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Power BI报告设计最佳实践
pbi-report-design
data-goblin/power-bi-agentic-development
258
本指南是Power BI报告设计的权威规范,涵盖了设计身份、视觉层级、配色准则、图表选择和可访问性等多个维度。核心原则是:报告必须专注于回答具体问题,将重点放在数据有效性和信息传达上,而非仅仅追求美观,以避免设计松懈和认知负担。
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Power BI增强报告格式参考
pbir-format
data-goblin/power-bi-agentic-development
299
本技能提供Power BI增强报告(PBIR)的JSON格式和结构化元数据参考。内容详细介绍了报告组件(如视觉对象、页面、主题、书签)的底层结构和复杂的格式化规则。掌握该知识可理解和操作Power BI报告的内部工作机制,确保操作符合严格的技术规范。
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Power Query M表达式管理
power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
124
本指南深入讲解了在语义模型分区中使用Power Query M表达式的最佳实践。内容涵盖了如何编写、优化和验证表达式,重点包括保持查询折叠以提高性能,进行早期行过滤和列剪枝,以及利用Power Query API进行数据验证和调试。
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Power BI Python可视化脚本生成
python-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
138
本技能指南详细介绍了如何在Power BI中使用Python(如matplotlib和seaborn)生成高级、静态的自定义可视化图表。内容涵盖了完整的脚本编写流程、数据注入机制、最佳实践和功能限制,帮助用户在报告中实现复杂的图表展示和数据分析。
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Power BI中的R语言可视化
r-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
441
本指南详细介绍了如何在Power BI报告中使用R语言(主要基于ggplot2)创建可视化。用户可以通过执行R脚本,将统计学级别的专业、静态图表嵌入到报告中。它涵盖了完整的流程,包括添加视觉组件、编写脚本、注入代码到PBIR,并提供了最佳实践和限制说明,确保产出高质量的报告图表。
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语义模型刷新与管理
refresh-semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
144
本技能提供了管理和控制Power BI/Fabric语义模型刷新周期的完整解决方案。用户可以利用API和CLI调用执行全量刷新、数据级刷新、计算级刷新等多种模式,实现对数据加载、模型重算和性能故障排除的精确控制,确保数据时效性和模型完整性。
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Power BI报表审计与评估
review-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
246
本技能提供了一个全面的Power BI报表评估框架。它能从报告的质量、使用率、性能指标和结构完整性等方面进行评估,覆盖报告的整个生命周期。通过分析使用数据、受众覆盖率和性能瓶颈,输出可操作的优化建议,确保报告既有效又易于维护。
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Power BI 语义模型工程
semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
400
面向 Power BI / Analysis Services 表格语义模型的全生命周期指导:在终端中设计星型架构、关系、度量值与计算组,配置 RLS 角色与增量刷新,优化 VertiPaq 体积,并按严重级别审计模型质量。
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Power BI命名规范标准化
standardize-naming-conventions
data-goblin/power-bi-agentic-development
79
这是一个交互式工作流,用于审计和标准化Power BI语义模型中的命名规范。它确保了表、列和度量值的名称符合人类可读性、业务一致性,并修正了技术前缀、缩写或不一致的命名模式,从而提升数据模型的可维护性和易用性。
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通过DAX度量生成SVG可视化
svg-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
478
使用DAX度量生成内联SVG图形,用于Power BI报表中的表格、矩阵、卡片、图像和切片器等可视化。提供常用图表类型的模板,并指导使用UDF库。
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实验设计方法
experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
在数据收集前规划实验:选择设计类型,进行随机化、区组化,并生成可复现的DOE试验布局,避免混杂与伪重复,确保结果可解释。
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统计功效分析与样本量规划
statistical-power
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
364
用于研究设计前的功效分析,确定所需样本量。支持 t 检验、方差分析及回归的封闭公式计算,以及混合模型等复杂设计的蒙特卡洛模拟。帮助计算最小可检测效应和功效曲线,为资助申请和伦理审查提供样本量依据。
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