[1240] 当前上下文，白茶使用了两个表里面的维度，分别是分店表以及日期表。这种情况下需要根据动态数据，在当前条件下计算出平均值，需要考虑两个维度的交叉效果。 提到交叉，小伙伴们想起来什么没？...其实到这里已经出问题了，我们需要让这个均值在当前上下文中呈现一个值，只有这样才能进行比较判定。...解释一下代码含义： 首先是利用SUMMARIZE函数构建了一个虚拟表，只有分店和月份维度，这一步的目的是为了构建笛卡尔积，并且不受当前上下文的筛选影响； 利用ADDCOLUMNS函数，为每一个笛卡尔积的结果匹配相关的数据...注：最大值最小值方法是一致的，后面不赘述。...最后，对于界面啊，切片器什么的等一些细节进行一下优化： [strip] 这样，一份热力图表格就新鲜出炉了。 [1240] 彩蛋： 1、累计排名是哪个可视化插件？ 2、阈限计数如何添加？
基本报告筛选器面板： 可视级别筛选器 –仅在选定的可视级别过滤数据，如果您希望某些背景（图表中不可见）数据仅用于过滤，则该功能特别有用。 页面级筛选器 –适用于页面上的所有元素。...报告级别筛选器 –适用于所有页面，当用户应该浏览页面以在相同的过滤上下文中查看数据，但在每个页面上呈现不同的视图时，这些功能尤其有用。...选择过滤器并移至下一页后，筛选器将保持打开状态 还有两个画布内滤镜： 切片器（画布内筛选器） –筛选器可作为单选或多选复选框或下拉菜单使用。我还没有发现它们特别有用。...交叉过滤（如前所述）–这些过滤器背后的附加思想是，可以使用它们代替（有些迟钝的）限幅器来包含附加信息（选定度量）。...这是一个坏习惯示例，因为此仪表板中的所有图块都从不同的角度显示几乎相同的数据（机会计数和收入）。
数据透视表特别容易操作，就靠鼠标拖动几下，立马就能从多种维度来对数据进行分析。 问题1：汇总销售阶段与赢单率交叉表的金额合计值 我们可以画个图，看看行、列分别是什么数据。...这三个字段同时也被添加到数据透视表中，如图： image.png 数据透视表的结构，就是当把不同的字段拖到行、列标签，数据透视表也会按照不同的维度来进行呈现。...image.png 为什么拖到“筛选”区域而不是像问题1那样直接拖到“列”区域？ 因为在此问题中，要的结果并不是要同时呈现各个领域的汇总值，而只是希望当选到某个领域时，就只看该领域的结果。...数据透视表显示的也只是筛选后的结果，但如果想要看到对哪些数据进行了筛选，只能到该字段的下拉列表中查看，非常不直观。 image.png 所以，这里就引入了“切片器”的功能。...同时，因为有了切片器进行所属领域的筛选选择，所以，原本的“筛选”区域字段，删除即可。 最终效果如下。通过对切片器里各选项的选择，就可以对“所属领域”字段的选项进行筛选，既直观又方便。
切片器 透视表默认提供了筛选、排序等功能，但在需要多维度筛选分析数据或者多个透视表之间共享筛选条件时，默认的筛选按钮操作起来十分繁琐，并且不够直观，在这种情况下，可以使用切片器来达到数据筛选及共享条件效果...切片器是Office 2013以上版本才有的功能，主要作用就是简化数据筛选，可应用在超级表或者透视表上。...此时基于某个透视表创建的切片器，选择报表连接，即可与其它透视表共用同一个切片器，实现筛选条件的同步，详细操作如下： 6 透视表的应用场景 6-1 教学管理系统 生成课表是教学管理系统中的一个高频需求点...只需简单几步，即可直观的看到人员性别的统计数据，再也不需要我们去做筛选后再统计数据了。...使用透视表，只需要简单几步，即可完成报告的生成，再也不需要苦哈哈的手动去统计数据，之后再制作报表了。首先，我们基于销售历史数据生成一张透视表，并按照销售日期等维度制作一张基础透视表。
1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本...代表所有度量变量的集合 度量：对应连续变量，在图表中呈现为原始信息或汇总信息 数值变量默认设为度量 强行将字符串变量拖动为度量 记录数：代表符合筛选条件的案例数量 度量值：代表相应度量的汇总数值，常与度量名称联合使用...交叉表（Crosstabulation） 观察两个分类变量间联系时常用表格，它的两个维度都是由分类变量的各类别（及汇总）构成。 嵌套表（Nesting） ?...嵌套表不如交叉表直观，但当每个单元格内需要呈现的统计指标非常多时，嵌套表更为美观和紧凑。 多层表（Layers） ?...复合表 叠加-交叉表：一个维度是分类变量，另一个维度是两个变量的叠加。 嵌套-交叉表：一个维度是分类变量，另一个维度是两个分类变量的嵌套。
… 效果 为了更加清楚的理解这种对比，罗叔先和大家一起看看效果： 如上图所示，其功能包括： 分为两个对比项切片器，且该切片器按照顶部切片器（类别）进行联动； 交叉订单数，用于显示同时满足左右对比项交叉（...如果构建的两个切片器与原有模型没有关系，那类别切片器如何影响这两个切片器联动？ 如何实现交叉分析的计算？ 如何实现四种模式下交叉销售额的计算？...展现逻辑 - 交叉订单数计算 在进行图表展现时，一个最佳实践是： 第一步，将你希望呈现的最终效果用维度和度量值来表示，其中度量值可以是占位符； 第二步，实现这个度量值。...，以筛选出相应的订单集合； vOrdersFromRight - 将右侧切片器所选内容动态挂载到数据模型，以筛选出相应的订单集合； 求上述两个集合的交集的行数即可； 注意，在这个过程数据模型始终保持被细分或行业筛选...展现逻辑 - 交叉销售额的计算 类似地，不同类型的交叉销售额也需要得到展现时的计算，最终效果： 按照展现的最佳实践： 第一步，将你希望呈现的最终效果用维度和度量值来表示，其中度量值可以是占位符； 第二步
小勤：大海，数据透视真是太好用了，上次开会的时候领导提了好多个新的维度的分析，我都啪啪啪就搞定了。 大海：嗯，其实绝大部分的数据分析工作都应该交由数据透视来做，前面主要就是把数据整理好。...看了几个汇总分析后，领导说文艺用品的毛利特别好，想专门拿出来研究一下，然后我回到源数据表里筛选后复制给他，然后他又要看毛利最差的明细……倒来倒去，，还好这次要的数据交叉分析的维度不太多，要是交叉维度多的话...大海：呵呵，这个其实很简单啊，不需要回到源数据进行筛选，你要哪个源数据，只要双击一下就可以了。比如你要“文艺”用品的所有数据，只要双击一下“文艺”用品行最后那个总计数据就可以了。 小勤：啊！
[6a1c9f6792b67b7de291fd1ae7d353fc.png] CROSSFILTER函数 CROSSFILTER函数属于“筛选”类函数，其本身不返回值也不返回表。...交叉！ FILTER呢？筛选！ 因此，CROSSFILTER函数的意思就是交叉筛选的意思。其用途也是简洁明了，改变计算过程中的筛选方向。...ONEWAY：表示单向筛选；BOTH表示双向筛选；NONE表示无交叉筛选。 注意事项 1、如果模型关系是一对一的情况，使用ONEWAY和BOTH没区别。...3、此函数只能在接受筛选器作为参数的函数中使用： CALCULATE系列、CLOSINGBALANCE系列、OPENINGBALANCE系列、TOTAL系列 4、CROSSFILTER函数会覆盖任何现有筛选关系...返回结果 本身不返回任何值，只是改变函数内部的筛选方向。
维度 维度是不能被计数的字段，一般为字符串或离散的值，用来描述数据的维度。 度量 度量是可以被计数的字段，一般为数字、日期等连续的值，用来描述数据的量。...最后，标记区域不仅能拖拽字段，还可以单击后修改详细配置，比如修改颜色详细配置： 或者对工具提示的 Tooltip 内容进行定制： 筛选器 Tableau 将所有筛选条件都收敛到筛选器中，我们可以通过拖拽字段的方式对某个字段进行筛选...可以看到，我们不仅能在字段配置区动态组成层系字段，在筛选器中也可以生成临时层系进行筛选，我们需要支持任意层系组合的字段，并作用于筛选器、行列，甚至是标记上。...有，但我们只能手动将度量字段拖拽到筛选器位置进行手动筛选： 如果我们进行图表内的圈选操作，增加的筛选条件一定是按维度来的： 这么理解这一行为：维度是离散的，勾选操作能表达的含义有限，比如勾选折线图的某些点...**如果排除上图蓝色区域，剩下的区域就是个交叉表，交叉表只是行与列同时存在维度字段的场景，仅有行或列时就变成了普通表格；而图形的下钻和表格下钻机理相同，只是把 “单元格” 的文本换成了柱子或线。
✦聚合多个分析维度，在同一个图表中切换不同维度展示，能同时满足聚合及维度拆分需求，提升分析效率。 ✦将指标和维度联动，加上各类筛选条件，灵活满足不同用户的数据需求。...✦自由的多图表筛选 在同一个看板中，我们可以设置时间、城市等全局筛选器，并自由关联到不同数据源的多个图表上。...基本的使用步骤包括： ✦使用筛选器组件创建变量，用以捕获用户的交互。 ✦使用SQL模式创建图卡，并在SQL脚本中注入变量。 ✦报表发布后，用户与组件交互，使报表随心而动。...典型的使用场景包括：合计值/维度拆分值的切换 报表拆分维度的切换： 02 聚合函数（sum） 通常使用的聚合函数包括计数、累加、平均、最大值、最小值几种。...03 如何制作可自由切换观测指标和拆解维度的图卡 1、用筛选器组件构建维度切换组件和指标切换组件 2、编写支持变量功能的SQL脚本 3、发布报表 04 如何设计支持交叉维度的指标异动智能归因看板
人资资源人员流动的数据分析，我们用一个数据仪表盘就可以对一年每个月，所有部门的人员流动进行数据的呈现和分析，今天我们就来聊聊我们如何来做到的。...在完成各个指标的数据汇总后，我们就要开始我们根据指标设计的图表，完成数据仪表盘的设计，在进行数据仪表盘设计的时候，我们选择了分析的2个维度，一个是时间维度，我们选择了1-12月，另一个是部门维度，我们选择了各个部门...但是要注意的是，我们在进行维度筛选的时候，不要忘记了各个维度的数据汇总，比如我们需要汇总年度的数据，这样我们在进行数据呈现和分析的时候，我们就可以看到全年的 所有部门的流动数据 ，和全年每个月的流动数据...通过数据的交叉和筛选我们仅仅用一张仪表盘，就可以看到关于人员流动的你任何想看的数据图表。
不过这些在PBI中将不会存在，PBI将通过模型的建立，表与表之间的关联不再与数据呈现的物理位置有关，只需要理解“上下文”这个概念。...而利润表和现金流量表则是时期数据，是反映一个时间段内收入、利润、现金流量变化的数据，但是由于利润表和现金流量表是本年累计数，即报表日期中2019年3月31日是指1-3月累计数，2019年6月30日是指1...-6月累计数，由于这个原因，直接写度量值=SUM(利润)可能也没有意义，但SUM(利润)在一季度、二季度、三季度、四季度单独的筛选下又有意义，比如筛选一季度数据，则SUM(利润)代表所有年份一季度利润的合计...如果后续导出到EXCEL使用，或是直接打印出来阅读，或是用来做某几个指标的数理统计分析，这类二维表是合适的，但如果需要在PBI中分析，呈现更细致的微观分析报告，那么需要对数据进行降维处理，也就是要将后面的科目列进行逆透视操作...同时将科目表的类型字段，加入到该矩阵的筛选器，并筛选资产 ? 2. 负债项目与资产项目一样，可直接将矩阵复制一个，将筛选器改为权益 ?
通过上方的MDX查询语句，返回了下方的数据表结构，更惊喜的是，支持多级列标题呢，这个可比DAX查询强大得多，可以返回交叉二维表（DAX查询只能返回列表清单式一维表）。...下面，高阶玩法彻底打开，可以轻松一条MDX语句查询，返回TopN&Others分析，略遗憾的是，一些计数字段如订单数，返回的值是有误的，普通的可累加度量是完美无误的。...因为没法在透视表中使用，查询的结果一来失去了交互性，不能再筛选其他维度下，数据同步更新，二来，也必须借助插件的查询能力才能返回结果，如果能够在透视表上完成，那将是无敌地完美，可以轻松分享，可以再筛选交互...MDX比DAX强大得多 上述场景中，可以看到MDX虽然没有DAX的计算表功能，但贵在有数据行列集的概念，可以轻松从一个维度集合中，筛选出自己所关注的项目，并且可以对项目间进行计算，生成新的项目，类似普通透视表里的计算项的效果
其次是数据分析的逻辑也很重要，所谓的数据分析的逻辑就是你对关键指标数据的维度筛选，在人力资源模块里，数据的逻辑维度一般包含 部门，层级，职级，岗位和时间，一般不会逃出这几个维度，只是我们在做数据分析的时候看你是单个维度做筛选...，还是说做数据的交叉分析，数据的聚焦和细分，在数据分析的过程中，数据越聚焦，你通过数据发现的问题就越有针对性，给的解决方案就越有效。...在最后的数据分析报告中，我们一般的形式是PPT的形式来做数据分析报告的呈现。但是需要注意的是PPT的报告并不是表和图，核心是你的文字的数据诊断和数据的解决方案。...然后做数据的聚焦，在切片器上选择招商部，看看招商部门的人员离职画像。...，我们可以从不同的维度做聚焦，然后发下不同的问题，并给出解决方案 1、在人员描述上，我们发展管理层离职人数很多，所以在数据筛选上选择M，来分析管理层的离职情况 2、在离职原因上，选择薪酬原因，和 家庭原因
n客户的数据强调显示 利用表计算字段和逻辑变量实现 与可变参数相结合实现更灵活显示 4.1 筛选器的设定 普通维度变量 日期时间变量 度量变量 4.2 使用参数 由用户直接控制的新增变量，类型可以是数值...参数特点：参数不会影响数据源本身，但在数据源、筛选器、集合等灵活使用参数，可以提高数据呈现的灵活度，也可以跨数据源使用。 创建参数：在筛选器、数据分段等操作时创建，或单独创建参数。...数据呈现需求 数据呈现需求 数据表 统计地图 多线图 客户详情 ✅ 总销售额 ✅ 订单数 ✅ 地理位置 ✅ 销售额的历史变动 ✅ ✅ 信息筛选需求 信息筛选需求 客户ID筛选器（集合...各度量可使用不同的图形元素 分层图形考察，本质是多个独立图形的联合拼接 融合同轴考察 组合图形考察，双轴尺度可同步可异步 4.6 维度分层与维度钻取 标准格式的时间日期变量会自动设置相应的维度分层信息...可通过筛选器、图例等工具进行仪表板整体的交互体验 在仪表板中对工作表的更改/筛选操作会和底层的工作表本身同步 在标题中插入筛选器变量 利用空白对象进行填充 仪表板联动操作 联动筛选：共用筛选器，或将图表本身作为筛选器
下面将按照12 个步骤来简要阐述数据分析流中的注意事项，将体系化的建模思路和非系统化的经验指导融为一体，从而多维度描述数据分析流和建模过程。...04 产品设计与自变量 在建模过程中，特征筛选极其重要，特征筛选的优劣直接限定了模型的天花板。产品设计代表一种机理模型，是特征筛选的一部分，也是一种业务规范。...以缺失值为例，如果选择中位数填补缺失值，不涉及模型，那么可以视为轻量级（单变量）。 而使用随机森林填补缺失值，涉及模型（多变量），可以视为重量级。...如果以上两种方式都能够顺利通过，那么后期的交叉验证和多期滚动都属于动态评估。...（1）静态指标：判断模型是否高于随机性，强调准确度； （2）伪动态指标：交叉验证和多期滚动用于判断模型的稳定性； （3）未知数据评估：平衡准确度和稳定性。
至于上面的几个圈里，应该是呈现的分析专题或功能。...而像成交类的金额，不涉及到去重的问题，就叫可累加的度量。 维度 维度的层次：即Level。有些维度是独立并列的关系，比如城市维度和时间维度。...翻了自己的电脑半天，终于翻出一个不敏感的文档，供参考，下图就是移动数据分析中的需求交付模版之一：左侧列举度量，右侧标注出此度量需要看的维度，有时还会注明维度之间是否要交叉组合查询。不展开。 ?...至于左侧的两个筛选，也即指筛选数据集合（切片或切块了），比如限定某几个热线和菜单去看。 ?...此外，数据会被有心计的故意利用，而向你呈现部分事实（他不是在弯曲事实，而是只呈现对他有利的一面），数据本身有那么多维度以及层次，导致解读的方式完全可以被利用。 所以，要记得我本文的最后提点： ?
页面式操作——Tableau: （Tableau界面只有一处筛选器，放在了菜单里） ? 菜单式操作——Excel： ?...菜单式操作——Tableau: （Tableau界面只有一处筛选器，放在了菜单里） ?...（应该说这些角色相比文本数来字说给我们视觉冲击力更强一些） 所以说Excel所完成的就是视觉呈现中的字和表，表示纯数字的，无需对其进行各种形状、颜色的修饰，所以Excel的透视表界面中除了行、列、筛选等三个常用维度容器之外...而Tableau中除了行、列、筛选等三个常用维度容器之外，更多的是通过标识来进行度量的视觉信号转化过程。（当然里面也是包含文本的，文本标识就完全可以胜任Excel数据透视表中的值呈现了）。 ?...维度呈现自如灵活，如行云流水，随心所欲，无所不能。 ? 辅助右上角的筛选器和图例菜单，动态效果立马显现，自助式BI的精髓表达的淋漓尽致。
报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标...传统报表系统存在数据多、信息少，数据分析角度单一难以交互，数据价值挖掘层次比较浅，数据口径不统一、大量数据孤岛存在。企业期望引进新的技术，解决目前报表系统存在的弊端。...商业智能BI是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来，让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。...数据挖掘是针对的是海量复杂的数据，它是伴随着数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展而出现的一种新型交叉性的技术。...数据挖掘阶段区别于第一层的全面数据呈现和第二层的异常分析和被动分析，它是一种更深层次的业务数据的主动设计和探索分析。这层分析的提出更加深入业务，围绕一个一个业务分析场景展开，对业务的认知要足够深。
区别二者用途基本上是类似的，区别在于HASONEFILTER受直接筛选影响；而HASONEVALUE受交叉筛选影响。 例子 模拟数据： [1240] 这是白茶随机模拟的一组数据。...二者的区别在于受到筛选影响不同： 1、HASONEFILTER函数只受到直接筛选影响。...2、HASONEVALUE函数受到交叉筛选影响，且判断当前列是否存在唯一值，存在则返回TRUE，否则返回FALSE。...[1240] [1240] 因为受到交叉筛选影响，此上下文中组别筛选效果等同于类别，且只有“鞋组”是唯一值，所以呈现结果为14； [1240] [1240] 同理受到交叉筛选影响，此上下文中日期筛选效果等同于类别...，且每一个都是唯一值，所以呈现所有数据。
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