Spread支持开发人员自定义筛选数据的用户体验。基于行数据筛选,你可以允许用户分列进行筛选,从而仅显示符合了下拉列表中条件的行的数据,或者根据筛选结果更改行的外观。你可以使用默认的筛选方式,或者你可以从实际出发,自定义筛选器的每一个方面。 允许用户进行行筛选 默认情况下,表单禁止用户对表单的行进行筛选。你可以开启这一特性, 允许用户在所有列或者指定的列中进行行筛选。根据你要隐藏被筛除的列,还是更改列的外观,分别使用HideRowFilter类或StyleRowFilter类。 使用列AllowAutoFi
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言,与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
为什么会出现上述的情况呢,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示。下面我们来看下原始数据:
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
ALLEXCEPT函数属于“筛选”类函数,隶属于“表函数”,在ALL函数系列家族中,其地位是不可或缺的。
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引,它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构,而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中,全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引,它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构,而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中,全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询:
有时候我们需要将两个数据表,合并成为一张数据表,根据两张表中,有一个相同定义的列进行合并。
一、sql执行顺序 (1)from (3) join (2) on (4) where (5)group by(开始使用select中的别名,后面的语句中都可以使用) (6) avg,sum.... (7)having (8) select (9) distinct (10) order by
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中,我们将讨论许多与建模有关的主题,这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗?目前还在查看,但是在查阅资料时发现了一些有益的知识,给大家分享一下,就是关于sql以及MySQL语句执行顺序:
把源数据汇总后,为了满足质量要求的数据,需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”),在转换选项卡中,集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
Power Query提供了大量数据连接器。 这些连接器从 TXT、CSV 和Excel文件等数据源到Microsoft SQL Server等数据库,以及 Microsoft Dynamics 365 和 Salesforce 等常用 SaaS 服务。 如果未在 “获取数据 ”窗口中看到数据源,则始终可以使用 ODBC 或 OLEDB 连接器连接到数据源。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
据不靠谱的数据来源统计,学习了Pandas的同学,有超过60%仍然投向了Excel的怀抱,之所以做此下策,多半是因为刚开始用Python处理数据时,选择想要的行和列实在太痛苦,完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。
简介:Epplus是一个使用Open Office XML(Xlsx)文件格式,能读写Excel 2007/2010文件的开源组件
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS,本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景,实现更加符合要求的安全性要求。
在之前60.QT-QabstractTableModel模型、重写sort方法排序章节中,学习了如何用model,本章再来学习QSortFilterProxyModel代理
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第10章,使用筛选上下文。其中提到,FILTERS是一个类似于VALUES的函数,但二者有一个重要的区别——VALUES返回筛选上下文中的可见值;FILTERS返回被当前上下文筛选的值。
rankx1是跳过了并列排名,比如从4个1直接跳到了5,而rankx2是不间断的排名,区别就在于rankx的第五参数dense。
“页导航”是PowerBI在2020年5月的更新中一个非常关键的功能。我也写过一篇文章,如何在书签和页导航中进行选择:
python处理Excel实现自动化办公教学(数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等)【三】
Management Portal SQL界面的左侧允许查看模式(或匹配筛选器模式的多个模式)的内容
Calculate是目前DAX语言中最重要、最有用同时也是最复杂的函数,值得单独成章进行介绍。涉及Calculate函数的内容很多,这里介绍的是行上下文转换。
当老板、业务向你要一份数据的时候,如果你只给出一份苍白无力的原始数据的话,那你就输了,是一个“取数工具人”无疑了!也别怪别人把咱当做“查数姑”。都说数据分析师要发挥主观能动性,以数据驱动业务,以数据赋能业务,口号谁都会喊,但是要做却不知如何下手。
假如你是个玩具工厂的销售经理,你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市:丹佛,埃德蒙顿,法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
0.SQL标准的执行流程(select) (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数,它返回的结果不是一个标量值,而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时,表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念,而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用,以及如何在常见的场景中,包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止,你
在上贴〖Quantopian 系列一〗我们初探了的流水线(pipeline),本帖我们就把它揉碎了讲。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
本文列出的创建动画图表的步骤并不是孤立地考虑的,必须考虑整个过程。需要什么原始数据?如何将其聚合以显示想要什么?在绘制图表之前,是否需要对聚合数据进行进一步处理?使用哪种类型的图表?哪些数据(和其他信息)对查看者有用?需要VBA来自动化所有这些?
本文介绍在谷歌地球API(Google Maps APIs)中,设计地图样式并将设计好的样式通过JSON或URL导出的方法。
之前听大佬讲过 ALL VALUES DISTINCT 的区别,一直懵懵懂懂。通过学习,今天终于算是“搞懂”了。
八皇后问题是一个古老而又著名的问题,是学习回溯算法的一个经典案例。今天我们就一起来探究一下吧!
最近研究Go爬虫相关的知识,使用到goquery这个库比较多,尤其是对爬取到的HTML进行选择和查找匹配的内容时,goquery的选择器使用尤其多,而且还有很多不常用但又很有用的选择器,这里总结下,以供参考。
grep 是 Linux 下非常重要的一个工具,grep 全称是 Global Regular Expression Print,表示全局正则表达式版本。grep 是一个文本筛选器,其实也是搜索的功能,grep 的工作原理是,给定一个条件,我们也叫做模式,然后从文本中筛选出符合这个条件的内容,然后将这一行输出出来。有点类似于搜索引擎,在一个很大的文本中,筛选出满足设定条件的部分。grep在生物信息分析中,可以快速从文本中筛选出需要的内容。
上一篇文章中,我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法,包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法,但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
01 SQL SQL,脚本查询语言,处理代码的顺序不是按照脚本语言的顺序,这点是不同于其他编程语言的最明显特征。 SQL语言常见的比如,Mysql,HiveQL,Oracle等,虽然语法上存在一些差异,但它们在解释查询脚本上,尤其是在解析语句执行顺序上具有共性。如果将脚本语言分解为一系列的语句,那么这些语句的先后执行顺序是怎样的呢? 这篇文章,主要总结SQL语句的执行顺序。 02 Select语句执行顺序 select查询语句的执行顺序,可以看出首先执行FROM子句,最后执行ORDER BY 执行顺序:
谈到匹配函数,杠把子肯定是Vlookup函数,由于Vlookup前期的文章已经分享过了,今天分享Vlookup的大表哥,谁是他的大表哥呢?有人会说Hlookup,No!No!No!他俩是孪生兄弟的关系
前段时间用tableau做了可视化大屏,大家有的说说没学过tableau,有的说不会做,但就是觉得很炫。
在实际业务中,新用户很重要,但是如何留存老用户更是一个巨大的课题,总的来讲,就是提升服务质量,增强满意度,具体细分在各个行业,运营思路千差万别,我们今天不详细展开。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
今天会和大家分享日常使用频率最高匹配函数用法,谈到匹配函数,首先想到的就是Vlookup,嗯,今天就是要分享Vlookup和他的小伙伴们的应用。 本次长图文信息主要从Vlookup使用常见错误
为了解决EntLib的EHAB(Exception Handling Application Block)只能在异常类型级别控制异常处理策略的局限,我在很久之前曾经自定义了一个特殊的异常处理器来提供“细粒度”异常策略的定义(《如何解决EnterLib异常处理框架最大的局限》)。我个人觉得具有一定的实用价值,今天特意对其进行了重构,并将其放到了我在CodePlex上新创建的项目EntLib Extensions。 目录 一、完全基于类型的异常策略 二、通过FilterableHand
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