解释：这里需要2个条件，除了日历条件，还需要添加一个日期是否有值的条件，也就是汇总金额这里需要为非空。
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。
总线矩阵（Bus Architecture）：提供一种分解企业DW/BI规划任务的合理方式，行是业务过程，列是公共维度（一致性维度），还包括业务过程与维度间的联系，图中每个叉号表示该业务过程与维度具有关联关系，也就是我们通常说的外键。
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。
这是零售业常遇到的一个需求，销售目标分解到每天，需要看到每天的达成情况，又需要看到月度汇总的达成情况。Power BI实现效果如下图：
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112777582
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比，通过PowerBI智能时间函数，可以更加方便的计算累计销售额（YTD）,同比（与去年同期对比），环比（与上月对比）等指标。 2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
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。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
在时间序列异常检测场景中，“节假日效应”是一个让很多人头疼的问题。所谓节假日效应，就是指在节假日期间，甚至前后一俩天，它的时间序列的走势和平常的时间序列走势有着很明显的区别。 尽管曲线有着明显区别的走势，但是业务往往是正常的。
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
传统上，度量指标一般由批处理作业执行（每小时运行，每天运行等）。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标，并且非常节省空间。在1.28亿用户场景中，经典度量指标（如’日活’）在 MacBook Pro上只需不到50毫秒，而且只需要16 MB内存。
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。
门店数是企业经营最基础的指标，在一定程度上代表着市场占有率，也是计算单店营业额（店效）的基础。
日本市场和欧洲市场的总交易是 1.2 亿，什么，单位是什么，如果不对单位做处理，那单位相当于是混合的，也就失去了意义。
ElasticSearch中桶在概念上类似于 SQL 的分组（GROUP BY），而指标则类似于 COUNT() 、 SUM() 、 MAX() 等统计方法。
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
哎，说归说，还是需要继续学习CALCULATE函数，也是蛮无奈的。最近白茶在研究帕累托分析法，本期分享一下帕累托ABC分析法的基础——累计求和。
价值投资一直是投资策略的重要基石之一。现代投资之父，Benjamin Graham，也是价值投资的重要倡导者。在量化投资领域，Fama-French三因子模型中的HML因子，也是学术界及业界用来度量价值股票表现的公认基准。他们的研究表明，价值股票表明要持续优于成长股这种我们称为“价值异象”的现象持续了很长时间。在他们的研究中，用book-to-market（B/M）比率作为衡量公司价值的指标，B/M高的公司被认为是有价值的公司。
粒度取决于维度的组合，即我们想通过什么角度去看事物。不同的业务场景，对数据粒度有不同的要求。粒度越细可以表达的东西越多、粒度越粗可以表达的东西就越少了。
在葡萄城ActiveReports报表中可以动态的显示或者隐藏某区域的数据，通过该功能用户可以根据需要显示或者隐藏所关心的数据，结合数据排序、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 本文中展示的是
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke，数据爱好者，主攻方向：数据分析，数据产品化。
最近在使用Java的java.time包中的日期和时间处理功能时，遇到了一个问题：当尝试将字符串解析为LocalDateTime对象时，出现了DateTimeParseException异常。异常信息如下：
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测，以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的性能。
本文在上一篇文章的基础上我们继续来介绍ElasticSearch中聚合(aggregations)和映射(mappings)相关的内容。
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。
小伙伴说在运营中有很多促销活动，甚至包括双十一之类的。但每次活动的区间和长短都可能不同，希望可以对比不同日期区间的逐日对比活动细节。但在 PowerBI 中很难实现，是否可以实现呢。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。数据作为经济分析的基础，即使有严格的经济理论和预测判断，也需要详实合理的数据做支撑。宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。宏观
已经坚持记笔记和做手帐有大概 2 年的时间了，从最开始的只是记，到后来的坚持用手帐进行时间管理，让我获益良多，从最开始的记到后来的边记边思考，到再后来的不停的换手帐的内容，随着改变，也越来越习惯于手帐本身。
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话：想法来源于数字、信息，再到理解。
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
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
1、DDL(Data Definition Languages)语句:数据定义语言，这些语句定义了不同的数据段、 数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter 等。
Date.parse() 方法解析一个表示某个日期的字符串，并返回从1970-1-1 00:00:00 UTC 到该日期对象（该日期对象的UTC时间）的毫秒数，如果该字符串无法识别，或者一些情况下，包含了不合法的日期数值（如：2015-02-31），则返回值为NaN。
如何全面把握系统现状，以便在关键时刻做出明智的决策？这是很多负责全局稳定性的管理者深感关切的问题。基于这一背景，同时也为了寻求提升研发工作效率提升，去哪儿网构建了一套数字化质量度量体系，以此来更精确地度量、管理并提升系统稳定性。
如果提交到其他分支，提交记录不会显示在绿色的格子里面，合并分支之后 才会显示在绿色格子里面。
最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中，我们将了解如何配置 Google Sheets，使用 Python进行交互。在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
排列顺序从左至右依次为：六位数字地址码，八位数字出生日期码，三位数字顺序码和一位校验码。 1、地址码 表示编码对象常住户口所在县(市、旗、区)的行政区域划分代码，按GB/T2260的规定执行。 2、出生日期码 表示编码对象出生的年、月、日，按GB/T7408的规定执行，年、月、日代码之间不用分隔符。 3、顺序码 表示在同一地址码所标识的区域范围内，对同年、同月、同日出生的人编定的顺序号，顺序码的奇数分配给男性，偶数分配给女性。 4、校验码计算步骤
一、UW-Madison GI Tract Image Segmentation2022介绍
RFM（Recency Frequency Monetary）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
本案例有着强大而非常实用的业务背景，几乎适用于任何规模和发展阶段的企业，而使用者却根本不需要理解什么是PowerBI或商业智能，使用者只需要自己的业务指标是什么，什么时候该被考察，以及基于常识性的点击鼠标就可以看到所需要的洞察力。
Jieming Zhu① , Shilin He② , Jinyang Liu③ , Pinjia He④ , Qi Xie⑤ , Zibin Zheng⑥ , Michael R. Lyu⑦
中国叶面积指数（LAI）月度合成产品，由航天宏图实验室提供，根据NASA MODIS数据（MCD15A2H.061）通过航天宏图 Smoother计算得到的平滑后LAI产品，解决了影像云雾覆盖、像元异常值等问题。对处理后的覆盖中国区域的影像结果镶嵌，生成了分辨率为500米的月合成产品。前言 – 人工智能教程
做项目的时候需要对拿到的数据进行“清洗”，比如剔除一些不可能存在的身份证号码。查阅了网上的身份证号码验证算法，自己也总结一下。 (一)18身份证号码的结构 公民身份号码是特征组合码，由十七位数字本体码和一位校验码组成。 排列顺序从左至右依次为：六位数字地址码，八位数字出生日期码，三位数字顺序码和一位校验码。 1、地址码 表示编码对象常住户口所在县(市、旗、区)的行政区域划分代码，按GB/T2260的规定执行。 2、出生日期码 表示编码对象出生的年、月、日，按GB/T74
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。
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