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Power BI 採購分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
Power BI 採購分析的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王仲麒寫的 PowerQuery實戰技巧精粹與M語言：新世代Excel BI大數據處理 可以從中找到所需的評價。
另外網站BI報表工具選擇：從Power BI到FineReport的12個理由| 帆軟軟體也說明：做資料分析的朋友，選擇BI報表工具的時候，基本都會遇到Power BI和FineReport。兩者都是很好的資料分析與視覺化工具，但是又各有特點，能夠分別滿足企業不同的資料分析 ...
東吳大學 經濟學系 邱永和、林泰宇所指導 施名茹的 台灣電網用儲能系統產業效率評估-資料包絡分析法之應用 （2021），提出Power BI 採購分析關鍵因素是什麼，來自於電網用儲能設備產業、績效評估、差額變數模式、視窗分析法。
而第二篇論文國立臺北科技大學 管理學院EMBA泰國專班 翁頌舜所指導 李謙的 大數據應用於工業自動化產品營銷分析之研究 （2021），提出因為有 工業自動化、商業數據分析、數據探勘、商業智慧、通路管理、東南亞的重點而找出了 Power BI 採購分析的解答。
最後網站采购花费分析Power BI 内容- Dynamics-365-Operations.zh-cn則補充：本文介绍采购支出分析Microsoft Power BI 内容中的内容。 它说明如何访问Power BI 报表，并提供有关用于构建内容的数据模型和实体的信息。 概览.
PowerQuery實戰技巧精粹與M語言：新世代Excel BI大數據處理
為了解決Power BI 採購分析 的問題，作者王仲麒 這樣論述：
用黑科技解決大數據時代的資訊焦慮症 大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query的問世，正好解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。 超過14萬字 X 800多幅插圖，帶您從入門到精通Power Query 本書撰寫目的旨在引領讀者熟悉Power Query的操作環境，從Power Query的外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query 查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同
您體驗各功能層面的操作情境。全書10個章節超過14萬字、800多幅插圖與截圖。 所以，Power Query到底可以幹什麼？ 簡單的說，只要學會Power Query： ．不會Excel函數，也能輕鬆搞定匯入人資、財務、業務資料並進行彙整處理 ．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，將報表檔案組合成可以進行統計分析的表格 ．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW Data ．即便是面對上百個csv、xlsx檔案，也能夠在彈指間彙整成單一資料表。 ．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能 專家推薦 「Power Que
ry 是目前微軟Excel 或Power BI 中隱藏的黑科技，使用者不需要具備程式撰寫能力，只需要透過滑鼠就可以達到快速的資料清洗，簡單易上手。本書更提供了多種跨領域的應用實例，非常契合跨領域學習與解決實務問題導向的現代需求。」 -- 廖世義博士，國立屏東科技大學 企業管理系 教授兼電子計算機中心主任 「這本書是我見過國內最詳細介紹PowerQuery技巧的書籍。更重要的是輔以職場上的真實案例進行演練與說明，完全貼近工作需要。同時也是國內第一本解說Power Query中M語言的書籍，對M語言有興趣的朋友千萬不要錯過。」 -- 陳智揚，威智創育資訊有限公司執行長/淡江資訊工程博士
台灣電網用儲能系統產業效率評估-資料包絡分析法之應用
為了解決Power BI 採購分析 的問題，作者施名茹 這樣論述：
台灣電網用儲能設備產業自2019年政府綠能政策定調後開始蓬勃發展，目前政府綠能政策推動執行、綠能產業商業營運仍面臨眾多的不確定性，儲能設備建置效率是其中關鍵參考指標項目之一，也考驗台灣電網用儲能系統產業因應能力；而儲能產業廠商是否具有競爭力，其中經營績效為關鍵所在，因此，本研究以台灣電網用儲能系統廠商為對象評估其營運績效。本研究採用資料包絡分析法(Data Envelope Analysis，DEA)之SBM(Slacks-Based Measure)模式及視窗分析法(Window Analysis)，分析台灣11家電網用儲能廠商2017年至2021年經營績效，並進行差額變數分析，再以視窗分
析法進行動態分析，檢視11家電網用儲能廠商效率值之穩定性。分析數據為台灣11家電網用儲能廠商2017年至2021年資產總額、營業成本、營業費用與營業收入。根據資料分析結果，台達電為研究期間營運效率相對最佳的廠商。聯合再生公司雖營運績效屬於後段班，透過視窗分析法發現該公司營運績效持續向上發展。整體而言，各公司營運效率仍有相當大的改善空間，包含減少投入項，增加產出項。
大數據應用於工業自動化產品營銷分析之研究
為了解決Power BI 採購分析 的問題，作者李謙 這樣論述：
隨著近年來資訊科技的發展，越來越多的行業開始重視對銷售數據進行分析、洞察並指導管理層進行決策。 本研究針對個案公司工業自動化產品近七年來在東南亞的銷售數據進行收集，通過ERP系統導出數據至Excel檔案，並對原始數據採取檢驗、歸類、編輯等方式整理，將結構化資料導入Power BI並通過關鍵字關聯維度表與事實表，搭建模型從多維度來針對特定內容進行分析，並嘗試通過資料探勘工具Rapidminer進行建模以進行深入分析，探索銷售關聯性及預測性。 透過研究結果，本研究發現伴隨著工業自動化市場的發展，大多數代理商採購SKU類型逐年增多，交易量也是逐年上漲，導致採用傳統方式例如Excel來分析銷售情況時
，需要花費更多的時間，且分析深度有限。而採用Power BI進行多維度分析，能夠更快、更多地發現銷售端的異常狀況，甚至能夠比代理商提前意識到所發生的問題，共同商議後制定決策，進而提高夥伴間的信賴度，同時訓練出嚴謹的數據分析模式，對未來將產品與行業進行結合，也是企業未來發展的重要課題。