DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 2019/08/08 更新:在可视化数据的时候,一定要选择日期维度的日期列来作显示不然会得不到期望的结果. 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜

​本文来自星友Beau的分享,在进行数据指标的展现时,对关键的少数单独展示,而对剩余的大多数折叠为其他项,是一个很常用的做法.Beau同学通过一个日常的办公场景,详细介绍了PowerBI实现的步骤,值得大家借鉴. KPI指标动态展示之TOPN及其他 作者:Beau 一.背景故事 2020年第一天上班,B同学还沉浸在跨年的喜悦中,坐在工位上,喝了一口枸杞养生茶,随即打开了电脑,邮箱提醒老板发来一封邮件,顿时心头一紧,不会有重要工作吧,赶紧点开邮件,看着看着,眉头渐舒,原来老板让他对19年所有客户的

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

https://zhuanlan.zhihu.com/p/67441847 累计求和问题,之前已经介绍过(有了这几个公式,你也可以快速搞定累计求和),主要是基于比较简单的情形,针对所有的数据进行累计求和. 现实中的需求并不总是这么简单,稍微复杂一点的是按类别求累计,以帕累托分析为例,模拟数据如下, 这次不是按全部产品进行累计求和,而是在每一个产品类别内部进行累计求和,进而计算出类别内的累计占比. 根据之前学过的知识,其实也可以计算出来,这里直接给出另一种更简洁且性能更优的方式,新建列, 累计销售

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

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

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

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

1)locate 在文件资料库中查找文件(需要文件资料库中有,新建的文件查不到,需要手动更新,updatedb.查不到/tmp目录下的文件) 语法:locate 文件名 常用选项: -i:无视大小写查找 2)which 搜索命令所在目录及别名信息 语法:which 命令 3)whereis 搜索命令所在命令及帮助文档路径 语法:whereis 命令 4)grep 在文件中搜寻字串匹配的行并输出 英文原意:global search regular expression(RE) and print

1.文件搜索命令 1)locate 在文件资料库中查找文件(需要文件资料库中有,新建的文件查不到,需要手动更新,updatedb.查不到/tmp目录下的文件) 语法:locate 文件名 常用选项: -i:无视大小写查找 2)which 搜索命令所在目录及别名信息 语法:which 命令 3)whereis 搜索命令所在命令及帮助文档路径 语法:whereis 命令 4)grep 在文件中搜寻字串匹配的行并输出 英文原意:global search regular expression(RE)

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 2018年上半年DDoS攻防仍如火如荼发展,以IoT设备为反射点的SSDP反射放大尚未平息,Memcached DDoS又异军突起,以最高可达5万的反射放大倍数.峰值可达1.7Tbps的攻击流量成为安全界关注的新焦点.DDoS这一互联网公敌,在各种防御设备围追堵截的情况下,攻击者夜以继日地钻研对抗方法.研究新的攻击方式:而且往平台化.自动化的方向发展,不断增强攻击能力.这里我们从2018年上半年DDoS攻击情况的全局统计.DDoS黑色产

MDX的几种百分比的计算方法 实际应用中,特别是一些分析报表,经常需要计算数据百分比.份额.平均值.累计占比等,在数据仓库飞速发展的今天,我们需要了解一些经常编写的MDX语句的写法,以满足工作中的需要. 由于自己写的带有很大的个性特点,不适合作为标准案例来研究,下面就通过借鉴微软示例库来介绍一下这些常用的MDX写法,以下MDX语句可以在SSAS的示例库:Adventure Works中运行. 例子模型以下的MDX中用到的Hierarchy如下:百分比1)某个子项占总体的百分比.比如:每种Prod

1.Tableau产品介绍 tableau desktop:桌面端分析工具,分个人版和专业版,可连接几乎所有数据源,速度快 tableau server:一款商业智能应用程序,用于发布和管理tableau desktop制作的仪表盘,同时也可以发布和管理数据源.基于浏览器的分析技术,即用户可以通过浏览器或平板电脑和同事进行协作,实现数据的交互 tableau online:tableau server软件及服务的托管版本,即无论在办公室.家中还是途中,用户可以在世界的任何地方利用Web浏览器或移

前几天一个朋友让我帮忙写的,随手记录一下,感觉难度也不大,就是写的时候遇到一些问题.优化方便做得不太好.有好的优化方法欢迎分享!(数据库在文章结尾) 要求 1)查询所有时间内,所有产品销售金额占比,按占比大小降序排序,筛选累计占比在前80%的产品,结果输出排名产品名称销售金额占比累计占比. 2)查询所有时间内,各个国家的销售情况,销售合计金额大于10000视为业绩合格, 否则为不合格,结果输出国家销售金额业绩情况. 3)查询中国.英国每个月份的销售情况,2020年8月份销售合计金额大于10000

阿拉丁研究院发布<2021 年度小程序互联网发展白皮书>显示,2021 年全网小程序数量已超 700 万,其中微信小程序开发者突破 300 万,DAU 超过 4.5 亿:日均使用次数同比增长 32%,活跃小程序则增长 41%,小程序生态已塑造出新的增长空间......

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.

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜猜哪一列才是对的呢? 瞅瞅第四列[Cumulative Quantity],再瞅瞅第三列非粗体部分: 欢迎转

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

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

费用分析主要从财务三大费用入手,剖析费用的结构.用途.占用等情况,从三大费用到明细费用.部门.职员的层层钻取,从而有效地进行费用管理和控制.Power-BI前端展示:图1<ignore_js_op> 点表格[三大费用]-“营业费用”,可以联动到饼图[部门占比].条形图[明细费用TOP10].折线图[费用趋势分析],分析“营业费用”各部门使用占比情况,明细费用使用排名情况以及营业费用趋势.如图:图2<ignore_js_op> 点饼图[部门占比]-“总部”,可以联动到条形图[明细费用