掌握基于Power BI和IoT能源数据分析动手实训视频教程

正文概述 云码哥   2024-07-7   315

欢迎学习“利用 Power BI 和 IoT 掌握能源分析:ESP32、ThingSpeak 和 PZEM-004T”,这是一门终极课程,旨在帮助您掌握使用 IoT 设备和 Microsoft Power BI 彻底改变能源数据分析的技能。掌握基于Power BI和IoT能源数据分析动手实训视频教程

您准备好控制能源消耗并为您的智能家居做出数据驱动的决策了吗?无论您是数据爱好者、能源专业人士还是物联网爱好者,本课程都为您提供工具和知识,帮助您使用 Microsoft Power BI 将原始能源数据转化为可操作的见解和令人惊叹的可视化效果。

Published 7/2024
Created by Huebits Edu
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 30 Lectures ( 4h 18m ) | Size: 2.31 GB

 你将学到什么:

  • 掌握 Power BI:安装和导航 Microsoft Power BI Desktop,探索各种可视化效果,并掌握用于数据清理和转换的 Power Query 工具。
  • 无缝 IoT 集成:将 Microsoft Power BI 连接到 ThingSpeak 云。使用 Power Query 和 M 代码提取实时能源数据以实现无缝集成。
  • 智能家居能源仪表板:清理、分析和可视化能源数据,以创建交互式、全面的智能家居能源仪表板,使用 Microsoft Power BI 提供有意义的见解。
  • 从 IoT 设备读取能源数据:了解如何从 ESP32、ThingSpeak 和 PZEM-004T 交流电表传感器收集能源数据。了解从 IoT 设备收集数据并将其传输到 ThingSpeak 云以在 Microsoft Power BI 中进行分析的过程。
  • 安装并导航 Microsoft Power BI Desktop 以进行有效的数据分析。
  • 使用各种可视化创建交互式仪表板并增强仪表板交互性。
  • 利用 Power Query 清理和转换原始数据,为分析做好准备。
  • 将 Microsoft Power BI 连接到 ThingSpeak IoT 平台以检索和集成实时能源数据。
  • 设置 ESP32 和 PZEM-004T 交流电表传感器来收集能源数据。
  • 将数据从 IoT 传感器传输到 ThingSpeak 云,确保准确性和一致性。
  • 使用分析工具和技术在 Power BI 中全面分析能源数据。
  • 开发定制的智能家居能源仪表板,以可视化消费模式并获得见解。
  • 参与实际项目和案例研究,将学到的概念应用到现实场景中。

为什么参加本课程?

在当今世界,智能家居和物联网技术正在重塑我们管理能源的方式。了解和优化能源消耗至关重要。本课程提供使用 Microsoft Power BI 掌握能源分析的实践经验和实践技能,使您能够:

  • 优化智能家居能源使用:做出明智的决策以提高能源效率并降低成本。
  • 增强专业技能:获得尖端物联网和数据分析工具的专业知识,提升您的职业前景。
  • 创建有影响力的仪表板:开发交互式且富有洞察力的能源仪表板,可以借助 Microsoft Power BI 的强大功能影响智能家居能源决策。

 主要课程优势:

  • 物联网数据分析:学习收集、处理和分析来自物联网设备的能源数据,将原始数据转化为有价值的见解。
  • 高级可视化:掌握使用 Microsoft Power BI 创建引人注目的交互式仪表板的艺术,使复杂的数据易于理解和操作。
  • 读取能源数据:获得从 ESP32、ThingSpeak 和 PZEM-004T 交流电表传感器读取和传输能源数据的实用技能。
  • 实践学习:参与实践项目和现实世界的例子,使学习变得有效和愉快。
  • 专家指导:向行业专家学习,他们提供实用的见解和宝贵的建议。
  • 职业发展:凭借 Microsoft Power BI 中的新技能和知识,在物联网和数据分析领域脱颖而出。

与我们一起踏上这段激动人心的旅程,通过 Microsoft Power BI 和 IoT 成为能源分析专家。立即注册,迈出迈向更智能、更节能的未来的第一步!

此课程面向哪些人:

  • 有兴趣使用 Microsoft Power BI 探索数据分析的数据爱好者。
  • 希望利用 ESP32 和 PZEM-004T 传感器进行能源监控的物联网爱好者。
  • 寻求提高分析技能的能源管理专业人士。
  • 学生和初学者热衷于了解智能家居能源中的数据分析和物联网应用。
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