博客:www.jiaopengzi.com

焦棚子的文章目录

请点击下载附件

1、背景

昨天在看论坛帖子时候(帖子),看到一个关于SKU组合的问题,有很多M大佬都给出了处理方案,于是想用dax也写一个。

注:

原贴有dax的写法,这里主要说明下GENERATE之笛卡尔积、排列、组合处理过程。

上效果图


左起依次表名:data、笛卡尔积、排列、组合

2、问题

1、大前提是使我们要使用data的数据做购物篮分析分组;

2、在问题1已的基础上,笛卡尔积表(5*5)存在类似黄色区域问题,SKU两两相同,这是不需要看到的;

3、在问题1的基础上,排列表(见图中公式)存在类似绿色区域的问题,SKU1对SKU2和SKU2对SKU1其实是一样的,这也是我们不需要看到的;

4、基于以上,我们通过笛卡尔积-排列-组合这样 处理下来得到我们要的购物篮分组。

3、上DAX

1、笛卡尔积

DEFINE
VAR T1 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUA", data[SKU] )
VAR T2 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUB", data[SKU] )
VAR T3 =
GENERATE ( T1, T2 )
EVALUATE
T3
ORDER BY
[SKUA],
[SKUB] ASC

2、排列

DEFINE
VAR T1 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUA", data[SKU] )
VAR T2 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUB", data[SKU] )
VAR T3 =
GENERATE ( T1, T2 )
VAR T4 =
FILTER ( T3, [SKUA] <> [SKUB] )
EVALUATE

T4

ORDER BY

[SKUA],

[SKUB] ASC

4、组合

DEFINE
VAR T1 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUA", data[SKU] )
VAR T2 =
SELECTCOLUMNS ( data, "SKUB", data[SKU] )
VAR T3 =
GENERATE ( T1, T2 )
VAR T4 =
FILTER ( T3, [SKUA] <> [SKUB] )
VAR T5 =
DISTINCT (
SELECTCOLUMNS (
ADDCOLUMNS (
T4,
"AB", IF ( [SKUA] < [SKUB], [SKUA] & [SKUB], [SKUB] & [SKUA] )
),
"AB", [AB]
)
)
VAR T6 =
FILTER ( ADDCOLUMNS ( T4, "AB", [SKUA] & [SKUB] ), [AB] IN T5 )
VAR T7 =
SUMMARIZE ( T6, [SKUA], [SKUB] )
EVALUATE
T7
ORDER BY
[SKUA],
[SKUB] ASC

4、总结

1、以上问题基于购物篮分析产生,所以需要组合结果;

2、在实际需求中肯定这三种都是有需求的;

3、处理GENERATE,两列名称不能相同,于是有了上述的GENERATE ( T1, T2 ),而不是GENERATE ( T1, T1);

4、处理从排列到组合的思路主要是利用两两组合排序后去重即可,分步体会从T1-T7的过程。

by 焦棚子

焦棚子的文章目录

108_Power Pivot购物篮分析分组GENERATE之笛卡尔积、排列、组合的更多相关文章

  1. 数据算法 --hadoop/spark数据处理技巧 --(5.移动平均 6. 数据挖掘之购物篮分析MBA)

    五.移动平均 多个连续周期的时间序列数据平均值(按相同时间间隔得到的观察值,如每小时一次或每天一次)称为移动平均.之所以称之为移动,是因为随着新的时间序列数据的到来,要不断重新计算这个平均值,由于会删 ...

  2. Apriori算法在购物篮分析中的运用

    购物篮分析是一个很经典的数据挖掘案例,运用到了Apriori算法.下面从网上下载的一超市某月份的数据库,利用Apriori算法进行管理分析.例子使用Python+MongoDB 处理过程1 数据建模( ...

  3. R语言和数据分析十大:购物篮分析

    提到数据挖掘,我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过,这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则.篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别,对于离散数据的相关性分析: 常见的关联规则: 关联规则:牛 ...

  4. 数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)(购物篮分析)

    在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结. 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方 ...

  5. 关联规则之Aprior算法(购物篮分析)

    0.支持度与置信度 <mahout实战>与<机器学习实战>一起该买的记录数占所有商品记录总数的比例——支持度(整体) 买了<mahout实战>与<机器学习实战 ...

  6. 016 Spark中关于购物篮的设计,以及优化(两个点)

    一:介绍 1.购物篮的定义 2.适用场景 3.相关概念 4.步骤 5.编程实现 6.步骤 二:程序 1.程序 package com.ibeifeng.senior.mba.association i ...

  7. 购物篮模型&Apriori算法

    一.频繁项集 若I是一个项集,I的支持度指包含I的购物篮数目,若I的支持度>=S,则称I是频繁项集.其中,S是支持度阈值. 1.应用 "尿布和啤酒" 关联概念:寻找多篇文章中 ...

  8. 购物篮算法的理解-基于R的应用

    是无监督机器学习方法,用于知识发现,而非预测,无需事先对训练数据进行打标签,因为无监督学习没有训练这个步骤.缺点是很难对关联规则学习器进行模型评估,一般都可以通过肉眼观测结果是否合理. 一,概念术语 ...

  9. SQL语句汇总(三)——聚合函数、分组、子查询及组合查询

    聚合函数: SQL中提供的聚合函数可以用来统计.求和.求最值等等. 分类: –COUNT:统计行数量 –SUM:获取单个列的合计值 –AVG:计算某个列的平均值 –MAX:计算列的最大值 –MIN:计 ...

随机推荐

  1. python学习笔记(五)——静态方法、类方法、运算符重载

    我们都知道类名是不能够直接调用类方法的.在C++中,把成员方法声明为 static 静态方法后可以通过类名调用.同样的在python中也可以通过定义静态方法的方式让类名直接调用. 静态方法 使用 @s ...

  2. Apollo代码学习(七)—MPC与LQR比较

    前言 Apollo中用到了PID.MPC和LQR三种控制器,其中,MPC和LQR控制器在状态方程的形式.状态变量的形式.目标函数的形式等有诸多相似之处,因此结合自己目前了解到的信息,将两者进行一定的比 ...

  3. web前端教程《每日一题》(1-99)完结

    第1期(2016年4月6日): (1)js中关闭当前窗口的方法是:window.close(); 第2期(2016年4月7日): (1)js中使字符串中的字符变为小写的方法是:toLowerCase方 ...

  4. php运用validate+ajax检测用户名是否已存在

    前提:如果还不知道什么是validate,请前往这里 一.remote rules: username:{ required:true, minlength:8, maxlength:8, remot ...

  5. Linux上安装RePlace

    RePlAce: Advancing Solution Quality and Routability Validation in Global Placement 项目地址 https://gith ...

  6. pip导出项目依赖包名称及版本,再安装命令

    A导出依赖 pip freeze >requirements.txt B导入安装依赖 pip install -r requirements.txt 使用下面的命令安装依赖能自动跳过安装错误的依 ...

  7. SSM框架整合(Spring、SpringMVC、Mybatis)

    #毫无疑问我们肯定是使用Spring去整合SpringMVC和Mybatis,在整合过程中我们首先要让各自的模块实现,然后再去使用Spring整合:比如我先实现Mybatis框架的配置,然后再通过测试 ...

  8. git设置忽略提交文件

    直接在idea进行操作 1.找到想要忽略提交的文件,点击右键,然后如下操作: 2.然后就会发现被忽略的文件名变成了灰色,在项目最下方会生成ignore文件夹 3.文件夹内可以看到我们忽略的文件 4.注 ...

  9. 安卓记账本开发学习day5之版本兼容问题

    安卓5.0以上版本想要隐藏DatePicker头布局的写法比较复杂,需要一层一层隐藏 int headerId = getContext().getResources().getIdentifier( ...

  10. Java学习day33

    线程池: 背景:经常创建和销毁.使用量特别大的资源,比如并发情况下的线程,对性能影响很大 思路:提前创建好多个线程.实现重复利用. 好处:提高响应速度,减少了创建新线程的时间:降低资源消耗,重复利用线 ...