本系列是数据可视化基础与应用的第02篇,主要介绍基于powerbi实现医院数据集的指标体系的仪表盘制作。
Power BI为内置图表提供了丰富的辅助线,以便我们与目标值、平均值、中位值等进行对比。
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
小勤:我们想对员工能力及绩效做评估分析,在power bi上是否能通过切片器筛选姓名、部门动态呈现每个员工能力评价的雷达图?类似下面这个Excel的效果:
前言:下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站,上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
描述性统计常用来揭示数据的基本特征,常见的指标有最大值、最小值、中位值、平均值、标准差等。在Power BI产品线价格带分析:以耐克、阿迪达斯、安踏和李宁为例中,笔者展示了价位带分析的图表制作方式,涉及的分析维度包含了描述性统计指标。
当你在 Excel 中输入这个问题,Excel 将立即“意会”,把“服装”分类下不同产品的销售量数据,以可视化图表的方式呈现在你眼前。
大海:这说明有某个客户是属于多个行(网点)里都存在,所以不重复的客户数总计会比各行之和少。
我们对本月的更新感到非常兴奋!我们发布了两个最重要的社区请求:Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外,我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来,AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果,因此请务必尝试一下!如果您想了解本月的所有更新和增强功能,请查看完整的博客。
在本公众号的第4篇推文里,我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到,Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现,Power View的预测功能用的是指数平滑法(Exponential Smoothing),同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承,可以推测应该也是沿用指数平滑法。
器学习算法只接受数值输入,所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码,本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
Composer地址:https://packagist.org/packages/werbenhu/php-number-slicing
在 PowerBI 中,矩阵的确是最强大而复杂的结构,为了突出显示各种信息,需要对内容来高亮显示。
对于分类问题,通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ,可以计算灵敏度(召回率),特异性和精度。
首先我们先把现代数学中的数理统计中的卡方分布已经烂大街的定义先放下来,我先回到卡方检验的诞生的之地。
本文假定上述数据均被插值成 WMO GDPFS 手册中规定的标准网格,即 1.5 度 * 1.5 度。下面的指标计算不涉及数据插值问题。
最新研究表明,中国有超过7亿人在观看在线视频内容。Bilibili,被称为哔哩哔哩或简称为B站,是中国大陆第二个弹幕视频网站,最大的年轻人潮流文化娱乐社区,截至2020年3月31日的第一季度它已经拥有超过1.7亿的月度用户,反映了许多人认为的该行业令人眼花缭乱的未来 。
分类是机器学习中比较常见的任务,对于分类任务常见的评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解,ROC曲线可以参考我的这篇文章: sklearn ROC曲线使用。
R语言中的分类变量在进行回归分析时,通常会进行一些编码设置,最常见的是哑变量设置,除了哑变量,还有其他的很多类型。
小勤:大海,在PowerQuery里面能不能对一列数求和、算个数、求最大、最小值之类的啊?
大海:这个其实也很简单啊。比如,先把数据添加到数据模型,然后写个简单的度量就搞定了。
最近我们被客户要求撰写关于bilibili视频流量数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。
最近,很多初学Power BI的朋友跟我说,Power BI用起来挺麻烦的,很不习惯啊,比如,想看一列数的总和都看不到……
如何理解这句简单的话呢?给定一组数据,我们来计算不同的统计量,看看自由度的变化。这些数据分别为 1 2 4 6 8. 5个数。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第14章 DSP统计函数-最大值,最小值,平均值和功率
一个类别特征,见名思义,就是用来表达一种类别或标签。比如,一个类别特征能够表达世界上的主要城市,一年四季,或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中,类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是,与其他数值变量不一样的是,类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型,石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理,然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后,总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集,组织,分析,解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本,然后从这些数据样本中,推断一些东西(结论)。
本文中,算法实现代码笔者自行做了详细的注释,别的内容系引用原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17589329
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
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最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
2、numpy.power(one, two) 将第一个输入数组中的元素作为底数,计算它与第二个输入数组中相应元素的幂,即 one^two
上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法,本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法,其中最后一种是无监督学习的聚类算法,前面三种也是非常常见的算法,特别是 SVM,在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前,一直都是图像分类中非常常用的分类算法。
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试:“两个价值有多么不同,或者只是它们不同?”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面,公司的产业(石油,旅游,技术等)应该无法被比较的,也就是类别特征。
商业设计做得久了,大家一定见过很多这样的理论和说法:“重要信息一定要放在左上角”;“文字14号最适合阅读”;“最适合阅读的行宽是60~75CPL(character per line)”等等。一直以来,这些理论从用户体验的学术圈流传到商业设计圈,商业设计师们大都口耳相传,一般很少,或基本没有机会去验证这些理论是否准确。
每当我们遇到任何概率实验,我们谈论的是随机变量,它只不过是获取实验预期结果的变量。例如,当我们掷骰子时,我们期望从集合{1,2,3,4,5,6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量X,它在每次掷骰时取这些值。
跟指数平滑法(ETS)同样经典的另一个时间序列预测模型是ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model,整合移动平均自回归模型)。ARIMA完整模型如下方程所示:
IoU测量两个区域之间的重叠程度,在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。
很多小伙伴在遇到某一接口服务性能问题时,比如说,TPS上不去、响应时间拉长、应用系统出现卡顿,某一请求出现超时等等现象,往往显得苍白无力,无从下手。
由于FPGA可以对算法进行并行化,所以FPGA 非常适合在可编程逻辑中实现数学运算。我们可以在 FPGA 中使用数学来实现信号处理、仪器仪表、图像处理和控制算法等一系列应用。这意味着 FPGA 可用于从自动驾驶汽车图像处理到雷达和飞机飞行控制系统的一系列应用。
该来的自然来,会走的留不住;不违心、不刻意、不必太在乎、放开执念,随缘是最好的生活。
统计假设检验报告了假设观察结果的可能性,例如,变量之间没有关联或集合之间没有差异。
仪表盘展示 项目背景 该项目源于美团面试分析题,主要分析用户不满意的原因,并据此提出可落地的建议来降低不满意率。 分析目的 差评原因分析,并给出改善方案。 问题拆解 数据概览 骑手姓名重复默认为同一个骑手;同一个骑手可能在不同站点出现差评。 数据清洗 1.检查有无缺失值异常值(评价内容和备注会有缺失值,不影响分析) 2.顾客配送评价标签由“|”分割,需要拆分。 3.新增两个维度,取餐时长和用户等待时长。 ① 拆分字段 1.使用Excel的Power Query对顾客配送评价标签进行拆分
中讲解了在Power BI中对两个表进行合并查询,数据集大小影响了效率。尤其是在进行合并查询之前删除了不需要的列,可以较大地提升合并查询的效率。但是我们不禁要问:
解决此优化问题的一个挑战是,有许多“ 好的 ”解决方案,学习算法可能会反弹而无法稳定。
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