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PowerBI创建时间(非日期

powerquery创建日期是使用powerbi过程中一个必不可少的内容(当然,你也可以使用DAX来创建): Power BI创建日期的几种方式概览 但是很多时候我们进行数据分析时,只有日期是不够的...,某些行业,我们不仅要对年、季度月、周、日等维度进行分析,我们可能还需要对分钟、小时、15分钟、5分钟等进行划分维度并分析。...有朋友会说,日期上添加一个时间列就完了,不过,如果你真的直接把时间添加在日期上,你就会发现组合结果的庞大。假设日期包括每天一条记录,其中包含 10 年的数据,也即是有3650行数据。...3亿行对于一个维度来说,太过于huge。哪怕只保留到分钟,仍然会超过 500 万行,很显然是不合适的。 因此呢,不要合并日期和时间。这两个应该是两个不同的,并且它们都可以与事实建立关系。...添加办法也很简单,powerquery添加空白查询,然后打开高级查询编辑器,输入以下代码: ? 点击完成即可。

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R语言POT超阈值模型洪水风险频率分析的应用研究

案例POT序列47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。 我从获取了每次洪水的日期,并将其包含在文件。...因此,我们不能使用绘图位置公式来计算阈值峰值序列的数据的AEP。取而代之的是,方程式1的逆可以解释为EY,即每年的预期超出次数。 ARR示例将指数分布拟合为概率模型。...椭圆显示置信限度为95% 指数分布将超出概率与流的大小相关。在这种情况下,在任何POT事件 ,峰值流量超过某个值的概率 为: 这是针对超额概率的。...水文学,我们通常使用超出概率(洪水大于特定值的概率),因此所需方程式为一个减去所示方程式。 通过将每年超过阈值的洪峰平均数乘以POT概率,我们可以将POT概率转换为每年的预期超标次数。...使用bootstrap自举法估计了置信区间(95%)(1)。

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Global inClickhouse非分布查询的使用

ClickhouseOLAP查询场景下有显著的性能优势,但Clickhousejoin查询的场景下,性能表现并不是很好,因此实际业务场景需要多表计算时,往往是通过in+子查询的方式代替join...简单起见,可以把业务数据抽象成3张(都是非分布),用户user(用户及其社交账号,社交账号指手机、微信账号等)、属性user_attr(用户的属性,如性别、年龄等)、行为user_action...实际业务场景会比这个查询复杂一些,可能会有更多的“user_id in xxx”条件(因为实际业务属性和行为都可能分布多个),但查询语句的模式不会变。...搜索子查询多次执行,搜到的文章都是说Clickhouse分布查询,in子查询会被执行多次,可以用Global in代替in来避免多次执行[1]。...但官网文档同时又说明对于非分布,请用in查询而不要用Global in。

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Excel小技巧41:Word创建对Excel的动态链接

例如,我们可以Word中放置一个来自Excel的,并且可以随着Excel的数据变化而动态更新。...这需要在Word创建一个对Excel的动态链接,允许Word文档自动获取Excel的变化并更新数据。 例如下图1所示的工作,其中放置了一个Excel,复制该。 ?...图2 弹出的“选择性粘贴”对话框,选取“粘贴链接”并选择“形式”列表框的“Microsoft Excel工作对象”,如下图3所示。 ?...图3 单击“确定”按钮后,该Excel的数据显示Word文档,如下图4所示。 ? 图4 此时,你返回到Excel工作并修改其中的数据,如下图5所示。 ?...图9 这样,每次要更新数据时,单击右键,快捷菜单中选择“更新链接”即可,如下图10所示。 ? 图10 实际上,当创建对单元格区域的链接后,Word将会存储源数据字段的信息,然后显示链接的数据。

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Excel实战技巧74: 工作创建搜索框来查找数据

本文主要讲解如何创建一个外观漂亮的搜索框,通过它可以筛选数据并显示搜索结果。...End Sub 代码,对要搜索的文本使用了通配符,因此可以搜索部分匹配的文本。此外,对数据区域使用了“硬编码”,你可以将其修改为实际的数据区域。代码运行的结果如下图2所示。 ?...形状单击右键,如下图4所示。 ? 图4 选取“指定宏”命令,“指定宏”对话框中选择宏名,如下图5所示。 ?...图5 可以在此基础上进一步添加功能,例如,搜索完成后,我想恢复原先的数据,可以工作再添加一个代表按钮的矩形形状,如下图6所示。 ?...我们编写的代码,有很多注释掉的代码语句,可供参考。

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Linux创建RAID 5(分布式奇偶校验条带) - 第4部分

RAID 5,数据条带跨多个具有分布式奇偶校验的驱动器。 具有分布式奇偶校验的条带化意味着它将在多个磁盘上分割奇偶校验信息和条带数据,这将具有良好的数据冗余。...奇偶性每个磁盘存储信息,假设我们有4个磁盘,4个磁盘,一个磁盘空间将被分割到所有磁盘以存储奇偶校验信息。 如果任何一个磁盘发生故障,我们可以通过更换故障磁盘后从奇偶校验信息重建来获取数据。...进一步移动之前,我建议您阅读以下文章,了解Linux的RAID的基本知识。...LinuxRAID的基本概念 - 第1部分 Linux创建RAID 0(Stripe) - 第2部分 Linux设置RAID 1(镜像) - 第3部分 我的服务器设置 Operating System...稍后我的即将到来的文章,我们将看到当磁盘在RAID 5出现故障时如何进行故障排除以及如何进行替换以进行恢复。

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Excel实战技巧79: 工作创建让输入的密码显示*号的登录界面

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 工作,我们可以创建简单的用户名和密码登录框,并且像专业的密码框界面那样,在用户输入密码时显示的是*号。...第1步:工作添加文本框 单击功能区“开发工具”选项卡“控件”组的“插入——ActiveX控件——文本框“,如下图1所示。 ?...图1 工作插入两个文本框,并将其大小和位置进行适当地调整,如下图2所示。 ? 图2 第2步:设置文本框属性 要想使得文本框输入时掩盖其中的内容,需要设置其属性。...图4 注:PasswordChar,可以在其中输入任何字符,这样文本框输入数据时,将仅显示该字符。通常,我们使用星号(*),当然也可以使用问号(?)、感叹号(!)等。...注意,在这种情况下,虽然看起来输入的密码被掩盖了,但仍然存储工作,这样他人可轻松从文本框中提取密码。

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RFM会员价值度模型

由此得到R、F、M三个原始数据量。 ④ R、F、M分区。对于F和M变量来讲,值越大代表购买频率越高、订单金额越高;但对R来讲,值越小代表离截止时间节点越近,因此值越好。...RFM划分案例思路说明 得到不同会员的RFM之后,根据步骤⑤产生的两种结果有两种应用思路 思路1:基于3个维度值做用户群体划分和解读,对用户的价值度做分析 得分为212的会员往往购买频率较低,针对购买频率低的客户应定期发送促销活动邮件...包含5个sheet,前4个sheet以年份为单位存储为单个sheet,最后一张会员等级为用户的等级   读取数据 查看数据基本情况  数据预处理 通过for循环配合enumerate方法,获得每个可迭代元素的索引和具体值...而离散化本身有多种方法可选,由于我们要对数据做RFM离散化,因此需要先看下数据的基本分布状态 区间分析  从数据分布看出 汇总后的数据总共有14万条 r和m的数据分布相对较为离散,表现在min、25%、...F和M的规则是值越大,等级越高 而R的规则是值越小,等级越高,因此labels的规则与F和M相反 labels指定时需要注意,4个区间的结果是划分为3份  将3列作为字符串组合为新的分组 代码,先针对

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科学瞎想系列之一〇八 NVH那些事(12)

由⑹式可知,对于r(r≥2)阶振型,其定子铁心的等效分布柔度近似反比于(r²-1)²,即: λ∝1/(r²-1)² ⑺ 将⑺式代入⑸式并考虑到ω=2πf,得: X∝[Fm...如果谐波磁场是反转波,则情况与前述相反,振动波只存在ー个阶次为r=υ-p,频率为f=f1+f1=2f1的分量,另一阶次为r=υ+p的分量因其频率f=f1-f1=0而不存在。...划重点:极数很多的低速电机,定子谐波磁场引起的铁心振动,主要是反转谐波磁场与气隙基波磁场联合产生的振动,其中以极对数最靠近基波的反转谐波最危险。...因此,设计定子绕组时,应避免最靠近基波的两个反转磁势谐波的幅值过大,这一点以前的瞎想文章也曾述及。 5 固有频率的影响 由式(8)可见,振动幅值与定子铁心的固有频率f0有密切关系。...因此为了避免发生共振,设计定子绕组和铁心时,应使对应于谐波磁场可能产生各种振型的铁心固有频率都远离100赫兹,例如在水轮发电机要求f0不允许80~150赫兹范围内。

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第25期:索引设计(索引的基数与可选择性)

影响索引基数值的相关指标: 的 sample page 个数, 也就是样例数据页的个数,这个之前样例数据计算详细讲过。...的更新频率,一般来说,当 1/16 的数据页被更新过,就会自动更新索引基数。 索引列的数据分布程度,比如状态类,订单号,日期等。不同的数据分布,有不同的索引基数。...查询数据字典 information_schema.statstics。 举例 下面来举例说明索引基数不同的数据分布场景下的变化以及对优化器的影响。...基础结构如下: ytt_sample 有 7 个字段,5 个索引,其中主键的基数最大,可选择性最好,其他的索引要看数据的分布状况来定。...比如由于某些业务变化, ytt_sample 字段 r6 的数据分布发生了变化(行数变大,字段 r6 对应范围的数据收窄),数据变化过程此处省略。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (222)-- 算法导论16.3 4题

综上所述,编码树的总代价还可以表示为所有内部结点的两个孩子结点的联合频率之和。 智谱清言: 首先,我们需要了解一些基本概念。编码树是一种用于数据压缩的算法,其中树的结构用于表示输入数据的概率分布。...但是,我们想要证明的是总代价也可以表示为所有内部结点的两个孩子结点的联合频率之和。 证明如下: 构建Huffman树的每次迭代,都会选择两个具有最高联合权重的节点,并将它们组合成一个内部节点。...这个新创建的内部节点的权重是其两个子节点权重的和。这个过程一直持续到只剩下一个节点为止,即整个树。 现在,考虑一个内部节点(X),它有左子节点(L)和右子节点(R)。...我们可以通过从这棵编码树移除一个叶子节点,并将它变成新加入的内部节点来得到一棵具有n个内部节点的编码树。由归纳假设可知,原始编码树总代价等于所有内部节点的两个孩子节点的联合频率之和。...由于每个内部节点的频率是其两个孩子节点的联合频率,我们可以将每个内部节点的“编码长度”计算为其联合频率乘以其的位置。

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sql_helper - 输入SQL自动判断条件字段是否增加索引

然而,索引的创建和维护需要考虑多个因素,包括数据量、查询频率、更新频率等。...第四步、通过调用Explain执行计划,如果type值是ALL,或者rows大于1000,检查该(如有别名,找到其对应的原始名)和where条件字段的数据分布,工具默认会采样10万条数据作为样本,检查...需要注意的是:sql_helper工具假定您的sql语句条件表达式都为and的前提下,提示创建联合索引。...例如where c1 = 1 or c2 = 2工具会提示(c1,c2)创建一个联合索引,但实际上应该单独对c1和c2创建一个独立索引。...此外,索引的创建和维护需要谨慎操作,需要考虑数据量、查询频率、更新频率等因素,以避免对数据库性能产生负面影响。

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密码分析之单代换原理详解与算法实现

字母出现的频率会反映出相应语言的统计特性。大量的统计定会发现,相应语言中每个字母相应语言中出现的概率。于是便得到该语言字母上的一个概率分布。...例如Beker1982年统计的样本总数为100 362,得到单码的概率分布见下表: Solution 先分析密文1,此处采用matlab的tabulate函数来创建向量ciphertext的信息数据频率...通过查找matlab的官方文档,我了解到matlab的tabulate函数可以进行字频统计的操作,于是改用matlab完成。 ​ 从实践的角度上第一次对频率分析这个破解经典密码的方法有了初步的理解。...因为自然语言里,字母表里的有些字母比其它的字母出现得更频繁。频率分析法假设密码没有隐藏这样的统计信息。...例如,简单的替换密码,每个字母只是简单地被替换成另一个字母,那么密文中出现频率最高的字母就最有可能是E,再按照对应的频率统计即可完成密文的破译。

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MySQL索引18连问,谁能顶住

MySQL 不同版本中支持程度不同。 R-Tree 索引: 属于地理空间数据类型查询,通常使用较少。...联合索引: 联合索引指多个字段上创建的索引,只有查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用联合索引时遵循最左前缀集合。 唯一索引: 唯一索引列的值必须唯一,允许有空值。...因此,创建复合索引时,应把最常被访问和选择性较高的列放在前面。 当然具体如何选择需要看查询需求、数据分布和性能要求。如果你有开发需要欢迎 JavaPub 下留言讨论。 6....如果一个字段的查询频率远低于更新频率,那么为该字段创建索引可能不会带来预期的性能提升,反而可能因为维护索引而降低整体性能。 性能开销: 索引的维护需要额外的计算和存储资源。...分析数据分布:对于列的值分布进行分析,避免高度重复的列上创建索引,因为这样的索引可能不会带来显著的性能提升。 避免过度索引:过多的索引会增加数据库的维护成本,尤其是在数据插入、更新和删除时。

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