钻取是指沿着层次结构(维度的层次)查看数据,钻取可以变换分析数据的粒度.钻取分为下钻(Drill-down)和上钻(Drill-up),上钻是沿着数据的维度结构向上聚合数据,在更大的粒度上查看数据的统计信息,而下钻是沿着数据的维度向下,在更小的粒度上查看更详细的数据.举个例子,当前的粒度是月份,按照年份查看数据是上钻,而按照日期来查看数据是下钻,日期的数据是详细的数据,而每天的数据是高度聚合的数据. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,层次结构 钻取数据,离不开层次结构

互联网企业中,随着机器规模以及业务量的爆发式增长,监控数据逐渐成为一种大数据,对监控大数据的分析,包括数据采集.数据缓存.数据聚合分析.数据存储.数据展现等几个阶段.不同阶段有不同的解决方案及支撑工具,而数据展现作为最终的可视化手段,在整个监控大数据分析过程中起着举足轻重的作用,本文分享一下笔者基于Grafana的监控数据钻取功能应用实践,供感兴趣的同行做参考. Grafana作为一个开源的数据分析展现平台,其丰富的图表.灵活的插件.多样的数据源.快速华丽的展现,总让做监控数据分析的人爱不释手,

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64149834 数据建模并没有那么高深,你同样可以学会!这篇文章通过一个实例创建一个简单的数据建模,并引出两个重要的概念:度量值和DAX. 之前谈论PowerBI与Power Pivot的关系时就提到,Power BI数据建模其实就相当于Excel的Power Pivot插件,不过这个插件已内嵌到PowerBI Desktop中了,两者的功能基本相同.Pivot是透视的意思,那么PBI的数据建模也和透视有许多共通之处. 使用的数据透视表

方案一.在PowerPivot中,将其中一张表复制多份,分别与另一张表做链接. 方案二.在PowerQuery中,做多次合并查询,把所有数据集中在一张表中,方便后面的数据分析. 思考:不仅仅是在PowerBI中可能会遇到问题,其他工具在处理表格数据也有可能会遇到这个问题! 数据科学交流群,群号:189158789,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入!

StackedColumn3DLineDY.swf 效果展示: 一.页面代码 <div id="chart2div" align="center" style="margin: 5px 0 0 5px;float: left;width:700px;border: 1px solid #fff;"></div> <script type="text/javascript"> var myCh

使用场景和需求: 第一层饼图显示党员党龄分布的情况. 点击某个党龄段,查看拥有该党龄段的党支部. 默认显示3个党支部,余下的党支部合并为其它,点击其它,查看余下的党支部. 点击某个党支部,返回第一层饼图. 技术原理: 依靠Echart 点击事件的绑定,通过获取不同的参数向.net后端发送请求获取不同的数据,再将数据重新加载到Echart饼图中. 步骤概述: 1.初始Echart图表 2.在页面中定义函数,向.net后端发送请求获取数据. 加载第一层饼图的数据,同时绑定点击事件 响应点击事件的函数

此系列博文链接 C#爬虫基本知识 Html Agility Pack解析html TODO: EF6中基本认识. EF6操作mysql MySQL乱码问题 C#爬虫 在开头贴一下github仓库地址,代码都放在上面.有需要可以参考. 仓库地址 分析网站,抓包 这部分还算简单,用谷歌自带的开发者工具查看请求头参数等信息 搜索商品基本的url是:https://search.jd.com/Search.补上一些参数即可,用谷歌浏览器的代理,否则拿不到数据.京东对爬虫还是比较友好的,除了一个浏览器代理

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64406366 查看可视化图表的时候,我们可能想深入了解某个视觉对象的更详细信息,或者进行更细粒度的分析,比如看到2017年的总体数据,同时想知道每个季度甚至每个月的数据,通过PowerBI的钻取功能,可以点击鼠标轻松实现. 当图表中的数据存在层级结构时,可以在图表上直接下钻展示下一层级的数据,最常见的层级结构就是日期数据,从年度.季度.月份到日期,甚至到小时.分钟和秒,只要具体的日期数据的层次结构足够详细. 下面就来看看什么是钻取功能

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64405494 图表很直观,但有时候我们不仅想看图,也想更进一步查看生成该图表的明细数据,在PowerBI中有三种方式. (一)在图表上单击右键,选择“查看数据” 数据可以显示在图表右侧,也可以放在图表下边,数据显示出来后,点击右上角的三个点,还可以导出数据. 若要隐藏数据,返回之前状态,点击“返回报表”即可. (二)选中图表,然后点击右上角三个点,选择“显示数据” 这种方式,还可以直接导出数据,在“查看数据”上边的功能就是“导出数据”

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

经常在网上看到有关房价的讨论,房价可能真的悬了,高房价撑不了多久,一线城市房价远高于国际,暴涨游戏该结束了,等等.那么近年来房价整体上究竟是一个什么样的状态?今天我们撇开宏观经济要素,来看看近年来主要城市商品房的销售情况. 我们收集了2004年至2014年主要城市商品房销售相关数据,从图表中,我们可以直观地获取到这些信息:销售面积最多的城市是重庆,面积为5100万平方米:销售面积同比增长最大的是兰州,增长率85.92%,其中2014年是480.36万平方米,2013年是253.46万平方米:销售

在上一篇文章<Microsoft IoT Starter Kit 开发初体验>中,讲述了微软中国发布的Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件介绍.开发环境搭建.硬件设置.Azure IoT Hub的连接.程序的编译.下载和调试.PowerBI数据的展现.在这篇文章中,将会详细讲述Cloud to Device的消息反馈控制以及如何通过Stream Analytics将数据存储到Azure Storage Table,以方便数据后期的利用. 1. 反馈控制 上一篇文章中,

中国式复杂报表常常会因为一些特殊的行业规范存在着一些复杂的需求,对于报表的功能要求不仅要广而全,还要精细到行业内部,葡萄城报表近几年来也一直致力于解决中国式复杂报表的需求,一直持续增强中国式复杂报表的解决方案. 各行业的应用系统中往往会有大批量的报表存在,所以我们会设计一张汇总报表用来展示当前系统的所有列表,当用户需要查看某一张报表的数据时,钻取到具体的报表中.就需要报表向下钻取功能能够根据条件跳转到对应的报表中. 葡萄城报表 SP2 增强了数据钻取的功能,使得数据钻取中支持表达式输入,这样钻取

本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告.帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作.我们先来看一下一份动态销售报告的构成. 1.左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片,紧接着是切片器,由城市,店长,店铺数据默认情况下是所有的数据,点击下拉框可以进行筛选数据 2.右上角是放置的卡片图,主要用于显示报告分析中重要的指标. 3.中间部分的图表显示的业绩排名,业绩贡献,业绩增长情况 4.左下角的散点图,使用了十字线将所有员工分为四个象限,右上角就是指标最佳

纯前端表格控件SpreadJS,是一款成功应用于华为.招商银行.天弘基金.苏宁易购等国内外知名企业的前端开发工具,其带来的价值不仅体现在帮助开发人员在其Web应用程序中快速构建 Web Excel .数据填报.在线文档.图表公式联动和类 Excel UI 设计等功能模块,更帮助企业大幅降低数据处理成本,提升企业信息化水平和项目交付能力. 伴随着SpreadJS V13.0 的发布,其表单设计与数据交互能力再度增强,产品易用性和数据处理效率大幅提升. 此前的每一次升级,都能给予用户无限惊喜,这一次

很多企业在做BI项目时,一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑,帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度,及时发现企业经营管理中的问题. 但在项目实施和验收时,BI却变成了报表开发项目,而报表的需求往往和个人习惯有关,一旦人员发生变动,尤其是新入职的高层,会把前公司的内容搬过来,这就需要重新开发一大堆报表. 如果不从源头进行控制,被动服务模式下的IT不可能满足所有人的报表需求.接下来我们要讲的这个案例就真实反应了这个过程,同时也为大家解析问题产生的原因并找到解决问题的方法,建议所有有计划或已经实

Power BI Desktop 8月24日发布了更新版本.现将更新内容翻译整理如下,可以根据后面提供的链接下载最新版本使用. 1.主要功能更新 1.1 数据钻取支持在线版 以前的desktop中进行数据钻取时,很方便,但是发布到在线版后是无法进行的,新版本开始在线版支持了. 1.2支持对时间数据自上到下的钻取 对于时间类型的数据,可以自动汇总,按照 年-季度-月-日,根据日期字段自动进行钻取. 1.3 增加分析面板和参考线 这个在做一份综合的分析报表的时候很有用,以前在使用的时候为了加一条参考

在前面的系列文章中,我们介绍了官方有关获取数据,以及建模的原始文档和基本介绍.今天继续给大家介绍官方文档中,有关可视化的内容.实际上获获取数据和建模更注重业务关系的处理,而可视化则关注对数据的解读.这是我的理解,因为可视化的手段非常丰富,在面对大量的数据和模型,如何从中提取重要的关系,发现重要的数据趋势,并来指导生产和业务开展,这个才是体现数据价值的地方.可视化虽然很简单,但过程非常体现你对业务的理解和发现问题的思路,并不是一个拖动图表的过程.这一块内容非常多,以后有机会再根据实际案例来一步步掌

Power BI Desktop 5月份功能摘要 本月Power BI Desktop除了许多报表功能的更新,Power BI对条件格式进行了重大改进,可以对报表的任何字段(包括字符串和日期)进行条件格式设置:数据钻取也进行了一次重大功能提升,能够将所有切片器传输到目标页面:数据的刷新方式也支持数据增量刷新,实现企业级可扩展性. 全新的 Power BI Desktop为我们带来了哪些令人振奋的功能?让我们具体看下: 报表 支持不同字段条件格式设置 本次更新对条件格式化体的验有重大改进,即可对报

如今,百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影.并不是Tableau的营销做得好,而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上.导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见,认为就是一个前端展示工具,就是一个做图表的. 这里并不是在否认Tableau.确实,Tableau的可视化,图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴.但从商业智能的应用来看,企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量.速度.稳定性).产品的适配性(可开发性.可集成性)以

过去,有关企业数据分析的重担都压在IT部门,传统BI分析更多面向的是具有IT背景的人员.但随着业务分析需求的增加,很多公司都希望为业务用户提供自助分析服务,将分析工作落实到业务人员手中.但同时,分析工具毕竟作为一个系统架设在企业数据分析平台的前端,需要适应企业的复杂业态,于是自助式BI成了不二选择. 由于数据的数量和复杂性,自助式BI工具需要兼顾这两个方面: 1. 工具的易操作性 工具是否简单易用,分析逻辑是否符合常规,决定着这个工具能否被快速地掌握.自助分析工具应避免复杂SQL的学习以及额外的