power bi制作动态帕累托分析

数据可视化之powerBI基础（十九）学会使用Power BI的参数，轻松搞定动态分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/55295072 静态的分析经常不能满足实际分析的需要,还需要引入动态分析,通过调节某个维度的增减变化来观察对分析结果的影响.在PowerBI中,可以使用「参数」,以切片器的形式来控制变量,与其他指标进行交互,进而完成动态分析. 创建「参数」在PowerBI Desktop中,在“建模”选型卡下,点击“新建参数”, 然后将出现这个窗口, 比如按照以上默认的值建立的参数就是建立一个从0到20的整数序列:0.1.2.3……20,点击确定,画

数据可视化之分析篇（一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的阈值,就是我们需要的.本文通过一个示例来看看如何生成一个动态的帕累托图,先看看最终效果, 这样分析是不是很简单,下面就来看看是如何制作的. 数据为虚拟的某连锁店的电子产品销售明细,以及与之关联的产品和销售地点维度,和一个对应的日期表,建立关系图如

数据可视化之PowerQuery篇（十一）使用Power BI进行动态帕累托分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 上篇文章介绍了帕累托图的用处以及如何制作一个简单的帕累托图,在 PowerBI 中可以很方便的生成,但若仅止于此,并不足以体现 PowerBI 的强大.现实中的分析很多数据维度交织在一起,若要一个一个的生成帕累托图进行分析,就显得太繁臃和低级. 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析)

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表示出来,就是著名的帕累托图.该分析方法的核心思想是在决定一事物的众多因素中分清主次,识别出少数但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素.后来,帕累托法被不断应用于管理的各个方面.1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库

数据特征分析：3.统计分析 & 帕累托分析

1.统计分析统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量指一组数据向某一中心靠拢的倾向,核心在于寻找数据的代表值或中心值 —— 统计平均数算数平均数.位置平均数(加权平均值) (1)算术平均数 .加权算术平均数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 1.集中趋势度量

如何利用Power BI 制作动态搜索界面

最近Power BI有了最新更新,想着利用 Power BI 工具制造一个动态的搜索界面,比如动态切换搜索引擎,分别从百度.360.搜狗等搜索苹果最新新闻.通过一番测试,最终实现了相关功能. 数据加载首先我们加载三张表:搜索引擎.搜索类型.关键字. 创建度量值增加度量值:字符串前缀增加度量值:搜索类型字符串增加度量值:网页链接图表制作放置三个切片器:搜索引擎.搜索类型.关键字. 添加一个加载Html的视觉对象,htmlViewer.因为htmlViewer视觉对象,只能使用数据“列”

数据可视化之powerBI技巧（四）使用Power BI制作帕累托图

各种复杂现象的背后,其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响,把主要精力放在关键的少数因素上,就能达到事半功倍的效果. 这就是大家常说的二八原则,也称为帕累托原则,最早是由意大利经济学家 V.Pareto 提出的,他在研究个人收入的分布状态时,发现少数人的收入占全部人收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表展示出来,就是著名的帕累托图. 帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素,现在广泛应用于各类商业和社会活动中.用帕累托图进行分析也成为帕累托分析,或者A

帕累托分布（Pareto distributions）、马太效应

什么是帕累托分布帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的. 是从大量真实世界的现象中发现的幂次定律分布.这个分布在经济学以外,也被称为布拉德福分布. 帕累托因对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而著名,后来被约瑟夫·朱兰和其他人概括为帕累托法则(80/20法则),后来进一步概括为帕累托分布的概念. 帕累托分布的概述 19世纪末期,意大利经济学家维弗雷多·帕累托认为,贫与富的存在,既是经济问题,也有政治原因. 帕累托在研究英国人的收入分配问题时发现,绝大部分社会财富最终总会流

tableau-创建帕累托图

参考文献:https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/pareto.html 帕累托图是一种按发生频率排序的特殊直方图.在质量管理中,可以通过帕累托图显示每种已识别的原因分别导致了多少缺陷.排序的目的是为了有重点地采取纠正措施.项目团队首先要处理那些导致最多缺陷的原因. 帕累托图在概念上与帕累托法则有关.帕累托法则认为,相对少量的原因通常造成大多数的问题或缺陷.该法则通常称为80/20原则,即80%的问题是由20%的原因导致的

Tableau绘图一热图、日历图、人口金字塔、标靶图、凹凸图、帕累托图

Tableau绘图一热图.日历图.人口金字塔.标靶图.凹凸图.帕累托图本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好.直接右上角搜索该标题即可一.热图例子:示例超市可以通过更改颜色来改变颜色的显示情况二.日历/日历图数据源:示例超市按要求修改日期的格式三.人口金字塔/旋风图数据源:绘图数据由于数据源中含有85岁以上的人,不能之间判断.这里可将Age转换为字符串,然后创建计算字段,命名为年龄=if [Age]='85+' THEN 85 ELSE INT([Age])

FusionCharts 2D帕累托图

1.了解帕累托图的特性以及和其他图的共性 2.设计帕累托图页面中引入图的类型以及怎么引入到页面 Pareto2D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto2D</title> <meta http-equiv="keywords&qu

FusionCharts 3D帕累托图

1.设计3D帕累托图的页面 Pareto3D.html: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <title>FusionCharts Pareto3D</title> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword

FusionCharts 3D帕累托图报错

今天我在设计3D帕累托图时,是由原来的2D帕累托图页面重命名而来,但是当我重命名后发现HTML文件打不开,而且还报错,真不知道是什么原因引起的.因此,我就将这个错误截图,保存下来,希望以后能够解决,或有人能够看到,帮助我解决啊! 具体的错误如下图:

数据可视化之图表篇（二）如何用Power BI制作疫情地图？

丁香园制作的这个地图可视化,相信大家每天都会看好几遍,这里不讨论具体数据,仅来探讨一下PowerBI地图技术. 这个地图很简洁,主要有三个特征: 1,使用着色地图,根据数据自动配色 2,只显示中国地图,其他区域不显示 3,地图上显示类别标签只要使用满足这三个特征的地图类型,就可以轻松模仿出这个地图. 首先我们来看一下Power BI中默认的着色地图,效果如下: 制作方法请参考:PowerBI默认地图可视化这个着色地图因为是默认图表,制作起来最简单,并且颜色设置比较方便,可以使用度量值动态配色

109_Power Pivot客户ABC（帕累托）分析度量值写法(非计算列)

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录请点击下载附件 1.背景客户ABC分析,一般的套路是在计算列中把客户ABC分类,便于后续维度使用.今天用度量值的方式写一个ABC的分类.先上效果图(作图是笔者弱项,将就看吧.) 效果图 2.数据源及关系数据源维度表:DIM:事实表:FACT如下数据源关系 ABC设置 A:[0,0.7] B:(0.7,0.9] C:(0.9,1] 3.上DAX total total:=SUM('FACT'[value]) R:排名 R:=I

2018 ，请领取您Power BI 年终报告

Power BI365 3Jan 2019 新年已至,岁寒温暖! 为方便Power BI用户们能快速找到所需要的Power BI各类型文章,小悦将2018年Power BI的所有精彩文章按照各应用场景汇总在这个帖子里,随时点击各链接重温当初点燃你学习Power BI的初心,总结自己这一年追随Power BI 的功能更新学习.在2019年,我们一起继续学习Power BI迭代更新的产品技能,让我们在职场更加突飞猛进! 可视化技巧 1. 动态堆叠柱状图,让你更直观的看到所选类别的占比 2. Powe

当超强台风“山竹”即将冲进南海，Power BI 你怎么看？

这个周末“山竹 ”强势来袭!很多人的目光都在关注暴力水果“山竹”,这个号称70年最强最大风力超17级台风“山竹”今天就已经在小悦家窗台肆虐咆哮了一天了!不知其他的小伙伴们是不是好好的一个周末就只能被拘泥在家刷着朋友圈,听“山竹”肆虐的咆哮呼号.......而小悦在家里闲着无聊,心血来潮,随即打开了电脑,想做一个关于超强台风“山竹”的数据分析,借助Power BI 来实现对台风的各种想象. 超强台风“山竹”即将冲进南海首先给大家普及下“台风”相关知识,台风数据从中央气象台风网获取,山竹正是“超

OLAP阵营又增一猛将，比肩Power BI不是说说而已！

说到大数据应用最多的技术,不得不提OLAP技术,在国内外,不论传统公司还是互联网公司,都开始利用OLAP技术分析挖掘大数据的价值.也许很多人对OLAP的概念还不是很清楚,简单来说,就把数据处理成数据立方,并把有可能的都预先算出来,然后在用户选择多维度汇总时,在预先的计算出来的数据基础上很快地计算出用户想要的结果,从而可以更好更快地支持极大数据量的及时分析. 了解OLAP技术之前要先理解维度与度量,如下图所示,票的分类可以看作是一个维度,时间可以看作是一个维度,地区可以看作是一个维度,维度还可以继

设计精美Power BI报告的五大秘诀

众所周知,Power BI可以帮助您创建交互式且信息丰富的报告,但使用Power BI 制作精美而实用的报告对我们这群IT人员而言,却是一个巨大的痛苦:但个人觉得不能就此止步,通过不断实践练习,小悦采取了一些技巧来优化自己Power BI报告的设计时间.在这篇文章中,小悦想和大家一起来分享一下:如何用强大的Power BI设计技巧创建精美的报告! 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

02.02.02 第2章制作power bi图表(Power BI商业智能分析)

---恢复内容开始--- 02.02.02第2章制作power bi图表 02.02.02.01 power pivot数据导入 00:08:43 02.02.02.02建立数据透视表 00:11:27 02.02.02.03计算新字段 00:09:04 02.02.02.04函数计算 00:10:17 02.02.02.05 format函数 00:06:02 02.02.02.06 powermap 00:10:13 02.02.02.07 powermap动态图 00:09:30 02.

第二篇：Power BI数据可视化之基于Web数据的报表制作(经典级示例)

前言报表制作流程的第一步显然是从各个数据源导入数据,Power BI能从很多种数据源导入数据:如Excel,CSV,XML,以及各类数据库(SQL Server,Oracle,My SQL等),两大主流开源平台(Hadoop,Spark)等等.本文篇幅所限,无法一一说明,仅就网页获取数据的方式进行讲解(其他方式大同小异). 然后本文将在Power BI后台工作区(下简称后台区)对获取到的数据集进行塑形.所谓塑形就是确定数据集的列名以及数据类型,还有进行一些基本数据清洗转换工作,以保证Power

巴特西