计算平均值最直观的方法,求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值,你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法,即指数加权平均。
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
在 PowerBI 中,矩阵的确是最强大而复杂的结构,为了突出显示各种信息,需要对内容来高亮显示。
MERRA-2是一套长时间序列的在分析数据集,其中包括各种气象变量,像净辐射、温度、相对湿度、风速等。
1、统计百度指数“发烧”各个城市11月16日-12月15日的数值。 2、求11月16日后的7天平均值,作为每个城市的平时基础数。 3、除以每天的数值,得每个城市相对于平时的指数。 4、按12月15日指数倒序 湖北、四川、河南指数大于平时的10倍。 北京、辽宁、广东、重庆、天津、吉林、陕西、安徽指数是平时的5-倍。 北京指数已经连续3天下降。 📷 5、按前平均基础数倒序,简单可知,基础数大的城市人口多,需加强关注。 📷 6、折线图 📷
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。
大海:这个其实也很简单啊。比如,先把数据添加到数据模型,然后写个简单的度量就搞定了。
本文蕴藏杀机,PowerBI DAX 设计的诸多精华尽在一个模型,推荐仔细阅读。上篇文章写得少得可怜,很多战友提出严重抗议,要求继续揭示这其中的奥秘,好吧,你吩咐,我照办。
上期中,已经把一个看板搭建完成了,但是很多技术细节并没有做解释,这里把上一节没有讲的细节讲一下~
大海:这说明有某个客户是属于多个行(网点)里都存在,所以不重复的客户数总计会比各行之和少。
如果嫌麻烦,也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说,RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分,那么此前的 RFM 3.0 与之相比,大概只能是:30 分。RFM 4.0 的进步是全方位的,它不仅体现 PowerBI,DAX 的能力,体现业务逻辑,还体现了综合全部要素抽象简单统一的能力。
近来,一个问题刷爆国内 PowerBI 圈子。感谢小伙伴提供了一个这么真实,这么有价值的好题。
一个好消息,一个坏消息 好消息是:2016年补天平台共收录可导致个人信息泄露的网站漏洞359个,漏洞数量较2015年的1410个大幅下降了74.5%。 坏消息是:这359个可导致个人信息泄露的网站漏洞
DATESINPERIOD函数隶属于“时间智能函数”,属于“表”函数。这个函数的功能很强大,用途方面也是比较广泛的。
本章通过分析某店铺会员消费数据,将每个会员的R、F、M得分值与平均值做对比 (每个要素好于平均值记为A,比平均值差记为B), 将会员分为以下八种,以便针对性做营销决策,实现精细化运营
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。
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到,就是7日移动平均了。考察如下的示意图:
LSTM(或长短期记忆人工神经网络)允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络体现出不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。
Data Science (数据科学)作为现如今最炙手可热的领域之一,越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此,打下良好的概率论基础是必须的。
在本公众号的第4篇推文里,我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到,Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现,Power View的预测功能用的是指数平滑法(Exponential Smoothing),同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承,可以推测应该也是沿用指数平滑法。
在进行数据分析时,我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析,因为那毫无意义。通常,需要对数据先做一些聚合运算,比如求和、求平均值、计数等,也就是会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据,并以创新的方式进行转换或显示。
Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库,对于结构化的业务数据,它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。但我们的数据中,经常会存在对应时间的字段,很多业务数据也是时间序组织,很多时候我们不可避免地需要和时间序列数据打交道。其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法,但是因为使用并不特别多,很多基础教程也会略过这一部分。
那么,如何实现呢?本文介绍两种方式。喜欢看视频的读者可以直接跳过文字,下拉到视频操作。
在 2022 年 12 月的更新中,Power BI 正式推出了 DAX 窗口函数。
描述性统计常用来揭示数据的基本特征,常见的指标有最大值、最小值、中位值、平均值、标准差等。在Power BI产品线价格带分析:以耐克、阿迪达斯、安踏和李宁为例中,笔者展示了价位带分析的图表制作方式,涉及的分析维度包含了描述性统计指标。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验,并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后,使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个,学会使用top,就相当于有了一把趁手的兵器,上可九天揽月,下可五洋捉鳖。
最近我们被客户要求撰写关于股票指数的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)
Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展。
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
时间序列数据,即以时间点(年月日时)为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景,包括销量、股市指数、房价走势等等。本文介绍几种常见预测模型在Power BI(以下简称PBI)中的实现。
这几个补丁能够通过使用PMDK对存储在持久化内存PMEM上的WAL日志进行读写。PMEM是下一代存储介质,具有一系列特性:快速、字节寻址、非易失。
我们历史上做过两个 RFM 分析的模型,没有任何问题,但那时的制作更多地在研究 DAX 实现的极致,而现在则完全不同,我们将回归简单,用最简单的方式来实现如何支持业务的效果。最典型的案例莫过于我们发布的【ABC动态分析精悍版】,只要两个度量值就完成动态ABC分析。在很多教程中,动态 ABC 分析是最后的压轴案例,但在这里ABC分析是最简单的模型。我们会陆续再释放几个经过极度简化的非常棒的模型。
全距:最大值与最小值的差。仅描述数据的宽度,并没有描述数据上界和下届间数据的分布。
标靶图在通常的情况下是在基本条形图的基础上增加一些参考线,参考区间,可以帮助分析人员更加直观的了解两个度量之间的关系。通常是用来比较计划值和实际值,就是说我的这个东西有没有达标,有没有达到计划的标准。
在 PowerBI 中进行这类分析的显著好处之一就是:动态性。在用户选择切片器的不同值后,整个计算重算,并根据用户的选择完成重算,这个选择在实际应用中,可以是门店,品牌,商品等各个维度,以在更加定制化的方面发现其规律。
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了,近日朋友又问了一个实际工作中的问题,恰巧也与分组有关,便整理之后,与众位朋友共享,再谈 Power BI 分组的博大精深。
假定参数是射击靶上 10 环的位置,作一次射击,打在靶心 10 环的位置上的可能性很小,但打在靶子上的可能性就很大,用打在靶上的这个点画出一个区间,这个区间包含靶心的可能性就很大,这就是区间估计的基本思想。
本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征,能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来,不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征,也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”,可能很多同学一听到平均值,就开始想,这个有什么好讲的,小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
分析是许多流集成案例的最终目标。人们希望他们的数据始终是最新的。因此,在分析数据时,应始终拥有最新数据。
刘凯老师,一直是数据领域的大师级人物,在他的工具世界里,Excel仍然占有非常高的地位,Excel智能表格的重要性也是从他这里得到最权威的讲解和方法论论证。
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而
每个门店由店长管理,店长的管理被评价得到KPI。现在希望按照如下结构显示,该如何实现?
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