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

名称   mplayer − 电影播放器 mencoder − 电影编解码器 概要   mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|−] mplayer [选项] 文件1 [指定选项] [文件2] [指定选项] mplayer [选项] {文件和选项组} [组指定选项] mplayer [dvd|dvdnav]://[标题|[开头标题]−末尾标题] [选项] mplayer vcd://轨迹[/设备] mplayer tv://[频道][/input_id] [选项] mplayer r

​按照自然日历来展现疫情数据时,是这样的效果, 由于各个国家的疫情爆发时间不一致,按自然日期坐标轴很难比较各个国家的蔓延速度. 如果各个国家都从蔓延日开始统计,展示之后每日的确诊人数,就是同样的时间轴,可以很直观的看出每个国家的发展速度. 这里的难点在于,如何确定开始蔓延日期,以及如何根据蔓延日期,来计算每一天距离蔓延日是第几天? 在PowerBI中,用DAX可以轻松实现. 原始数据是从2020年1月1日开始到现在的每日每个国家的确诊数据,包括新增确诊人数.新增死亡人数.累计确诊人数和累计死亡人

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

Power BI报表的用户,肯定会被Q&A的功能惊艳到,在查看报表时,仅仅通过输入文本就可以探索数据,并且结果是可视化的,更令人惊艳的时,结果几乎是实时显示出来的.这使得Q&A Visual就像一个搜索引擎,输入你想查询的问题,Q&A返回一个可视化的结果. 在您开始输入问题之前,Q&A会显示一些建议,如下图所示: 用户也可以输入自己的问题,Q&A支持广泛的问题,包括但不限于: 问自然问题:哪个销售收入最高? 使用相对日期过滤:显示去年的销售额 仅返回前 N 个:销售

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理.同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图. 1. 欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 $x = (x_1,\cdots,x_n)$ 和$y = (y_2,\cdots,y_n)$之间的距离为: $$

Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解释下机器学习(或数据挖掘)中的几个度量指标. 1. 关于 "TN/TP/FN/FP" 在预测过程中,经常会出现这几个名词,先是解释下字面意思: TN: True Negative (真负),被模型预测为负的样本,模型预测对了 TP: True Positive (真正),被模型预测为正的样本,模型预测对了 FN: False Negative (假负),被模型预测为负的样本,模型预测

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

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★☆(4星) 概况: 这个模式比较简单灵活,而且很实用.所用的DAX语句也比较简单. 但它的变化形式很多和扩展应用范围很广.后文介绍的动态分组(Dynamic Segmentation)也是其中一种. 主要是通过筛选器(Slicer)选择不一样的参数时,DAX语句根据所选的值反映相关的选择值进行计算. 注:参数表,通常可以不放到Data warehouse里面,可以在Excel

最近做了几个PowerBI报表,对PowerBI的设计有了更深的理解,对数据的塑形(sharp data),不仅可以在Data Source中实现,例如在TSQL查询脚本中,而且可以在PowerBI中实现,例如,向数据模型中添加自定义字段,或者在报表数据显示时,根据数据表之间的关系做数据的统计.本文主要介绍数据的塑形和UI设计的微调. 一,创建数据列 PowerBI报表的数据分为数据源(Data Source),数据模型(Data Model),Query,数据从Data Source加载到Da

DAX 表达式主要用于创建度量列(Measure),度量值是根据用户选择的Filter和公式,计算聚合值,DAX表达式基本上都是引用对应的函数,函数的执行有表级(Table-Level)上下文和行级(Row-Level)上下文之别:其交互行为都是通过表之间的关系实现的,用户选择的Filter,会通过关系对数据进行过滤,是PowerBI报表呈现的数据具有动态交互的特性.在我开发的PowerBI报表项目中,经常使用的DAX表达式函数,其实并不是很多,本文分享一些入门级的常用函数,附上简单的注释,希望

PowerBI 使用 内存的列式数据库 VertiPaq,用于对已发布的数据集进行数据压缩和快速处理,能够使PowerBI报表执行脱机访问,面向列的处理,高度优化对1:N关系的处理性能.PowerBI支持的关系(Reliationship)有1:N(称作一对多的关系)和1:1两种,PowerBI不支持多对多的关系,在设计PowerBI时,通常把1:1的关系合并成一张表,因为任何一个关系都会降低查询性能.通常意义上,所谓的PowerBI的关系通常是指一对多的关系,关系(1:N)的构成:两端是查找表

DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 时间相关数值比较 - 用非自带函数 文末有彩蛋,解决蛋疼问题 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 基于时间的汇总可能是最基础.最普遍用到的计算之一:计算年度销售总额,计算月度消费金额,某个店某个时期的销售情况等等.这里的时间模式介绍用DAX实现时间相关的计算,它不依赖于DAX自带的时间函数(譬如YTD,MTD等等).如果你有特殊的日历,特定特定时间段的计算(例如:按周计算.按trimester计算),用这个这个模式

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

盆友们,边看文章边玩,请耐心等待PowerBI load出来~~~~ (7.8秒钟) DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 多时间段数值对比 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★☆☆(4星) 概况: 度量值,度量值,度量值!!!DAX提供了一堆的time intelligence的函数来计算,YTD(年初至今),MTD(月初至今),YoY(同比),MoM(环比)等等,如何有效的管理这些就会成为一个问题. A: YTD, QTD, MTD, YoY

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜猜哪一列才是对的呢? 瞅瞅第四列[Cumulative Quantity],再瞅瞅第三列非粗体部分: 欢迎转

DAX/PowerBI系列 - 库存总价值(Inventory Value) 欢迎交流与骚扰 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 有多少货(库存)当然重要(对于运营人员),这些货值多少钱当然也十分重要(对于高层管理/财务人员). 一般在每个会计周期结束时,会根据市场售价或者成本价来会评估库存总价值(取低者) . 评估方法有四种:先进先出(FIFO: first-in, first-out),后进先出(LIFO: last-in, first-out),均价(AVCO:

PowerBI 使用 内存的列式数据库 VertiPaq,用于对已发布的数据集进行数据压缩和快速处理,能够使PowerBI报表执行脱机访问,面向列的处理,高度优化对1:N关系的处理性能.关系是数据分析的基础,正因为数据之间存在关系,分析数据才有了意义.PowerBI支持的关系(Reliationship)有1:N(称作一对多的关系)和1:1两种,PowerBI不支持多对多的关系,在设计PowerBI时,通常把1:1的关系合并成一张表,因为任何一个关系都会降低查询性能.通常意义上,所谓的Power

最近做了几个PowerBI报表,对PowerBI的设计有了更深的理解,对数据的塑形(sharp data),不仅可以在Data Source中实现,例如在TSQL查询脚本中,而且可以在PowerBI中实现,例如,向数据模型中添加自定义字段,或者在报表数据显示时,根据数据表之间的关系做数据的统计.本文主要介绍数据的塑形和UI设计的微调. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,创建数据列 PowerBI报表的数据分为数据源(Data Source)和数据模型(Data Mod

PowerBI是微软新一代的交互式报表工具,把相关的静态数据转换为酷炫的可视化的,能够根据filter条件,对数据执行动态筛选,从不同的角度和粒度上分析数据.PowerBI主要由两部分组成:PowerBI Desktop和 PowerBI Service,前者供报表开发者使用,用于创建数据模型和报表UI,后者是管理报表和用户权限,以及查看报表(Dashboard)的网页平台(Web Portal).在开始PowerBI制作报表之前,请先下载 PowerBI Desktop桌面开发工具,并注册Po