Facet 源自数据库和信息检索的概念，在 Web 前端领域中，可以被理解为一种动态的筛选系统。通常，facet 以一组可选条件的形式呈现在用户面前，这些条件是基于特定数据集的属性或维度。...在实际应用中，facet 系统通常包括以下几个主要特征：多维度筛选：Facet 可以允许用户根据不同的维度（如价格、品牌、类别等）进行多重选择。...每个维度被称为一个facet，而每个facet可以包含多个选项（如颜色的不同值：红色、蓝色等）。...一个用户可能想根据时间、作者、主题等多个维度来筛选某个特定类型的内容。比如在一个新闻网站，用户可能希望根据日期、类别（如国际新闻、本地新闻）、来源等条件查找文章。...在这类平台中，商品会按不同的类别进行分类，而每个类别又会有不同的属性（如价格、品牌、颜色、尺寸等）。通过这些属性，facet 系统让用户能够选择特定的筛选条件，并在短时间内获取符合条件的商品结果。
一般情况下，按建模的规律，我们可以分为三种不同的类型：如下： ? 当报表要求简单且不复杂时，对一组数据建模的最简单方法有时是将其转换为一个单一的平面表：你可以添加一列值，或者通过其他列进行过滤。...你将注意到，从每个维度表到事实表的关系是一对多的，并在一个方向上过滤记录，如关系行上的箭头所示。例如，“客户信息表”与“在线销售”之间的关系基于这两个表中的“客户Key”列。...接下来，将使用以下步骤分解流程： 将详细的原子数据加载到维度结构中 围绕业务流程构建维度模型 确保每个事实表都有一个关联的日期维度表 确保单个事实表中的所有事实具有相同的粒度或详细程度 解析事实表中的多对多关系...为此，必须有一个日期维度表，其中包含一段时间内连续的一组日期记录。我们可能需要从过去五年到今年年底的所有日期。日期维度是角色扮演维度中最常见的示例，但在查看更多日期示例之前，让我们先看看另一个场景。...每个日期列的表，只有在需要灵活地使用DAX中的时间序列函数或使用日期部分字段（如年、季度或月）执行比较时，才需要单独的日期维度表，否则不需要单独创建日期表。
（这其实对应于统计学中的变量类别划分标准：定类变量/定序变量——维度，定距变量/定比变量——度量） 了解变量类型之后，我们可以知道，我们的源数据包含两个维度（公司、日期），一个度量（对应日期某公司的指标...我所说的聚合是指，通过将一组分类指标（一个维度与一个度量）按照类别分开并计算各类的均值、众数、中位数、方差、标准差、求和计算等。...以上图示中，列是一个呈现公司维度的指标，这种维度在数据库中非常常见，可能是日期的细分维度、也可鞥是地区的细分维度。...所以整个图表的行维度（公司数）变成了6个，而因为没有定义列维度（原始数据中失去了行标题，其实是有的，但是因为添加了一个首行首列交叉位置的YEAR标签，结果Excel将首行作为列维度的一个分类，因而也就不存在名义上的日期维度分类...该图的原始数据仍然是一个二维表，但是只有明确的行列维度信息（你以为你写了一组2012、2013^2016这么一组有规律的数据，Excel就能明白这是一个日期维度呀，那你真的是想多了，它跟其他的数值型指标没有任何的区别
维度和度量 当您连接到数据源时，Tableau 会将数据源中的每个字段分配为扮演两个可能的数据角色之一：维度或度量。 当您开始在 Tableau 中处理数据时，这些分配有什么效果？...在某些情况下，您可能想要对年龄进行加总或求平均值，但也可能想要以数据桶或类别的形式查看每个单独的年龄，这种情况下您会希望 Tableau 为此字段创建标题（而不是轴）。...视图中标记的数量并不保证会与您将组成详细级别的每个维度中的维度值数量相乘所得到的数量对应，而标记数量可能较低的原因有多种。...但是，当按颜色或大小分解条形时，则将标记每个单独条形段而不是标记条形的合计。只需几步，您就可以向每个条形的顶部添加合计标签，即使这些条形像您刚刚创建的视图中一样已经细分。...现在您的视图是完整的： STEP 11： 使用视图右侧的滚动条来检查不同地区的数据。 生成填充气泡图 使用填充气泡图可以在一组圆中显示数据。维度定义各个气泡，度量定义各个圆的大小和颜色。
图1.1 BI平台应用场景举例 二、可视化分析数据 2.1 术语简介 维度：数据观察的角度，一般为分类数据，如日期、店铺等。...图1.8 图表类型-2 柱状图是对分类数据的描述，又分为垂直柱状图和水平柱状图，分别用垂直或水平柱子来区分不同类别的数值。...堆积图是在分类数据的基础上，对每个分类再进行小分类的划分，是对大分类下小分类数据的描述，将每个柱子分割，分为垂直堆积图和水平堆积图，形象地表示了相同大分类下的各个小分类的数据分布情况。...图1.9 图表类型-3 桑基图又称能量分流图，表示一组值向另一组值的流向，可以方便地展现数据流动的方向。...同时可对时间字段按年、月、季度、周等不同的时间维度去观察数据，只需要对字段标记日期类型及相应的日期格式即可。 后续会支持条件表达式，使用户对条件的筛选更加灵活。目前支持如下日期类型及格式： ?
Cube（立方体）Kylin的核心在于其预计算模型——Cube。Cube可以理解为一个多维数据集，其中包含了用户定义的一组维度和度量。...，包含两个维度（产品类别和销售日期），两个度量（总销售额和平均价格），以及基于日期的分区策略。...维度分桶（Bucketing）通过对维度进行分桶，可以减少Cuboid的数量，提高构建速度和查询性能。例如，对日期维度进行天级别的分桶。"...索引策略添加适当的索引可以加速查询。例如，为度量列添加位图索引。...解决：优化Cube设计，如增加维度分桶、索引；检查网络和硬件资源，确保性能瓶颈得到解决；调整查询SQL，减少数据扫描量。3. 系统稳定性问题：Kylin服务异常，如启动失败、频繁重启。
问题是，Subcategory 已经在“类别/维度”区域，竟然无法添加到“颜色图例”！ 当然，如果注意到这里的“颜色图例”后面竟然标记了“维度”，你就应该猜到，颜色中无法增加度量！！！...也就是不能为销售额最多的着深色以突出！ 示例2：两个分类字段的柱状图 如果在“类别”中增加两个维度字段，QBI 竟然把字段值用连字符拼接放在横轴上！还弄个角度倾斜着，为什么不直接换行呢？...如果想要两个字段不拼接，QBI 单独设计了一个 新区域“拆分/维度”。注意，它是独立于“类别”“值轴”和“颜色图例/维度”的新区域。...把 order_date(month) 加入“类别轴/维度”，把 Quantity 加入“值轴/度量”，就会出现下图。 看上不还不错。...比如折线图，Tableau 的智能推荐是：“1个日期，0或多个维度，1个或多个度量”；而 QuickBI 的提示是“最少1个维度，最少一个度量”。 这里的关键是“1个日期”！
（ 服装版的三维重建 ） ? 图1 效果 从 a 图转化为 b 图，然后再把服装穿在其他 3D 模特身上。 何为三维重建 ？...图2 算法 下面主要分享此篇文章对于数据的处理方法。 * 数据来源： ModCloth 一家主打复古风的线上女装零售电商 * 输入数据： 准备4个维度的数据。...的图片增加三维的物理属性，如模拟服装的布料效果等。...* 数据预处理： 服装数据化，标注服装展示图片集上的服装范围，及类别（如上衣、裙子等）；人体 3D 模型重建，把图片上的模特转化为 3D 模型（见图2）；服装特征描述，一组由参数所描述的服装，包括面料、...图5 描述的服装示例 U 二维网格（无数三角形）表示的裤子； V 三维网格（无数三角形）表示的裤子； V 中的每个三角形，都对应于一个 U； 人体 3D 模型数据表示为：
例子 模拟数据： [1240] 这是白茶随机模拟的数据，将其导入到PowerBI中，建立日期表，模型关系如下： [1240] 因为事实表中，有两列日期，白茶设定日期表对应下单日期，此时送达日期处于未激活的状态...例子1： 首先计算每日的下单数量： 下单数量 = SUM ( '例子'[销售数量] ) 结果如下： [1240] 如果现在我想知道每个月的送达数量呢？...送达数量 = CALCULATE ( [下单数量], USERELATIONSHIP ( '例子'[送达日期], '日期表'[Date] ) ) 结果如下： [1240] [1240] 完美计算出每个月对应的送达数量...[1240] 例子2： 添加两个维度A、B，建立模型关系如下： [1240] 这个模型关系是为了关联度（购物篮）分析做的准备。 之前白茶写过一期购物篮的文章，提到过为什么要一个模型激活，一个未激活。...], '维度B'[类别] ), ALL ( '维度A' ) ) RETURN SUMX ( '维度A', CALCULATE ( [下单数量], TLL ) ) 先来看看效果
返回结果 判定比较值是否在被比较的列中，返回TRUE或者FALSE。...例子 模拟数据： [1240] [1240] 这是白茶随机模拟的一份数据，一份事实表，一份维度表，从例子中我们能看出来，维度并不是完全对应事实例子的。 [1240] 例子1：度量值中使用。...FILTER ( '例子', CONTAINS ( TLL, [日期], '例子'[日期] ) ) [1240] 利用虚拟表，筛选出每个类别的最大日期，通过虚拟表筛选出每个类别最大日期所对应的所有数据...代码1： CONTAINS例子3 = FILTER ( '例子', CONTAINS ( '维度', '维度'[类别], '例子'[类别] ) ) [1240] 筛选出事实表中，类别在维度类别中存在的数据...代码2： CONTAINS例子4 = FILTER ( '维度', CONTAINS ( '例子', [类别], '维度'[类别] ) ) [1240] 筛选出维度表中，类别在事实类别中存在的数据。
本章通过分析某店铺会员消费数据，将每个会员的R、F、M得分值与平均值做对比 （每个要素好于平均值记为A，比平均值差记为B）， 将会员分为以下八种，以便针对性做营销决策，实现精细化运营 AAA：重要价值会员...我们就以一组虚拟数据来演示一下，如果用RFM模型分析客户 一、数据准备 数据源：外部EXCEL文件导入PowerBI 会员表(一千多条虚拟会员信息) 消费明细(一年左右一万多条记录) 会员价值分类表...(便于类别排序，预设各类别色号) ?...一般用指定日期与最后一次购买日期的相关天数来表示 1、在“消费明细表”里新建计算列： 末次消费日期= MAXX(FILTER('消费明细', '消费明细'[卡号]= EARLIER('...RFM还有很多细枝末节这里没有提到，有兴趣的朋友可以百度分析案例，哪些维度用什么样的可视化元素，就留给自己去摸索吧 五、题外话 PowerBI系统自带的默认主题配色说多不多，说少也不少。
何为聚类？ “聚类”顾名思义，就是将相似样本聚合在一起，属于机器学习中的无监督学习问题。聚类的目标是找到相近的数据点，并将相近的数据点聚合在一起。 ? 为什么选择聚类？...将相似的实体聚合有助于刻画不同类别的属性。换句话说，这将让我们深入了解不同类别的潜在模式。...3.将第二步中每个簇数据点的均值作为新的聚类中心。 4.重复步骤2和步骤3直到聚类中心不再发生变化。 你可能会问，如何在第一步中决定K值？...层次聚类 与K-均值聚类不同的是，层次聚类中每个数据点都属于一类。顾名思义，它构建层次结构，在下一步中，它将两个最近的数据点合并在一起，并将其合并到一个簇中。 1.将每个数据点分配给它自己的簇。...2.使用欧氏距离找到最接近的一组簇，并将它们合并为一个簇中。 3.计算两个最近的簇之间的距离，并结合起来，直到所有簇都聚集在一起。 K值的选取由下图中平行于X轴的虚线确定，从而确定最优簇数量。 ?
②添加详细信息可以使粒度浓度增加：国家地区->详细信息 ? ③显示每一个数据值：分析->取消聚合度量 ? 2、聚合 聚合分为度量集合和维度聚合，常用的为度量集合。...创建详细级别表达式需要两步： ①汇总每一个订单ID的利润：创建订单利润 ②对每个国家/地区所有的值取一个平均 ? ③双击国家/地区，订单利润->>颜色和标签 ?...②FIXED忽略分类对总订单求和，INCLUDE对每个子类别包含的订单求和，同时INCLUDE子类别全累加等于该订单总额。...31、表计算 31.1 快速表计算 我们采用比率的图片继续往下讲： ? 步骤： ①右键利润->创建->计算字段，双击筛选器中的度量名称->添加利润2和销售额 ? ?...31.2 自定义表计算 步骤： ①右键->创建计算字段->默认表计算->订购日期 ?
适配分析维度：统一数据存储与分析所需的维度，如将交易级数据聚合至客户级。 改善模型性能： 精选特征以增强模型对数据规律的捕捉能力，从而提升模型的准确性和泛化性。...缺点： 可能导致维度灾难，需要进行特征筛选来降低维度。 计算量大，对算力有一定要求。 算法衍生 这种方法使用机器学习算法来发现数据中的潜在模式，并据此生成特征。...应用算法： 神经网络(如word2vec、CNN、RNN、BERT) 聚类(如k-means) 异常检测(如Isolation Forest) 优点： 能够捕捉数据中的潜在规律，提高模型的预测能力。...哑变量化(One-Hot Encoding) 哑变量化是一种将类别变量转换为一组二进制列的方法，其中一个列对应一个类别。...isolation_forest.fit(data) # 预测数据点是否为异常值，-1 表示异常值，1 表示正常值 outlier_scores = isolation_forest.predict(data) # 将预测结果添加到数据框中
以下指南提供了各种不同类型图表及其用例的描述。 图表类型 从时间维度分析数据趋势常用的图表 显示数据一段时间内变化趋势图表（图表X轴是时间段），例如多个类别的数据从时间维度进行比较分析。...从时间维度分析数据趋势常用的图表 需要观察数据随时间的变化，可以用数据趋势图来表示，时间趋势图是按时间顺序表示数据变化情况的图表（X轴为时间日期）。表示随时间变化的图表包括：折线图、条形图和面积图。...在上图表中，每个类别均由特定的形状（圆形，正方形和三角形）表示，这使得可以轻松比较分析特定范围内不同类别的数据。 形状 图表可以使用多种形状以表示不同数据。可以将形状设置为曲线，精确的折现等。...在此示例中，数据在按天显示然后按周显示之间进行动画处理。过渡期间不会重置所选日期范围之外的数据，从而降低了复杂性。 ? 动效显示了两个不同的图之间的关系。...报告板显示气候数据 监测报告板 操作报告板旨在回答一组预定义的问题。它们通常用于完成与监视有关的任务。 在大多数情况下，这些类型的报告板以当前信息为特征，这些信息被安排为一组简单的图表。
one-hot 编码不仅会为数据集增加大量维度，而且实际上并没有太多信息，很多时候 1 散落在众多零之中，即有用的信息零散地分布在大量数据中。...更糟糕的是，每个信息稀疏列之间都具有线性关系。这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测，导致高维度中出现并行性和多重共线性的问题。 ?...目标编码 目标编码（Target encoding）是表示分类列的一种非常有效的方法，并且仅占用一个特征空间，也称为均值编码。该列中的每个值都被该类别的平均目标值替代。...由于该类别的每个值都被相同的数值替换，因此模型可能会过拟合其见过的编码值（例如将 0.8 与完全不同的值相关联，而不是 0.79），这是把连续尺度上的值视为严重重复的类的结果。...该指标用来衡量特征如何为预测提供信息。
1.2 维度表 维度表示要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按类别进行分析,或按区域分析。这样的按…分析就构成一个维度。...维度表的特征：每个维度表都包含单一的主键列。维度表的主键可以作为与之关联的任何事实表的外键，当然，维度表行的描述环境应与事实表行完全对应。...星形模式的维度建模由一个事实表和一组维度表成，且具有以下特点： a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联； b....每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键； c. 以事实表为核心，维度表围绕核心呈星形分布； ?...基于这个基础分层之上添加新的层次，来满足不同的业务需求。
该表中的每个记录对应于一个特定的客户，可以使用这些信息来描述不同类型的客户。...然后查看每个集群中的客户数量。...为了进一步细分客户，了解每个集群中客户的习惯。因此在表'selected_customers'中添加一个变量来定义每个客户端所属的集群。...，通过以下方法排序不同的集群：首先，根据每个产品类别中花费的金额排序，然后再根据总花费进行排序。...而在之前的定义的分类器使用了一组限制更严格的变量，这些变量将在客户第一次购买时定义。 这里使用的是两个月内可用数据，并使用这些数据定义客户所属的类别。
还可以对数据源做一般的修改，如排序，隐藏字段，创建字段，以及设置别名等。 ? 工作簿界面： ? 实际操作最多的界面 我们来看一下这个界面都有些什么呢？ 首先可以看到左侧有一个维度和度量区域。...维度：在初次连接数据源的时候Tableau自动将包含离散分类信息的信息字段分配给维度，比如字符串和日期，当然维度也是可以转换为度量的 度量：Tableau会把包含定量数值的信息的字段分配给度量。...这里我首先创造一个利润率的计算字段 ? 可以看到使用了很简单的两个函数 然后添加度量名称，利润率到列中，制造商到行中 以订单日期月来做筛选 ?...通过设置以及操作以后得到的图形 操作步骤 把维度（生成）拖到行功能区，经度（生成）放到列功能区， 把_类别放到标记卡的颜色_中 把_记录数放到标记卡的大小_ 中 把省/自治区放到标记卡的详细信息中 把订单日期放到筛选器上...各省市的利润 操作步骤如下 把类别放在列功能区，省/自治区放在行功能区 把利润放在标价卡的颜色中 把利润放在标记卡的文本中 把订单日期放到筛选器中，并选择显示筛选器 7.3 客户散点图 由于时间原因我就不把具体的操作步骤写出来了
-7-rc-2/) 来突出 .NET 7 的核心主题，并总结了 C#、基础库、SDK 等方面的新发展，专门讨论了“如何为 System.Text.Json 源代码生成 回退到 重新启用反射”（关于有关的重大更改...就这些主要主题而言，Microsoft 的 [.NET 主题站点](https://themesof.net/)中详细介绍了这些主题，该网站将内容分为运行时、库、应用程序模型、工具、获取和部署以及基础结构的类别....NET 7 将与标准支持（以前称为“当前”）一起发布，这意味着 Microsoft 将完全支持它 18 个月，而不是长期支持 （LTS） 产品（如 .NET 6）附带的 36 个月的支持。...宣布推出 .NET 7 预览版 4：.NET 7 的第四个预览版包括对 OpenTelemetry 的 .NET 实现中的可观测性的增强、用于跟踪日期和时间结构中微秒和纳秒的属性、用于缓存扩展的新指标、...“堆栈替换时的性能提升、用于.tar压缩文档 的 API”，以及作为提高 .NET 7 中正则表达式的性能和向其添加功能的一部分的其他功能。
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