数据可视化之powerBI技巧（七）从Excel到PowerBI，生成笛卡尔积的几种方式

【数据可视化之powerBI技巧（七）从Excel到PowerBI，生成笛卡尔积的几种方式】的更多相关文章

数据可视化之powerBI技巧（七）从Excel到PowerBI，生成笛卡尔积的几种方式

假如分别有100个不重复的姓和名,把每个姓和名进行组合匹配,就可以得到一万个不重复的姓名组合,这种完全匹配的方式就是生成一个姓名的笛卡尔积. 下面就来看看生成笛卡尔积的几种方式,为了展现的方便,以5个姓和5个名为例,更多的数据也是一样操作的. 在Excel中生成笛卡尔积在Excel中可以利用INDEX函数实现,假如A列是姓,B列是名,那么在C2中输入公式: C2=INDEX(A:A,INT((ROW(A2)-2)/(COUNTA(B:B)-1))+2)&INDEX(B:B,MOD(ROW()-…

数据可视化之powerBI技巧（六）在PowerBI中简单的操作，实现复杂的预测分析

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…

数据可视化之DAX篇（十）在PowerBI中累计求和的两种方式

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64418286 假设有一组数据, 已知每一个产品贡献的利润,如果要计算前几名产品的贡献利润总和,或者每一个产品和利润更高产品的累计贡献占总体的比例,就涉及到累计求和,数据量较小的情况下,在 Excel 中可以轻松实现,毕竟 Excel 是对单元格进行操作. 但是在 PowerBI 中,对整个字段运算很简单,而对每一行的数据进行筛选汇总,却需要动一点小心思,下面就以此表为例介绍几种常用的累计求和方式,并以此案例来进一步掌握几个函数的用法.…

数据可视化之DAX篇（五）使用PowerBI的这两个函数，灵活计算各种占比

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值…

数据可视化之PowerQuery篇（十九）PowerBI数据分析实践第三弹 | 趋势分析法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/133484654 本文为星球嘉宾"海艳"的PowerBI数据分析工作实践系列分享之三,她深入浅出的介绍了PowerBI在数据分析中的应用,欢迎学习借鉴. 她的前两篇分享: PowerBI数据分析实践第一弹 | 水平分析法 PowerBI数据分析实践第二弹 | 结构百分比分析法作者/海燕上市IT公司经营计划专业经理,专注消费电子领域经营分析以财务报表分析为例,介绍通用的分析方法论,整体架构如下图所示: (点击查看大图)…

数据可视化基础专题（七）：Pandas基础（六）数据增删改以及相关操作

首先第一部还是导入 Pandas 与 NumPy ,并且要生成一个 DataFrame ,这里小编就简单的使用随机数的形式进行生成,代码如下: import numpy as np import pandas as pd dates = pd.date_range('', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) print(df) 这里最后我们打印了一下这个生成的…