https://zhuanlan.zhihu.com/p/64406366 查看可视化图表的时候,我们可能想深入了解某个视觉对象的更详细信息,或者进行更细粒度的分析,比如看到2017年的总体数据,同时想知道每个季度甚至每个月的数据,通过PowerBI的钻取功能,可以点击鼠标轻松实现. 当图表中的数据存在层级结构时,可以在图表上直接下钻展示下一层级的数据,最常见的层级结构就是日期数据,从年度.季度.月份到日期,甚至到小时.分钟和秒,只要具体的日期数据的层次结构足够详细. 下面就来看看什么是钻取功能

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64149834 数据建模并没有那么高深,你同样可以学会!这篇文章通过一个实例创建一个简单的数据建模,并引出两个重要的概念:度量值和DAX. 之前谈论PowerBI与Power Pivot的关系时就提到,Power BI数据建模其实就相当于Excel的Power Pivot插件,不过这个插件已内嵌到PowerBI Desktop中了,两者的功能基本相同.Pivot是透视的意思,那么PBI的数据建模也和透视有许多共通之处. 使用的数据透视表

方案一.在PowerPivot中,将其中一张表复制多份,分别与另一张表做链接. 方案二.在PowerQuery中,做多次合并查询,把所有数据集中在一张表中,方便后面的数据分析. 思考:不仅仅是在PowerBI中可能会遇到问题,其他工具在处理表格数据也有可能会遇到这个问题! 数据科学交流群,群号:189158789,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入!

此系列博文链接 C#爬虫基本知识 Html Agility Pack解析html TODO: EF6中基本认识. EF6操作mysql MySQL乱码问题 C#爬虫 在开头贴一下github仓库地址,代码都放在上面.有需要可以参考. 仓库地址 分析网站,抓包 这部分还算简单,用谷歌自带的开发者工具查看请求头参数等信息 搜索商品基本的url是:https://search.jd.com/Search.补上一些参数即可,用谷歌浏览器的代理,否则拿不到数据.京东对爬虫还是比较友好的,除了一个浏览器代理

一扇可以通向任何地方的“任意门”,是我们多少人幼时最梦寐以求的道具之一.即使到了现在,工作中的我们还会时不时有“世界那么大,我想去看看”的念头,或者在突然不想工作的时刻,幻想着自己的家门变成了“任意门”,打开之后就是不同的风景. 虽然“任意门”不可能是真实的存在,但是我们通过交通工具,还是可以说走就走! 那么报表工具中的“任意门”呢?数据也可以说走就走吗? 那还真的是有! 数据填报功能——这个神奇“任意门”,资深的数据搬运工,让数据说走就走! 上周课程我们就聊过这个“任意门”,这周的课程主角也是

钻取是指沿着层次结构(维度的层次)查看数据,钻取可以变换分析数据的粒度.钻取分为下钻(Drill-down)和上钻(Drill-up),上钻是沿着数据的维度结构向上聚合数据,在更大的粒度上查看数据的统计信息,而下钻是沿着数据的维度向下,在更小的粒度上查看更详细的数据.举个例子,当前的粒度是月份,按照年份查看数据是上钻,而按照日期来查看数据是下钻,日期的数据是详细的数据,而每天的数据是高度聚合的数据. 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 一,层次结构 钻取数据,离不开层次结构

经常在网上看到有关房价的讨论,房价可能真的悬了,高房价撑不了多久,一线城市房价远高于国际,暴涨游戏该结束了,等等.那么近年来房价整体上究竟是一个什么样的状态?今天我们撇开宏观经济要素,来看看近年来主要城市商品房的销售情况. 我们收集了2004年至2014年主要城市商品房销售相关数据,从图表中,我们可以直观地获取到这些信息:销售面积最多的城市是重庆,面积为5100万平方米:销售面积同比增长最大的是兰州,增长率85.92%,其中2014年是480.36万平方米,2013年是253.46万平方米:销售

在上一篇文章<Microsoft IoT Starter Kit 开发初体验>中,讲述了微软中国发布的Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件介绍.开发环境搭建.硬件设置.Azure IoT Hub的连接.程序的编译.下载和调试.PowerBI数据的展现.在这篇文章中,将会详细讲述Cloud to Device的消息反馈控制以及如何通过Stream Analytics将数据存储到Azure Storage Table,以方便数据后期的利用. 1. 反馈控制 上一篇文章中,

本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告.帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作.我们先来看一下一份动态销售报告的构成. 1.左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片,紧接着是切片器,由城市,店长,店铺数据默认情况下是所有的数据,点击下拉框可以进行筛选数据 2.右上角是放置的卡片图,主要用于显示报告分析中重要的指标. 3.中间部分的图表显示的业绩排名,业绩贡献,业绩增长情况 4.左下角的散点图,使用了十字线将所有员工分为四个象限,右上角就是指标最佳

作者 | 董叶 公司决策层会围绕着数据来制定相应的策略,数据的重要性与日俱增,政府.金融机构.互联网大厂正在以前所未有的速度收集数据,面对扑面而来的数据,没有抽象.视觉层的帮助,我们很难快速理解掌握其中信息,正确的图形工具往往是致胜的关键 对于JS开发人员而言,数据可视化能力和开发网页一样重要,特别是需要将两者结合起来的时候,在大数据时代,在网页中显示数据统计图表,从而能很直观地了解数据的走向. 随着JavaScript 在数据可视化方向的日益普及,涌现出一大批JavaScript图形库为前端网

题记:这篇文章不仅是Power BI的入门教程,同时相对于Qlik Sense进行了简单比较. 最近把一个Qlik Sense的示例应用手动转成了Power BI的应用,把相关步骤和遇到的问题记录如下,权当作一个入门教程. 1,准备原始数据 由于Qlik Sense的示例应用只有一个单独的qvf文件,那么原始数据只有通过qvf来导出.此qvf中的数据模型如下图所示: Qlik Sense并没有提供数据模型包含数据的完整导出功能,所以只能采用最麻烦和原始的方式,即:创建表格,在表格中添加某个数据表

Check约束用以限制单列或多列的可能取值范围. 1,在check约束中(check(expression)),如果expression返回的结果是Unknown,那么check返回的结果是true. create table dbo.dt_check ( id ) ) 插入数据,测试check约束的工作机制 insert into dbo.dt_check values(null) insert into dbo.dt_check ) insert into dbo.dt_check ) 消息

159_模型_Power BI 地理分析之形状地图 声明以下地图元素仅供学习交流所用,如需地图公开使用请提前做好报审工作. 一.背景 当企业的体量达到一定体量的时候,保持稳定的增长是非常重要的事情.本案例展示如何用 Power BI 的形状地图来寻求业务的增长. 我们先来看结论: 省级市场共计:34 个,已开拓:34 个:占比:100.0%. 地市级市场共计:370 个,已开拓:214 个:占比:57.8%. 区县级市场共计:2875 个,已开拓:356 个:占比:12.4%. 其实从这个三条结

HighCharts使用心得 前言: 之前很早的一个项目中使用过highcharts,感觉挺方便的,图表类型也比较丰富,而且还支持数据的下钻,但是如果投入商业使用的话还会有一些版权的问题,所以后来就使用了EChart,这是百度开发的一个开源的图表插件,图表类型也很丰富,而且还有交互,对地图的支持也很好,可以免费的使用.在之前的一篇文章里,已经总结过了,今天主要跟大家分享一下,之前总结的Highcharts的一些使用心得,希望能够对大家有所帮助. 1.  准备工作------下载HighChart

一.  OLAP的基本概念 OLAP(On-Line Analysis Processing)在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术:OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据:OLAP用于支持复杂的分析操作,侧重于对管理人员的决策支持,可以满足分析人员快速.灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求,并且以一种直观.易懂的形式呈现查询结果,辅助决策. 二.  OLAP的基本内容 (1)变量(度量) 变量是数据度量的指标,是数据的实际意义,即描述数据“是什么”.像示例中的人数. (2)维

本文转载自:http://www.cnblogs.com/hbsygfz/p/4762085.html 1. 引言 本篇主要介绍数据仓库中的一项重要分析技术——联系分析处理(OLAP). 在第一篇笔者介绍到数据处理主要有两种,操作型数据处理和分析型数据处理,前者可以称为OLTP,后者可以称为OLAP.本篇将具体介绍什么是OLAP?它与OLTP的区别是什么?多维数据模型和多维分析操作是OLAP中的两种核心技术,也会予以说明. 2. OLAP定义 联机分析处理(Online Analysis Pro

k-means算法在人群聚类场景中,是一个非常实用的工具.(该算法的原理可以参考K-Means算法的Python实现) 常见调用方式 该算法常规的调用方式如下: # 从sklearn引包 from sklearn import cluster # 初始化并设定聚类数 k_means = cluster.KMeans(n_clusters=9) # 指定聚类特征 df_pct = stat_score['feature_1', 'feture_2', 'feature_3'] k_means.fi

数据分析 完成了数据的抓取,那么接下来就是NetAnalyzer的第二个重点部分了,协议分析作为整个软件的核心之一,在最新的NetAnalyzer中已经得到了巨大的提升.NetAnalyzer中协议分析分为单数据包分析,和联合分析两种分析方式,对于联合分析会根据不同的协议特性进行形成不同的分析方案,目前支持传输协议(TCP/UDP)协议分析, HTTP协议分析.在数据统计部分部分还增加了针对ARP协议的图形化分析.对于协议分析,需要了解相关的网络知识或是有相关专业背景支持. 单数据包分析,在获取

开始 这两天公司有个页面需要做数据可视化的展示,数据视化采用的是Echarts+百度地图API做展示,需要用到县级区级下钻的一个联动效果发现网上关于Echarts做到县区级下钻的资料很少,有的话也不是很详细,对于刚接触Echarts的让人来说可能有些搞不明白,在这里我把Echarts下钻开发过程中总结的知识分享给大家,也能使自己加深印象,当然啦,对于一些在软件行业折腾了几年的老油条来说,这些都是一些非常基础的东西.但是还是希望能帮助到那些刚接触Echarts遇到类似问题需要帮助的人.如果哪里写的

在分析数据时,不可能总是对单个数据表进行分析,有时需要把多个数据表导入到PowerBI中,通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务,因此,为准确计算分析的结果,需要在数据建模中,创建数据表之间的关系.在PowerBI中,关系(Relationship)是指数据表之间的基数(Cardinality)和交叉筛选方向(Cross Filter Direction). 基数(Cardinality) 基数关系类似于关系表的外键引用,都是通过两个数据表之间的单个数据列进行关联,该数据列叫做查