dax 度量值日期对比

数据可视化之DAX篇（二十八）Power BI时间序列分析用到的度量值，一次全给你

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各种经营分析报告中,我们常常会看到YTD,YOY这样的统计指标,这样的数据计算并不难,尤其是在PowerBI中,因为有时间智能函数的帮助,大大简化了这些计算,从而快速满足定期的报告需求. 下面就给你列出这些常用统计数据的度量值,帮你快速掌握各种期间数据的算法. 如果对时间智能函数不熟悉,可以先看看这篇文章: 一文帮你掌握时间智能函数假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表,并已经建立了基础度量值: 收入 = SUM

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 度量值模板

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 度量值模板难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 当你有多个度量值都需要计算YTD,MoM,而又不想重复所有这些给每一个度量值分别设定计算度量值的话,有没有一个简便的方法,少点coding呢? 同时,用户通过选择,在同一个visual里面显示不同的度量值(组). 此文涉及前文DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 多时间段数值对比的扩展部分,给出具体实例和

数据可视化之DAX篇（二）Power BI中的度量值和计算列，你搞清楚了吗？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来是度量值的DAX用在了计算列上,或者相反. 即使是已经学习了很长时间的人,对于计算列和度量值的写法也未必轻车熟路,还是有可能不明白其中到底有什么不同,这篇文章就试图把度量值和计算列彻底讲清楚. 什么是计算列.什么是度量值计算列是直接在现有的表上添加一个新列, 新建的计算列,和表中之前已经存在的列一

数据可视化之DAX篇（十一）Power BI度量值不能作为坐标轴？这个解决思路送给你

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

数据可视化之DAX篇（二十六）Power BI度量值：滚动聚合

https://zhuanlan.zhihu.com/p/85996745 上一篇文讲了累计聚合,这篇文章继续讲一下滚动聚合,比如常用的MAT计算,Moving Annual Total,滚动年度总计,即向前滚动12月的合计数. 滚动年度求和,也经常用于财务上的滚动预算,看完这篇文章,你以后会很轻松的计算出需要的数据了. 模拟一份2018年1月至2019年7月的订单数据, 利用CALENDARAUTO生成一份日期表,按日期列建立关系,那么如何计算向前滚动12月的销售额合计呢? 其实很简单,新建度

数据可视化之DAX篇（二十五）PowerBI常用的度量值：累计至今

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 经常碰到本年至今.本月至今的数据计算,其实还有一类计算是,从历史最早日期至今的累计计算,比如从开业到现在总共卖出了多少件商品,累计实现了多少销售额等. 本年累计称为YTD,历史至今的累计是不是可以称为HTD呢:) :这样的时间段很可能是跨年的,所以时间智能函数并不适用,不过不用时间智能函数依然可以很简单的进行计算. 模拟数据如下: 只是计算一个整体累计销售额很简单,我们想要计算的是从最初到任意一个日期的累计销售额,为了能

数据可视化之powerBI入门（十）认识Power BI的核心概念：度量值

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64150720 本文学习PowerBI最重要的概念:度量值初学Power BI一般都会对度量值比较困惑,毕竟对长期接触Excel的人来说,这是个全新的概念,但一旦理解了她,肯定会立即喜欢上. 简单来说,度量值是用DAX公式创建一个虚拟字段的数据值,她不改变源数据,也不改变数据模型,如果你不在报表上使用她,甚至不知道她是什么样子的,而一旦被拖拽到报表上,便发挥巨大的作用,她可以随着切片器的筛选而闪转腾挪.变化万端,所以度量值一般在报表交

数据可视化之powerBI基础（二十）Power BI度量值和新建表，有什么异同？

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

微软BI 之SSAS 系列 - 实现Cube 以及角色扮演维度，度量值格式化和计算成员的创建

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

OSPF的特征、术语、包类型、邻居关系的建立、RID的选择、DR和BDR的选举、度量值的计算、默认路由、验证

链路状态路由协议OSPF的特征.术语.包类型.邻居关系的建立.RID的选择.DR和BDR的选举.度量值的计算.默认路由.验证等. 文章目录 [*1*].链路状态路由协议概述工作过程优缺点 [*2*].OSPF概述和基本配置特性术语包格式包类型邻居关系的建立过程基本配置实例 Router ID选举规则 DR和BDR选举规则度量值计算方法 [*3*].OSPF高级配置验证实例默认路由实例 [*1*].链路状态路由协议概述链路状态路由协议使用Dijkstra算法,也称SPF(S

数据可视化之powerBI技巧（二十）采悟：创建度量值，轻松进行分组统计

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 =

数据可视化之powerBI技巧（五）在Power BI中写出优雅的度量值是什么体验？

之前的文章(采悟:连接表的几个DAX函数,一次全掌握)介绍了产品A的客户与产品B的客户的各种交叉关系,其中最常用的应该是找出A和B的共同客户,以便进行产品关联分析. 之前的思路是计算出两个产品的共同客户数,那么能不能选择三个产品呢,当然是可以的,利用上篇文章的思路,把三种产品的客户找出来,然后求三个表的交集就可以了. 但是这种方法是不是显得太笨拙了?如果只是两三个产品的共同客户数,勉强还可以使用,但如果是十几个甚至几十个产品,难道要先计算出几十个产品的客户表,再一个个求交集? DAX当然不会这么

有关Azure存储帐号监视器中的度量值

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

通过 Visual Studio 的“代码度量值”来改进代码质量

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

斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | error metrics for skewed classes（偏斜类问题的定义以及针对偏斜类问题的评估度量值：查准率（precision）和召回率（recall））

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