HR 使用Excel已经可以统计很多内容了，但 BI 的特点，大家知道是 动态 的。本文讲解如何在 PowerBI 中实现 HR 在离职人数的计算。
《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱，因此要从混乱中梳理清晰的数据，从而发现商业机会，就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系树图以及空间地理图，能够帮助CEO在几分钟内通过可视化的方式解释一个销售趋势。可视化能够把数据转换成对话。这一课题在菲尔·西蒙的即将出版的新书《大到无法忽视》中也被提及，《可视化组织：数据可视化，大数据，需求更优决策》（Wiley出版社，2014年）也
随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
近日，Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家，其中，Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
本文来自伙伴从实际案例的问题。在 PowerBI 中，时间智能计算是一个老生常谈的问题，但在实际中可能会出现各种变种，这就要求我们灵活处理。
我们通过一个真实的案例，针对以上难点进行具体分析以及如何去解决，同时来思考，在各种新技术层出不穷的今天，数仓应该何去何从？
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到，就是7日移动平均了。考察如下的示意图：
要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。
本文介绍.net中的机器学习技术实现，不涉及数学方面的内容。它将重点关注在.net中的基本工作流程及其数据处理结构，以及怎么样通过使用开源项目ML.Net 0.2来进行机器学习的实验。
预测，在商业中，是一个永恒的话题。PowerBI对预测的支持首先要承认是很有限的。对于非常多的企业，从计划管理的角度，会有这样的情况：
仪表盘是将数据内容有效地传达给团队的方法之一。举例来说，仪表盘可以用来跟踪关键性能指标（KPI）的进度。在Lucid，有一个KPI就是我们的产品在第三方市场中的排名和表现。虽然已经有企业级的产品来帮助我们收集和可视化这种类型的数据，但是你也可以选择只使用Google App Script和Google Sheet来生成自动化的仪表盘。我们使用这种方法来跟踪我们的应用程序在Atlassian Marketplace中的表现，这项技术也可以与很多公共API搭配使用，比如：
大数据文摘翻译:孙强 校对:于丽君(转载请保留) 企业IT部门已经发现了大数据商业智能的价值，但中小企业和初创企业因为缺钱少人却得不到数据分析带来的好处。分析PB(petabytes)级和EB(exabytes)级非结构化数据需要耗费大量资源。在做商业智能数据分析前，仅仅准备这些数据公司就需要耗费大量人力，物力及时间。其结果是，规模较小的企业，特别是还在初创阶段的企业，根本没有机会借助商业智能来改善业务。 Public Signals总裁，约翰·W·罗达特说“该信号隐藏在数据中。...问题是没有人看这些数据
Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 用户浏览深度分析中，通过pv值来表示用户的浏览深度， 分别从两个不同的角度来展示浏览深度，分别为会话和用户。 会话是指，每个pv阶段对应的会话个数
在 DAX 中有一个神奇的函数 ALL，被誉为 DAX 圣经的书中有专门的多页篇幅来讲解这个 ALL 以及其相关系列。在 2019年9月 DAX中又新增了一个函数 REMOVEFILTERS，那么，ALL 到底是怎么回事？与 REMOVEFILTERS 到底有何不同？如果你看 DAX圣经 你需要看很久，而罗叔则让你秒懂，永远不会错。
强大的 Z 曲线模板，通过 PowerBI 纯原生打造，包括 9 种不同逻辑计算元素及 5 种不同颜色，以极高密度信息，直接支持决策者拍完脑袋实时跟踪执行。先来描述下 Z 曲线的能耐：
表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一，所需处理的数据量也较大，通常是万级、甚至百万级。此时，完全依赖平台自带的表格工具，往往无法加载如此大的数据量，或者加载得很慢影响程序执行。 那么，有没有好的开发工具，能实现加载大量数据的需求，同时不影响程序执行？ 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid，这是一个轻量级的、快速灵活的和可扩展的控件，包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中。 FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表格数据
如何成为一个数据科学家？不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起，然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先，什么是数据科学家？数据科学，是一个多学科知识的交集，甚至包括黑客技巧。数据科学家，是比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人。目前，数据科学家的典型教育背景是：高中5%，技校5%，
最近公司决定对所有技术人员实行KPI考核，曾经一度非常反感KPI的我也被要求制定产品团队的KPI指标。为什么要实行KPI考核，因为在项目团队和产品团队的管理中出现了问题：
OK，这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。
通过表结构可以发现，只要维度id确定了，那么 new_install_users 也就确定了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
