根据某一个维度的数据,进行分组统计,是很常见的做法,比如按年龄对客户进行分组,按考试成绩进行分组统计等,这篇文章介绍一下,在PowerBI中如何对数据进行分组. 在PowerQuery编辑器中分组 在PQ中,直接用添加条件列的方式进行分组,假设依据数学成绩来进行分组,直接添加条件列,分别填入相应的分数和等级名称, 点击确定,表格中就会出现一个新列, 如果对M语言比较熟悉,也可以不用功能界面添加列的方式,直接编写M语言即可, Table.AddColumn(更改的类型, "等级",eac

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 Excel作为使用最频繁.应用最广泛.用户最庞大的数据处理工具,当然也应该是PowerBI最常用的数据获取方式,本文介绍一下将Excel数据导入到PowerBI的几种方式. 01 | 在PowerBI Desktop中获取数据 这种是PowerBI中最常用也是最简单的方式,这种方式导入进来后可以直接加载使用,也可以在Power Query编辑器中进行清洗整理. 本地文件更新,在PowerBI Desktop中通过刷新数据

应用场景: 在项目中,经常遇到将数据库数据导出到Excel,针对这种情况做了个程序封装.工作原理:利用NPOI将SQL语句查询出的DataTable数据导出到Excel,所见即所得. 程序界面:   源代码: http://download.csdn.net/detail/a497785609/8119729 点击下载  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

1.数据埋点的重要性     在现实工作中,数据的整体流程为:数据生产-数据采集-数据处理-数据分析和挖掘-数据可视化,其中,数据采集是很重要的一个环节,数据采集得全不全.对不对,直接决定数据广度和质量,影响后续所有的环节.如果采集的数据维度很少,那我们想要进行深入分析的时候就会显得无处着手,比如我们想要分析某个APP某个功能的使用情况,但是却根本没有采集相关的数据,那我们也不能进行后续的分析了.如果数据采集是错误的,如漏报.误报等,那这肯定是很致命的,会误导我们基于数据的决策. 在互联网行业,

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在

一扇可以通向任何地方的“任意门”,是我们多少人幼时最梦寐以求的道具之一.即使到了现在,工作中的我们还会时不时有“世界那么大,我想去看看”的念头,或者在突然不想工作的时刻,幻想着自己的家门变成了“任意门”,打开之后就是不同的风景. 虽然“任意门”不可能是真实的存在,但是我们通过交通工具,还是可以说走就走! 那么报表工具中的“任意门”呢?数据也可以说走就走吗? 那还真的是有! 数据填报功能——这个神奇“任意门”,资深的数据搬运工,让数据说走就走! 上周课程我们就聊过这个“任意门”,这周的课程主角也是

PowerBI报表是基于数据分析的引擎,数据真正的来源(Data Source)是数据库,文件等数据存储媒介,PowerBI支持的数据源类型多种多样.PowerBI Service(云端)有时不直接访问Data Source,而是直接从PowerBI Service创建的数据集(Dataset)中获取数据,数据集中存储的内容主要分为三部分:Data Source的数据(Data).连接数据源的凭证(Credentials).以及数据源的架构(Table Schema)等元数据(metadata)

作为机器学习中可解释性非常好的一种算法,决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系. 一.初识决策树 决策树是一种树形结构,一般的,一棵决策树包含一个根结点,若干个内部结点和若干个叶结点: 叶结点:树的一个方向的

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试

https://segmentfault.com/a/1190000015310299 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍 分类数据可视化的使用. 分类数据可视化 数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等.这些数据类型都不能用连续的变量来表示,

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64415543 把Excel中数据加载到PowerBI中我们都已经熟悉了,但是怎么把在PowerBI中处理好的数据导出到Excel中呢?毕竟大多数时候,Excel工作簿才是与他人分享数据的通用格式. 特别是PowerBI对数量级没有限制,处理上亿行数据都有可能,那么这些数据是不是只能保存在pbix文件中呢?当然不是,依然可以通过csv格式来保存到Excel中. 下面就来介绍PowerBI中的不同形式的数据如何导出到Excel. (一)P

​性能分析器是Power BI前几个月推出的功能,主要用于检测视觉对象和DAX的性能如何,该功能的使用比较简单,首先勾选这个功能, 然后点击开始记录并刷新视觉对象,就可以看出每个元素耗费的时间,如下图, 上面的功能很直观,并不需要特别的介绍,关于性能分析器的另外一个功能才是本文要说的. 这个功能可以解决从可视化对象中导出数据的痛点. 关于导出PowerBI图表中的数据,以前也介绍过:PowerBI中的数据如何导出到Excel? 但是当我们利用左上角导出数据功能导出下面这个矩阵的数据时, 结果是这

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None,   color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

R是一种专门用于数据分析和统计的脚本语言,广泛应用在每一个需要统计和数据分析的领域.PowerBI支持R脚本,只不过,PowerBI Desktop默认没有安装R.在使用R脚本之前,必须向PowerBI Desktop中安装R引擎.用户可以使用R脚本加载数据.对数据进行转换和处理.使用R脚本图形化显示数据,以发现数据中隐藏的insight.PowerBI可以直接调用R外部IDE,提供更好的编程体验. 一,安装R 在使用R之前,用户必须向本地主机中安装R引擎.安装的过程非常简单,只需要点击File

排序 自动排序 升序: 数字(从小到大) 日期(日期越早越靠小) 英文(按照A-Z) 中文(按照拼音的A-Z) 手动排序 通过鼠标的拖拽来完成手动排序 通过快捷菜单的方式:右击-移动 依据其他字段进行排序 [右击]-[排序]-[其他排序选项] 自定义排序 [文件]-[选项]-[高级]-[常规] 通过自定义规则的方式来实现排序,自定义规则的时候,默认都是以升序为标准 如果数据量比较大,并且自动排序无法实现,可以考虑使用自定义排序 筛选 筛序区域设置 对筛选字段的项进行排序 将该字段从筛选区域移入到

http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/42556261 Neural Network Toolbox为各种复杂的非线性系统的建模提供多种函数和应用程序.该工具箱提供各种监督学习模型:前向反馈,径向基核函数和动态网络等模型.同时也提供自组织图和竞争层结构(competitive layers)的非监督学习模型.该工具箱具有设计.训练.可视化与仿真神经网络的功能.基于该工具箱可以进行数据拟合.模式识别.分类和时间序列预测及其动态系统的建模和控制.

select * from t1 left join t2 on t2.sysno =t1.ASysNo left join t3 on t3.sysno =t2.ASysNo left join t4 on t4.sysno =t3.ASysNo left join t5 on t5.sysno =t4.ASysNo left join t6 on t6.sysno =t5.ASysNo left join t7 on t7.sysno =t6.ASysNo where t1.name lik

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在多个项目中,当我方接口给其他部门人员使用时出现了插入数据失败或者插入的数据在WMTS请求中无法显示出来的问题.针对这些问题,我在这篇文章中,将详细描述造成以上问题的原因.在此WebGIS产品的前台和后台接口中,此插入数据核心部分均是FeatureServer请求.所以我们首先对FeatureSever服务做一个大致的了解. 2.FeatureServer服

想在两个Activity之间传递一个对象Result,在网上差了很多,都需要序列化或者时下Paracelable,等等,试了很多都不行. 后来才制单,这个Result,根本不需要集成Sereriable或者 Paracelable,直接使用方法: new Gson().toJson(book));即可: 第一个Activity: Book book=new Book(); book.setTitle("Java编程思想"); Author author=new Author(); au

Atitit 研发体系建立 数据存储与数据知识点体系知识图谱attilax 总结 分类具体知识点原理规范具体实现(oracle,mysql,mssql是否可以自己实现说明 数据库理论数据库的类型 数据库理论,网状,层次, 数据库理论树形数据库注册表,hashtable 数据库理论,kv数据库.hashtable 数据库理论Oodb 数据库理论nosql db 数据库理论隔离级别 数据库理论 数据库理论Er模型 数据库理论Acid数据库完整性 数据库理论关系模型 数据库理论   sql 数据库理论

开篇介绍 SQL Profilling Task 可能我们很多人都没有在 SSIS 中真正使用过,所以对于这个控件的用法可能也不太了解.那我们换一个讲法,假设我们有这样的一个需求 - 需要对数据库表中的一些数据做一些数据分析,比如统计一下数据表中各列中实际数据的长度,各长度区间范围:比如统计一下各数据列中非空字段的比例,表的行数,重复字段等等.那么如果不是专门做过这种数据源数据分析的话,可能不知道用什么方式能够非常快的得到这些信息.写 SQL 语句?我想这个过程也是非常耗费时间和精力的. 实际上