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

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

默认情况下,PowerBI图表的标题是静态的,为了增强图表的可读性,通过设置动态标题,可快速展示关键信息.提升沟通效率.本文通过两个简单的例子来看看PowerBI中如何创建动态标题. /01/ 拿之前文章中介绍移动平均的例子来看,标题是静态的, 只能通过看切片器显示的数字来获悉是当前状态是多少天的移动平均,标题是固定不变的,如果想把移动平均的天数显示在标题上,应该怎么做呢? 其实很简单,新建一个度量值: 标题 = "销售额"&SELECTEDVALUE('参数'[参数])&am

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v

上面的为我们需要的手长与身高的数据 上面的是我们的数据可视化之后的点状图 我们需要先选中我们需要的数据表 然后点击我们插入中的推荐图表的选项 点开后会弹出这个界面 然后我们只需要选择char进行插入就好了

spring-quartz. 导包.配置,不在此介绍. 简单的quartz管理界面,包括触发器的暂停.恢复.删除.修改(暂无),任务的运行.触发添加.创建,删除. 扩展内容:日志的管理,添加和创建触发器的操作(暂无实现) 本文原创,禁止转载. 扩展内容(暂不实现) 前端代码: <%-- Created by IntelliJ IDEA. User: ttttt Date: 2017/5/31 Time: 15:43 To change this template use File | Setti

一  切片器 给我的感觉就是groupby,就是按照某个维度进行了分组,然后显示. https://www.jianshu.com/p/2e78bf342747 二  建模 https://zhuanlan.zhihu.com/p/64149834 使用的数据透视表的都知道,透视表只能从单个表中取数,如果想把其他表中的数据也放进来,只能先利用Vlookup把其他表的数据合并过来,然后再把这个字段放到透视表中.这只适用于数据非常简单的情况,如果数据量大或者维度很多,用透视表就无法满足需求了. Po

只使用Python的random库,将已有数据生成HTML格式的标签云.思路就是根据同一单词出现的次数多少,生成不同大小不同颜色单词的数据的视图. 比如以下格式的多条数据: 1 Gaming 1 Skateboarding 2 Girl Friend 3 Surfing the Internet 3 TED talks 4 Reading 4 Writing 5 Facebook 5 Gaming 6 Gaming 6 Martial Arts 7 Partying 7 Playing Spor

奥威Power-BI比你想象的更简单!完全可视化绿色开发平台.奥威Power-BI在线体验平台,欢迎大家体验,了解更多产品知识.奥威Power-BI为您达成信息化最后一公里!在线体验网址:http://demo.powerbi.com.cn:81/powerbiwebdemo/owcchartweblogin.aspx

大家好,我是小黎子!一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿!今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI.微软Excel很早就支持了数据透视表,并基于Excel开发了相关BI插件,如Power Query,PowerPrivot,Power View和Power Map等.这些插件让Excel如同装上了翅膀,瞬间高大上.由于Excel的普及和可操作性简单,加上数据透视表技术已经深入人心,所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出

在刚刚发布的11月更新中,PowerBI界面全新改版,采用和Office套件相似的Ribbon风格,除了这个重大变化,还发布了一个AI黑科技图表:分解树(Decomposition Tree). 无论是新的界面,还是分解树,目前都是预览阶段,所以即使你更新到11月的版本,你可能仍然感觉没有变化,因为你没有启用新的预览功能. 更新到新版本以后,你首先应该在选项>预览功能中,勾选这两项, 然后,你就可以体验到新的PowerBI界面,以及在可视化区域这个新的AI图表, 本文主要是带大家体验一下这个新的

  介绍: ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表.ECharts 提供了常规的折线图.柱状图.散点图.饼图.K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图.热力图.线图,用于关系数据可视化的关系图.旭日图,多维数据可视化的平行坐标,还

有了WebPart开发的基础,再进行可视化WebPart开发,就容易多了.创建和开发过程,两者非常相似,下面,我们简单介绍下可视化WebPart的开发. 1.添加新项目,选择SharePoint 2013空项目 ,如下图: 当然,你也可以直接选择可视化web部件,这样会在项目里自动创建一个可视化WebPart(如下图),不过我不喜欢它默认的命名方式,还要重命名或删除重建,所以我就创建空项目,而后自己添加. 2.选择部署为场解决方案,如下图: 3.添加新项,选择可视化WebPart,如下图: 如上

创业团队中一个最普遍的缺陷,是团队--尤其是团队的核心人物CEO,缺乏基本的财务知识和技能.一个不懂财务知识的CEO,即使业务能力再强,在投资人的眼里,他/她依然是一个笨拙的CEO.粗糙的CEO.鲁莽的CEO,瞎眼的CEO,没头脑的CEO……该打屁股的CEO! 辨别“真假CEO”,只需要问几个简单的财务问题,根据他的回答马上就能分辨出来,不信咱们拖俩CEO进来测测谎看? 1. “你有公司未来的销售预测吗?”    没头脑的CEO回答:“只要钱一到位,我们就马上做市场,销售很快就会起来的,市场是足

前言 工业互联网,物联网,可视化等名词在我们现在信息化的大背景下已经是耳熟能详,日常生活的交通,出行,吃穿等可能都可以用信息化的方式来为我们表达,在传统的可视化监控领域,一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控,本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景,该 3D 场景从正面展示了一个地铁站的现实场景,包括地铁的实时运行情况,地铁上下行情况,视频监控,烟雾报警,电梯运行情况等等,帮助我们直观的了解当前的地铁站. 系统中

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定距数据 适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p

简介 一个用于提取简体中文字符串中省,市和区并能够进行映射,检验和简单绘图的python模块. 举个例子: ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区"] ↓ 转换 |省 |市 |区 |地址 | |上海市|上海市|徐汇区|虹漕路461号58号楼5楼 | |福建省|泉州市|洛江区|万安塘西工业区 | 注:“地址”列代表去除了省市区之后的具体地址 安装说明 代码目前仅仅支持python3 pip install cpca 注:cpca是chi

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的,因为你的受众往往是非技术型客户,只有这样他们才可以理解. Matplotlib 是一个流行的 Python 库,可以用来很简单地创建数据可视化方案.但每次创建新项目时,设置数据.参数

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