下載 Power BI Desktop + 輸入公式工齡
Cài đặt Microsoft Power BI Desktop, sử dụng công thức DATEDIFF để tính số năm công tác
查詢編輯器 Power Query 練習
Kết nối dữ liệu từ web, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu bằng Power Query Editor
Python 網頁爬蟲 — Power Query 進階
Thiết lập môi trường VS Code, cài thư viện pandas beautifulsoup4 lxml, viết crawler script
VS Code vs Power Query — 台灣 AQI Map
Tích hợp dữ liệu AQI thời gian thực vào Power BI, trực quan hóa bản đồ bong bóng theo quận huyện
不同地區話務員數量及呼入量統計
Thống kê số thoại vụ viên và lưu lượng cuộc gọi đến theo khu vực
心得感想 — Cảm nhận & Tổng kết
Những thách thức, bài học và định hướng sau buổi thực hành Python & Power BI
今天的 Python 與 Power BI 課程對我來說是一場充滿挑戰的學習之旅。在課程的前半部分(第一、二階段),整體感覺還算輕鬆上手。從建立開發環境、安裝必要的函式庫,到撰寫簡單的爬蟲指令來抓取數據,過程都相對順利。看著終端機成功輸出資料時,確實讓我對學習自動化數據處理產生了濃厚的興趣,也覺得 Python 並沒有想像中那麼難以親近。
然而,進入到最後一個階段時,難度明顯提升了不少。特別是在嘗試將 Python 腳本整合進 Power BI 進行資料清洗與視覺化的過程中,遇到了許多技術瓶頸。像是環境路徑設定錯誤、函式庫衝突,以及數據格式不對齊等問題接踵而來,讓我感到相當吃力。最遺憾的是,在最後的地圖(Map)呈現部分,無論如何調整都無法順利開啟與顯示地圖圖層,這可能與地理編碼數據的處理或 Power BI 內部的權限設定有關。
雖然最後一部分的挑戰讓我倍感挫折,但也讓我深刻體會到數據工程的嚴謹性。即便代碼只差一個字元或環境少了一個設定,結果就會截然不同。這次的經驗讓我明白,除了學習寫程式,解決問題與 Debug 的能力才是更核心的競爭力。我希望在接下來的練習中,能克服地圖顯示的問題,完成更完整的視覺化作品。