power bi 帕累托分析心得

数据可视化之分析篇（一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的阈值,就是我们需要的.本文通过一个示例来看看如何生成一个动态的帕累托图,先看看最终效果, 这样分析是不是很简单,下面就来看看是如何制作的. 数据为虚拟的某连锁店的电子产品销售明细,以及与之关联的产品和销售地点维度,和一个对应的日期表,建立关系图如

数据可视化之PowerQuery篇（十一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 上篇文章介绍了帕累托图的用处以及如何制作一个简单的帕累托图,在 PowerBI 中可以很方便的生成,但若仅止于此,并不足以体现 PowerBI 的强大.现实中的分析很多数据维度交织在一起,若要一个一个的生成帕累托图进行分析,就显得太繁臃和低级. 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析)

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表示出来,就是著名的帕累托图.该分析方法的核心思想是在决定一事物的众多因素中分清主次,识别出少数但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素.后来,帕累托法被不断应用于管理的各个方面.1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库

数据特征分析：3.统计分析 & 帕累托分析

1.统计分析统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量指一组数据向某一中心靠拢的倾向,核心在于寻找数据的代表值或中心值 —— 统计平均数算数平均数.位置平均数(加权平均值) (1)算术平均数 .加权算术平均数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 1.集中趋势度量

数据可视化之powerBI技巧（四）使用Power BI制作帕累托图

各种复杂现象的背后,其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响,把主要精力放在关键的少数因素上,就能达到事半功倍的效果. 这就是大家常说的二八原则,也称为帕累托原则,最早是由意大利经济学家 V.Pareto 提出的,他在研究个人收入的分布状态时,发现少数人的收入占全部人收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表展示出来,就是著名的帕累托图. 帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素,现在广泛应用于各类商业和社会活动中.用帕累托图进行分析也成为帕累托分析,或者A

帕累托分布（Pareto distributions）、马太效应

什么是帕累托分布帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的. 是从大量真实世界的现象中发现的幂次定律分布.这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布. 帕累托因对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而著名,后来被约瑟夫·朱兰和其他人概括为帕累托法则(80/20法则),后来进一步概括为帕累托分布的概念. 帕累托分布的概述 19世纪末期,意大利经济学家维弗雷多·帕累托认为,贫与富的存在,既是经济问题,也有政治原因. 帕累托在研究英国人的收入分配问题时发现,绝大部分社会财富最终总会流

tableau-创建帕累托图

参考文献:https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/pareto.html 帕累托图是一种按发生频率排序的特殊直方图.在质量管理中,可以通过帕累托图显示每种已识别的原因分别导致了多少缺陷.排序的目的是为了有重点地采取纠正措施.项目团队首先要处理那些导致最多缺陷的原因. 帕累托图在概念上与帕累托法则有关.帕累托法则认为,相对少量的原因通常造成大多数的问题或缺陷.该法则通常称为80/20原则,即80%的问题是由20%的原因导致的

Tableau绘图一热图、日历图、人口金字塔、标靶图、凹凸图、帕累托图

Tableau绘图一热图.日历图.人口金字塔.标靶图.凹凸图.帕累托图本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可一.热图例子:示例超市可以通过更改颜色来改变颜色的显示情况二.日历/日历图数据源:示例超市按要求修改日期的格式三.人口金字塔/旋风图数据源:绘图数据由于数据源中含有85岁以上的人,不能之间判断.这里可将Age转换为字符串,然后创建计算字段,命名为年龄=if [Age]='85+' THEN 85 ELSE INT([Age])

FusionCharts 2D帕累托图

1.了解帕累托图的特性以及和其他图的共性 2.设计帕累托图页面中引入图的类型以及怎么引入到页面 Pareto2D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto2D</title> <meta http-equiv="keywords&qu

FusionCharts 3D帕累托图

1.设计3D帕累托图的页面 Pareto3D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto3D</title> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword

FusionCharts 3D帕累托图报错

今天我在设计3D帕累托图时,是由原来的2D帕累托图页面重命名而来,但是当我重命名后发现HTML文件打不开,而且还报错,真不知道是什么原因引起的.因此,我就将这个错误截图,保存下来,希望以后能够解决,或有人能够看到,帮助我解决啊! 具体的错误如下图:

数据可视化之分析篇（六）使用Power BI进行流失客户分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

数据可视化之PowerQuery篇（十六）使用Power BI进行流失客户分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

109_Power Pivot客户ABC（帕累托）分析度量值写法(非计算列)

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录请点击下载附件 1.背景客户ABC分析,一般的套路是在计算列中把客户ABC分类,便于后续维度使用.今天用度量值的方式写一个ABC的分类.先上效果图(作图是笔者弱项,将就看吧.) 效果图 2.数据源及关系数据源维度表:DIM:事实表:FACT如下数据源关系 ABC设置 A:[0,0.7] B:(0.7,0.9] C:(0.9,1] 3.上DAX total total:=SUM('FACT'[value]) R:排名 R:=I

一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(3)Power BI建模

我们前2篇文章:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI初步介绍和一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(2)获取源数据中,我们介绍了官方入门文档与获取数据等基本知识.今天继续给大家介绍官方文档中,最核定的一个步骤,建模,不管是在Power BI还是在Tableau中,建模都是一个必不可少的步骤,包括传统的Power Privot中,也需要建模这个过程.建模的过程是一个不断演变和需要不断总结经验的过程,和我们传统的关系类型数据库设计有一些类似. 本

Microsoft Power BI 学习笔记

Power Bi 学习笔记一 Power BI 是微软发布的一系列的软件服务.应用和连接器,这些软件服务.应用和连接器协同工作,将不相关的数据源转化为合乎逻辑.视觉上逼真的交互式见解. 简而言之,power bi 就是一个数据的呈现渠道,也是从单调繁杂的数据库中发现亮点的好办法. 其具有三大组成部分桌面版.移动版.服务使用 Power BI 执行的所有分析通常都遵循一个通用流程. Power BI 中活动的通用流程如下所示: 将数据引入 Power BI Desktop,并创建

POWER BI报表服务器混合云初了解

Power BI报表服务器购买Power BI Premium时,你可以获取2个产品,一个是Power BI Service另外一个是Power BI Report Server. Power BI Service具有专用云容量,可为你提供Power BI和云中所有功能:而Report Server允许你托管到本地,同时你也可以使用Power BI Desktop和传统SSRS进行报表开发. 假如你已经开始用SSRS做报表开发了,然后希望继续使用这些报表,但是你又希望将一些共用性高的报告转移到

微软Power BI 每月功能更新系列——9月Power BI 新功能学习

Power BI Desktop 9月新功能摘要 Power BI 9月更新如期而至,这一次Power BI 又推出了新功能——聚合预览,它可在内存中无缝地存储汇总值,大大提高报告的性能.另外本月还包括PDF文件连接器的预览,这是UserVoice上请求最多的连接器; M 智能也是 Power BI 对高级查询编辑器的最大更新之一.话不多说,一起学习吧! 以下是9月重大更新的列表:让我们具体了解下: 报告散点图中的点图布局支持 Power BI中的散点图有了实质性的更新.您现在可以在散点图的x

Microsoft宣布为Power BI提供AI模型构建器，关键驱动程序分析和Azure机器学习集成

微软的Power BI现在是一种正在大量结合人工智能(AI)的商业分析服务,它使用户无需编码经验或深厚的技术专长就能够创建报告,仪表板等.近日西雅图公司宣布推出几款新的AI功能,包括图像识别和文本分析,关键驱动程序分析,机器学习模型创建和Azure机器学习集成,旨在展示数据科学家的工作以及授权更多用户利用人工智能. 提供AI模型构建器微软人工智能平台公司副总裁埃里克·博伊德在接受VentureBeat采访时说:“我认为能够接触到更广泛的受众,包括认知服务点亮和Power BI--这很酷.”

自助分析工具Power BI的简介和应用

作为一名资深的IT技术人,特别喜欢学习和尝试新技术,也勇于接受挑战,勇于创新,不仅能发现问题,更要解决实际的疑难杂症,闲暇时光也乐于分享一些技术干货.记得2017年的时候,华章出版社的编辑通过网上找到我,问我能不能写一本Power BI的书籍?那个国内还没有一本中文版的Power BI书籍,国内第一本的Power BI书籍是2008年1月出版,不过国外已有Power BI的书籍,那个时候工作比较忙,之前也没有写书籍的经验,觉得要投入很多时间在这方面,所以委婉的拒绝了华章出版社的编辑. 从最近几年

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