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    多维透视表 - 矩表实现商品销售对比统计

    矩表控件能够满足多维透视表创建的复杂功能。本文以【商品销售额与赠送金额百分比】这一典型的多维透视表为示例,使用葡萄城报表的矩表控件,通过拖拽来实现多维透视表。...报表结构分析 行: 按照区域和省份,嵌套2层分组。 列:按照月份分组,动态列。 解决方案 1. 使用矩表控件 2. 添加2级行分组,首先按照区域分组,其次按照省份分组 3. 按照省份进行小计; 4....添加矩表控件 添加矩表控件到设计界面,会发现有类似[ 符号,表示分组,即可根据具体数据动态生成行。会发现设计器下面的矩表分组管理器; 4....添加行分组 选中,行分组单元格,右击添加行分组,选择“子分组” 5....添加省份合计 选中:省份单元格,选择添加合计->分组后面;会自动添加合计行; 效果图: 10. 修改样式 报表设计就完成了,接下来需要做的就是调整报表样式。

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    图像不变性特征——hu矩

    普通矩的计算: f(x,y)的p+q阶原点矩可以表示为: 而数字图像是一个二维的离散信号,对上述公式进行离散化之后: 其中C与R分别表示图像的列与行。...各阶矩的物理意义: 0阶矩(m00):目标区域的质量 1阶矩(m01,m10):目标区域的质心 2阶矩(m02,m11,m20):目标区域的旋转半径 3阶矩(m03,m12,m21,m30...):目标区域的方位和斜度,反应目标的扭曲 但是目标区域往往伴随着空间变换(平移,尺度,旋转),所以需要在普通矩的基础上构造出具备不变性的矩组—hu矩。...中心矩:构造平移不变性 由零阶原点矩和一阶原点矩,我们可以求得目标区域的质心坐标: 由求得的质心坐标,我们可以构造出中心矩: 由于我们选择了以目标区域的质心为中心构建中心矩,那么矩的计算时永远是目标区域中的点相对于目标区域的质心...hu矩:构造旋转不变性 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个不变矩组(Φ1 Φ7),它们在图像平移、旋转和比例变化时保持不变。

    2.7K70

    四行代码完成单细胞转录组的降维聚类分群

    ,我提到了一个很无聊的R包,名字是:scRNAstat ,它可以4行代码进行单细胞转录组的降维聚类分群,其实完全没有技术含量, 就是把 Seurat 流程的一些步骤包装成为了4个函数: basic_qc...clustree) library(cowplot) library(dplyr) x='check_pbmc3k_by_scRNAstat' dir.create( x ) 接下来 就是正餐啦, 四行代码完成单细胞转录组的降维聚类分群...去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群...,参考前面的例子:人人都能学会的单细胞聚类分群注释 总结一下 对任意的 Seurat 包需要的变量格式,sce,都是可以走下面的 四行代码完成单细胞转录组的降维聚类分群: sce = basic_qc(

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    矩表 - 现代数据分析中必不可少的报表工具

    矩表由矩阵(Matrix)控件演化而来,矩阵可将存储的原始Detail 数据,通过【行分组】(即垂直显示字段值)和【列分组】(即水平显示字段值),将数据二维的展示出来,然后计算每一行或列的合计;也可以将字段值作为行号或列标...如下图 传统矩阵的缺点: 行分组单层次,无法支持多层级数据分析 矩阵只能将数据通过简单的二维表展示,以及简单的求和汇总统计,但对于多层级的行分组却无法满足要求,如在垂直展示销售数据时, 我们需要先按区域汇总...,同样在纵向展示销售类目时,也不需要手动添加多行类目,只需要指定类目到单元格,矩表会自动生成所有类目行。...精巧的细致的功能点 矩表是非常专业的数据展示工具,因而细化了用户的需求,如行标题和列标题不仅可在每页重复显示,而且还可固定行头列头,当大数据量需要滚屏查看时,有了固定行头和列头的体验更加易于客户查找数据...实例 - 使用矩表创建【产品销售数据分析表】 在设计器中添加 矩表 将订购月指定到【行分组】单元格中,将【类别名称】指定到列分组单元格中,在最下方单元格中指定合计方法: =Sum(Sum(Fields

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    开发实践|关于100以内的加减乘除法问题之我在客户现场遇到的bug

    是这样子,前阵子,客户丢过来一个Excel,其中录入了一个bug,名称为:百分比加起来不等于100%,而且还特别着重给字体增加了红色(我这里为了展示对客户的尊重以及事实真相的还原,便也把上述字体标记为了红色...100,2),"%") // 占比(保留整数,目的想要做四舍五入) =CONCAT(ROUND(I3/$I$8*100,0),"%") 4 问题分析 在使用组件展示时,我做了相应的测试,而且这个也是通过测试组测试通过的需求...组件在计算百分比时是基于每个扇区的值除以所有扇区值的总和,如果在这个过程中存在精度损失,就可能导致百分比总和不是精确的 100%,在Excel中亦如此。...个位数字为0 0 + 6 + 7 + 5 + 2 = 20 15% 13% 12% 31% 28% // 加起来和为30,个位数字为9 5 + 3 + 2 + 1 + 8 = 19 5.2 对比另外一组数据...另外一组数据,我在测试时发现,无论是保留两位还是保留整数,都是正常,如下: 27.54% 31.4% 3.84% 12.05% 5.12% 10.38% 3.49% 3.65% 2.53% // 加起来和为

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    概率论--矩估计

    其基本思想是利用样本矩来估计总体矩,即用样本的统计量代替总体的相应统计量进行估计。 矩估计法的基本步骤 推导总体矩:首先,需要根据总体分布推导出涉及感兴趣参数的总体矩。...例如,样本均值 ˉXˉ 是样本的一阶原点矩,样本方差 2S2 是样本的一阶中心矩。 建立方程组:将样本矩与总体矩之间的关系转化为方程组。...求解方程组:通过解这个方程组得到参数的估计值。...矩估计法的理论依据主要基于大数定律,即当样本量足够大时,样本矩依概率收敛于相应的总体矩。这意味着在大样本情况下,样本矩能够很好地反映总体矩,从而使得矩估计具有较好的一致性和有效性。...具体来说,矩估计法假设样本的k阶矩等于总体的k阶矩,这样可以利用样本矩来估计总体矩。这种方法基于大数定律,即当样本量足够大时,样本矩会依概率收敛于相应的总体矩。

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    机器学习数学基础:数理统计与描述性统计

    numpy的话就是np.var() 3. k阶样本原点矩 设是总体的一个简单随机样本,称 为样本的阶原点矩(可以看到时,相当于样本均值),通常用样本的无阶原点矩来估计总体分布的阶原点矩。...4. k阶样本中心矩 设是总体的一个简单随机样本,为样本均值,称 为样本的阶中心矩,通常用样本的阶中心矩来估计总体分布的阶中心矩。 5. 顺序统计量 ?...平均数 是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。 2. 中位数 是指在一组数据,按顺序排列后,居于中间位置的数。...# 检测异常值并将其舍弃,返回删除的列 def detect_and_remove_outliers(df): """这个方法按列检查异常值,并保存所在的行,如果某个行有两个以上的异常值,就删除该行...当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲的不同,变异系数可以消除测量尺度和量纲的影响。 4.

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    矩 Hu 矩

    在数学和统计学中,矩(moment)是对变量分布和形态特点的一组度量。本文记录相关概念。 简介 在数学和统计学中,矩(moment)是对变量分布和形态特点的一组度量。...在文献中n阶矩通常用符号μn表示,直接使用变量计算的矩被称为原始矩(raw moment),移除均值后计算的矩被称为中心矩(central moment)。...在图像矩中有零阶矩、一阶矩、二阶矩、三阶矩…其中零阶矩与物体的质量有关,一阶矩与形状有关,零阶矩与一阶矩可以求出重心,二阶矩显示曲线围绕直线平均值的扩展程度,三阶矩则是关于平均值的对称性的测量。...其具体定义如下: image.png 这7个不变矩构成一组特征量,实际上,在对图片中物体的识别过程中,只有M1和M2不变性保持的比较好,其他的几个不变矩带来的误差比较大,有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物体的描述才是真正的具有旋转...不变矩的物理含义 如果把图像看成是一块质量密度不均匀的薄板,其图像的灰度分布函数f(x,y)就是薄板的密度分布函数,则其各阶矩有着不同的含义,如零阶矩表示它的总质量;一阶矩表示它的质心;二阶矩又叫惯性矩

    1.8K20

    机器学习数学基础:数理统计与描述性统计

    numpy的话就是np.var() 3. k阶样本原点矩 设是总体的一个简单随机样本,称 为样本的阶原点矩(可以看到时,相当于样本均值),通常用样本的无阶原点矩来估计总体分布的阶原点矩。...4. k阶样本中心矩 设是总体的一个简单随机样本,为样本均值,称 为样本的阶中心矩,通常用样本的阶中心矩来估计总体分布的阶中心矩。 5. 顺序统计量 ?...平均数 是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。 2. 中位数 是指在一组数据,按顺序排列后,居于中间位置的数。...# 检测异常值并将其舍弃,返回删除的列 def detect_and_remove_outliers(df): """这个方法按列检查异常值,并保存所在的行,如果某个行有两个以上的异常值,就删除该行...当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲的不同,变异系数可以消除测量尺度和量纲的影响。 4.

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    钟形曲线:中心极限定理 精选

    中心极限定理指的是分别适用于不同条件的一组定理,但基本可以用一句通俗的话来概括它们:大量相互独立的随机变量,其求和后的平均值以正态分布(即钟形曲线)为极限。...此外,也可以用物理学中“矩”的概念来描述随机变量的各阶参数:期望值m是一阶矩,方差s2是二阶矩。...大数定律给出一阶矩,表示随机变量分布的中心;中心极限定理给出二阶矩(方差),表示分布对中心(期望值)的离散程度。...如果还考虑高阶小量的话,三阶矩对应“偏度”,描述分布偏离对称的程度;四阶矩对应峰度,描述随机分布“峰态”的高低。...由此我们从原始数据可以算出:分数在1850之下的百分比是0.849,分数在2050之上的百分比是0.0479。

    1.2K20

    【案例分享】电力设备生产数据的多层分组统计报表实现

    使用矩表控件 2. 添加多级嵌套行分组 3. 分组2添加小计,分组1添加总合计 4. 按照时间字段进行列分组。 (四)报表实现 1. 新建RDL 报表模板 2....添加矩表控件 添加矩表控件后,会发现有类似 [ 符号,表示分组,即可根据具体数据动态生成行。会发现设计器下面的矩表分组管理器; image.png 4....Group4:静态名称(静态列); 因此需要添加三级分组和一列静态列: image.png 4.1.1 选中“行分组单元格”,右键单击,添加行分组——>子分组 image.png 4.1.2 添加三级分组...image.png 4.1.3 添加静态列 image.png 4.1.4 添加静态行:选中四级单元格,插入行——>分组内下方,执行三次 image.png 添加动态列:本节报表结构相对简单,只有一行...总结一下 上面的步骤虽然看起来有些复杂,但只要真正掌握的矩表控件的原理,类似的复杂多层分组报表只需几分钟便能制作完成。

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    个人永久性免费-Excel催化剂功能第13波-一键生成自由报表

    ptag=qqbrowser 功能介绍 通过生成自由报表功能,可快速地把一份普通的Excel一维表数据(一行数据代表一个事件)快速转换成自己想要的组合单元的样式(数据重新组合,将原来的一行数据作为一个数据单元...8.自由报表按要求已生成 生成报表样式 打印报表 在生成报表后,保持窗体不关闭状态,再对报表进行一些参数设置,即可打印,打印出的报表较为关键的是当一组数据单元默认被分到两页时,插件会做修正工作,把不足位置打印的一行数据组将其移动到第二页中打印...页边矩居中方式 有水平居中和垂直居中两种,若无特殊情况,选择水平居中的默认样式即可,具体的差异性可观看视频演示里的显示效率,此两项和纸张方向都是Excel的打印数据中原生有的功能,只是搬到插件窗体界面更加明显直观可设置而已...建义设置完标题信息后,用打印预览来直观地调整一下页边矩信息(勾选显示边框),以保证最终打印的效果如预览所示,预览中显示的分页位置,在插件下一步的打印报表中会自动做调整,无需理会预览时的错误分页符位置。...打印预览功能 点击【打印报表】,请使用此处的【打印报表】按钮来进行打印,而不要使用Excel原生的打印按钮,因此处插件会根据以上设置过的一些打印设置,对打印的报表进行分析,让同一个数据组单元的数据保证在同一页上显示

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    面板数据与Eviews操作指南(下)

    ② 广义矩估计GMM 广义矩估计的基本思想 在总体未知的情况下,参数的矩估计就是用样本矩去估计总体矩。比如,可以通过样本得到样本的两个矩: ? 和 ? ?...(10) 这是用两个矩估计总体的两个参数,当选择的矩估计方程个数多于待估参数个数时,广义矩估计方法应运而生: 设样本的r个矩为 ? ,对应的有r个总体矩 ?...基于工具变量的广义矩估计 如果模型的设定正确,则存在一些为0的条件矩。模型的广义矩估计的基本思想就是用矩条件估计模型参数。...(15) 这就是一组矩条件,由样本矩条件估计模型参数b,就是一种矩估计。 当模型存在解释变量与随机误差相关时,有些矩条件就不存在了,那么需要找到一个工具变量z,使z与e无关: ?...(18) 用矩条件m(b)=0得出的参数估计量的方法,就是工具变量法。同时方程组的解m(b)=0,就是 ? 极小化时的 ?

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    面板数据与Eviews操作指南(下)

    ② 广义矩估计GMM 广义矩估计的基本思想 在总体未知的情况下,参数的矩估计就是用样本矩去估计总体矩。比如,可以通过样本得到样本的两个矩: ? 和 ? ?...(10) 这是用两个矩估计总体的两个参数,当选择的矩估计方程个数多于待估参数个数时,广义矩估计方法应运而生: 设样本的r个矩为 ? ,对应的有r个总体矩 ?...基于工具变量的广义矩估计 如果模型的设定正确,则存在一些为0的条件矩。模型的广义矩估计的基本思想就是用矩条件估计模型参数。 设定以下模型关系式,其中b是k*1待估参数向量: ?...(15) 这就是一组矩条件,由样本矩条件估计模型参数b,就是一种矩估计。 当模型存在解释变量与随机误差相关时,有些矩条件就不存在了,那么需要找到一个工具变量z,使z与e无关: ?...(18) 用矩条件m(b)=0得出的参数估计量的方法,就是工具变量法。同时方程组的解m(b)=0,就是 ? 极小化时的 ?

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