常用操作: 1.Ctrl+要选的多个字段+“智能显示”选择相应的图形 2.ctrl+m:新建工作表 3.添加行和列时,注意分层结构的利用 3.行的标题颜色的修改: (1)单行:表-右击-阴影-选择相应的颜色: (2)表背景颜色的修改: (3)表格内数据设置渐变色 3.显示销售额同比增长的方法: (1)行中销售额字段下拉:快速计算表---同比增长,如图示 (2)再一次添加‘销售额’字段到行,通过将做过‘同比增长’计算的销售额字段拖到‘工具提示’标签即可. 4.导出数据.交叉表 (1)导出数据 (2

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo

如果启用的是标准的企业数据库,TABLEAU中做实时分析会比较困难,例如以下情况:(1)不在办公室,无法连接到数据库:(2)在Microsoft SQL Server或者Oracle,在数据库很大或者数据库设计人员没有做好完整优化的情况下:(3)访问的数据源不是桌面端数据,而又想保存一个Tableau打包工作薄(.twbx格式文件:该格式文件包含工作薄内部所有底层数据源),就会出错:以上几种情形需要使用一个“数据提取(扩展名.tde)”数据源,它是Tableau专有文件(里面包含一个紧密压缩.高

1.Tableau可以连接多种多样的数据以及数据库,例如txt,xls,mdb,sql server,oracle等等 2.Tableau还可以从剪贴板上粘贴数据 3.维度和度量的理解: 1)维度即表示物体的维数,比如一个产品有名称,编号,生产日期等 2)度量即表示物体的属性,比如一个产品有大小,销售额等 3)在Tableau中,维度和度量可以互换,有时候会受到数据类型的限制,可以先通过修改维度和度量的数据类型,然后再相互转换,维度可转换为度量,度量可转换为维度 4.以下为Sample - Su

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

Lmdb生成的过程简述 1.整理并约束尺寸,文件夹.图片放在不同的文件夹之下,注意图片的size需要规约到统一的格式,不然计算均值文件的时候会报错. 2.将内容生成列表放入txt文件中.两个txt文件,train训练文件.val测试文件. Train里面就是你的分类了. 3.形成LMDB数据集. 4.形成训练集的均值文件. 整理并规约.一般情况下整理用数据增强的功能,一般用opencv,这块笔者还没有探究,所以先不说. 一.图片列表生成 图片内容变成列表.这个办法很多,很多软件都可以用,pyth

导入数据源 与各类数据源建立连接关系,是使用tableau探索分析数据的第一步,本节内容包括: 数据源类型 连接数据源 数据源类型 打开tableau,可以在左侧窗口看到连接选项,目前tableau可以连接70多种数据源类型,这些数据源大体可以分为两类,分别是本地数据源和服务器数据源. “数据源”:数据的来源,包括文件.数据库.服务器等. tableau支持的本地数据源包括Excel.txt.csv.json等各类常见的源数据格式,还支持多种空间文件, 为使用地图分析提供了条件. tableau

1.利用R内置数据集iris: 2.通过Rserve 包连接tableau,服务器:localhost,默认端口6311: 3.加载数据集iris: 4.编辑字段:Cluster <span style="font-size:18px;">//使用k-means方法对数据进行聚类 SCRIPT_REAL("fit <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4),centers=3); fit$cluster&quo

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

随着数据应用程度的加深,用户.尤其是业务部门用户越来越希望能够了解业务表现数据更深层次的原因.导致到越来越多的业务人员参于数据分析.这样传统的BI就面临新模式的挑战了.哪我们即然花大量时间授人以鱼,为什么不授人以渔呢?我们让技术人员与业务人员都分别从事自己所擅长的工作呢? 哪业务人员需要完成领导下发的数据分析任务,如:这种领导驾驶舱呢? 当然还是很简单,在此小编为各位搜寻到了两款简单易上手的数据可视化工具--Smartbi.Tableau.这两款BI数据分析工具操作简单,通过简单拖拉就能制作美观

只要对大数据BI行业有所了解的人群,想必这两个数据分析工具Tableau和PowerBI都已经耳熟能详了吧. ·关于Tableau Tableau是一种数据可视化的工具,可提供复杂的计算.数据混合和仪表盘,可以通过Tableau的拖放功能来快速创建交互式可视化,同时能够处理大量数据,支持在Tableau中 使用其他脚本语言,并且移动支持和响应式仪表板. Tableau功能强大,但也有一些缺陷,比如基于数据查询的工具,难以处理不规范的数据:对输入数据类型有要求,运行起来比较慢:本身没有后端数据仓库

上一篇我们已经将Tableau和Smartbi的自助功能分析了一部分,本文已3个重要的因素进行对比.分别从数据处理.数据可视化以及性价比方面进行分析.我们一起来看看这两个平台是各方面怎么样,帮助大家挑选自助BI软件. 1.数据处理 在数据处理方面,Tableau的功能对比于Smartbi比较弱,Tableau的理念更加倾向于将处理好的数据直接使用,更加偏业务性质.Smartbi通过封装ETL算法,将技术分离,可以实现业务人员进行自助ETL操作.自助ETL以工作流的形式实现为库表提取数据模型的语义

商业智能(BI)和分析平台长期以来一直是商业的重要组成部分,但由于自助BI工具的兴起,在数据科学家和数据库管理员的支持下,分析的责任已经从IT转移到了商业分析师身上. 因此,BI已经从生成月度报告的记录系统,转变为基于各种内部和外部来源的数据,交互式地发现和共享趋势.预测以及对业务问题的回答.采用自助BI的企业可以在几天内决定行动方案,而不是需要长达几个月的时间. 1.部署使用 Tableau 为C/S架构,需要在用户终端安装desktop进行分析的设计,在服务器端安装server,将模块数据与

Smartbi是国内一家知名的BI厂商,Alteryx.Tableau是国外两款重要的BI工具,它们都是在BI领域内提供特定的功能,以满足企业的数据分析需求.那么,对于用户来说,在选择BI工具的时候要如何取舍呢? 在本文中,明月老师就和大家探讨一下. 1. Alteryx有何优势? Alteryx侧重ETL处理,可以提取,转换和加载来自不同数据源的大量数据.它以工作流的形式自动执行ETL流程,极大提升了数据处理效率.Alteryx采用一系列分门别类的可以拖动的模块化小工具,用户只需要拖动小工具.

如今,百度一下商业智能或BI工具,总能看到Tableau的身影.并不是Tableau的营销做得好,而是国内对于商业智能工具的认知和选择似乎都落在了Tableau身上.导致不管业内业外都对商业智能的概念有了偏颇之见,认为就是一个前端展示工具,就是一个做图表的. 这里并不是在否认Tableau.确实,Tableau的可视化,图表制作能力被众人称赞,这点值得国内BI厂商借鉴.但从商业智能的应用来看,企业对于BI的关注,更多的是数据处理的性能(数据量.速度.稳定性).产品的适配性(可开发性.可集成性)以

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

有时候在HTML元素上绑定一些额外信息,特别是JS选取操作这些元素时特别有帮助.通常我们会使用getAttribute()和setAttribute()来读和写非标题属性的值.但为此付出的代价是文档将不再是合法有效的HTML. 对此,HTML5提供了一个解决方案.在HTML5文档中,任意以"data-"为前缀的小写的属性名字都是合法的.这些“数据集属性”将不会对其元素的表现产生影响,它们定义了一种标准的.附加额外数据的方法,并不是在文档合法性上做出让步. HTML5还在Element对

原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身,但由于是为了使用松弛变量才引入的,因此放在这里也算合适,那就是惩罚因子C.回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题: 注意其中C的位置,也可以回想一下C所起的作用(表征你有多么重视离群点,C越大越重视,越不想丢掉它们).这个式子是以前做SVM的人写的,大家也就这么用,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C,这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样,有些样本丢了也就丢了,错了也就错了,这些就给一

回到目录 Lind.DDD框架里提出了对数据集的控制,某些权限的用户为某些表添加某些数据集的权限,具体实现是在一张表中存储用户ID,表名,检索字段,检索值和检索操作符,然后用户登陆后,通过自己权限来构建对应表的查询语句,即动态构建表达式树,这种操作一些被写在业务层上,我们可以在业务层需要进行数据集权限控制的地方,添加这种策略,下面具体分析说明一下． 看一下数据集权限表结果 public class User_DataSet_Policies { /// <summary> /// 用户ID /