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hujiahao
Power Pivot ALL函数理解
1. 业务意义：所有xxx的2. 逻辑意义：忽略参数的筛选作用calculate(sum([金额]),all([城市]))1. 业务意义： 所有城市的金额合计值2. 逻辑意义： 忽略城市作为维度的筛选作用，求所有城市维度之外的维度汇总之和城市 金额合计 all金额合计a 100 300b 100 300c
20.1335
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185****1226
教大家一个技巧，对一个职业不太了解的情况下，最最最最直接的方法看招聘JD！并且是大型企业的JD，这样会比较标准。
来给大家解析下aa首先只要为业务服务的分析师都叫商业数据分析师或者是业务型数据分析师：怎么理解呢，就是服务于产品、运营、市场、广告等等业务部门、提供数据支持。我在上面那张图标号了数字1、这个JD说明，你是为产品服务的数据分析师2、你的大部分职责就是统计、报表维护、数据监测3、你要运用数据分析为产品运营提供建议，也就是说，你要深入业务。4、这一条已经很清楚表明你要深入业务5、
20.3335
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李名奎
power bi 创建瀑布、漏点图以及修改图表颜色
1、创建瀑布图和散点图瀑布图和漏斗图是 Power BI 中包含的两种更加有趣的标准可视化效果。 若要创建任一类型的空白图表，请在可视化效果窗格中选择其图标。瀑布图通常用于显示特定值随时间的更改。例如下图瀑布图仅有两个存储桶选项：类别和 Y 轴。 将基于时间的字段拖动到类别存储桶，并将你想跟踪的值拖动到 Y 轴存储桶。默认情况下，值有所增加的时间段会显示为绿色，而值有所减少的时间段会显示
20.6129
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158****6283
POWER BI :DAX函数中 常用的时间智能函数
POWER BI 里DAX表达式：时间智能函数 人员设power bi常用的时间智能函数头像shauna5703922020-06-13 阅读量: 3power bi里dax表达式：时间智能函数置成工作，避免客户流失，提高赢单率实现营销管理的最高境界 ---- 标准化管理
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158****6283
销售漏斗有这七大管理价值
1，复制顶尖销售对于多数公司，80%的业绩是来自于20%的销售。如果能将剩下80%的销售人员水平提升20%、30%，整个公司的销售业绩会提升多少？2，避免客户流失项目周期长，销售人员的流动难以避免。销售漏斗如何助力平稳交接客户，避免公司的损失？3，预测销售业绩精准预测销售业绩意义非凡。戴尔如何借助销售漏斗的精准预测坐上直销之王的宝座？精准预测可以帮助高科技公司做什么？4，管理销
20.6501
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185****1226
RFM模型 帕累托分析 用户忠诚度分析 波士顿矩阵
分析时必须注意三大点：1.确认需求范围（数据范围）2.确认分析维度3.确认统计指标（争议项）RFM模型：帮助企业判断哪些用户有异动，是否有流失预兆，从而增加相应的运营措施aaRFM模型衍生：用户忠诚度模型a波士顿矩阵（市场占有率分析）a帕累托分析：a主要分析对应能显示业务问题的关键指标使用某一字段汇总分析占比添加0%占比然后选择带数据标记的折线图和簇状柱
20.5520
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185****1226
高效使用Power BI的15条建议
01 过滤源数据仅从数据源导入需要的数据表，而避免导入与分析无关的数据。比如你只是分析销售情况，把订单表和相应的维度表导入进来就可以了，没有必要把人事、物流等各种数据也导进来。即使是导入订单表，也仅导入分析所需的行，如果你要分析的是过去三年的情况，就不要试图导入所有的历史记录。02 删除无关列删除与分析无关的列，可以显著的降低内存占用。比如从CRM系统提取过来的订单表，可
0.6244
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185****1226
怎样让power bi 的报表更整齐
提示1：使用对齐工具一般来说，一个好的设计应该有平衡和完美的对齐。您知道Power BI有对齐和分布的工具吗？只需选择您需要对齐的所有视觉效果（按住CTRL 单击每个视觉效果），然后用“格式化功能区”调整其左/上/中，无论您喜欢哪种效果都可以帮您实现，真是个很nice的工具！提示2：一次调整多个视觉效果当您多选视觉效果（使用CTRL 单击）时，您还可以一次性调整其属性。多次选择后，
20.5520
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李名奎
怎样让power bi 的报表更整齐
提示1：使用对齐工具一般来说，一个好的设计应该有平衡和完美的对齐。您知道Power BI有对齐和分布的工具吗？只需选择您需要对齐的所有视觉效果（按住CTRL 单击每个视觉效果），然后用“格式化功能区”调整其左/上/中，无论您喜欢哪种效果都可以帮您实现，真是个很nice的工具！ 提示2：一次调整多个视觉效果当您多选视觉效果（使用CTRL 单击）时，您还可以一次性调整其属性。多次选
20.6653
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飞呀不死鸟
高效使用Power BI的15条建议
01 过滤源数据仅从数据源导入需要的数据表，而避免导入与分析无关的数据。比如你只是分析销售情况，把订单表和相应的维度表导入进来就可以了，没有必要把人事、物流等各种数据也导进来。即使是导入订单表，也仅导入分析所需的行，如果你要分析的是过去三年的情况，就不要试图导入所有的历史记录。 02 删除无关列 删除与分析无关的列，可以显著的降低内存占用。比如从C
20.3969
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zzz778290113
Power Query 使用技巧
基础操作记录：1、在Power BI中对数据的每个功能处理，都会生成M函数表达式2、通过操作能用到的功能大概只有200个，但是M函数大概有1000个3、视图选项卡中控制的就是页面展示的内容4、在转换和添加列模块下都有以下的功能：提取、分析、三角函数、舍入、信息、提取、分析。区别在于，转换是直接在原有的行上更改，但是添加列会添加新的列。5、在PQ展示数据中，每一列包括数据类型和数据名称信息
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fuli2020
power bi pivot 图形决策树总结
1. 柱状图、条形图 作用：相对大小进行比较 优势：更精确，各类数据大小一致相同时，更容易发现细小的差别 局限：通常适用于较小的数据集分析，分类过多无法展现数据特点 举例： 2.树状图 作用：比较层级结构不同级别的值，以矩形显示层次结构级别中的比例。多列类别构成一个层次结构时，以矩形显示比例 优势：视觉呈现比较直接 局限：数据按
20.5280
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赵娜0418
office中报“出了一些问题0-3”的错误
安装 Office 时，如果曾经安装 Office 失败，你可能会看到此错误。可以尝试执行以下操作来解决该问题。我们首先列出的是最常见的解决方案，因此请按顺序尝试。a1 - 从控制面板修复 Office2 - 卸载和重新安装 Office3 - 手动卸载office
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傅奕程
每日学习6补充-RFM模型 帕累托分析 用户忠诚度分析 波士顿矩阵
分析时必须注意三大点：1.确认需求范围（数据范围）2.确认分析维度3.确认统计指标（争议项）RFM模型：帮助企业判断哪些用户有异动，是否有流失预兆，从而增加相应的运营措施 RFM模型衍生：用户忠诚度模型 波士顿矩阵（市场占有率分析） 帕累托分析： 主要分析对应能显示业务问题的关键指标使用某一字段汇总分析占比添加0%占比然后选择带数据标记的折线图和簇状柱
20.1443
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anranhui
绝对距离，欧氏距离，切比雪夫距离，闵氏距离
闵氏距离闵氏空间指狭义相对论中由一个时间维和三个空间维组成的时空，为俄裔德国数学家闵可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。他的平坦空间（即假设没有重力，曲率为零的空间）的概念以及表示为特殊距离量的几何学是与狭义相对论的要求相一致的。闵可夫斯基空间不同于牛顿力学的平坦空间。阿尔伯特·爱因斯坦在瑞士苏黎世联邦科技大学(Eidgen?ssische Technische H
32.1880
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hujiahao
100 数据分析指标术语 | 超全指标字典（上）
按照以下三类进行汇总:互联网常用名词解释统计学名词解释数据分析名词解释1 互联网常用名词解释1.PV（Page View）页面浏览量指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量，通常用来衡量一篇文章或一次活动带来的流量效果，也是评价网站日常流量数据的重要指标。PV可重复累计，以用户访问网站作为统计依据，用户每刷新一次即重新计算一次。2.UV（Unique Visitor）独立访
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陈革007
统计数据的分类
1.分类数据(categorical data)只能归于某一类别的非数字型数据对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述例如，人口按性别分为男、女两类2.顺序数据(rank data)只能归于某一有序类别的非数字型数据对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等3.数值型数据(metric data)按数字尺度测量的观察值
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Jiapingyue
POWER BI 创建日期辅助列表
方法一：创建新的EXCEL表格，在表格中添加需要的日期，导入Power BI中在PP的模型视图中建立连接关系。方法二：在power query 界面创建1. PQ里创建新查询，输入公式List.Dates2. 设定参数，起始日期（Start）：xxxx/xx/xx 间隔（Count）: x（一共x天） 步长(Step): x （每行间隔x天）3. 将生成的日期列表转换成表4. 将日期字段
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赵娜0418
Excel中RANK 函数相关总结
说明返回一列数字的数字排位。 数字的排位是相对于列表中的其他值的大小。 （如果要对列表进行排序，则数字的秩将是其位置。）重要: 此函数已被替换为一个或多个新函数，这些函数可提供更高的精确度，其名称更好地反映其用法。 虽然此函数仍可向后兼容，但您应该考虑从现在开始使用新函数，因为此函数在 Excel 的将来版本中可能不再可用。有关新函数的详细信息，请参阅 RANK.AVG 函数和 RANK.E
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赵娜0418
机器学习中数据预处理之独热编码
在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的。而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。使用独热编码（One-Hot Encoding），将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用独热编码（One-Hot Encoding），会让特征之间的距离计算更加合理。独
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