Power BI Desktop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

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 Desktop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 Desktop進入發燒排行的影片

神經網路模型於金門空氣品質PM2.5 預測

為了解決Power BI Desktop的問題，作者黃靖涵 這樣論述：

鑒於近年來全球工業產業蓬勃發展，各產業在環境保護及永續發展等意識越來越重視，並且政府在針對造成空氣品質污染的管控也相對要求，在這全球化的現今，不論身在這世界的哪一個地方，都希望能夠維持良好空氣品質的生活環境。金門地區造成空氣品質不良的原因，主要為風面強大、氣候乾燥等因素引起的揚塵所致，因為地理位置與氣候的之間的關係，空氣品質的因素也受中國大陸南下空氣影響，其針對空氣流動、氣流穩定度與氣候間的變化，都足以影響到空氣品質的好壞。所以，本研究中蒐集金門地區監測站自2011年1月到2020年12月每天的氣象偵測平均數據，做為本論文的研究資料，其中蒐集的氣象資料內容，包含了相對濕度（%）、溫度（℃）、

風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等，並將歷年的觀測數據，彙整的資料做適當整理後，先透過大數據分析，證明上述的氣象資料是會影響空氣污染物擴散的因素，再將相對濕度（%）、溫度（℃）、風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等5項影響因素，透過倒傳遞類神經模型（Back-Propagation Neural Network，BPN），來實驗多組的模擬訓練與進行空氣污染物擴散的預測。本研究將空氣污染物細懸浮微粒PM2.5分成50μg/m3以下和51μg/m3以上的二個級距，並依據不同的影響因子組合，進行每天空氣污染物的擴散預測，準確率最低為86.7%，最高可達88.5%

。依據實驗的測試結果，可證明使用倒傳遞神經模型進行金門當地空氣污染物擴散的模擬與預測是可行性的；但是天氣變化多端，金門島嶼型的氣候更是千變萬化、變幻莫測，因此可以再增加更多會影響空氣品質擴散預測的因素，並且結合其他不同預測方法與演算法，以取得更精準的預測結果，以提供金門當地氣象預測之參考，同時也能提供當地民眾外出時的防範作為。

Reports, Dashboards and Apps Using Microsoft Power Platform

為了解決Power BI Desktop的問題，作者Harinath, Sivakumar 這樣論述：

Sivakumar Harinath is a Principal Program Manager in the Customer and Partner Success Team. He has co-authored books on Analysis Services, Power Pivot, and MDX. Tessa Hurr is a Program Manager for Power BI Desktop, focusing on Desktop experiences, data modeling, and accessibility. Amanda Rivera is a

Program Manager for Power BI Desktop, where her focus is on beautiful and insightful reports. Will Thompson is a Principal Group Program Manager for Power BI Desktop, owning the overall strategy for users who create content in Power BI.

利用雲端技術進行營建行動裝置查驗及大數據統計之研究

為了解決Power BI Desktop的問題，作者鍾增煌 這樣論述：

本研究以無須撰寫程式碼方式開發行動裝置APP及資料庫大數據分析系統架構，可直接利用行動裝置APP以電子表單進行現場查驗並進行數據分析。將定性化、定量化的查驗資訊，以關聯性資料庫之結構收存於雲端伺服器，除可隨時連結雲端檢視查驗成果及匯入工程會查驗表單格式外，亦可利用電腦應用程式連接雲端資料庫，製作大數據分析並發佈於雲端，可隨時於任一台行動裝置檢視統計報表，掌握最新的工地進度及品質情形，提供有用的管理決策資訊。本研究已成功藉由上述系統架構，以鋼構廠製造之二級品管作為範例，完成行動裝置APP開發及資料庫大數據分析，期能提供營造業以低成本、低資訊技術門檻的方案，將施工查驗、安衛檢查、材料檢試驗等成果

以電子表單方式填報、系統化收存於雲端資料庫並製作大數據分析，作為台灣營造業e化轉型升級之雛形。