DAX/PowerBI系列 - 父子层级(Parent-Child Hierarchy)参考文章见最后 难度: ◆◆◇◇◇(2星) 应用场景: 其实很多时候对数据汇总都会有层级关系的问题,不过说的不是产品分类--子分类这样的场景,而说的是父和子都是存到同一个表中(通过一个父节点的字段指定parent),而且父节点和子节点也可能会有Fact数据. 以下是几个应用场景: 销售 - 组织架构层级 销售员A卖产品,ta的下线a1,a2,a3也销售产品,如何统计ta和ta的下线一个卖了多少产品. 成本 -

---树形(父子关系类)分级类统计(父子统计) --涂聚文 2014-08-14 drop table BookKindList create table BookKindList ( BookKindID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, BookKindName nvarchar(500) not null, BookKindParent int null ) GO drop table BookCostsPer --- CREATE TABLE BookCost

---sql: T-SQL 统计计算(父子關係,樹形,分級分類的統計) ---2014-08-26 塗聚文(Geovin Du) CREATE PROCEDURE proc_Select_BookKindSumReport AS DECLARE @temp TABLE ( BookKindID INT IDENTITY(1, 1) , BookKindName VARCHAR(10), BookKindParent int, BookKindSum int ) -- declare @id in

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 =

Excel中制造业行业中,有一个非常刚需的需求是对BOM(成品物料清单)的拆解,一般系统导出的BOM表,是经过压缩处理的,由父子表结构的方式存储数据.对某些有能力使用SAP等专业ERP软件的工厂来说,可能不是件吃力的事情,但大部分管理不专业.软件系统不到位的中小型生产企业来说,Excel还是一个最佳的使用工具进行PMC生产计划管理使用.Excel催化剂今天再次给广大国内制造业表哥表姐们带来商业价值极高的BOM表一键拆解统计物料需求功能. 制造业情怀 简单说个小故事,笔者接触Excel的开端,乃是

看到漂漂亮亮的PowerBI报表,手痒痒怎么办?! 有没有面对着稀奇古怪的DAX而感到有点丈八金刚摸不着头脑或者干瞪眼?! 有没有想得到某个值想不出来DAX怎么写而直跳脚!? 看完这篇文章,你会恍然大悟,捂脸偷笑.呼呼呼~ 前言: 这篇文章对于具有一点SQL查询基础人会十分容易理解,譬如:掌握SELECT,SUM,GROUP BY等. 注:此文不涉及到Filter Context(筛选上下文)的介绍. 正文: 对于对SQL有一定了解的人来说,咋看DAX,怎么都不习惯. 但是,如果理解以下几个后,

在分析数据时,不可能总是对单个数据表进行分析,有时需要把多个数据表导入到PowerBI中,通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务,因此,为准确计算分析的结果,需要在数据建模中,创建数据表之间的关系.在PowerBI中,关系(Relationship)是指数据表之间的基数(Cardinality)和交叉筛选方向(Cross Filter Direction). 基数(Cardinality) 基数关系类似于关系表的外键引用,都是通过两个数据表之间的单个数据列进行关联,该数据列叫做查

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

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

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:

数据可视化的一大特点就是能给报表使用者带来感官上的享受.不再是枯燥的数字,而变成一个一个亮丽的图形.之前业界大神公布过一个统计Car Accidents的报表,这个Power BI Report的特点是嵌入了一张汽车平面图,按照汽车部件位置进行了划分,只要用户点击某个部件,Power BI就会显示出基于该部件的事故次数.有了这个设计,报表的level瞬间被提高,用户可以清晰地明了的理解数据意义. https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNTY1YThkOWI

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

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

在分析数据时,不可能总是对单个数据表进行分析,有时需要把多个数据表导入到PowerBI中,通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务,因此,为准确计算分析的结果,需要在数据建模中,创建数据表之间的关系.在PowerBI中,关系(Relationship)是指数据表之间的基数(Cardinality)和交叉筛选方向(Cross Filter Direction). 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 基数(Cardinality) 基数关系类似于关系表的外键引用,

写在前面: 在做表格的时候,难免会碰到做统计的时候.由于在项目中涉及到做统计的功能比较简单,之后也就没有过多的去研究更复杂的,这里简单记录下. 这次就直接先上图:一个简单的例子 看到效果图还是很好的,也比较的简单,下面看一下具体的代码实现,这里也就直接上代码了. <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> <% String scheme = request.g

Excel作为一款数据领域的万物互联工具,连接一切外部的多种多样的数据源.将数据带到Excel的环境中,再进行数据处理.转换.统计分析等工作,是众多表哥表姐们每天都在经历的事情.能最快速将其他来源数据,加工成日常所使用的数据结构,将是非常必要的技能之一,此篇介绍数据库中常见的父子结构的数据表,将之加工成我们能使用的数据结构,增加额外属性,排版美观化等. 修复与更新 20181204增加生成父子关系结构表,具体详见:功能修复与更新汇总篇之七 https://www.jianshu.com/p/c4

1 JaCoCo介绍 JaCoCo是EclEmma团队基于多年覆盖率库使用经验总结而研发的一个开源的Java代码覆盖率库. 2 JaCoCo覆盖率计数器 JaCoCo 包含了多种尺度的覆盖率计数器(Coverage Counters),包含指令级(Instructions,C0 coverage).分支(Branches,C1 coverage).圈复杂度(Cyclomatic Complexity).行(Lines).方法(Methods).类(Classes).具体可参考JaCoCo覆盖率计

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 2019/08/08 更新:在可视化数据的时候,一定要选择日期维度的日期列来作显示不然会得不到期望的结果. 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

目的:统计一段时间内每年.每月.每周.每日.每时.每分数据,无数据时自动补零 思路:1. 生成给定时间段对应日期 2. 将原表中该时间段内的不为0的数据量统计出来 3. 用left join连接起来,无数据的自动补零 难点主要在于步骤一中生成该时间段对应的日期,话不多说,直接贴代码: - - 获取某时间段内的每年 , ), ) ), 'yyyy') AS DATES FROM DUAL CONNECT , ), , ), ) - - 获取某时间段内的每月 , ), ), 'YYYY-MM') A