PowerBI中的翻转计算
是一种数据处理技术，用于将数据表格中的行和列进行转换。通过翻转计算，可以将原始数据表格中的行作为列，将列作为行，从而改变数据的展示方式和分析角度。
翻转计算在数据分析和可视化中具有重要作用，可以帮助用户更好地理解和分析数据。它可以将复杂的数据表格转换为更易于理解和分析的形式，提供更直观的数据展示效果。
优势：
- 数据展示灵活性：翻转计算可以根据用户需求，将数据表格按照不同的维度进行转换，从而实现数据的多维度展示和分析。
- 数据分析效率：通过将数据表格进行翻转计算，可以更快速地进行数据分析和决策，提高工作效率。
- 数据可视化效果：翻转计算可以改变数据的展示方式，使得数据可视化效果更加直观和易于理解。
应用场景：
- 销售数据分析：通过翻转计算，可以将销售数据表格中的产品作为列，将时间作为行，从而实现对不同产品在不同时间段的销售情况进行分析。
- 股票数据分析：通过翻转计算，可以将股票数据表格中的日期作为列，将不同股票作为行，从而实现对不同股票在不同日期的价格变化进行分析。
- 客户满意度调查：通过翻转计算，可以将客户满意度调查表格中的问题作为列，将不同客户作为行，从而实现对不同问题在不同客户中的满意度进行分析。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与数据分析和可视化相关的产品，可以帮助用户实现翻转计算和数据分析的需求。以下是其中两个产品的介绍：
- 腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：腾讯云数据仓库是一种高性能、高可靠的云数据库产品，支持海量数据存储和快速查询。用户可以将原始数据导入到数据仓库中，并通过SQL语句进行翻转计算和数据分析。
产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
- 腾讯云数据分析（Tencent Cloud Data Analytics）：腾讯云数据分析是一种全托管的数据分析服务，提供了数据仓库、数据集成、数据计算和数据可视化等功能。用户可以使用数据分析平台进行翻转计算和数据分析，实现对大规模数据的处理和分析。
产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dla
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1回答
在ReactJS UI中显示数据可视化(图表和统计数据)
reactjs、django-models、google-cloud-platform、django-rest-framework、django-forms
我在ReactJS中有一个表单，在提交之后，表单数据被发布到Django后端。
我的要求是，我需要对提交的表单数据进行数据分析和可视化，从以前提交的数据中已经存在数据。
我可以在Django Rest框架中构建数据可视化吗？或者我可以在潘达斯图书馆做数据分析和可视化？但不确定如何构建API，以便在表单提交后将这些数据可视化显示给ReactJS ui。
还是Google或Azure云提供了在云上构建数据可视化并将其作为api公开的api？
请让我知道，如果任何样本或参考github项目，将有帮助。
浏览 6提问于2020-11-14得票数 1
9回答
腾讯云“米大师”最近对社会进行开放，其产品定位提到的聚合支付、对账结算、数据分析和立体监控都是什么意思？仅仅理解为腾讯对接其旗下的多款游戏和应用的氪金官方平台吗？长远角度看是否拥有更广的应用市场？
浏览 2105提问于2018-04-25
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bluemix上的可视化分析
ibm-cloud、iot、ibm-cloud-plugin
我如何在#Bluemix上对历史IoT数据运行可视化分析？有像Real-time Insights和Streaming analytics这样的服务用于实时数据分析，但是否有用于历史数据分析和可视化的服务？
浏览 2提问于2016-02-10得票数 2
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分析平台和商业智能有什么不同？
analytics、data-warehouse、business-intelligence、data-management
Gartner对商业情报的定义如下：
Business intelligence ( BI )平台使企业能够通过提供三类功能来构建BI应用程序:分析(如联机分析处理)；信息传递(如报表和仪表板)；以及平台集成(如BI元数据管理和开发环境)。(Gartner IT)
BI支持公司的决策，而数据仓库则帮助提供纯粹的技术数据。
数据仓库是一种存储体系结构，用于保存从事务系统、操作数据存储区和外部源提取的数据。然后，仓库将这些数据合并成适合于企业范围内的数据分析和报告的汇总汇总形式，以满足预定义的业务需求。(Gartner IT)
但是，分析平台和商业智能到底有什么不同呢？一个叫做数据
浏览 3提问于2017-02-06得票数 0
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蜂巢-它适合建一个数据仓库吗？
hadoop、hive、data-warehouse
因此，和大多数企业公司一样，我们在Hadoop中建立了一个数据仓库，在Hive中支持用户查询，现在，经过几个月的用户接受测试之后，每个人都对最终用户使用它不是标准(Oracle/Netezza)数据库进行即席数据分析感到有点惊讶。虽然我知道这可能是一种非常愚蠢的项目执行方式(我们应该在构建产品之前研究用例和最佳匹配技术)，而且我知道Hadoop与单节点机器有何不同的基本技术方面。我仍然想了解，在任何情况下，使用Hadoop/Hive是否对数据仓库有意义？例如,
查询性能是否总是存在权衡，或者是否可以通过配置更改、硬件的横向缩放来优化？
它能像Netezza一样快吗?Netezza使用非
浏览 0提问于2019-01-17得票数 0
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6回答
大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 903提问于2019-04-12
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数据仓库，维度是否是事实？
data-warehouse
我们有一个数据仓库，其中包括存储用户销售的产品。每次用户被添加到我们的系统中时，我们都有一个ETL进程将用户保存在..。一个DM_CUSTOMER表。每当用户使用某一产品时，我们都会在FT_SALE中出现一行，其中包含DM_CUSTOMER的FK。这里的问题是，在我们的仪表板上，我们必须显示与我们的数据仓库中的客户数量有关的许多KPI；有多少新的客户拥有每天的基础，每月，每小时.我们必须从DM_CUSTOMER中获取这些数据。
所以，一个顾客是一个商业指标..。所以这可能是事实但是..。这是一个尺寸待售表所以..。这是怎么回事？对DM表执行查询正确吗？我是否应该用英国“金融时报”( FT of
浏览 6提问于2022-05-13得票数 0
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Data WareHouse RedShift与其他关系数据库管理系统相比
database-design、architecture、rdbms、amazon-redshift
我有一个系统，在这个系统中，数据以相当固定的间隔加载，然后再退出。假设销售数据是在销售发生时输入的，那么以后我想把所有的销售数据按行顺序输入，比如一个月；一次拉动最大200 K行。OLTP不多；只有在新数据进入时才插入。
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我之所以这样问是因为我可以使用RDBMs，但是像Redshift这样的系统会谈到MPP处理。RedShift会因为MPP而更快吗？我应该坚持使用普通的RDBMs吗？请注意，我没有对数据进行仓库类数据分析。
浏览 4提问于2016-08-10得票数 3
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同一事实表列；具有多个原因的记录
sql-server、data-warehouse、business-intelligence
我所处的情况类似于下面的情况：
例如，我们需要将客户销售额存储在事实表中(在使用维度建模构建的数据仓库下)。我有销售，折扣相关的销售，销售退货和取消存储。
您认为将某一特定产品的一天销售额(当天是谷物)存储为正值，而将退货和折扣存储为负值是否明智？
此外，如果在产品(例如品牌)之外的其他级别对客户实施折扣，您认为是否可以使用特定分配给品牌的键(产品是颗粒)来保持折扣，同时为特定记录的产品列提供N/A？
提前谢谢。
浏览 1提问于2011-06-06得票数 0
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如何使用另一种内容类型的字段执行计算？
entities
我有一个电子表格，如下所示：
📷
下面是有关上面的屏幕打印的一些细节：
我有两种内容类型:产品和发票。
它由3个数据库组成：
产品:有4列的表，每个可用的产品有一行，例如每个产品的价格。
发票:有4列的表，每张发票有1行，其中包括发票总额，即产品的销售量乘以产品的价格(从产品数据块导出)。
每个产品的总收入，这类似于产品数据块的某些列与发票数据块的连接，并在其中添加了“小计”和“页面总计”行。
对于在Drupal中构建此电子表格的等价物，有什么建议吗？
浏览 0提问于2015-01-21得票数 0
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使用SSIS的每周销售总额实体表
sql、sql-server、sql-server-2008、ssis、data-warehouse
我有3个销售数据表，我已经转换为4维表和1个事实表。
我把所有东西都装好了，我想要一个“每日销售”和“每周销售”在我的事实表中。
我原来的3张表格如下：
Order (order# (PK)，产品id (FK)，订单日期，总订单，customer# (FK))
域为数字、数字、日期、货币、数字
Product (产品id (PK)，产品名称，单位成本，制造名称)
域是数字，nvarchar，货币，nvarchar。
Customer (customer# (PK)，cust-名称，地址，telephone#)
域是数，nvarchar，nvarchar，nvarchar
数
浏览 5提问于2013-04-07得票数 4
4回答
数据仓库与数据库在实现上的差异
database、data-warehouse
有人能告诉我简单数据库和数据仓库在实现方面的区别吗？
我知道数据仓库是用来分析的，而不是用来记录的，但我不明白它们在结构上有什么不同
在简单的数据库中，我们在数据仓库中有表等。我们如何从一个简单的数据库中创建数据仓库
在这两种情况下，我们都有查询，那么它们之间有什么不同呢？
浏览 0提问于2011-10-15得票数 6
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SQL Server隐式数据类型转换挑战
sql-server-2012
在过去的20年里，我使用过许多数据库，在SQL Server中只遇到过这种“有趣”类型的隐式数据转换问题。
如果我创建一个包含一个很小的int列的表，并在其中插入两个值为1和2的行，然后运行以下查询"Select Avg( column ) From table“，我会得到一个截断的结果，而不是从地球上几乎任何其他dB获得的1.5，它会自动增大数据类型以存储整个结果，而不是截断/舍入到columns数据类型。现在我知道我可以在每一种可能的情况下解决这个问题，但这不是一个好的动态解决方案，特别是对于使用数据分析产品的数据分析……即: Cognos/Microstrategy等。
我是从事
浏览 3提问于2013-08-23得票数 0
2回答
数据仓库中的业务逻辑
data-warehouse、business-intelligence、dimensional-modeling
我的问题是：
业务逻辑应该存储在数据仓库数据存储中吗？还是应该只存在于报表应用程序中？
举一个更具体的例子：
在CRM业务系统中，有抽象的引线和机会的概念，有领导的状态和机会阶段。这些概念非常常见，很好地理解，并在不同的CRM工具中使用。
而业务用户可以合理地提出这样的问题，从状态“原始引导”到“内部销售合格领导”的所有线索的转换率是多少？
然后，对于数据仓库设计人员来说，问题是: 1.当某人在调用后将牵头状态从x更改为y时，应该是某个事实表中的一行吗？(可能在调用的同一行中)如果是，那么我们在事实表中存储抽象的业务概念，而不仅仅是真实的世界事件。2.更大的问题是，数据仓库是否应该知道诸如“领
浏览 0提问于2014-09-18得票数 1
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数据仓库能包括一个数据湖吗？
data-modeling、data-warehouse、data-lake
我想更详细地了解数据仓库和数据湖。
在我看来，这个话题有不同的信息。Inmon将数据仓库定义为
一种面向主题、综合、时变和非易失性的数据收集，以支持管理层的决策过程。
现在我明白了，这只是一种架构形式，并不意味着任何技术。这意味着底层数据可以是任何也可以是S3对象存储的结构。此外，还提出了一个具有数据集成过程的数据仓库。
当谈到数据湖时，我发现了以下定义
可伸缩的存储存储库，保存大量原生格式的原始数据(“原样”)，直到需要时再加上可以在不损害数据结构的情况下接收数据的处理系统(引擎)。
取自。
现在，数据仓库能成为一个更严格的数据湖吗？有一种观点认为，数据仓库必须使用ETL，但
浏览 0提问于2018-12-11得票数 1
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向量与OLAP
postgresql、bigdata、olap、business-intelligence、vectorwise
与OLAP数据集相比，使用基于向量的系统进行有效的数据分析会更好吗？我认为矢量单指令，多数据(SIMD)可以是好的，但没有多少好的材料和资源来设计系统。
如何在PostgreSQL中创建一个数据仓库，然后利用矢量技术来增强取、钻、切、切操作。
我试着研究红移，zoho和他们正在利用/依赖的服务。将成本效益高的矢量技术结合在一起的好方法是什么？
浏览 3提问于2014-04-08得票数 0
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数据仓库:基于RDBMs- vs S3/ADLS的数据仓库
architecture、amazon-redshift、data-warehouse、dimensional-modeling、amazon-redshift-spectrum
我开始在电信领域开发数据仓库。我熟悉Kimball的方法(将我的DW建模为星型模式)。我预计许多事实表，最大的可能是数百亿行。我无法想象几年后数据仓库将再次运行的所有类型的查询。
现代db方法指出，计算能力应与存储(即Azure Synapse Analytics、Redshift谱、Presto等)分离。而格林梅利或红移等数据库则总是运行PostgreSQL服务器来存储数据。
与“解耦”相比，更喜欢基于RDBMs的数据仓库的原因是什么？
虽然我完全喜欢解耦方法，但我的混淆是基于这样一个事实:我完全不知道在S3/ADLS和RDBMs中分析数据对性能的影响：
如果您选择没有能力暂停集群(并使
浏览 4提问于2020-01-01得票数 1
1回答
雪花比索引好吗？
database、performance、data-warehouse、snowflake-schema
问题是，我有一个销售信息表，其中包含销售信息，其中有列(主键ID、产品名称、产品ID、商店名称、商店ID、销售日期)。我想做分析，如钻研和深入商店/产品/销售日期。
我在考虑两种设计方案，
在诸如产品名称、产品ID、商店名称、商店ID、销售日期等列上创建单独的索引；
使用数据仓库雪花模型，将当前的销售信息表作为事实表，创建产品、存储和销售日期维表。
为了有更好的分析性能，我听说雪花模型更好。但是，为什么从数据库设计的角度看，它比索引更好呢？
谢谢你，林
浏览 1提问于2013-01-13得票数 5
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