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power bi中文介面的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦蔣守壯寫的 Apache Kylin 大數據入門 可以從中找到所需的評價。

另外網站Power BI Desktop商務數據分析實戰| 緯育TibaMe也說明:不需寫程式的自助式分析工具、免費下載使用、專業化的圖形操作介面、提供大量的視覺化工具、互動式的數位儀表板、每月更新功能與能在瀏覽器、手機、平版上檢視報表。 輕鬆 ...

國立臺灣科技大學 電機工程系 辜志承所指導 李坤鴻的 應用IEC 61850於微電網孤島檢測之研究 (2021),提出power bi中文介面關鍵因素是什麼,來自於IEC 61850、微電網、孤島檢測、IED、靜態開關、意外性孤島運轉、諧波成分注入法。

而第二篇論文國防大學 資訊管理學系碩士班 陳良駒、陳樂惠所指導 吳慶福的 探索智慧物聯網研究:文獻計量分析與主題建模方法 (2021),提出因為有 智慧物聯網、文獻計量分析、主題建模、潛在狄利克雷分佈的重點而找出了 power bi中文介面的解答。

最後網站如何整合Power BI 與QIoT Suite Lite。 - QNAP則補充:1.1 取得您的第一個Power BI 帳號前往https://powerbi.microsoft.com/en-us/ 免費註冊Power BI 帳號註冊後,畫面將顯示以下頁面: 1.2 設定串流資料 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了power bi中文介面,大家也想知道這些:

Apache Kylin 大數據入門

為了解決power bi中文介面的問題,作者蔣守壯 這樣論述:

  本書全面介紹Apache Kylin,內容包含:   ●環境架設、範例演練、原始程式分析、Cube最佳化⋯⋯等。   ●資料倉儲、資料模型、OLAP、資料立方體⋯⋯等方面的相關知識。   ●系統性學習與實戰操作,使讀者能夠架設以Apache Kylin為基礎的企業級大數據分析平台。   ●熟練使用Apache Kylin多維度分析巨量資料,並透過視覺化工具展現結果。   適用:大數據技術初學者;大數據分析人員、架構師等;亦適合Hadoop、HBase、Hive和Kylin等相關從業人員。 本書特色   ●Apache Kylin為第一個由華人團隊完整貢獻至Apa

che的專案。   ●作者為業界知名的Apache Kylin專家,本書為其多年的技術累積與實戰精華。   ●內容淺顯易懂、實作性強大,是目前第一本系統性介紹Kylin的實作書籍。   ●Apache Kylin為開放原始碼的分散式儲存引擎,提供Hadoop上的SQL查詢介面及多維分析能力以支援大規模資料。  

應用IEC 61850於微電網孤島檢測之研究

為了解決power bi中文介面的問題,作者李坤鴻 這樣論述:

微電網是智慧型電網之一環,可運轉於併網模式與孤島模式,而孤島運轉又區分為有目的性孤島與意外性孤島,微電網之孤島模式即為有目的性孤島。而意外性孤島運轉係指市電系統因為發生故障而電源跳脫,導致分散式電源與其區域負載形成孤島運轉區域系統,若分散式電源不具備穩定系統電壓與頻率調整的能力,則可能會導致負載設備的損壞。此外,為保護市電系統維修人員的工作安全,分散式電源應儘速與區域系統隔離,因此分散式電源須具備孤島檢測功能,在發生意外性孤島運轉後必須將其解聯。同理,運轉在併網模式的微電網,當市電系統發生故障時,基於安全理由可將其可切換至孤島模式,亦即微電網內之分散式電源可維持持續運轉,這全仰賴微電網併網點

的孤島檢測技術與功能。然而此併網點的孤島檢測技術與分散式電源本身的孤島檢測技術存在本質上的差異,無法等同視之。因此對於微電網內部之分散式電源,不同的意外性孤島運轉範圍,會有持續運轉與跳脫兩種選擇,傳統的孤島檢測技術也不再適用於微電網內部之分散式電源。本論文提出整合SCADA、IED與MU的微電網孤島檢測系統,並以IEC 61850標準當作檢測系統之通訊協定。對於不同的孤島檢測對象,本文提出兩種孤島檢測技術,首先以間次諧波電流注入法作為微電網之併網點孤島檢測技術,而對微電網內部之分散式電源,則以IED間的GOOSE通訊進行孤島檢測。最後以Matlab/Simulink建置微電網範例系統,驗證本文

提出之微電網孤島檢測系統之可靠性,模擬結果證實孤島檢測系統對於可以有效地偵測意外性孤島運轉,並對於非孤島事件不會發生誤動作。

探索智慧物聯網研究:文獻計量分析與主題建模方法

為了解決power bi中文介面的問題,作者吳慶福 這樣論述:

為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌,本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現:(1)文獻出版年份為2012-2021年,2012-2016年為生長期,2017-2021年為發展期;(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊;(3)‪中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名,臺灣位居第9名;(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現

文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類,以及LDA潛在主題重點,均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用,提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議,並對國軍人事等8個業務工作面向,提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案,藉由導入智慧物聯網,提升智慧國防戰力,帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現,以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程,可有效探討智慧物聯網研究,迅速掌握領域研究樣貌,並且提供後續相關研究納為參考與指引。