power query帕累托

2024-09-03

数据可视化之分析篇（一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的阈值,就是我们需要的.本文通过一个示例来看看如何生成一个动态的帕累托图,先看看最终效果, 这样分析是不是很简单,下面就来看看是如何制作的. 数据为虚拟的某连锁店的电子产品销售明细,以及与之关联的产品和销售地点维度,和一个对应的日期表,建立关系图如

数据可视化之powerBI技巧（四）使用Power BI制作帕累托图

各种复杂现象的背后,其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响,把主要精力放在关键的少数因素上,就能达到事半功倍的效果. 这就是大家常说的二八原则,也称为帕累托原则,最早是由意大利经济学家 V.Pareto 提出的,他在研究个人收入的分布状态时,发现少数人的收入占全部人收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表展示出来,就是著名的帕累托图. 帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素,现在广泛应用于各类商业和社会活动中.用帕累托图进行分析也成为帕累托分析,或者A

数据可视化之PowerQuery篇（十一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 上篇文章介绍了帕累托图的用处以及如何制作一个简单的帕累托图,在 PowerBI 中可以很方便的生成,但若仅止于此,并不足以体现 PowerBI 的强大.现实中的分析很多数据维度交织在一起,若要一个一个的生成帕累托图进行分析,就显得太繁臃和低级. 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析)

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表示出来,就是著名的帕累托图.该分析方法的核心思想是在决定一事物的众多因素中分清主次,识别出少数但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素.后来,帕累托法被不断应用于管理的各个方面.1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库

FusionCharts 2D帕累托图

1.了解帕累托图的特性以及和其他图的共性 2.设计帕累托图页面中引入图的类型以及怎么引入到页面 Pareto2D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto2D</title> <meta http-equiv="keywords&qu

FusionCharts 3D帕累托图

1.设计3D帕累托图的页面 Pareto3D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto3D</title> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword

FusionCharts 3D帕累托图报错

今天我在设计3D帕累托图时,是由原来的2D帕累托图页面重命名而来,但是当我重命名后发现HTML文件打不开,而且还报错,真不知道是什么原因引起的.因此,我就将这个错误截图,保存下来,希望以后能够解决,或有人能够看到,帮助我解决啊! 具体的错误如下图:

数据特征分析：3.统计分析 & 帕累托分析

1.统计分析统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量指一组数据向某一中心靠拢的倾向,核心在于寻找数据的代表值或中心值 —— 统计平均数算数平均数.位置平均数(加权平均值) (1)算术平均数 .加权算术平均数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 1.集中趋势度量

帕累托分布（Pareto distributions）、马太效应

什么是帕累托分布帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的. 是从大量真实世界的现象中发现的幂次定律分布.这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布. 帕累托因对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而著名,后来被约瑟夫·朱兰和其他人概括为帕累托法则(80/20法则),后来进一步概括为帕累托分布的概念. 帕累托分布的概述 19世纪末期,意大利经济学家维弗雷多·帕累托认为,贫与富的存在,既是经济问题,也有政治原因. 帕累托在研究英国人的收入分配问题时发现,绝大部分社会财富最终总会流

tableau-创建帕累托图

参考文献:https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/pareto.html 帕累托图是一种按发生频率排序的特殊直方图.在质量管理中,可以通过帕累托图显示每种已识别的原因分别导致了多少缺陷.排序的目的是为了有重点地采取纠正措施.项目团队首先要处理那些导致最多缺陷的原因. 帕累托图在概念上与帕累托法则有关.帕累托法则认为,相对少量的原因通常造成大多数的问题或缺陷.该法则通常称为80/20原则,即80%的问题是由20%的原因导致的

Tableau绘图一热图、日历图、人口金字塔、标靶图、凹凸图、帕累托图

Tableau绘图一热图.日历图.人口金字塔.标靶图.凹凸图.帕累托图本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可一.热图例子:示例超市可以通过更改颜色来改变颜色的显示情况二.日历/日历图数据源:示例超市按要求修改日期的格式三.人口金字塔/旋风图数据源:绘图数据由于数据源中含有85岁以上的人,不能之间判断.这里可将Age转换为字符串,然后创建计算字段,命名为年龄=if [Age]='85+' THEN 85 ELSE INT([Age])

109_Power Pivot客户ABC（帕累托）分析度量值写法(非计算列)

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录请点击下载附件 1.背景客户ABC分析,一般的套路是在计算列中把客户ABC分类,便于后续维度使用.今天用度量值的方式写一个ABC的分类.先上效果图(作图是笔者弱项,将就看吧.) 效果图 2.数据源及关系数据源维度表:DIM:事实表:FACT如下数据源关系 ABC设置 A:[0,0.7] B:(0.7,0.9] C:(0.9,1] 3.上DAX total total:=SUM('FACT'[value]) R:排名 R:=I

Power BI for Office 365（二）Power Query

在上一篇中我们看到了Power BI在移动端的支持,从这一篇起降依次介绍Power BI中的各个功能组件,此篇讲通过一个故事来介绍如何在Power Query中获取并且组织数据. 在这个系列中,我们将看到Anna,一个分析师,或者一个报表创建者是如何利用自服务式的Power BI来发现数据,组织数据以及生成报告,以及发布报告的. 首先Anna打开了Excel 2013,找到Power Query标签. 点击Online Search.在工作簿的右侧出现了Online Search界面,Anna输

SQL Server 2014 BI新特性（三）Power Query和Power Map功能预览

Power Query和Power Map是微软前不久在WPC上发布的Power BI中新的针对Excel的功能.借助这两样功能,自助式BI将更方便你发现和处理数据并且丰富数据的可视化功能. Power Query和Power Map的前身分别是Data Explorer和GeoFlow,这两样功能在SQL Server 2014 CTP1里都有提到.结合Power Pivot和Power View,这四大功能组成了微软最新的Power BI系列. 本文源自微软商业智能官方博客里的内容,主要演示

Power Query Advanced Editor键盘快捷键

当你点击阅读这篇文章,第一眼看到这首图,是不是不太明白?实际上是小悦对Power BI 功能的12月更新的部分功能很有兴趣,所以今天想用这张张首图作为例,延伸测试键盘快捷键的简单应用,还真别说,确实还很好玩哦~而且Power BI中的Power Query Editor中的高级编辑器中还有许多键盘快捷键,其中许多与DAX公式栏中的相同! 首先,想说的是,对于大多数这些键盘快捷键,我们需要启用M IntelliSense,自2018年12月起,可以在预览功能勾选即可.路径:请单击文件>选项和设置>

Power Query系列 - 排序Ranking

Power Query系列 - 排序Ranking 难度: ★★☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 在数据分析中,我们常常需要对数据进行排序,同时我们想知道某个项目或者产品的排名,以方便查阅或对排名靠前的进行特别处理. 应用场景: 以下是几个应用场景: 对前五名销售进行奖励对前五名的销售求和对末3位进行淘汰 .... 然鹅,排名有多种,下面是小抄:  顺序排序(1234排序)-这种排序方法对数据的每一行使用序号,而不关心平局/并列.  标准比赛排名(1224排序)-也

Excel 曝Power Query安全漏洞

近日,Mimecast 威胁中心的安全研究人员,发现了微软 Excel 电子表格应用程序的一个新漏洞,获致 1.2 亿用户易受网络攻击.其指出,该安全漏洞意味着攻击者可以利用 Excel 的 Power Query 查询工具,在电子表格上启用远程动态数据交换(DDE),并控制有效负载.此外,Power Query 还能够用于将恶意代码嵌入数据源并进行传播. (图自:Mimecast,via BetaNews) Mimecast 表示,Power Query 提供了成熟而强大的功能,且可用于执行通

Excel中使用Power Query获取网页json数据

Power Query下载地址 https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=39379 使用步骤 1.数据->其它源->自网站填写url及token 3.加载数据 4.找到要转成表格的数据属性

数据可视化之PowerQuery篇（九）巧用Power Query，Excel也可以轻松管理文档

https://zhuanlan.zhihu.com/p/111674088 来自知乎一个朋友的问题,如何在Excel中批量插入文件的超链接,以便在Excel中对文档进行有序的目录管理? 这个问题的方法很多,这里给出一个简便且高效的方法,利用Power Query. 假设需要管理的文档存放于三个文件夹中, 每个文件夹中有4个文件, 下面就来看一下如何把这些文档地址和目录批量导入的Excel中. 先建一个Excel工作簿,逐步完成下述操作: ↑ 获取数据>从文件夹 ↑ 选择文档所在的路径 ↑ 点

Excel.CurrentWorkbook数据源（Power Query 之 M 语言）

数据源: 任意超级表目标: 将超级表中的数据加载到Power Query编辑器中操作过程: 选取超级表中任意单元格(选取普通表时会自动增加插入超级表的步骤)>数据>来自表格/区域 M公式: = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="超级表名"]}[Content] 扩展: 以二进制形式返回文件内容:= File.Contents("路径\文件名.后缀名") 从工作簿:= Excel.Workbook(二进制Excel工作簿,

power query帕累托

热门专题