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 Twitter 上,我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件,生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样,来自不同的平台和存储系统,例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
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随着数字化的脚步加快,越来越多的企业开始注重数据的展示和报告。原有数据的整合,清洗,二次加工变得越来越普遍。为了实现以上功能,企业不得不花大量的人力、物力去做原始数据的加工,但是由于业务场景的快速变化,导致原有代码里面写死的数据处理逻辑和现实的需要产生严重的偏离。针对这些,迫切希望有一个能自己实现数据处理,然后将处理结果进行多维度展示的工具。那么今天,就给大家推荐一款软件工具——Wyn商业智能软件。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时,也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说,加密货币只是底层区块链技术的应用之一,而伴随着区块链技术的不断突破与发展,“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
咋说呢,白茶之前分享过关于月度环比、年同比、日环比的问题,有的小伙伴就问我说,咋不弄个周环比呢?白茶一寻思,也对!不差这一个!本期呢,白茶决定分享一下做周环比的思路。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性,将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
这个系列的函数相对而言比较简单,顾名思义,计算每个时间粒度的第一天,隶属于“表函数”,但是返回结果是单列单行的表,某些时候可以作为“值函数”使用。
Stata 提供了许多用于处理日期和时间数据的函数,这些函数能够帮助我们在字符和数值之间进行转换,以及将不同类型的时期数据进行彼此间的转换。相信大家都有这样的经历,当我们在 Excel 单元格中输入 “2022-07-20”后,单元格会自动转换成“2022年7月20日”,右键单击此单元格后可进一步选择 “设置单元格格式” ,并在众多格式选项中选择 “日期” 栏,最后选择按照我们的要求呈现出来的时期数据。此时 Excel 表格中的时期数据可被用于计算。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流,应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务,该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 (GA4) 上发布的指南,您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
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。
之前的时候,白茶是一个纯小白,有一些东西,网上并没有详细的基础介绍,或者说,没有免费的资源。这就导致说与大佬们沟通的时候,很多大佬都不愿意搭话。不是不愿意回答,而是问的问题太基础了,就好比问人家1+1等于几一样。痛定思痛,基础终究是需要自己静下心来学习的。
笔者认为要具备以下条件:一是理解业务数据,知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求;二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。
This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2020 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article: High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) and the online Data Users Guide.
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密,但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件:近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
更新中国宏观-新房价指数、企业景气及企业家信心指数、全国税收收入三个数据接口,方便分析宏观经济形势。
我们需要求出当月每星期的平均销售额,然后再根据当日的销售额去对比看下完成比例情况。
DATESBETWEEN函数隶属于“时间智能函数”,属于“表”函数。可以用作生成固定范围的日期,也可以用来作为限定条件来对聚合计算进行限制。
本文总结单因子测试的分层测试法。与回归法相比,分层测试法相对繁琐,但能展示更多细节。 分层测试法的思路是在统一的规则下, 利用单因子构建投资组合进行回测,然后对投资组合的表现进行全面评价,通过投资组合的表现说明因子的有效性。
(一) 通过添加列计算移动平均 表1 前提条件要点:日期列连续不中断 要求:计算5日平均值 1. 解题思路 计算5日平均值则只有在日期大于5日以后的,才会有5日均线 筛选出当前日期往上倒推5日的表,并
再回到四个层次计划来看 第一个层次计划:根据COPA的结果来制定年度的收入计划、费用预算,一般到产品系列即可; 第二个层次计划:长期计划,根据市场销售情况以及产能来制定季度、月度销售计划 计划员对
据ambcrypto报道,以太坊基金会首席研究员Vlad Zamfir近日表示,Casper Labs正在构建一个基于Casper协议的公共区块链,它是一个完全去中心化的PoS区块链,将成为有史以来提出的“高度先进的区块链”之一。谈到以太坊会不会出现Casper版本时,他表示,不久后肯定会出现第三种以太坊代币,而"以太坊网络肯定会在未来的某个时候出现“Casper的某个版本”。 据此前报道, 初创公司Casper Labs已获得2000万美元融资承诺,将资助以太坊开发者Vlad Zamfir开发Casper协议。(ambcrypto)
作者 | Jordan Tigani 译者 | 红泥 策划 | 李冬梅 随着云计算时代的发展,大数据实际已经不复存在。在真实业务中,我们对大数据更多的是存储而非真实使用,大量数据现在已经变成了一种负债,我们在选择保存或者删除数据时,需要充分考虑可获得价值及各种成本因素。 十多年来,人们一直很难从数据中获得有价值的参考信息,而这被归咎于数据规模。“对于你的小系统而言,你的数据量太庞大了。”而解决方案往往是购买一些可以处理大规模数据的新机器或系统。但是,当购买了新的设备并完成迁移后,人们发现仍然难以处
CAP理论 是由 EricBrewer 教授 提出的,在设计和部署分布式应用的时候,存在三个核心的系统需求,这个三个需求之间存在一定的特殊关系。三个需求如下:
之前我们讲了连续日期的移动平均的求法,那我们这次来看下如果不连续日期如何计算移动平均。
译者:吕东昊 审校:陈明艳 本文长度为3743字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
每天都在千变万化 你看那潮起潮落人来了又走了 路边树又冒了新芽 你叹这世间多情的人 他们的故事都太认真 你看那多情人放不下 得不到也忘不了 不过是庸人自扰
今天就单独用一篇实操文章来讲解一下如何做一次完整的数据可视化分析,全部过程大约耗时30分钟。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
本文作者:努力为用户解决一些实际问题 @joeyguo 腾讯文档智能表介绍 腾讯文档智能表,是一款新型的数据库电子表格,具备丰富的列类型和多维的视图展示。目前共有 20 种列类型,每一种列类型都对列的内容有严格的限制,保证了行列数据格式规整,使得能够轻易的进行数据分组、筛选、排序、统计,并且还可以转换为各种各样的视图展示,如表格视图、看板视图、画册视图、甘特视图、日历视图等等。 灵活多样的组合方式可以支撑我们轻易搭建出满足自己诉求的业务系统。以下将具体介绍我们通过智能表搭建的项目管理系统与 OKR
本文和封面来源:https://motherduck.com/,爱可生开源社区翻译。
今天是中秋国庆长假前的最后一个工作日,首先预祝各位读者双节快乐!零售业的同仁接下来免不了忙碌,节后也免不了复盘总结、销售分析。
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里,你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征;还可以从行业的角度,分析市场特点。
本文是对海通证券报告《系统风险集中度在行业轮动中的应用》的复制,不保证正确性,欢迎指正。
在真实的企业环境中,管理往往是按刚需分配,意思是:如果不出问题,那么就不会真正得到重视,因为说明还没有问题。
制定销售目标是销售的起点。销售目标的完成来自于每一天的跟进。因此,在零售等诸多业务中,有必要把销售目标分解到天。
2018 进入了最后一个月度,数据库流行度排行也随之出炉了月度排行,下一个值得期待的将是 2018 年度数据库花落谁家。
在Web和移动应用的业务场景中,我们经常需要保存这样一种信息:一个key对应了一个数据集合。我举几个例子。
This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2018 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article: High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) and the online Data Users Guide.
前言 前两天给大家派送了小编自己定制的2021年日历和月历,看到好多读者下载了,小编表示很欣慰?。上期推送可见:R可视乎|2021年日历大派送 今天来说说这个包吧,非常简单,比起ggplot2包绘制日
This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2015 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article: High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes (Nature, 2016) and the online Data Users Guide.
很多生活中常用的手机APP/服务提供了可视化图表模块,方便用户对相应的数据进行分析。他们的优秀经验其实也可以借鉴到Power BI中。以下推荐几个我认为兼具美观与实用的效果。
值列表中需要为表的每一个字段指定值,并且值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。
前几天发现了一个很有趣的包——openair,可以将年度时间序列刻画成周年日历热图,感觉这种形式非常适合用于呈现年度空气质量可视化,所以抓空爬了一些大连市2016年年度空气质量数据拿来玩玩,目标网站网页结构比较简单,爬取过程很轻松,界面部分很规律,感觉这个代码可以作为模板用,感兴趣的小伙伴儿可以试着玩一玩! library(RCurl) library(XML) library(dplyr) library(ggplot2) library(stringr) library(rvest) library(l
你可以拿着题目先思考,然后再对照本文解题方法进行比较。有不同的见解欢迎到公众号中跟我一起探讨。
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》,原作者为 Jordan Tigani( MontherDuck 联合创始人兼 CEO),译文较原文稍有调整。
Quick BI(以下简称Qbi)做数据分析有5个模块:仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI(以下简称Pbi)制作的报告。本文的比较对象,主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
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