不可用转换进行提取，用转换进行提取是去数据源中的某列直接操作，对数据源的完整性有影响。 正确的方法：选中年月所在的列，单击添加列--日期--年或月等，会在数据源右侧添加值为年和值为月的列。查看某一天是星期几，也可以在这个位置查看。 另外也可在pp里添加计算列，然后利用year()函数来提取计算。
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2020-02-20
1.从PQ中的数据源设置更改 只需要通过更改源按钮即可更改新的数据源 2.另外一种方式是打开表单所在的高级编译器，修改“源”（Source）脚本。将其内记录的数据源地址进行更改即可。 注意的是，从数据源设置更改的是整个文件的数据源，而从高级编辑器里只能更改当前表的数据源
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2020-02-20
Power BI桌面服务专注于数据模型的创建，而Power BI在线服务则专注于数据报表的管理，两者的主要功能以及差别如下：
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2020-02-20
1，你把报表发布到PowerBI服务(网页版Power BI)，然后让对方使用你的账户密码，登录到网页版PowerBI查看； 2，把报表发布到PowerBI服务，然后在PowerBI服务中，发布到web，生成web报告，然后把生成的web网址发给对方。
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2020-02-20
RELATED是一个值函数，它的参数是一列，RELATED函数也是把一个表的数据通过匹配到另一个表中，前提是使用前应该在两个表之间建立关系。 用法： 价格 = RELATED('产品表'[价格])
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2020-02-20
相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势（即共同变化的程度），回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。 在相关分析中，两个变量必须同时都是随机变量，如果其中的一个变量不是随机变量，就不能进行相关分析。这是相关分析方法本身所决定的。 对于回归分析，其中的因变量肯定为随机变量（这是回归分析方法本身所决定的），而自变量则可以是普通变量（规范的叫法是“固定变量”，有确定的取值）也可以是随机变
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2020-02-19
在相关分析中，常犯的错误是简单地计算Pearson积矩相关系数，而且既不给出正态分布检验结果，也往往不明确指出所计算的相关系数就是Pearson 积矩相关系数。 常用的相关系数除有Pearson积矩相关系数外，还有Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数等。 其中，Pearson 积矩相关系数可用于描述2个随机变量的线性相关程度（相应的相关分析方法称为“参数相关分析”，该方法的检验功效
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2020-02-19
并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数
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2020-02-19
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到
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2020-02-19
01 | 打开PPT，插入>加载项，在应用商店里搜索Web Viewer，并添加进来。 02 | 点击我的加载项，将Web Viewer插入到幻灯片中。 03 | 将做好的PowerBI报表发布到web，将web地址输入到上图中的网址框中。 将网址输入进去，并点击右下角的Preview，片刻就会显示出PowerBI报表，显示的报表与在PowerBI服务中一样，并且进入PPT演示模式依
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2020-02-19
r 只能读 （带r的文件必须先存在） r 可读可写 不会创建不存在的文件 从顶部开始写 会覆盖之前此位置的内容 w 可读可写 如果文件存在 则覆盖整个文件不存在则创建，//要close 之后才算完成写入 w 只能写 覆盖整个文件 不存在则创建 a 只能写 从文件底部添加内容 不存在则创建 a 可读可写 从文件顶部读取内容 从文件底部添加内容 不存在则创建 r 可读可写，不会创建不存在的文件。
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2020-02-19
结构数据通常分为三类： 分类数据 只能归于某一类别的非数值型数据 性别（男、女）、行业（零售业、旅游业……） 顺序数据 只能归于某一有序类别的非数值型数据 班级（一班、二班、三班…）、产品等级（优等品、良品、次品） 数值数据 按数字尺度测量的观察值 年龄（21岁）、身高（180cm）
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2020-02-19
神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。 通常来说，单层神经网络称作感知机，两层神经网络叫做多层感知机，多层神经网络称为深度学习。
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2020-02-19
向量c=向量a叉乘向量b,向量c的大小=a*b*sinα sinα是向量a和b的夹角,这个角是右手定则抓出来的,右手四指指向叉乘式子中位于前面的一项然后把四指想式子后一项的方向弯曲.比如向量a x向量b,就是把手指从a往b的方向弯曲.向量b x向量a就是从b的方向转到a.握成拳头以后大拇指方向是向量c的方向. 差别就是一个负号.
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2020-02-19
