powerbi的基本用法实例

可以通过使用 Power BI Desktop 创建仪表板和报表，将数据可视化，并通过与其他用户共享帮助其他人理解数据。以下是一些 Power BI 的基本用法实例：

1. 导入数据：导入数据是 Power BI 使用的第一步。可以从多个数据源中导入数据，如 Excel、SQL Server、SharePoint 等等。

2. 创建可视化：使用 Power BI Desktop 中的多种可视化工具，如柱形图、折线图、地图等等，将导入的数据转化成易于理解的视觉形式。

3. 过滤数据：通过过滤数据，可以使数据更加清晰和易于理解。可以使用 Power BI Desktop 中的过滤器进行数据过滤。

4. 创建仪表板：通过将多个可视化组合到一个仪表板上，可以轻松地查看多个数据点的趋势。

5. 共享数据：通过将仪表板共享给其他用户，可以帮助其他人理解数据以及对数据做出更为准确的决策。

以上是一些 Power BI 的基本用法实例，当然，这只是一个浅显的介绍，Power BI 在实际使用中还有很多功能可供利用。

相关问题

从powerbi发布到的web提取powerbi

### 如何从Web导出或下载已发布的PowerBI报表或数据

对于已经发布到Web上的Power BI报表，用户可能希望将其导出或下载以便进一步分析或是存档。然而，需要注意的是，直接从浏览器中访问的Power BI服务并不提供简单的“保存”按钮来下载整个仪表板或报告文件(.pbix)，这是因为这些功能受到微软安全策略的影响。

#### 方法一：通过Power BI Service 导出静态图像和PDF
如果目标是从网络上分享出来的Power BI视图获取内容，则可以考虑以下方式：

- **导出为图片**：当浏览在线版本时，在右上角菜单里可以选择“另存为PNG”。这种方式适用于快速捕捉当前屏幕显示的内容作为图像使用[^1]。

- **转换成PDF文档**：同样是在顶部工具栏找到选项将页面转储为PDF格式。这对于需要打印或者分发固定布局的结果很有帮助[^2]。

#### 方法二：利用API接口实现自动化抓取
针对更高级的需求比如定期备份特定的数据集或者是批量处理多份报告的情况，建议采用编程手段调用官方提供的RESTful API来进行交互操作。这通常涉及到注册应用程序获得必要的认证凭证以及编写脚本来发起请求并解析响应体内的JSON对象结构。

import requests
from msal import ConfidentialClientApplication

client_id = 'YOUR_CLIENT_ID'
tenant_id = 'YOUR_TENANT_ID'
secret = 'CLIENT_SECRET'

authority_url = f'https://login.microsoftonline.com/{tenant_id}'
scope = ['https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default']

app = ConfidentialClientApplication(client_id=client_id, client_credential=secret, authority=authority_url)

result = app.acquire_token_silent(scopes=scope, account=None)
if not result:
    result = app.acquire_token_for_client(scopes=scope)

access_token = result['access_token']
headers = {'Authorization': f'Bearer {access_token}'}

response = requests.get('https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/reports', headers=headers).json()
print(response)

此Python代码片段展示了如何使用MSAL库完成OAuth 2.0客户端证书授权流程，并随后向Power BI REST API发出GET请求以检索用户的报告列表。实际应用中还需要根据具体需求调整URL路径参数及查询字符串[^3]。

#### 方法三：借助第三方插件/扩展程序辅助下载
除了上述两种途径外，市场上也存在一些专门设计用于增强用户体验的功能模块可供选用。例如某些浏览器附加组件能够识别嵌入HTML页面内部框架中的Power BI控件实例，并允许一键复制链接地址；又如桌面端软件支持连接至云端账户同步管理本地副本等特性。不过值得注意的是这类解决方案往往依赖于外部厂商的支持情况而定，因此在选择之前务必仔细评估其可靠性和安全性方面表现。

powerbi apps

### 关于Power BI 应用程序概述

Power BI 是一种强大的商业分析服务，旨在提供直观的数据可视化和报告工具[^1]。通过 Power BI，用户能够创建交互式的报表和仪表板来展示复杂数据集中的趋势与模式。

#### 功能特性

- **数据连接器**: 支持多种数据源接入，包括但不限于 Excel 文件、SQL Server 数据库以及云端存储解决方案。
- **实时更新**: 提供近乎即时的数据刷新机制，确保决策依据始终基于最新信息。
- **协作共享**: 用户可以轻松地与其他同事分享见解或整个工作区的内容。
- **移动支持**: 不仅限于桌面端操作，在智能手机和平板电脑上同样拥有出色表现。

#### 技术实现方式

为了更好地理解如何构建一个简单的 Power BI 应用程序实例：

import pandas as pd
from powerbiclient import Report, models

# 假设我们有一个CSV文件作为数据源
data = pd.read_csv('sample_data.csv')

# 创建一个新的 Power BI report 对象并加载数据
report = Report()
dataset = models.Dataset(
    tables=[models.Table(name="SampleData", columns=[
        models.Column(name=col, dataType=models.Type.STRING) 
        for col in data.columns])]
)

# 将 Pandas DataFrame 转换为适合上传给 PowerBI 的格式
for index, row in data.iterrows():
    dataset.tables[0].rows.append(list(row))
    
# 发布到指定的工作空间内
report.publish_to_workspace(workspace_id='your-workspace-id', name='My First PBIX')

此代码片段展示了怎样利用 Python SDK 来准备本地 CSV 文件并向特定的 Power BI 工作区发布新报告的过程。