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zzz778290113

Power Pivot知识点

搭建多维数据模型：1、多维数据模型又叫多维数据集、立方体，指的是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合2、在表连接中，如果是多表和多表连接，两张多表的度量值都会发散3、如果是一表和多表连接，那么多表的度量数据是准确的，但是一表的度量字段会发散。且多表当做主表aa建模中箭头的方向：箭头指向的方向表示度量表，箭头来源的表表示维度表如果表中是一表对多表，那么箭头永

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啦啦啦29

指标汇总图：

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赵娜0418

机器学习中bagging和boosting预测的组合策略

预测的组合策略：1. 针对Y值是连续的变量,bagging和boosting预测相对来说简单一些，用的是平均法，bagging用的就是最原始的平均法，boosting用的是带权重（这些权重是在boosting迭代过程当中所计算出来的每一个弱分类器的权重)2. 针对Y值是离散型的情况来说，用的是投票法，bagging是简单的少数服从多数投票法，或者是绝对多数投票法。boosting是加权投票

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赵娜0418

Python机器学习中的bagging和boosting算法的区别

bagging：用的是交叉验证的思想，每部分数据集里面的噪音都不一样，或多或少，这样子话，可以很好的来学习X和Y之间最真实的规律。可以解决过拟合的问题，但是有可能欠拟合。对于boosting来说，它的策略是数据集不变，只是引入了样本的权重，每次迭代过程当中，都尝试将每一个弱分类器预测错的样本的权重增大，预测正确的样本的权重减小，从而让后面的弱分类器更加小心的对待之前预测错的样本，从而不断来提高整体

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小懒爱科比

通过#shared 调取M函数的方法

有时候我们需要使用Power Query内置的M函数，今天给大家分享如何通过#shared 调取M函数的方法：1.首先在Power Query里新建一个空查询。a2.编辑栏输入: " =#shared "，按回车键。a3.选择“到表中”。a4.所有的函数已经调取出来。a接下来就可以筛选Name列找到需要的函数，并且点击Function查看该函数的解释以及示例。

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anranhui

序列解包——序列遍历（待补充）

5，还支持在实参面前加上一个（*）号进行序列解包，从而实现将序列中的元素值依次传递给相同数量的形参。data52=data51.iloc[:,[*range(0,6),*range(32,58)]]

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读童话的狼

*range(0,6)中的*是什么意思？

*是序列解包，*range(0,6) 等效于0 1 2 3 4 5

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赵娜0418

MySQL的增删改查语句汇总

1、增：insert()insert into grb_order_20180708 (order_money,id,create_time,memeber_id,status)values(200,A003,'2017-04-12 18:01:12',3,3);利用insert将select插入另一表中（只关心列的位置，列名不要求相同）insert into grb_order_2018

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陈革007

数据清洗: 缺失值填充-实用

使用分组, 不同组下的缺失值,用其对应组的均值填充,实用!!!df = pd.DataFrame([ ['1','小明', 18], ['2','小强', 19], ['2','小丽', 20], ['2','小花', np.NaN], ['1','小张', np.NaN]],columns=['班级','name', 'age'], index=['

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赵丽雯

老师串讲的思维导图，大佬做的就是不一样

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李名奎

作业打卡。。不知有没有和我一样代码正确，却好多次输出不了正确数据的同道中人，ε=(´ο｀*)))唉，多试试几次就行了。

(team_id as text)=>let 源 = Web.Page(Web.Contents("ahttps://china.nba.com/teams/stats/#!/"

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啦啦啦29

链接规则说明

双向：多表 → 维度，单表 → 值========类型2（Type2）多表 → 值，单表 → 维度========类型1（Type1）单向：多表 → 维度，单表 → 值========错误（×）多表 → 值，单表 → 维度========类型1（Type1）跨表取字段（路径要通）==========类型2（Type2）要尽量避免类型2: 1.不要跨表取字段；2.不要一表出度量维

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firefly0818

多对多，重复项下翻倍，得不到汇总结果。Xa yb zc。非主键对非主键。一对一，少用，跟业务意义不符。主键对主键。一对一，少用，跟业务意义不符。主键对主键。以下两个连接类型：类型1：相邻两表，一表筛选多表（一表为维度，多表为度量）类型2：多表筛选一表（多表为维度，一表为度量）或者跨表连接取值。跨表连接是关键字段对度量的汇总。避开类型2连接的方法：不要跨表；不要多表取一表满

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开花结果02

PowerBI：操作页面窗口下方的虚线可以移动吗

不可以直接拖动，但是可以合并右侧的筛选器还有可视化窗口以及字段功能区来达到调整窗口大小的目的

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小朱520

数据透视表

1，展示各项类别及细分占汇总值得百分比，其值得显示方式为，总计百分比，2，展示其他类别在各细节下相对某项的百分比，其值得显示方式为，百分比，其中，基本项为（某项），基本字段为(类别）。

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hujiahao

LeetCode SQL题目解析：197. 上升的温度

【解题思路】交叉连接：cross join使用交叉联结会将两个表中所有的数据两两组合。如下图，是对表“text”自身进行交叉联结的结果：日期比较函数：datediff(日期1，日期2)得到的结果是日期1与日期2相差的天数。如果日期1比日期2大，结果为正；如果日期1比日期2小，结果为负。例如：日期1（2019-01-02），日期2（2019-01-01），两个日期在函

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lulututu

绝对引用和相对引用

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慢慢爬的Rui

方差分析是研究类别型自变量与数值型因变量之间的关系，它在形式上是比较多个总体的均值是否相等。方差分析的思想来自于误差的分解，对于来自同一个分布的数据，抽样带来的误差其实只有随机误差，即随机抽样抽到的不同值与均值之间的差距, 这一部分被称为组内误差;不同组之间误差被称为组间误差(SSA)总体误差（SST）分为组间误差和组内误差一个连续型 , 一个分类型(1 or 2) --- 使用t检验;

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zengweiak47

1：学习的函数有sumif，sumifs，countif，counifs2：日期函数：mouth，day，year，date，特别注意eomouth，第三个参数：0表示本月底日期，1表示下月底日期，-1表示上个月月底，networkdays计算工作日函数3：设置单元区域的条件格式4：画子弹图，对比图，子母图，特色图表

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ged_2357

1、Power BI系列组件Power BI是跨多平台的工具集，其中工具集如下：Power Query:收集和加工；Power Pivot:建模和分析Power View 交互式Power Map 地图可视化2、Power BI主要特征查看所有信息数据更生动（交互式）所见即所得数据转换为决策掌握最新信息共享信息3、Power BI 中汇总找规则的逻辑思维为：确定维度看主

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