自参考日期开始的百分比变化 在 Tableau 中，利用表计算，可以计算从任意值开始的百分比变化。假设您对某个股票组合感兴趣，并且想评估它们从某个时间点开始的相对表现。...随时间变化的销售总额百分比 希望一次执行两遍表计算的情况很常见。例如，查看某个细分市场随时间变化的增长或收缩对公司的重要性可能很有意义。...各时段与平均值的差异 您可能更想看到季度销售额与当年平均值（而不是绝对数）的差异。此处显示了与当年平均值和绝对订单数之间的差异。...： 基于 DAX查询结果 后，没有充分枚举各种变化可能性的组件化（非编程）实现。...相信 PowerBI 在报表层必然有更大的提升，至少完成两点： 要么充分枚举各种变化可能性，并提供相应的组件化（非编程）实现，类似：Power Query。
PowerBI 原生支持矩阵行中迷你图，值得让人探索一番可能性，对此，我们分不同情况给出一些可能的延展。本文来实现行内的棒棒糖图。效果如下： 这里将当年完成的 YTD 实现为水平的棒棒糖图效果。...构造思想 矩阵并没有原生提供行内棒棒糖图的做法，那这里我们必须采用有想象力的构造思想： 先给出一个通用坐标轴，如：X 范围为 1 到 100 再计算矩阵每行的参考数值，在本例中是销售经理的 YTD 销售额...将上述计算进行归一化记为 Y（各自 YTD 值占总 YTD 值的百分比）并延展到 1 到 100 实现迷你图，如果 X 范围小于 Y，则返回 1，否则返回空 构造 X 轴 用 DAX 构造 X 轴，如下...迷你图计算 再用 DAX 实现迷你图计算，如下： KPI.ByManager.Y = VAR vValueAll = CALCULATE( [KPI.AC.YTD] , ALL( SalesMan...，再计算各分量对总值的百分比，最后用 1 来构造迷你图。
还有很多小伙伴学习了《PowerBI 全动态中国式复杂矩阵》的 1.0 和 2.0 版，已经获益良多，而今天，你将看到新的可能性。什么是 4.0 版？本文会给出说明。...，合计； 六、矩阵的单元格字体颜色可以是任意的，如：正负的不同颜色等； 七、矩阵的单元格数字格式可以是任意的，如：千分位整数，百分比，小数等； 八、矩阵行的排序可以是任意的，如：按照销售额大小对行排序，...主要有两点： 性能优化 设计模式 完美增强版（v4.0）与完美版（v3.0）有着完全一摸一样的面貌，然后 v4.0 的完美增强版将以至少 3 倍速高速运行，如下所示： ?...可以看出，v4.0 与 v3.0 的呈现结果完全相同，但速度是完美版的 3 倍之多。 完美版 v3.0 版本 DAX 公式鸟瞰： ? 完美增强版 v4.0 版本 DAX 公式鸟瞰： ?...设计模式 计算组以及计算流透传模式 用到的 DAX 特性更是几乎包揽了所有 DAX 基础和高级特性。
问题背景 简单直接地说，这个问题来自于 DAX度量值 的复用问题，举例如下： 现有度量值：订单销售额，订单利润，订单利润率等10个指标，它们的计算逻辑非常简单。不妨称之为基础度量值。...在微软的产品中，其实有一条隐形的准则，那就是：如果用户在有规律地重复一项操作，那么有两个可能：要么有一个一键解决的方法，只是你不知道；要么就是微软缺乏了一项重要的特性。而99%的可能性是前者。...calculation items 可以与度量值任意结合使用，达到改变度量值已有逻辑，更准确讲，是从已有逻辑派生新计算逻辑。...从 CALCULATE 的技术细节来讲，应该是在 CALCULATE 计算的上下文堆栈中，压入新的筛选器，再计算 CALCULATE 的第一个参数。...动态格式字符串 你可以想象对于一个基础度量值（如：销售额）与N个 calculation item 的结合使用，会产生 去年销售额 以及 销售额增长率 这两个不同指标，而它们一个是数字格式，一个是百分比格式
最近，这家社交平台巨头正在开发一种算法，来计算出你赚了多少钱，而不是通过直接问而得到答案。...在2016年7月提交的一项专利申请中，Facebook在上周的《每日邮报》(Daily Mail)上公布了一项专利申请，它概述了一种样本决策树，该决策树将利用信息集合中的各种数据点，通过问卷收集来确定个人社会经济地位的可能性...例如，对于年龄在20-30岁之间的用户，Facebook可以确定一个人拥有的联网设备的数量，以及一个人的最高教育水平;对于年龄在30-40岁之间的人来说，Facebook有兴趣知道一个人是否拥有房子，如果是的话...在最初的数据收集之后，所有这些信息将被输入一种叫做“分类器”的算法中，来预测一个人的社会经济地位的可能性，其基本可分为三类：工人阶级，中产阶级或上层阶级。...例如，20多岁的学生，拥有研究生学位的用户比高中毕业的人更有可能被归入中产阶级。 同时，拥有2-5个设备被认为是典型的中产阶级，拥有6个以上设备的用户可能是上层阶级。
调查的样本所在系跨越了八大学科：计算机科学、商学、历史、心理学、物理学/天文学、社会学、人类学和生物学。 接下来，具体看看研究者通过调查发现了什么？...用最接近的可用数据与教师出生时美国成年人的教育程度相比较的比率，以及教师开始终身教职时博士生父母的教育水平相比较的比率 相比之下，在和这些教师同一时间出生的美国成年人中，平均只有不到1%的人拥有博士学位...与普通的美国成年人比，教师的父母拥有博士学位的可能性要高出12到25倍。而比起他们自己的父母，他们拥有博士学位的可能性要高2倍。...教职员工的百分比除以这些教育水平（实线）的美国成年人口的百分比，或除以拥有硕博父母的博士生（虚线）的百分比 学术支持 研究显示，如果父母拥有博士学位，子女就更有可能从父母那里获得对自己学术生涯的鼓励和支持...研究者发现，在8个领域的一流大学中，近1/3的教授说他们的父母中的一位拥有博士学位。而在这些精英系的教师中，父母拥有博士学位的可能性比在最不知名系的教师高出57.4%。
Row-Level Security（行级别安全性），确定了那种只能看的成员的可看的范围。并通过：角色-成员 与 模型-表格 的结构进行可能的多种控制。...如：角色A可以看北京数据，角色B可以看上海数据，则具有角色A和角色B的成员可以看北京和上海的数据。 Model（数据模型），由多个形成关系的表组成，权限的控制将按关系的箭头方向进行传递。..." 然后来到PowerBI数据模型中看看是用怎样的度量值来计算和控制权限的，我们根据需要实现了判断权限的度量值如下： 观察上述两个分别控制产品以及地区的度量值结构，只需要修改最前面两行的实体部分即可，其他部分不做任何改变...例如：再加载一次事实表，单独计算。当然，如果可以重复理解本文思路，也可以完全不使用行级别安全性来控制权限。读者可以自行试验，欢迎探讨。...另外，这里已经给出了超过行级别安全性控制的方法，进而可以实现更多的可能性，欢迎交流讨论。
PowerBI 表格，矩阵 与 Excel 透视表有何异同。 到底什么是 透视表。 PowerBI 表格 与 矩阵 有何异同。 全动态超级复杂自定义表头（列）。 全动态超级复杂自定义表行。...复杂矩阵制作第一阶段：动态计算阶段 构造标题列，本例中，使用 DAX 动态构造出标题列： 该标题列的特性在于： 标题是可以动态自动变化的，例如 2019 年 并不是静态文本，而是动态计算的，未来会随时间而变...构造计算，本例中，使用 DAX 动态完成在行列交叉处的计算： 这是最核心的步骤，这里采用Excel120此前提出的非侵入式设计模式，动态计算出行列交叉处的值。以示例文件为准。...实现方法： 这是 DAX 专门为了处理矩阵内计算而刚更新不久的函数。...2019年，我们将和Excel120的战友们继续深入研究PowerBI的更多可能性。最后，如果PowerBI可以制作一个最复杂的图，那几乎可以确定，就是：本图。
这里新增的三个DAX函数将是未来非常重要的主角。...接着，我们需要按照时间来计算： 至少有7种模式，每种模式里涉及到年，季，月，周四种时间段粒度，就是28种时间计算可能性，而考虑到 100 个业务指标，就需要为每个业务指标都写 28 次时间方面的业务逻辑...值得注意的是，这里面所涉及的三个非常重要的DAX函数已经在PowerBI中存在了，那么PowerBI具备这种特性也将是一个非常理所应当的事情。...总结 从 PowerBI 2019的4月更新来看，PowerBI正在不断加强DAX的位置，未来也许是 DAX驱动可视化 的，DAX 除了可以增强模型，如组计算；也增强了可视化的可能性，在此前有大量文章已经做了深入的讨论...让我们一起等待这项计算可以产生颠覆效用的特性的正式发布吧。 —— 参考：内行才能看懂的 PowerBI DAX 引擎重大更新来了
看起来社交公司 Facebook 要做这件事情，似乎也不难理解，他们拥有市场上三个最大的消息传递平台： WhatsApp、 Facebook Messenger、 Instagram 智能穿戴设备与社交服务进行深度集成...CTRL-Labs 是由一群科技和知名的神经科学顾问组成 这家公司专门致力于构建无线输入机制，包括无需传统的触摸屏或物理按钮输入，即可将大脑的电信号传输到计算设备的设备。...CTRL-Labs 无键盘打字 「 CTRL-Labs 产品：虚拟键盘 —— 用手指在桌面上敲击以输入信息，并将每只手指与关节的位置、运动相应地映射到电脑并输出信息。」...手表可能性 4 Facebook 目前正在开发自己的操作系统，该操作系统可以为未来的硬件提供动力。 手表可能性 5 设备可能于 2022 年向公众展示。...（编辑：春FANG） 一个人的探索有些孤单， 一群人的探索会更有意思。 扫码加入vip社群 交流 人机交互技术
到场的警察随后逮捕了两个形迹可疑的女人，其中一个人是警局的常客，另外一个人身上携带着毒品。 犯罪总是带有不确定的成分，这就好比没有谁能够确切地说谁会撞车、买房贷款银行也不知道谁会还不起钱。...相信你也无数次听过这句话，但是有没有想过：这句话背后的真实含义是什么呢？ 我们每天拥有固定的时间和精力，注意这里“固定”是指你的资源和时间都是有限的。...你只能在有限的资源和时间下，做一个最佳选择，这个选择代表你去哪家公司工作，未来3年内能让你赚钱能力提升的可能性最大。 image.png 这里我们提到可能性，但是只知道可能性是无法做出判断的。...所以只知道可能性是不行的，这时候数学家就出来吼了一嗓子：如果用某种办法计算出可能性，并用数值来表示这种可能性，不就解决了。...还是刚才的例子，我告诉你腾讯股票上涨的可能性是70%，阿里巴巴上涨的可能性是90%，两个可能性的数值一比较，你立马知道该怎么选择了。 这里用数值来衡量可能性就是下面图片里描述的概率。
慕尼黑工业大学（TUM）的权游粉丝们用机器学习预测了最终季人物的死亡可能性。 ? 不幸登上榜首的竟然是深谙生存法则的波隆。...数据分析+网络理论，找出真主角 在谁是真主角的分析当中，Peter主要使用了三种方法来对《冰与火之歌》进行数据分析： 通过测量词汇多样性来评价词汇的丰富度 故事主线的人物足迹和词频分析 运用网络理论计算角色的重要性...网络理论 对于《冰与火之歌》这样拥有两千多个出场人物的巨著来说，人物之间的相互关系推动着故事的发展。 Peter引入了网络理论来描述角色之间的关联性。 ?...，它能衡量杀死一个人物的难度。...具体的训练方法他们写在了这个项目的官网中，而权游里每一个角色的死亡百分比也都可以在官网中查询到。
拿朴素贝叶斯分类来说，其实生活中比比皆是，举个例子： 我们在大街上看到一个人，猜测他属于哪个职业。这就是一种分类，你是根据什么来判断的。可能是根据这个人的穿着打扮，言行举止。...，因为A还没有与事件B关联上，他是先验分布。...在这里，如果"可能性函数"P(B|A)/P(B)>1，意味着"先验概率"被增强，事件A的发生的可能性变大；如果"可能性函数"=1，意味着B事件无助于判断事件A的可能性；如果"可能性函数"<1，意味着"先验概率...所以，男性的身高为6英尺的概率的相对值等于1.5789（大于1并没有关系，因为这里是密度函数的值，只用来反映各个值的相对可能性）。 ? 有了这些数据以后，就可以计算性别的分类了。 ...10000倍，所以判断该人为女性。
例如，假设学生是二年级，已声明的可能性是 0.5。 后验概率。这些是考虑专业声明状态的信息后，二年级的概率。我们计算了其中的一个： 假设学生已经声明，学生是三年级的后验概率表示为 ，计算如下。...个体可能知道也可能不知道他们是否患有这种疾病；通常情况下，人们会进行检测来确认他们是否拥有。 所以假设随机从总体中挑选一个人并进行检测。 如果检测结果是阳性的，你会如何分类：患病还是没有患病？...我们可以通过应用贝叶斯规则，和使用我们的“更可能”的分类器来回答这个问题。 鉴于该人已经检测出阳性，他或她患病的几率是相对于Test Positive分支中的总比例，顶层分支的比例。...这是一个奇怪的结论。 我们有一个相当准确的检测，一个人检测出阳性，我们的分类是…他们没有这种疾病？ 这似乎没有任何意义。 面对一个令人不安的答案，首先要做的是检查计算。 上面的算法是正确的。...将其与 475 个假阳性相比：在阳性中，拥有疾病的比例与我们通过贝叶斯规则得到的结果相同。
针对技术奇点实现的可能性，以上的说法是一些有力的论据。准确地说，我并不是在预估人工智能无法拥有超出人类的智能。与许多在人工智能行业工作的同事一样，我预测人类离这个阶段还有30到40年的时间。...我们是地球上唯一拥有足够智力设计新智能的物种，并且这些被设计出来的新智能不受进程缓慢的繁衍与进化限制。然而，这一类说法假定人类的智力可以设计出一个智力足以跨越技术奇点的人工智能。...机器学习的确有可能成为未来任何人类智力级别的人工智能系统的重要部分，因为除此之外，利用人工编码知识和专长是很痛苦的过程。假设，一个人工智能系统选择采用机器学习来提高自己理解文本，完成数学证明的能力。...该人工智能的系统没有理由能够改善机器学习本身自带的算法。事实上，机器学习的算法通常在某一项工作上已经达到极限，不论是工程还是参数的调整，都无法提高其性能。 ...论点六：计算复杂性（Computational Complexity） 假设我们坚持使用遵守传统计算模型的电脑开发人工智能系统。那么，指数级增长也无法与计算的复杂度匹敌。
动态计算类别后再筛选 这个特性太凶残了，如果你看懂了，那就真正理解到DAX的精华了，如下： 以及： 首先，任意客户的RFM分类并不是预先存在的，而是要动态实时计算的；熟悉DAX数据模型的人都知道只有预先存在的模型中的列才能筛选与之相关的表...R算法的动态性 R在RFM中表示最近的购买指标，到底怎么算最近呢，我们可以用若干个月来界定，也可以用其他的日期计算方式来界定，这个地方就是用来给出这种可能性，让我们知道我们不会被限制，我们来看看不同指定方式的效果差异...： 既然是按所选范围计算，那么，只有一个人的时候，就相当于在这个人是计算范围，自然就只能是重要价值客户，我们可以多选几个来看，如下： 由于多选，重新按照这个所选范围计算，客户的分类就改变了。...DAX 设计与实现 因此，这里对 RFM 的核心逻辑植入这一业务逻辑，其核心业务逻辑如下： 对于所选的日期区间，计算其中的老客户集合； 对于任意其中的老客户，实施RFM分类及计算。...设计的巧妙之处 确实出现了非常细心的战友伙伴，问道，如果一个人没有销售记录，出现空值，如何处理？在计算整体平均时，是否考虑出现空值的客户？
如果他们也仰望星空，凝视同一颗星辰， 但是他们是在宇宙的另一边呢？ 洛伦艾斯利说过：** “一个人在另一种生物的眼里 看见自己之前都不会认清自己。”...**某一天这双眼可能属于一个拥有智慧的外星人， 我们越快摒弃对进化的狭隘眼光， 就能越早开始真正地探求我们的起源与方向。...五十年前， 寻找答案的旅程找到了另一条途径， SETI，寻找外太空星球智慧生命计划， 启动了 SETI是尝试使用天文学工具 来寻找其他拥有科技的文明踪迹。 SETI并不预估地外文明的存在。...它仅仅是提出可能性， 我们的太阳是银河系中4000亿颗恒星中的一颗，所以一定是有很多可能性的。 但是这些环境在宇宙中非常的分散。 任何我们能侦测到的信号都是很久很久之前就已经被发射出了。...最终能决定SETI成功与否的 是科技的长存， 以及科技在宇宙中的平均距离 — 在时间与空间中的距离。 如果科技不能持续， 我们就成功不了。 2009年是很棒的一年。
实现的原理是DAX+SVG组合。上图展示了表格中的显示效果，使用Power BI内置的折线图画个横排效果，大家可以看到形状是一样的。 每一行的折线形状由上一行数据、本行数据和下一行数据共同决定。...比如，上一行数据50，本行数据20，下一行数据80，我们大体可以判断本行的折线走向大致如下图所示： 如何在计算本行折线的时候，让图表度量值知道上一行数据和下一行数据分别是多少？...这就不得不提到Power BI新出的函数OFFSET，该函数可以实现偏移计算。OFFSET的详细用法可参考佐罗老师的这篇文章：PowerBI DAX 新函数 OFFSET。...这是因为水平网格线的存在切断了连线。 将网格线的宽度调整为0之后，即可得到一条连贯的折线。另外图像高度的设置与度量值中的高度保持一致（此处为50）。...下图的店铺业绩增长率是个示例： 这条折线的圆点设置了按条件变化颜色，在这基础上还可以进行深加工，比如加上数据标签： 本文的技巧大大拓宽了Power BI表格、矩阵可视化的可能性，后续还有更多介绍，敬请期待
而使用可能性则表示使用的百分比,如我们例子: A为主料,B为辅料,即在正常情况下是用A,但是生产计划部门可以把此更改为B,则A的设定如下： 使用可能性表示使用100%，B的设定： 设定0的时候会有警告让输入使用可能性...注意替代组X中的组件的使用可能性之和应该等于100%，如果不为100%SAP在做生产订单的时候也会将其按比例进行计算。...如A为50%,B为25%则在生产订单中A的使用量与B的使用量按使用可能性的比例关系进行计算： A的需求数量 = A的使用量 * A在BOM中的使用可能性 /（A在BOM中的使用可能性+B在BOM中的使用可能性...因为A料的使用可能性为100所以肯定会产生A料的需求啦： 如果再建一张数量为30的生产订单，结果会如何呢？就是我们想象的，将需求全部都给到A： 当然计算公式（使用可能性的使用）与第一种是一样的。...而对于中止，还有一种情况，即某些物料本身就是配套的，即A与A1是配套的，当A不用的时候，用B取代，那么A1也会被B1取代. 即：用B + B1 取代 A + A1。 A的后继物料仍是B。
而使用可能性则表示使用的百分比,如我们例子: A为主料,B为辅料,即在正常情况下是用A,但是生产计划部门可以把此更改为B,则A的设定如下： ? 使用可能性表示使用100%，B的设定： ?...设定0的时候会有警告让输入使用可能性，不过不用理会，回车即可。 注意替代组X中的组件的使用可能性之和应该等于100%，如果不为100%SAP在做生产订单的时候也会将其按比例进行计算。...如A为50%,B为25%则在生产订单中A的使用量与B的使用量按使用可能性的比例关系进行计算： A的需求数量 = A的使用量 * A在BOM中的使用可能性 /（A在BOM中的使用可能性+B在BOM中的使用可能性...就是我们想象的，将需求全部都给到A： ? 当然计算公式（使用可能性的使用）与第一种是一样的。...而对于中止，还有一种情况，即某些物料本身就是配套的，即A与A1是配套的，当A不用的时候，用B取代，那么A1也会被B1取代. 即：用B + B1 取代 A + A1。 A的后继物料仍是B。
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