重點解析其概念與價值、市場定位與主流平臺、典型應用場景，並剖析低代碼平臺對數位化轉型的重要影響。 第②篇 實踐出真知（第5~10章） 以低代碼平臺 Power Platform 的具體實踐為例，從低代碼應用開發、流程自動化、資料分析與展現、AI 賦能低代碼等維度，結合實際案例，詳細講述低代碼應用的開發過程。 第③篇 已知和未知（第11~12章） 圍繞已知的行業應用案例和未知的變革展望展開。行業應用
案例部分以零售、教育、金融、製造、專業服務等真實場景為例，從面臨的挑戰、基於低代碼平臺的解決方案、方案收益等角度層層遞進；變革展望部分以開放的視角展望未來變革的新常態，探索數位化能力和創新的邊界。
運用多維度分析及資料視覺化於校務研究之教師研究産能分析
為了解決商業智慧 Power BI 的問題，作者林怡萱 這樣論述：
隨著高等教育規模快速擴張與全球市場競爭的壓力，許多國家投入高等教育改革，以提升經濟生產力及國際競爭力為目標，以知識經濟為主軸邁進，世界大學排名成為各大學追求的目標，以最受矚目的三個排名系統為例，其評比教師在研究產能表現之權重相對高。本研究旨在運用Power BI資料視覺化探討個案大學105-109年共5年的專任教師資料，從教師人口變項、研究領域、教師職級、是否擔任行政職等構面來觀察教師研究產能是否有差別，並運用SPSS Modeler決策樹建構出教師研究產能的預測模型。研究結果發現，45歲以下的副教授或正教授，在研究的量及質上的表現都具有潛力；工程學院、電機通訊學院46-55歲正教授注重研究
的質；56歲以上正教授注重研究的量，且構面影響重要度最高的是教師年齡及職級，而教師是否擔任行政職並不會造成太大的影響。決策者可透過視覺化儀表盤點教師研究產能的分布狀況及研究品質，盤點整體研發能量，輔以預測模型訂定合宜的獎勵制度及教師聘任的汰除機制，達到解釋、預測、控制的科學目的，最後，提出學校政策面、資訊系統面、教師研究面之建議，以期未來更精準呈現教師研究產能預測模型的完整。