PowerBI的前身是Excel,但是有很多Excel的功能PowerBI并没有完全涵盖,这就导致了有些Excel能做到的,PBI反而做不了。
在本篇文章中,我们将介绍回归树及其基本数学原理,并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。
嵌入式分析 在传统业务应用程序(如HR系统,CRM或ERP)的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,社会已经迈入全新的数据时代。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业胜出的关键。越来越多的企业开始重视数据战略布局,重新定义自己的核心竞争力,从数据中揭示规律,了解过去、知悉现在、洞察未来,数据驱动企业运行与决策的科学性,构建智慧企业,打造核心竞争力。
脏读:当事务A正在访问数据并且做了修改(‘工资2000元’改成‘工资3000元’),但是还没来得及提交,这是事务B来访问数据并且使用了该数据(‘工资2000元’)
可能有很多小伙伴,工作中用到PowerBI的机会并不多,或者使用的场景也并不复杂,因此很多小伙伴都不清楚学习PowerBI的意义和前景在哪,这里白茶简单的描述一下。
既可以从非常广的宽度看到 Power BI 的各个方面,也同时可以看到在国际范围从事与此有关的大咖做到了什么程度。因此,这是客观衡量 Power BI 在全球表现的一场秀。有没有没有微软的官方支持,大会更显得实在,既可以显现 Power BI 的高阶应用状态,也可以看出很多问题,就看大家的水平了。
入行不久的程序员,最容易对自己和技术产生怀疑。整天担心学不到技术,不能在日活1亿的好项目里锻炼。其实完全没必要。项目一旦成为项目,它的新奇感也就没有了。剩下的就是苦逼的活儿,码字。
经常会有朋友用到将部分有用的数据单独写到关系型数据库如:SQL Server ,MySQL等,然后通过制作报表进行数据的显示,而对于报表,我目前比较常用的是 SQL Server 自带的免费的 SSRS 来制作报表,用户可以通过网页的形式进行访问,页可以导出为PDF,WORD,或者可以选择打印,非常方便。
学Pandas有一年多了,用Pandas做数据分析也快一年了,常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等,每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天,延承这一系列,再分享三个函数,堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数:apply、map和applymap,其中apply是主角,map和applymap为赠送。
2018 PASS峰会于 11.5~11.9 举行完毕,本文描述PASS峰会中有关PowerBI企业现代商务智能的进展以及未来展望,绝对震撼,超乎想象。
微卫星microsatellite, 又叫做简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)或者短串联重复序列(short tandem repeats, STR), 指的是以2到10bp的短序列为单位,重复出现多次所构成的DNA序列。
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
系统中最初使用Crystal Report(水晶报表)工具生成报表,并将报表发送给客户端查看,此时定义一CrystalReport工具类即可完成水晶报表的生成工作。
一、场景描述 (一)问题 系统中最初使用Crystal Report(水晶报表)工具生成报表,并将报表发送给客户端查看,此时定义一CrystalReport工具类即可完成水晶报表的生成工作。 后续报表
CDA数据分析师 出品 编辑:Mika 在本中,我们将探讨一下如何能成为一名SQL开发人员,以及需要哪些技能和特质。 点击下方视频,先睹为快 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3
报表服务器可以设置主题(Branding)的颜色和logo。 默认是这样的: 📷 可以设置成这样: 📷 官方文档(https://docs.microsoft.com/e
今年SQL Server 30岁了!SQL Server 这些年来不断发展,本文介绍了这些年来的一些变化和版本。
Excel可以说是MS Office系列中最神奇也最重要的软件。小白用户或许并不了解,但对专业职场人士,特别是金融从业者而言,Excel就是分析数据快准狠的不二选择。别再傻傻地用鼠标点来点去啦,用这1
Excel可以说是MS Office系列中最神奇也最重要的软件。对于专业的职场人士,工作中经常需要用到Excel来分析数据。亲们别再傻傻地用鼠标点来点去啦,用这10个基本技巧来提高工作效率,让你做Excel事半功倍。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 KNN工作原理是:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
商务智能,即BI(Business Intelligence),是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术,它起源于经理信息系统(EIS),是决策支持系统(DSS)的继承和拔高。它通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。在企业做大做强的过程中,商务智能扮演着至关重要的角色,它使企业能精确地把握不断变化的商业环境,作出快速而准确的管理决策。
由于SQL Server 2008比Report Builder 2.0先发布,所以默认情况下,在SSRS 2008中的报表管理器中单击“报表生成器”,打开的是Report Builder 1.0版本。这个版本的设计器功能很弱,所以肯定是要换成2.0版本的。
VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做,80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧,拯救同在“表海”中挣扎的你,让你的工作效率超乎想象。
前一篇文章中有网友留言(Kepware 如何实现与PLC的通讯(点击阅读)),想了解如何将kepware采集到数据写入数据库,今天以SQL Server为例,给大家分享一下如何实现,当然你可以换为其他数据库如MySQL,Oracle,Access等支持ODBC的。
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作,但是由于EDA是不可避免的,所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形,而是获得对数据集的理解,并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库,但是现在已经过了1年的时间了,我们看看现在有什么新的变化。
matlab中的向量是只有一行元素的数组,向量中的单个项通常称为元素。Matlab中的向量索引值从1开始,而不是从0开始。
SQL Server Reporting Services(SSRS)提供了一组本地工具和服务,用于创建,部署和管理移动报告和分页报告.
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Michael Salmon 编译 | 颖子,江凡 几个月前,我从网站indeed.com上抓取了招聘信息相关数据。相信很多同学都跟我做过同样的事情,想要收集不同城市的各种职位信息,然后建立一个模型来预测它们的相对薪水。 然而在建立模型之前,我需要对抓取的信息进行初步的分析和清洗。本文将简要介绍我在清洗数据过程中使用的一些技巧。 在这个任务中,我使用了python和配套的库,包括pandas和numpy。 之前我已经成功地从美国不同的城市中抓取并保存了大量的招聘信息
Sqlserver的内容非常广大,笔者也不是这方面的专家,所以整个系列的文章必须是在一个狭隘的小范围内讨论。
原文地址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh205648.aspx 下载代码示例 生产线的产量下降后,将容易出现用户媒体流跳过这些流程,或者您的一个产品成为了“必需产品”的情况。 真正的窍门是在这些情况发生时进行识别,或根据以往趋势对其做出预测。 成功预测这些情况需要使用近乎实时的方法。 在对相关数据进行提取、转换并加载到 SQL Server Analysis Services (SSAS) 等传统商业智能 (BI) 解决方案中时,情况早已发生改变。
你对数据库管理员的定义是什么? By Ben Kubicek, 2017/09/05 今天恰好Steve旅游到了英国,我们将邀请他作为客串社评员。 好的,我知道最简单的答案是数据库管理员(DBA),但是到底这是一个什么角色呢?如果必须要你把DBA描述给一个不懂技术的人,你会怎么描述?数据库管理员可以有很多不同的角色或者作用。在这些角色或作用中我曾经看到过或者做过的包括:安装SQL Server,管理服务器性能,包括磁盘空间利用率,管理备份,控制权限和用户的权利或角色,管理复制和不间断的在多个故障转移群集以及
在Excel中,基于AND或OR条件从数据集中提取数据是经常要做的事。可以使用下列方法来实现:
前三章介绍了pyTorch训练的相关,我们也保存模型成功了,今天这篇就是使用C++ OpenCV的DNN模块进行手写图片的推理。
微软官方与日前发布了 Power BI 在2020上半年的发行计划。本文将在 2020.9 之前都有用,建议收藏查看。从今年开始,我们除了客观描述 Power BI 的特性外,还将加入大量主观观点态度和吐槽,不过不管怎么吐,都只能继续用,这就是一种说不出的喜欢和吐槽的纠缠情结。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的,专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据,且只针对折线图,我相信折线图才是最美的图表,在折线图中你能找到真正的数学之美,当前只针对生成网页类型可以截图使用,也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用,后期我会想办法针对视频自动演示进行研究,可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习,后面的文章我会写一些功能类的GUI工具,用于生成各类折线图,有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
动态单元格区域是指当添加或删除源数据时,或者随着包含单元格区域的公式被向下复制时根据某条件更改,可以自动扩展或收缩的单元格区域,可以用于公式、图表、数据透视表和其他位置。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
R的数据结构是数据类型的封装方式,就是怎么把各种数据类型的数据组合起来,储存相同类型的数据的(同质的),储存不同类型的数据的(异质的),
前些天的文章中阐述了使用参数的改变来实现本地desktop创建模型、修改模型使用小的数据集,而云端service刷新使用大的数据集:
下图总结了主要程序包,希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时,能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。(限于篇幅,本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容,如果你有兴趣,可以继续关注大数据后续文章。)
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。
还记得曾经的你,在做科研的时候,为了得到一份儿数据集,绞尽脑汁各种百度、各种google,但结果往往一无所获。从今儿起,再也不用担心这个问题了!
ETL这个概念也很久了,但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今,其实整个大数据领域都处于做数据仓库,然后简单生成报表这个层面,ETL(ETL - Extract, Transform, Load),这个概念就必不可少了。由于,经常有人在群里问浪尖:什么是ETL?ETL做了什么事情?也经常有招聘信息里面包含ETL,那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。 数据仓库中的ETL概述 企业中是需要定期的加载数据仓库,以达到促进业务分析的目的。为此,需要提取来自一个或多个操系统的数据并将其复
今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的NOSQL数据库🤞。
连接运算符是:&,可以将两个或多个项目连接成一个项目,这些项目可以是数字、文本(使用引号括起来)、公式结果,等等。
1.虚拟化技术:虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术:研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术:解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术:针对大数据或复杂计算应用,解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术:解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术:解决云计算系统的访问安全性、数据安全性(包括数据私密性)等问题 7.云计算应用:面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
在你开始接触机器学习时,通常你会从读取一个数据集并尝试使用不同的模型开始。你可能会疑惑,为什么不用数据集中的所有数据来训练及评估模型呢?
原标题 | Accelerating TSNE with GPUs: From hours to seconds
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