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PowerBI 实现超多系列对比分析 - 上篇 - 效果分析

有时候我们需要在 Power BI 中进行超多系列对比分析，这里的问题在于： 如何实现超多系列的同时显示 如何实现超多系列的图列 如何实现超多系列的端点数字化 我们分两篇来研究这样问题： 上篇：研究该问题的细节...，大多数视觉对象上最多可显示 3500 个数据点（请参阅以下项目符号列表中的例外情况）。...因此，如果有 10 个系列，每个系列有 350 个数据点，则视觉对象已达到其总体数据点的上限。如果有一个系列，则可以有多达 3,500 个数据点，只要新算法认为这是基础数据的最佳采样。...使用切片器来只显示数据段是个好方法（仅适用于特定系列）。例如，如果要在图例中显示所有子类别，则可以使用切片器根据同一报表页上的整体类别进行筛选。...显示末端数据点值 由于系列众多，我们希望可以显示末端系列点值，来大致看出系列的大小，如下所示： ? 这在默认情况也是无法做到的。

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谷歌发布What-If工具：无需代码即可分析ML模型

仅训练模型是不够的。相反，优秀的从业者像侦探一样，探索并更好地理解他们的模型：数据点的变化将如何影响我的模型的预测？它对不同的群体有不同的表现，例如，历史上被边缘化的人群？...给定了一个TensorFlow模型和一个数据集的指针，这个假设工具提供了一个交互式的可视化界面来探索模型结果。 ? 工具展示了一组250张人脸照片，以及从一个检测微笑的模型中得出的结果。...在一个数据点上探索假设场景。 反设事实 只需单击一个按钮，就可以将数据点与模型预测不同结果的最相似点进行比较。我们称这些点为“反事实”，它们可以揭示模型的决策边界。...在这种情况下，对于选定的数据点，模型预测该人获得超过5万美元的可信度为73％。该工具自动定位数据集中最相似的人，模型预测收益低于5千美元，并将两者并排比较。...在这种情况下，工具自动设置两组的置信度阈值，以优化机会均等。 ? 比较两组数据在微笑检测模型上的性能，并将其分类阈值设置为满足相等的机会约束。

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腾讯云数据库监控告警消息配置最佳实践

/主机监控 （仅针对只读实例配置）IO线程状态 !...=0，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次主从延迟时间>=600s，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次主从延迟距离>=500MB，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次策略类型：...云数据库/MySQL/备机监控（仅针对主实例、灾备实例配置）IO线程状态 !...=0，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次主从延迟时间>=600s，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次主从延迟距离>=500MB，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次Redis...，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次入流量使用率 >= 80%，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次入流量限流触发 >= 1Count，持续粒度5s，持续3个数据点，每小时告警一次连接使用率

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懒人福利：不写代码调优深度模型，谷歌开源的「What-If」了解一下

在数据点上探索 what-if 场景。 反事实（Counterfactual） 点击一个按钮，即可将一个数据点和最类似的数据点进行对比，你的模型在后者处的预测结果不同。...或者，你也可以手动编辑一个数据点，并探究模型预测如何变化。在下方的截图中，该工具被应用在一个二分类模型上，其基于 UCI 人口普查数据集的公开人口普查数据预测一个人的收入是否超过 5 万美元。...在这个案例中，仅需要对年龄和职业做微小的改变，模型的预测就会出现大幅变化。 ? 反事实对比。 性能和算法公平性分析 你也可以探究不同分类阈值的影响，考虑不同数值公平性标准等约束。...比较两组数据在微笑检测模型上的性能，将它们的分类阈值设置为满足「均等机会」约束。...该工具有助于显示不同子组模型的相对性能，以及不同特征如何单独影响预测。该模型用 UCI 普查数据集训练而成。

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Seaborn-让绘图变得有趣

散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...然后，将scatterplot命令更新为每个数据点的大小基于median_house_value，颜色使用hue基于ocean_proximity和标记使用style基于基于ocean_proximity...带有条形文字非常有用，因为ISLAND仅通过查看绘图，最后一个类型看起来就好像是零值。 直方图 直方图是显示连续数据点并查看其分布方式的有效方法。可以看到，大多数值位于较低端，较高端或均匀分布。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。...数据点揭示了数据如何分布。 对图 该对图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合，此图均显示一个散点图，对于其自身的每种组合，均显示一个直方图。

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使用“假设工具”来研究机器学习模型

对于这个数据点，早期阳性（高收入）类的推理得分为0.473，阴性（低收入）类的得分为0.529。但是，通过改变年龄，积极的班级分数变为0.503。...只需单击一下，我们就可以看到最相似的反事实（以绿色突出显示）到我们选定的数据点。在数据点编辑器选项卡中，我们现在还可以看到原始数据点的特征值旁边的反事实的特征值。绿色文本表示两个数据点不同的功能。...我们还可以使用“显示与所选数据点的相似性”按钮来查看所选点与其他点之间的相似性。WIT测量从选定点到每个其他数据点的距离。让我们改变我们的X轴散射，以显示到所选数据点的L1距离。 ?...分析部分相关图 部分相关图(简称PDP或PD图)显示了一个或两个特征对机器学习模型预测结果的边际效应(J. H. Friedman 2001)。...我们推断资本收益非常不均匀，大多数数据点都设置为0。 ? 原住民的分配 || 性别分布 同样，大多数数据点都属于美国，而女性在数据集中没有很好地表示。由于数据存在偏差，因此其预测仅针对一组是很自然的。

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使用K-Means算法将图像压缩6倍！

无监督机器学习（更具体地说是K-Means），是通过将相似的数据点聚集在高维空间中来实现的。 在左侧，数据点最初是分散的。假设我们不知道每个数据点是如何相关的，但它们不失普遍性。...从所有可用数据点的集合中，随机选择K个数据点并将其称为“聚类质心”。 3. 聚类分配。遍历整个数据集，对于每个数据点x（i），将其分配给它更接近的一个聚类质心。我们如何确定“近距离”？...本质上，它是数据点与分配给它的聚类质心的平均距离。 为了可视化聚类，请从cars.csv文件的可用列中取出两列。...K = 16 在上述图中，第一个图显示了数据集，以及聚类质心的最终位置（表示为三角形）。下一个图显示了结果聚类。我们可以看到，数据集似乎有大约2-4个聚类。...我们可以将这个图像视为数字数据的数据点，即我们必须忽略这个事实这个数据代表一个图像。

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收藏！！无监督机器学习中，最常见的聚类算法有哪些？

将每个数据点分配给最近的质心（使用欧氏距离）。 4. 计算群集惯性。 5. 将计算新的质心作为属于上一步的质心的点的平均值。换句话说，通过计算数据点到每个簇中心的最小二次误差，将中心移向该点。 6. ...下图显示了如果我们在每个数据集中使用K均值聚类，即使我们事先知道聚类的确切数量，我们将获得什么： 将K均值算法作为评估其他聚类方法性能的基准是很常见的。...分层聚类的类型 这种类型的聚类有两种方法：集聚和分裂。 · 分裂：此方法首先将所有数据点放入一个集群中。 然后，它将迭代地将簇分割成较小的簇，直到它们中的每一个仅包含一个样本。...DBSCAN分配标准 它基于具有指定半径ε的多个点，并且为每个数据点分配了特殊标签。分配此标签的过程如下： · 它是指定数量（MinPts）的相邻点。...它属于软群集算法组，其中每个数据点都属于数据集中存在的每个群集，但每个群集的成员资格级别不同。此成员资格被指定为属于某个群集的概率，范围从0到1。

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理想的viewport(视口)并不存在

我们收集了超过120,000个数据点，涉及超过2,300个不同的视口尺寸。这些数据主要来自美国和欧洲的用户，因此它们并不一定能代表全球观众，但对于本文而言仍然具有参考价值。...这个实验仅持续了48小时，但我们获得的数据相当有趣。现在，让我们深入了解一下。 120,000个数据点代表着什么？ 了解120,000这个数字在相对条件下有多大是很重要的。...假设每个数据点代表一个人，以便进行比较。 温布利体育场（Wembley Stadium）的容量是90,000人，所以我们的数据点可以填满温布利一次，还能再填满其三分之一的可用容量。..."移动端" 与 "桌面端" 在这次实验中，我们仅捕获了每个数据点的宽度和高度，这些尺寸是通过 window.innerWidth 和 window.innerHeight 获取的。...即使是平板用户也不会让浏览器填满整个屏幕，因此在考虑更大视口设计时，请务必考虑这一点——尤其是如果你为小屏幕隐藏内容，而为“桌面用户”显示内容时。

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

极差（Range） 极差，又称全距，可以显示数据从分布中的最低值到最高值的分布。 例如，考虑以下数字：1、3、4、5、5、6、7、11。对于这组数字，极差是 11-1 或 10。...极差的度量仅使用了 2 个数字因此受异常值影响很大，并且不会提供有关值分布的任何信息。所以它最好与其他方法结合使用。...就像极差一样，四分位距在其计算中仅使用 2 个值。但是IQR受异常值的影响较小：这2个值来自数据集的中间一半，所以不太可能是极端数字。...它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。...标准差低 - 数据点往往接近平均值 标准差高 - 数据点分布在大极差的值上。 什么是变异性的最佳衡量标准？ 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。

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分布式学习和联邦学习简介​

损失函数是通过平均所有数据点的误差来计算的，每个数据点对损失函数的贡献是相等的。...随机梯度下降（SGD） 我们通过在100个数据点的所有梯度上平均来计算F的梯度。如果我们仅使用20个数据点进行估计，该怎么办？ 这被为小批量的随机梯度下降，仅利用数据子集来计算梯度。...这意味着我们不需要将所有的100个数据点放在一个地方（同一台服务器）!我们可以将数据分成两部分然后分别计算每个部分的梯度，然后对这两个梯度求平均值，来计算整个数据的梯度。这就是D-SGD的主要思想。...现在，我们有两个客户机的分布式SGD。 如上所示，在D-SGD中两个客户端都从相同的b点开始，然后各自用50个数据点计算每个客户端的梯度。然后将局部梯度发送到充当协调器的服务器上。...该协调器会对两个梯度求平均值，然后计算整个数据的梯度或叫全局梯度。服务器返回这个全局梯度给两个客户端，客户端使用这个全局梯度来更新他们的b值或他们的模型。

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

可以使用多种不同的方式对变异度进行度量 极差（Range） 极差，又称全距，可以显示数据从分布中的最低值到最高值的分布。 例如，考虑以下数字：1、3、4、5、5、6、7、11。...极差的度量仅使用了 2 个数字因此受异常值影响很大，并且不会提供有关值分布的任何信息。所以它最好与其他方法结合使用。...基本公式为：IQR = Q3 - Q1 就像极差一样，四分位距在其计算中仅使用 2 个值。但是IQR受异常值的影响较小：这2个值来自数据集的中间一半，所以不太可能是极端数字。...它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。 为什么使用 n - 1 作为样本标准差？ 当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。...标准差低 - 数据点往往接近平均值 标准差高 - 数据点分布在大极差的值上 什么是变异性的最佳衡量标准？ 可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。

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分布式学习和联邦学习简介​

损失函数是通过平均所有数据点的误差来计算的，每个数据点对损失函数的贡献是相等的。...随机梯度下降（SGD） 我们通过在100个数据点的所有梯度上平均来计算F的梯度。如果我们仅使用20个数据点进行估计，该怎么办？ 这被为小批量的随机梯度下降，仅利用数据子集来计算梯度。...这意味着我们不需要将所有的100个数据点放在一个地方（同一台服务器）!我们可以将数据分成两部分然后分别计算每个部分的梯度，然后对这两个梯度求平均值，来计算整个数据的梯度。这就是D-SGD的主要思想。...现在，我们有两个客户机的分布式SGD。 如上所示，在D-SGD中两个客户端都从相同的b点开始，然后各自用50个数据点计算每个客户端的梯度。然后将局部梯度发送到充当协调器的服务器上。...该协调器会对两个梯度求平均值，然后计算整个数据的梯度或叫全局梯度。服务器返回这个全局梯度给两个客户端，客户端使用这个全局梯度来更新他们的b值或他们的模型。

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如何将 Transformer 应用于时间序列模型

前馈神经网络 (FNN) 模型使用系列中任何前六个数据点来预测接下来的六个数据点。...由于系列中的数据点必须乘以系列中的每个其他数据点，因此添加到输入中的每个数据点都会以指数方式增加计算注意力所需的时间。这称为二次复杂度，在处理长序列时会产生计算瓶颈。...通过使注意力层仅使用最重要的数据点而不是所有数据点来计算权重和概率，ProbSparse 有助于大大减少计算注意力所需的时间。...当预测 720 个数据点时，性能差异更大，Informer 的 MSE 为 1.215，而 LSTM 的 MSE 为 1.960。...基于每个服务之前 360 个数据点的模型，我们对未来的 36 个数据点进行了短期预测，并对未来的 120 个数据点进行了长期预测。

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写给小白：K近邻算法入门

由于我们收集了3种不同的测量数据（重量、高度和警惕性），因此可以将所有100个数据点投影到三维空间中，并根据其标签为每个数据点上色（例如，把“Podenco”的标签涂上棕色）。...该算法根据一个不可见数据点的K近邻和这些K近邻的绝大多数类型，来预测该数据点的类。让我们从数学的角度来仔细研究一下这个问题。 两个概念 为了通过K-NN对数据进行分类，我们只需要实现两个概念。...knn算法的首要任务是计算新数据点和所有其他现有数据点之间的距离。之后，我们需要从最近到最远的距离排序，并提取数据点标签。然后截断此有序列表，使其仅包含k个最近的数据点标签。...k-NNs的主要思想是：利用新的“待分类”数据点的K个最近邻来“投票”选出它应有的标签。 因此，我们需要两个核心函数来实现k-NN。第一个函数计算两个数据点之间的距离，以便找到最近的邻居。...同时使用这两个函数可以使k-NN发挥积极作用，并且可以可靠地标记未显示的数据点。 我希望这篇文章是有帮助的，它揭开了k近邻算法的内部工作原理的神秘面纱。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(七)–饼图

仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列 （数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列。...图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图只有一个数据系列。）中各项的大小与各项总和的比例。...饼图中的数据点 （数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）...显示为整个饼图的百分比 分类 饼图以二维或三维格式显示每一数值相对于总数值的大小。...分离型饼图显示每一数值相对于总数值的大小，同时强调每个数值。分离型饼图可以以三维格式显示。由于不能单独移动分离型饼图的扇面，您可能要考虑改用饼图或三维饼图。这样就可以手动拖出扇面了。

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一文详解聚类和降维（附实例、代码）

该算法的输出是一组「标签」，这些标签将每个数据点都分配到了 K 组中的一组。在 K 均值聚类中，这些组的定义方式是为每个组创造一个重心（centroid）。...将每个数据点都分配给这 K 个聚类中的一个。每个数据点都被分配给离它们最近的重心的聚类。这里的「接近程度」的度量是一个超参数——通常是欧几里得距离（Euclidean distance）。...平面上的每个数据点都根据离自己最近的重心加了颜色。你可以看到这些重心（更大一点的蓝点、红点和绿点）一开始是随机的，然后很快进行了调整，得到了它们各自的聚类。...层次聚类的步骤如下： 首先从 N 个聚类开始，每个数据点一个聚类。 将彼此靠得最近的两个聚类融合为一个。现在你有 N-1 个聚类。 重新计算这些聚类之间的距离。...仅需使用重映射空间的前几个维度，我们就可以开始理解这个数据集的组织结构。这就是降维的目的：减少复杂度（即这里的维度），同时保留结构（方差）。

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数据分析师必须掌握5种常用聚类算法

最终所有数据点根据它们所在的滑动窗口来确定分到哪一类。 下图显示了所有滑动窗口从头到尾的整个移动过程。每个黑点代表滑动窗口的质心，每个灰点代表一个数据点。 ?...其次，由于GMM使用了概率，每个数据点可以有多个簇。因此，如果一个数据点位于两个重叠的簇的中间，我们可以简单地定义它的类，即属于类1的概率是百分之X，属于类2的概率是百分之Y。...▌凝聚层次聚类 分层聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。 自下而上的算法首先将每个数据点视为一个单一的簇，然后连续地合并（或聚合）成对的簇，直到所有的簇都合并成一个包含所有数据点的簇。...树的根是收集所有样本的唯一簇，叶是仅具有一个样本的簇。 在进入算法步骤之前，请查看下面的图解。 ?...合成聚类 1、我们首先将每个数据点视为一个单一的簇，即如果我们的数据集中有X个数据点，那么我们就有X个簇。然后，我们选择一个距离度量，来度量两个簇之间距离。

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excel 堆积折线图_什么叫堆积折线图

excel中关于折线图和堆积折现图的解释： “堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。...如果有很多类别或者数值是近似的，则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据，您可能要考虑改用堆积面积图。...更通俗的解释为： 如果有两个数据系列，折线图中两个数据系列是独立的，而堆积折线图中，第一个数据系列和折线图中显示的是一样的，而第二个数据系列的值要和第一个数据系列的值在同一分类（或时间上）进行累计，这样可以显示两个数据系列在同一分类...比如企业生产两种产品，制作销售额的折线图，只能单纯反映每种产品的销售额随时间的变化情况，而制作销售额的堆积折线图则可以反映这两种产品的总销售额随时间发展变化的情况。

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