,可以使用以下指标:
以上是一些常见的度量指标,可以根据具体情况选择适合的指标来衡量每周的发展情况。
小勤:大海,怎么快速实现在不同分析指标之间进行切换啊?比如像可视化大赛冠军那个切换净收、毛利和销量的样子:
书接上回,在之前发表的文章《在微服务世界度量DevOps,你准备好了吗?》一文中,我们介绍了如何以GRE理论评价DevOps的实施情况,以及度量驱动和评价企业从开发敏捷到业务敏捷转型。本篇文章会更加深
小勤:BI(商务智能)到底有什么不一样啊?倒来倒去到最后不也是出一堆的图或表吗?Excel里不也可以弄吗?
“鹅厂网事”由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台,为支撑腾讯公司业务持续发展,为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值! 作者简介:lindaxu(徐玲),高级工程师,网络平台部,服务器平台中心,研发管理组组长。 小编:上篇《定义和控制》
【导读】近日,机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章,探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标:精确度和召回率,然后详细讲解了目标检测领
PyGWalker(读作“Pig Walker”,谐音梗 ),全称为:Python Binding of Graphic Walker。
在这篇文章中,我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章,作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续,我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。
在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择。当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同。
来源:AI公园 深度学习爱好者 作者:Jingles(Hong Jing) 本文约1900字,建议阅读8分钟 本文为你介绍使用一系列的网格状的密集跳跃路径来提升分割的准确性。 在这篇文章中,我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章,作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续,我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。 UNet++的目标是
《PowerBI 重构》系列(代指:Power BI DAX 重构系列)将是一系列新的话题,旨在将PowerBI 技艺提升到更高的阶段。该阶段需要坚实的DAX基础,这些基础内容已经在其他文章讨论过并提供了达成方法。
很多人都知道80/20帕累托法则(20%的人掌握着80%的财富),而ABC分类法可以说是该法则的衍生,目的是把握关键,分清主次。
当你在 Excel 中输入这个问题,Excel 将立即“意会”,把“服装”分类下不同产品的销售量数据,以可视化图表的方式呈现在你眼前。
前面,我在文章《DAX的核心,其实只有4个字!》里提到,DAX核心思想,就是“筛选、计算”四个字,当然,这个总结非常抽象,接下来,我会用一个又一个的例子来给大家具体讲,大家将慢慢体会到,几乎所有的度量都紧紧围绕这个思想而展开。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择。当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同。 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集。这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy )、精确率( precision )、召回率( recall )等等。选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量。而对每个应用来说,找到
1.无度量不DevOps DevOps的推广打破了开发,运维之间的壁垒。全员以产品交付为目标,提高效率,完成业务。久而久之消费者就会形成一个潜意识就是:买了这个产品我们企业就DevOps了。(哇,开香槟,散花~)。真是这样的吗?的确DevOps提供了一个新的视角去审视整个公司的人员配置,业务流程,企业文化。打通信息壁垒后,把以前的信息孤岛变成高速公路。但是不是路通了就可以高枕无忧了?Not Yet,高速路也会堵车啊!所以不知道大家是否想过一个问题,到底怎么样才算DevOps了?你的企业DevOps到什么程度
备份数据库是一个在灾难恢复如服务器 crash, 数据库crash, 或者其他灾难发生时,你快速将你维护的数据库能进行安全恢复的重要的保证。这无关于你的数据库运行在docker , 虚拟机,或者在云端去备份一个数据库都是十分重要的。与此同时,决定一个备份和恢复的策略无论对于公司还是个人都是一个比较难的问题。进行这个问题的考虑是需要你懂得你的应用, 以及应用所在的行业,以及成本等问题,下面我们就开始看看如何对备份的此类进行选择。
原文标题:A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者:Pavleen Kaur 翻译:李清扬 校对:卢苗苗 本文共4000字,建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析,并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
导读:前几篇Tableau文章中,分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法,今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
DAX设计了一系列后缀为X的函数,SUMX,AVERAGEX,MAXX,MINX...它们与Filter和Earlier一样,都属于行上下文函数。我们就以最常用的SUMX举例学习,其他X函数的用法都是触类旁通。
Power BI表格矩阵有三个可以动态变化的空间,分别是值、总计、条件格式图标。通常情况下,值和总计占据长方形的空间,条件格式图标表现为正方形(参考《Power BI条件格式图标的空间构造》)。
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112777582
事实表:每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如销售商品所产生的数据,与软件中实际表概念一样
又是一对好用的函数,特别是对于营销分析,做业绩排名,当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下,应用场景就根据自己需要来发掘吧。
拉新招新一直是各大企业业绩增长的命门,在维护好老用户,提升口碑的前提下,新用户的注入无疑会提升各项业绩。
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。
注:为了理解的一致性,本文档将使用SDK规定的术语,不做翻译。注意区分Measurements和instrument的区别,前者指的是度量数据,后者是一个工具
Power BI 2022年5月更新的字段参数功能业务使用价值巨大,以至于本号连续更新相关内容,以下是前情提要:
今天推送一个小技巧,随着分析工作的深入,表格越来越多,创建的度量值也会越来越多,几十个度量值分布在十几张表中也是常事,有什么好的办法让他们规整起来?
文章背景: 在进行商业数据分析时,经常需要给不同的度量值(如销售额、销量等)计算同比、环比、YTD(年初至今)等指标,如果给每个指标都写一个以上的时间智能函数,那么会写很多重复的度量值,这些度量值的唯一不同就在于引用的基础度量值。比如:上月业绩 = CALCULATE([销售业绩],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))。
许多算法,不管是有监督的还是无监督的,都会使用距离测量。这些度量方法,如欧氏距离或余弦相似度,经常可以在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
度量驱动改进活动中最大的痛点,就是搜集了一堆数据后,发现无法精确地识别哪些数据是改进信号,哪些数据是可以获取经验的经验信号。对所有数据进行根因分析,又会给团队成员增加负担,使得大家搜集度量数据的热情大打折扣,让度量驱动改进难以为继。
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。
假设有10个计算字段都要进行同比、环比和任意月份的对比,那么常规做法就是将这10个度量值分别再写10×3=30个度量值。
Cosplay比较狭义的解释是模仿、装扮虚拟世界的角色,也被称为角色扮演。由此,在网络上衍生出了新的含义,往往被用来形容“假扮某类人的人”:
小勤:在文章《DAX入门:无动态,不智能——谈谈DAX函数的计算环境(筛选上下文)问题》里提到,默认情况下度量的计算是随着计算环境(筛选上下文)的选择而动态变化的,但有时候就是需要一些不变的情况,那怎么办?
DAX Pro 是为业务人员创建的工具。为了避免混淆,精确地讲,这个工具并非是 IT 程序员为 IT 程序员创建的一个 IT 编程工具。当然,我们并不排斥 IT 程序员来使用本工具直接创建业务价值。但您可以大为放心的是:
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库,配合PyTorch Lighting实用更加方便。
论文来源:【https://ieeexplore.ieee.org/document/9046784】Multi-Resource Allocation for Network Slicing(2020)
在用power bi 分析上市公司财务数据(二)中我们知道利润表的数据与资产负债表数据有所不同,一般情况下,我们选择某月或某个季度,对利润表而言,往往首先是想知道在当月或当季下的值,由于我们获得到的财务报表是年累计数,因此,要想知道每个季度的值,需要用本年累计数减去本年至上个季度的累计数(一季度除外)。
可以量化,可以自动化,不要内耗,不要排名,不要把度量变成一个错误的事情。 作者|邓艳琴 度量确实是个好东西,但度量指标的错误选取、度量数据的不准确、度量方法的错误使用都有可能将你的团队陷入困境,作为 Team Leader or 一线研发,大家多多少少都吃过一点度量的亏,也对以下问题感到困惑—— 研发效能和 DevOps 有没有区别? 度量需要有哪些指标? 不同难度值的研发任务,如何公平地度量? 度量后要不要跟考核挂钩? 7 月 31 日 18:00-19:00,QCon 全球软件开发大会(广州站)20
Power BI在2018年11月更新后,使得我们可以将列和度量值放到一个文件夹中管理,这样我们可以使复杂的报告编写环境变得简洁一些。
在2019年3月,微软连续发布了 SSAS 2019 的社区预览版CTP2.3及2.4,SSAS 引擎中加入了新的特性。就这点也可以从 Power BI 的引擎中看到。
很多小伙伴说跟着罗叔已经学习到了很多,一个报告写了几百个度量值了,现在想查找和删除没用的,怎么办呢。
又是一对好用的函数,特别是对于营销分析,做业绩排名,当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下,应用场景就根据自己需要来发掘吧,授之以鱼不如授之以渔,我这里只讲通用的方法。
书名:MCTS Self-Paced TrainingKit(Exam 70-448): Microsoft SQL Server 2008 – Business Intelligence Development and Maintenance
2022 年 7 月 16 日,由 TGO 鲲鹏会主办的 GTLC 全球技术领导力峰会·南京站成功召开,吸引全球 200 余位 CTO、技术 VP、CEO 等科技领导者参与。会上,数禾科技 CTO、TGO 鲲鹏会(上海)学员陈东,为与会嘉宾带来《研发效能的度量体系建设实践》的主题分享。我们将演讲内容整理如下,以飨读者。 演讲嘉宾 | 陈东 责任编辑 | 何坤 视频编辑 | 李傲 近两年,互联网行业的增速明显下降,无论公司规模大小都有一个共同的诉求,就是如何降低研发团队的成本并增加效能。 今天我会围绕《研发
同期群,在用户(客户)分析中是一个很重要的模式。通过在一段时间后逐渐递减的留存率只到稳定来判断两件事:
文章背景: 最近在学习DAX权威指南的第15章,高级关系。在某些情况下,我们很难在两个实体之间创建物理关系。可喜的是,DAX表达式有多种方式模拟这种关系。
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