SAP 分析云是一款先进的商务分析云解决方案，集商业智能 (BI)、增强分析、预测分析和企业规划功能于一体，消除单点解决方案和数据孤岛挑战，能提供你需要的全面云分析功能。
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品，她拥有100多位粉丝，如果你没有位列其中，那么你遗憾地错过了不少作品。
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
前一篇跟大家详述了关于Excel在作图理念上的诸多细节，今天让我们把聚焦于多分类维度的数据呈现问题。 当然今天这篇我会把视角从Excel切换到Tableau，没错就是Tableau。可能很多小伙伴儿已经了解过这款商务智能工具，这是一款目前市面上最成熟、最人性化的桌面端可视化工具（没有之一，至于PowerBI，我之后会写专门的体验贴来说明）。 ---- 相信很多小伙伴儿（特别是已经在职场已经混迹很多年的）对Excel中的数据透视表非常熟悉，没错Tableau就是一款升级版的数据透视表。 它不仅仅可以将原始的一
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
在上贴〖Quantopian 系列一〗我们初探了的流水线（pipeline），本帖我们就把它揉碎了讲。
当老板、业务向你要一份数据的时候，如果你只给出一份苍白无力的原始数据的话，那你就输了，是一个“取数工具人”无疑了！也别怪别人把咱当做“查数姑”。都说数据分析师要发挥主观能动性，以数据驱动业务，以数据赋能业务，口号谁都会喊，但是要做却不知如何下手。
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
通过Power BI的可视化图表我们可以非常方便的理解数据，如果我们想要深层次了解数据是否存在问题就需要使用到PowerBI中图表交互。Power BI中常用设计图表交互的方法有：筛选器、切片器、钻取、工具提示等。
已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？
兄弟们慢点，4天发布6项更新，你们不考虑下大家有时间学不，还有竞争对手会蒙圈的~ 产品经理无奈回复：这不是老大你安排的嘛。
可能有很多小伙伴，工作中用到PowerBI的机会并不多，或者使用的场景也并不复杂，因此很多小伙伴都不清楚学习PowerBI的意义和前景在哪，这里白茶简单的描述一下。
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
丨导语丨 让你的报表和分析师一样智能~ 在日常数据看板制作的过程中，我们常常会遇到以下痛点： ✦业务指标体复杂，当有底层逻辑或数据表变动时，需要同时修改多个图表，维护不便且容易遗漏和出错。 ✦指标拆分维度多样，通常只选取相对重要的维度展示，需要分析时再手动写sql获取数据，临时取数工作量大。 ✦很难用一个看板同时满足不同用户的分析需求，例如用户A只需查看聚合指标，用户B却需要进行更细致的分析。 ✦ 为了解决上述问题场景，在DataTalk平台的黑科技系列中，“变量”功能可以说是一大利器。 充分利用变量
PowerBI的前身是Excel，但是有很多Excel的功能PowerBI并没有完全涵盖，这就导致了有些Excel能做到的，PBI反而做不了。
数据可视化：Data Visualization，即与视觉传达， 定义：为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
到了年底，PowerBI积累了一年的功能来了波大的，本次更新的功能涉及几处重大改进。更新功能列表如下：
葡萄城ActiveReports报表的图表控件支持绝大多数常用的二维和三维图表类型，包括XY图表和财务图表。通过使用图表控件的定制功能，如修改坐标轴、图注、图例等，用户可以创建任何其所需要的图表效果。用户还可以通过代码把定义好的图表输出为多种图像格式。 本文将演示如何在葡萄城ActiveReports报表中实现图文混淆报表。 我们将要实现的是2011年度各类产品销量统计报表，其中图表按照产品类别统计销量，表格按照类别和月份统计销售量。 1、创建报表文件 在 ASP.ENT 应用程序中添加一个名为 rptSa
先执行from关键字后面的语句，明确数据的来源，它是从哪张表取来的。 再进行on的过滤。 之后join, 这样就避免了两个大表产生全部数据的笛卡尔积的庞大数据。 接着执行where关键字后面的语句，对数据进行筛选。 再接着执行group by后面的语句，对数据进行分组分类。 然后执行select后面的语句，也就是对处理好的数据，具体要取哪一部分。 最后执行order by后面的语句，对最终的结果进行排序。 最后limit限制数据条数。
本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。然而，如果文件包含大量数据和许多类别，则此任务将变得重复且繁琐，这意味着我们需要一个自动化解决方案。
SQL 语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在 SQL 语句中,第一个被处理的子句是 FROM,而不是第一出现的 SELECT。SQL 查询处理的步骤序号:
本贴接着上贴〖Quantopian 入门系列二 - 流水线 (上)〗的内容，讨论下面目录的 5- 8 节：
python处理Excel实现自动化办公教学（数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等）【三】
那些大神们做的动态报表，图表可以各种变化，报表可以随意切换，数据可以实时展示，那么，如何实现的呢？一共是6种动态报表的制作方法。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
在葡萄城ActiveReports报表中，可以设置报表中不同控件的样式，然后把这些样式保存到一个外部的XML文件当中，供其他报表使用。如果用户希望同一份报表以不用的外观分发，只需要简单地修改样式表单，无需逐个改变每个报表中的单个控件的字体、颜色、尺寸等。 本文中演示的是为年度销量统计表设置不同的皮肤样式，我们供准备了三个皮肤样式，以下是详细操作步骤： 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptTheme1.rdlx 的葡萄城ActiveReports报表文件，使用的项目模板为葡萄城ActiveRep
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS，本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景，实现更加符合要求的安全性要求。
而要实现双图表的切换，首先要考虑的是，当切换某一组图表时，另一组图表必须是不变的，这就需要好好思考一下了。
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
Power Query提供了大量数据连接器。 这些连接器从 TXT、CSV 和Excel文件等数据源到Microsoft SQL Server等数据库，以及 Microsoft Dynamics 365 和 Salesforce 等常用 SaaS 服务。 如果未在 “获取数据 ”窗口中看到数据源，则始终可以使用 ODBC 或 OLEDB 连接器连接到数据源。
最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！
Filter是Kibana中查询数据的强大方式，在这段视频中，您将了解不同的数据过滤方式
PowerBI 的发展规划一直令人关注，今日，微软官方发布了PowerBI 2019年的路线图。本文挑选其中几个重点分享，详细信息请参考官方文档： 【PowerBI关网页】 https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/roadmap/
Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图，简称PV，Power View 中提供了非常多的可视化图表，例如：柱状图、条形图、饼图、折线图等，主要帮助我们实现数据可视化。
Power BI中提供了越来越多的可视化效果，您可以从Gallary获得这些可视化效果，其中一些非常复杂（它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系）。但对于我们大多数“普通人” （大概是我们中的98％）来说，简单意味着更好，更容易，更清晰。因此，专注于简单性！
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
因为文章开始的上古时期回答是正确的。web公开报告是不会即时对显示页面进行更新的。
获奖的作品主题是人力资源管理，但是本篇不单是写给人力的同学看的，希望能帮助到所有学 Power BI 的同学。所以我们不讲业务，只讲方法。
微软官方与日前发布了 Power BI 在2020上半年的发行计划。本文将在 2020.9 之前都有用，建议收藏查看。从今年开始，我们除了客观描述 Power BI 的特性外，还将加入大量主观观点态度和吐槽，不过不管怎么吐，都只能继续用，这就是一种说不出的喜欢和吐槽的纠缠情结。
在上一篇文章中，讲到了MongoDB在导入驱动、MongoDB的连接，数据的插入等。 在.Net Core中使用MongoDB的入门教程（一） 本篇文章将接着上篇文章进行介绍MongoDB在.Ne
作为服务于算法工程师的一站式AI平台，除了日常从实际用户侧收集痛点。iGear的产品经理也会时不时打入内部，以了解算法工程师的日常，某天小编看到某乎上的关于该问题的一系列回答
有赞是一家SaaS公司，更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值，并对数据进行可视化分析与展示，是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生，BI平台经过多次迭代，使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示，满足了不同业务的取数需求，目前月均 UV 700+，PV 3W5+，报表总数 5K+。
在本文中，作者通过采用最先进的计算机视觉技术，在数据挖掘系统的数据提取阶段，填补了研究的空白。如图1所示，该阶段包含两个子任务，即绘制元素检测和数据转换。为了建立一个鲁棒的Box detector，作者综合比较了不同的基于深度学习的方法，并找到了一种合适的高精度的边框检测方法。为了建立鲁棒point detector，采用了带有特征融合模块的全卷积网络，与传统方法相比，可以区分近点。该系统可以有效地处理各种图表数据，而不需要做出启发式的假设。在数据转换方面，作者将检测到的元素转换为具有语义值的数据。提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性。此外，作者还提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline，并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。实验结果证明了该系统的有效性。
一、From阶段 针对连接说明： 1、笛卡尔积 2、on筛选器 插播：unknown=not unknuwn 缺失的值； 筛选器（on where having）把unknown当做FALSE处理，排除在筛选结果之外。如果比较两个null，结果是不相等的，false check约束中当做true，例如要求某列大于0，当插入null时是成功的，认为null>0是ture。如果比较两个null，结果是相等的，这种比较在unique约束、集合运算（例如union 、except）、排序、分组，都认为是相等的。 3
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
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