摘要：
目前PowerBI的表格已经支持多列排序，但是矩阵依然还不支持按多个字段排序，虽然这个需求很普遍，这里利用DAX提供一个变通的实现方式。 模拟数据如下，有两个数据指标： 对类别首先按[指标一]进行排序，如果[指标一]数据相同，则按[指标二]排序。 因为PowerBI目前只能按一列排序，自然会想到构造 阅读全文
posted @ 2020-04-28 18:00
秋华
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摘要：
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IND 阅读全文
posted @ 2020-04-28 17:59
秋华
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2020-04-28 17:52
秋华
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2020-04-28 17:51
秋华
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2020-04-28 17:43
秋华
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周末放松一下，给大家分享一个小技巧，仅利用DAX制作一个简易的时钟。 时钟效果如下： 这个时钟的制作只需一个度量值，你信吗？ 事实上确实如此，制作步骤介绍如下： 1，新建参数，生成一个数字序列作为小时数据。 然后会生成一个1到12的单列表，和一个切片器。 2，利用UNICHAR函数建立度量值。 度量 阅读全文
posted @ 2020-04-28 17:42
秋华
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性能分析器是Power BI前几个月推出的功能，主要用于检测视觉对象和DAX的性能如何，该功能的使用比较简单，首先勾选这个功能， 然后点击开始记录并刷新视觉对象，就可以看出每个元素耗费的时间，如下图， 上面的功能很直观，并不需要特别的介绍，关于性能分析器的另外一个功能才是本文要说的。 这个功能可以 阅读全文
posted @ 2020-04-28 17:37
秋华
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2020-04-28 17:36
秋华
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1 简介 最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型(分布)中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。 2 模型 2.1 特征函数 2.2 特征函数期望 2. 阅读全文
posted @ 2020-04-28 16:45
秋华
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摘要：
1 简介 逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。 最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。 逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。 2 模型 2.1 逻辑斯谛分布 2.2 阅读全文
posted @ 2020-04-28 15:59
秋华
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