一.把子类别拖拽至列 二.度量值拖拽至行 三.度量名称拖拽至筛选器,右键-编辑筛选器-选择销售额和利润 四.度量名称拖拽是标记选择颜色-其它细节调整-最终结果如下所示…

今天分享一个可视化小技巧,如何在PowerBI的表格中动态显示需要的列? 就是这样的效果, 也就是根据切片器的筛选,来显示需要的列,做起来很简单,步骤如下: 01 逆透视表 进入Powerquery编辑其中,对该表格逆透视. 选中基础列,也就是固定显示的列,比如[产品名称],然后逆透视其他列, 逆透视后的表格如下, 是不是很乱的感觉? 02 利用矩阵展现该表 将逆透视后的表,放入到矩阵中. [产品名称]拖入[行],[属性]放进[列], 是不是混乱的表格又变得十分整齐了呢:) 03 生成切片器 使…

在一次故障排错中,发现存储帐号监视器里'成功百分比'(该度量值的源选择的是blob)这个度量值始终是低于100%.引出几个问题: 1. 这个度量值所代表的意义? A: 存储基于REST协议,对服务的访问都会产生HTTP请求,请求会产生200.X, 300.X,400.X, 500.X等信息,成功百分比是指某段时间请求成功数与总请求数的比例关系. 2. 有哪些因素会影响该度量值? A: 如上,这个值高低与否,并不能表示服务不正常或者性能出现问题,比如在某一段时间我们大量访问了404请求,或一直在创…

1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 表示源代码的可维护性,数值越高可维护性越好.该值介于0到100之间.绿色评级在20到100之间,表明该代码具有高度的可维护性:黄色评级在10到19之间,表示该代码适度可维护:红色评级在0至9之间,表示低可维护性. 1.2 圈复杂度 它是通过计算程序流中不同代码路径的数量来创建的,用来表示一个程序的复杂性.具有复杂控制流的程序需要更多的测试才能获得良好的代码覆盖率,并且不易维护. 以下两种情况会在计算圈复杂度时加1: 分支(if.while.do) swi…

上篇文章提到了误差分析以及设定误差度量值的重要性.那就是设定某个实数来评估学习算法并衡量它的表现.有了算法的评估和误差度量值,有一件重要的事情要注意,就是使用一个合适的误差度量值,有时会对学习算法造成非常微妙的影响.这类问题就是偏斜类(skewed classes)的问题.什么意思呢.以癌症分类为例,我们拥有内科病人的特征变量,并希望知道他们是否患有癌症,这就像恶性与良性肿瘤的分类问题.假设y=1表示患者患有癌症,假设y=0表示没有得癌症,然后训练逻辑回归模型.假设用测试集检验了这个分类模型,并…

在熟悉完下面这三种维度的创建方式之后,就可以开始创建我们的第一个 Cube 了. SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 SSAS 系列 - 基于雪花模型的维度设计 SSAS系列 - 关于父子维度的设计 我们将使用下面的这些脚本来创建一些维度表和事实表,数据源的来源是 AdventureWorksDW2012,但由于数据列太多因此我精简了一些表并且自定义了 DimDate 表. USE BIWORK_SSIS GO SET NOCOUNT ON IF OBJECT_ID('FactIntern…

1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 表示源代码的可维护性,数值越高可维护性越好.该值介于0到100之间.绿色评级在20到100之间,表明该代码具有高度的可维护性:黄色评级在10到19之间,表示该代码适度可维护:红色评级在0至9之间,表示低可维护性. 1.2 圈复杂度 它是通过计算程序流中不同代码路径的数量来创建的,用来表示一个程序的复杂性.具有复杂控制流的程序需要更多的测试才能获得良好的代码覆盖率,并且不易维护. 以下两种情况会在计算圈复杂度时加1: 分支(if.while.do) swi…

查看方式:Visual Studio -> Analyze -> Calculate code metrics feature 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性.在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按右键,选择"Calculate Code Metrics". 以下是一些类似的结果: 结果窗口中有五个不同的度量特性:圈复杂度(Cyclomatic Complexity), 继承深度(Depth…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/101812525 ​PowerBI中,有三个地方可以使用DAX,分别是度量值.新建列和新建表,这三个功能并成一排摆放在这里,如图所示, 之前的文章中曾介绍了度量值和计算列的异同(收藏 | Power BI计算列和度量值,一文帮你搞清楚),这篇文章再来带你认识度量值和新表的异同. 度量值和计算列容易混淆,但和新表好像并不会搞混,毕竟一个是值,一个是表,区别还是很大的.但在实现特定的业务需求上,他们又都可以实现,下面以一个案例来介绍. 该案…

数据中的明细项一般都有很多,可是我们关注的往往只是前几名,所以在报表中只展示关注的部分,就十分常用. 有了上篇(这几个示例,帮你深入理解RANKX排名)关于排名的铺垫,仅显示前N名就简单多了. 依然以上篇文章数据中的数据为例,按销售额的高低来显示前几名的产品,使用最常用的排名方式, 排名 = RANKX(ALL('产品'),[销售额]) 有了这个排名,如果只想显示前5名,就可以这样写度量值, 销售额 前5名=CALCULATE([销售额],FILTER(VALUES('产品'),[排名]<=5)…