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分子依赖于过滤器但分母固定的快速计算(DAX)

分子依赖于过滤器但分母固定的快速计算(DAX)是一种用于数据分析表达式(DAX)的功能，它在云计算领域中被广泛应用。DAX是一种用于Power BI、Power Pivot和Analysis Services等数据分析工具的表达式语言，用于计算和分析大规模数据集。

DAX中的快速计算是一种优化技术，它通过在计算过程中利用过滤器来提高计算速度。在分子依赖于过滤器但分母固定的情况下，DAX可以通过在计算过程中只考虑过滤器对分子的影响，而忽略分母的变化，从而实现快速计算。

DAX的优势在于其灵活性和高性能。它可以处理复杂的数据分析需求，并且能够在大规模数据集上进行快速计算。DAX还提供了丰富的函数库，可以进行各种数学、统计和逻辑运算，以满足不同的分析需求。

DAX的应用场景包括但不限于以下几个方面：

数据分析和报表：DAX可以用于创建各种数据分析和报表，包括销售分析、财务报表、市场趋势分析等。
预测和建模：DAX提供了一些函数和工具，可以用于数据预测和建模，例如趋势分析、回归分析等。
数据挖掘和发现：DAX可以用于挖掘和发现数据中的模式和关联规则，帮助用户发现隐藏在数据中的有价值信息。
实时数据分析：DAX支持实时数据分析，可以对实时数据进行计算和分析，并实时生成报表和可视化结果。

腾讯云提供了一系列与数据分析和云计算相关的产品，可以与DAX结合使用，以实现更全面的解决方案。其中，推荐的腾讯云产品包括：

云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，适用于各种数据分析和存储需求。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云服务器 CVM：提供可靠、安全的云服务器实例，可用于搭建数据分析和计算环境。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云存储 COS：提供高可靠、低成本的对象存储服务，适用于存储和管理大规模数据集。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能平台 AI Lab：提供丰富的人工智能算法和工具，可用于数据挖掘、模型训练和预测分析等任务。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ailab

通过结合DAX和腾讯云的相关产品，用户可以构建强大的数据分析和计算平台，实现快速、准确的数据分析和决策支持。

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【大招预热】—— DAX优化20招！！！

您始终可以使用DAX表达式，使其永远不会返回错误。使用DIVIDE（）代替/ /如果分母为零，则引发异常。 DIVIDE（）函数在内部执行检查以验证分母是否为零。...如果是，它将返回第三个（额外）参数中指定的值。对于“无效分母”的情况，请在使用“ /”运算符时使用IF条件。注意：如果确定分母值不为零，则最好使用“ /”运算符而不进行IF检查。...KEEPFILTER函数不会覆盖现有的过滤器集。而是使用两者中存在的值的交集，从而保持当前上下文。当您想要在执行计算时维护切片器应用的任何过滤器或在报告级别上使用此过滤器。...使用FILTER（all（ColumnName））代替FILTER（values（））或FILTER（T） bid sqlbi 若要计算独立于应用于列的任何过滤器的度量，请将All（ColumnName...使用表达式而不是FILTER函数直接应用过滤器的行为与上述相同。此方法在内部使用过滤器中的ALL函数进行转换。

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函数周期表丨值丨数学函数系列

语法： DAX=DIVIDE(, [,]) EVEN 向上舍入最接近的偶数。语法： DAX=EVEN() EXP 返回E的指定次方。E代表自然对数的底数。...语法： DAX=EXP() FACT 返回阶乘的结果，类似1×2×3×4这种。语法： DAX=FACT() FLOOR 向0的方向，向下舍入最接近的基数倍数。...语法： DAX=LN() LOG 根据指定底数返回数字的对数。 DAX=LOG(,) 注：底数不填默认为10。 LOG10 返回以10 为底数的值的对数。...ODD 返回向上舍入到最接近奇数的数字。语法： DAX=ODD() POWER 返回乘幂的结果。语法： DAX=POWER(, ) PRODUCT 返回列中数的乘积。...语法： DAX=PRODUCT() PRODUCTX 为表中每一行计算乘积。语法： DAX=PRODUCTX(, ) QUOTIENT 除法运算取整数。

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第二阶段的常用函数

1 Divide 安全除法这是一个非常常用的函数，原因是我们做数据分析的很多指标都是相对值，环比增长率、利润率、存货周转率、离职率、借款逾期率...它们的数学表达式都是除法计算。...当然我们一般可以用运算符“/”来完成，Divide(分子,分母)可谓安全除法，它的好处是可以在分母为零时防止出现报错信息。...比如一个简单的除法计算，年比年增长率=(当年销售量-去年销售量)/去年销售量，写两个公式来对比: ? 由于没有2014年的数据，2015年的增长率出现了分母为零的情况，报出了Infinity无限大。...如果没有Divide，你可能要绕个弯路，使用IF或IFERROR来达到同样的效果。 ? Divide的表达式除了分子和分母，其实还有一个可选项，如果不选则默认返回空。...如果是以一个准确值来判断，Switch的用法还可以直接引用表达式: ? DAX针对特别情况设计的高级公式有很多，没有最好的，只有最适合的。

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大数据分析工具Power BI（七）：DAX使用场景及常用函数

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看专家怎么用 Power BI 算零售业务中的连带率，知道差距了

用 PowerBI DAX 表示，如下： // 单据数的计算已经给出，这里采用折中的正单有效法 // 先定义： Core.销量 = SUM( 'Model-Factsales'[数量] ) // 再定义...仔细想来，这套逻辑虽然比较绕，但本质就是最简单的[Core.销量]的计算逻辑，销货做加法，退货做减法，所以：销量负单扣除剔除赠品 = [销量剔除赠品] 回归最初。...对于客单价的计算，也是遵循同样的逻辑：客单价 = 销售额 / 单据数。如果销售额剔除了赠品的影响，单据数也要剔除赠品的影响；单据数对退换货做了处理，销售额也要做相同处理，保持分子分母计算口径的统一。...如果没有 PowerBI DAX 辅助，而是纯手工一步步运算或者仅仅靠 Excel 的公式，这个工作量不仅很大，而很大层面上，在精准定义后的计算会非常慢，导致不可用，而且容易出错。...如果使用简单的计算规则近似计算结果，数据量大时差异并不明显，但数据量小时，差异是巨大的。这也进一步证明了 PowerBI DAX 的强大和其极具实用性的应用价值。

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（1）到（2）比较直接，就是分子分母同乘以一个相等的函数。（2）到（3）利用了Jensen不等式，考虑到 ? 是凹函数（二阶导数小于0），而且 ? 就是 ?...，（多个等式分子分母相加不变，这个认为每个样例的两个概率比值都是c），那么有下式： ? 至此，我们推出了在固定其他参数 ? 后， ? 的计算公式就是后验概率，解决了 ? 如何选择的问题。...但固定一个变量后，另外一个可以通过求导得到，因此可以使用坐标上升法，一次固定一个变量，对另外的求极值，最后逐步逼近极值。对应到EM上，E步估计隐含变量，M步估计其他参数，交替将极值推向最大。...EM中还有“硬”指定和“软”指定的概念，“软”指定看似更为合理，但计算量要大，“硬”指定在某些场合如K-means中更为实用（要是保持一个样本点到其他所有中心的概率，就会很麻烦）。...最重要的是证明的数学公式非常精妙，硬是分子分母都乘以z的概率变成期望来套上Jensen不等式，前人都是怎么想到的。

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机器学习实战之朴素贝叶斯

2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计，即 3、如果各个特征属性条件独立，有如下推导：因为分母对于所有类别为常数，要找概率最大的类别，我们找到分子最大的就行。...为了不影响社区的发展，我们要屏蔽侮辱性的言论，所以要构建一个快速过滤器，如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言，那么就将该留言标识为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求。...接下来首先给出将文本转换为数字向量的过程，然后介绍如何基于这些向量来计算条件概率，并在此基础上构建分类器，实现文档分类。...0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 2、训练算法：从词向量计算概率代码函数中的输入参数为文档矩阵，以及由每篇文档类别标签所构成的向量。...需要初始化程序中的分子变量和分母变量。由于w中元素如此众多，因此可以使用NumPy数组快速计算这些值。 for 循环中，要遍历训练集 trainMatrix 中的所有文档。

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PowerBI DAX MVC 设计模式导论

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数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法

我们看（2）式，（2）式只是分子分母同乘以一个相等的函数，还是有“和的对数”啊，还是求解不了，那为什么要这么做呢？咱们先不管，看（3）式，发现（3）式变成了“对数的和”，那这样求导就容易了。...这就是Jensen不等式（就是对凹函数的公式: f(E[X]>=E[f(X)])）的大显神威的地方。（1）到（2）比较直接，就是分子分母同乘以一个相等的函数。...c为常数，不依赖于zi 。对此式子做进一步推导，我们知道 ? 那么也就有 ? （多个等式分子分母相加不变，这个认为每个样例的两个概率比值都是c），那么有下式： ?...至此，我们推出了在固定其他参数θ 后，Qi(zi) 的计算公式就是后验概率，解决了Qi(zi) 如何选择的问题。这一步就是E步，建立φ(θ) 的下界。...但固定一个变量后，另外一个可以通过求导得到，因此可以使用坐标上升法，一次固定一个变量，对另外的求极值，最后逐步逼近极值。对应到EM上，E步：固定θ，优化Q；M步：固定Q，优化θ；交替将极值推向最大。

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DAX中的基础表函数

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【原创】支持向量机原理(一) 线性支持向量机

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学习用Excel数据分析？恐怕还缺一本圣经。

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详细解释EM推导过程

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