最近碰到几个星友的问题,都是问我之前分享的源文件是如何把度量值分门别类放到不同的文件夹中的,就像这样, 其实在之前的文章中也曾提及过做法,这里再详细说一下制作步骤: 01 | 新建一个空表 点击菜单栏的"输入数据",在弹出的窗口中,无需输入任何数据,可以直接点击加载.你也可以给这个表命名为你想要的名字,比如我这个表命名为"MEASURE". 02 | 将度量值放入到这个空表中 方法如下图所示, 按照这个方法,把每个度量值都放入到空表中. 你的度量值可能有很多,也只能

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 度量值模板 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 当你有多个度量值都需要计算YTD,MoM,而又不想重复所有这些给每一个度量值分别设定计算度量值的话,有没有一个简便的方法,少点coding呢? 同时,用户通过选择,在同一个visual里面显示不同的度量值(组). 此文涉及前文DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 多时间段数值对比的扩展部分,给出具体实例和

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64150720 本文学习PowerBI最重要的概念:度量值 初学Power BI一般都会对度量值比较困惑,毕竟对长期接触Excel的人来说,这是个全新的概念,但一旦理解了她,肯定会立即喜欢上. 简单来说,度量值是用DAX公式创建一个虚拟字段的数据值,她不改变源数据,也不改变数据模型,如果你不在报表上使用她,甚至不知道她是什么样子的,而一旦被拖拽到报表上,便发挥巨大的作用,她可以随着切片器的筛选而闪转腾挪.变化万端,所以度量值一般在报表交

https://zhuanlan.zhihu.com/p/101812525 ​PowerBI中,有三个地方可以使用DAX,分别是度量值.新建列和新建表,这三个功能并成一排摆放在这里,如图所示, 之前的文章中曾介绍了度量值和计算列的异同(收藏 | Power BI计算列和度量值,一文帮你搞清楚),这篇文章再来带你认识度量值和新表的异同. 度量值和计算列容易混淆,但和新表好像并不会搞混,毕竟一个是值,一个是表,区别还是很大的.但在实现特定的业务需求上,他们又都可以实现,下面以一个案例来介绍. 该案

https://zhuanlan.zhihu.com/p/99818030 ​在知识星球遇到的问题中,有不少朋友问如何修改数值型度量值的格式,比如,新建的度量值如何显示为百分比或者千分位等等,这篇文章就帮你掌握修改格式的几种方式. 假设已经建好了度量值: 收入 = SUM('订单'[销售额]) 以此为例来看看都有哪些方式可以更改这个度量值的格式. 1,使用"格式设置"功能 在[建模]选项卡下,有个"格式设置"区,如下图, 选中需要修改格式的度量值,然后在这里调整格式

今天分享一个可视化小技巧,如何在PowerBI的表格中动态显示需要的列? 就是这样的效果, 也就是根据切片器的筛选,来显示需要的列,做起来很简单,步骤如下: 01 逆透视表 进入Powerquery编辑其中,对该表格逆透视. 选中基础列,也就是固定显示的列,比如[产品名称],然后逆透视其他列, 逆透视后的表格如下, 是不是很乱的感觉? 02 利用矩阵展现该表 将逆透视后的表,放入到矩阵中. [产品名称]拖入[行],[属性]放进[列], 是不是混乱的表格又变得十分整齐了呢:) 03 生成切片器 使

数据中的明细项一般都有很多,可是我们关注的往往只是前几名,所以在报表中只展示关注的部分,就十分常用. 有了上篇(这几个示例,帮你深入理解RANKX排名)关于排名的铺垫,仅显示前N名就简单多了. 依然以上篇文章数据中的数据为例,按销售额的高低来显示前几名的产品,使用最常用的排名方式, 排名 = RANKX(ALL('产品'),[销售额]) 有了这个排名,如果只想显示前5名,就可以这样写度量值, 销售额 前5名=CALCULATE([销售额],FILTER(VALUES('产品'),[排名]<=5)

之前的文章(采悟:连接表的几个DAX函数,一次全掌握)介绍了产品A的客户与产品B的客户的各种交叉关系,其中最常用的应该是找出A和B的共同客户,以便进行产品关联分析. 之前的思路是计算出两个产品的共同客户数,那么能不能选择三个产品呢,当然是可以的,利用上篇文章的思路,把三种产品的客户找出来,然后求三个表的交集就可以了. 但是这种方法是不是显得太笨拙了?如果只是两三个产品的共同客户数,勉强还可以使用,但如果是十几个甚至几十个产品,难道要先计算出几十个产品的客户表,再一个个求交集? DAX当然不会这么

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 经常碰到本年至今.本月至今的数据计算,其实还有一类计算是,从历史最早日期至今的累计计算,比如从开业到现在总共卖出了多少件商品,累计实现了多少销售额等. 本年累计称为YTD,历史至今的累计是不是可以称为HTD呢:) :这样的时间段很可能是跨年的,所以时间智能函数并不适用,不过不用时间智能函数依然可以很简单的进行计算. 模拟数据如下: 只是计算一个整体累计销售额很简单,我们想要计算的是从最初到任意一个日期的累计销售额,为了能

上一篇文章中的分组,都是通过新建列的方式实现的,直观上比较容易理解.不过这样都修改了原始数据的结构,如果我们不在源表上进行修改,直接通过度量值的方式来进行分组,是否可以实现呢? 答案当然是肯定的. 采用度量值的方式首先定义好分组的类别和标准,然后把需要分组的数据分别统计到指定的分组中. 依然按照上篇文章的数据,统计优秀.良好.及格和不及格的学生分别有多少? 成绩表中的数据结构不做任何更改,我们先创建一个分组表, 如果成绩落在最小值和最大值之间,就归属于该分组. 编写度量值如下: 成绩分组统计 =

本周接手了一个Cassandra系统的维护工作,有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群,并且为应用方提供HTTP的方式访问服务.这是我第一次接触KV系统,原来只是走马观花似的看过KV啊,NoSQL啊.但是实际上没有实际的使用经验.经过两天的学习和接手,终于搞明白了在生产环境中的使用方式.在此简要的笔记一下.本文主要包括的内容有: Cassandra的简介, Cassandra的相关CLI Cassandra的Python API,并且给出一个批量导入数据的例子. 1. C

问题场景: 使用*.sql 脚本,批量导入数据到mysql实例中,使用DOS 界面导入的,期间,到最后一步 source D:\aaa.sql  回车后,系统提示 MySQL server has gone away错误: 问题分析 首先度娘:mysql出现ERROR : (2006, 'MySQL server has gone away') 的问题意思就是指client和MySQL server之间的链接断开了. 造成这样的原因一般是sql操作的时间过长,或者是传送的数据太大(例如使用ins

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来是度量值的DAX用在了计算列上,或者相反. 即使是已经学习了很长时间的人,对于计算列和度量值的写法也未必轻车熟路,还是有可能不明白其中到底有什么不同,这篇文章就试图把度量值和计算列彻底讲清楚. 什么是计算列.什么是度量值 计算列是直接在现有的表上添加一个新列, 新建的计算列,和表中之前已经存在的列一

https://zhuanlan.zhihu.com/p/79522456 对于PowerBI使用者而言,经常碰到的一个问题是,想把度量值放到坐标轴上,却发现无法实现.尤其是初学者,更是习惯性的想这么做. PowerBI星球嘉宾天行,摸索出了一个解决该问题的思路,请慢慢品读吧. 解决度量值不能作为坐标轴字段的问题 作者:天行 初入Power BI的门,很快就会被度量值和计算列的动态性吸引,进而义无反顾地跳进DAX的火坑中,然后……(省略号的内容留给曾经在坑中和正在坑中徘徊的各位自行填写吧 ) 如

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各种经营分析报告中,我们常常会看到YTD,YOY这样的统计指标,这样的数据计算并不难,尤其是在PowerBI中,因为有时间智能函数的帮助,大大简化了这些计算,从而快速满足定期的报告需求. 下面就给你列出这些常用统计数据的度量值,帮你快速掌握各种期间数据的算法. 如果对时间智能函数不熟悉,可以先看看这篇文章: 一文帮你掌握时间智能函数 假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表,并已经建立了基础度量值: 收入 = SUM

在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景--希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入.那么此时,就一定会需要bulk命令! 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等.也可以帮助从一个索引导入到另一个索引. 语法大致如下: action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\

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 在制作整体的开源工具箱产品中,数据入库是一个重要的环节.虽然PostGIS提供了数据入库界面化操作,但是毕竟此工具无法集成至我方工具箱中,并且该工具界面.操作都不是很理想,也无法定制化完成一些具体需求.所以,自制一个shp入库工具还是比较有必要的. 2.思路 2.1  shp导入思路 Shp导入至数据库中,无论是Postgresql.mysql.oracle

url.py代码: url(r'^workimport/$', 'keywork.views.import_keywork', name='import_keywork') view.py代码: from keywork.models import DevData from django.http import JsonResponse #django ajax部分 def import_keywork(request): file_sjdr = request.POST['file_keywo

去年研究导入数据的时候写了一个批量导入数据的脚本,但有个问题,如果导入这批数据在数据库中已经存在,那么我们导入的数据不就重复了么,本文就讨论如何解决这个问题? 程序如下: #coding:utf-8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup()

前言:历经一个月的复习,考试终于结束了.这期间上班的时候有研究了Django网页制作过程中,如何将数据批量导入到数据库中. 这个过程真的是惨不忍睹,犯了很多的低级错误,这会在正文中说到的.再者导入数据用的是py脚本,脚本内容参考至自强学堂--中级教程--数据导入.  注:本文主要介绍自己学习的经验总结,而非教程! 正文:首先说明采用Django中bulk_create()函数来实现数据批量导入功能,为什么会选择它呢? 1 bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据,使得导入速度更快;