在Tableau中计算一个值出现的次数,可以使用计数功能来实现。
下面是一种实现方法:
对于某些高级需求,您还可以使用Tableau的计算功能来进一步自定义计数过程。例如,您可以创建一个计算字段,使用IF语句来指定特定条件下值的计数。这样,您可以更加灵活地统计数据。
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请注意,这只是一个示例答案,实际情况下可能还有其他方法和产品可供选择。
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂,不过没关系,以后如果有机会接触的话,在慢慢在工作中学呗。
电信诈骗,网络诈骗层出不穷,花样翻新,是当前公安部重点打击的对象。本文从网络中爬取相关的新闻,通过对时域和数量的统计与分析,实现对网络诈骗模型中时间参量的优化,进而达到提高对于网络诈骗的识别效果的目的。 一、数据的准备 对于网络电信诈骗的发生率,作者要通过新闻中对其提及的次数和对应日期进行统计,以此来表示当前社会对电信网络诈骗的关注热度。首先作者确定统计的参量——时间和地域。对于时间参量,作者以月为分度值,对于地域参量,作者以省为分度值。作者使用正则表达式并计算匹配的次数来对文本进行统计,正则表达式的构成
今天给我的老东家单位的朋友分享Tableau的用法,看了她目前的使用情况,和之前不少客户有很多相似之处。如果要用一个词来描述他们的困境,我想可以称之为:夹在Excel世界和Tableau世界中间的人。 很多的Tableau用户把Tableau视为“PPT生成器”,用它来完成图标的制作,之后导图、截图,加入到ppt文件中。这就像你娶了一位绝代美女,却只是让她生孩子——“物不能尽其用”,总是令人惋惜。(在此没有对女士的任何不敬) 在此,总结在客户那里遇到的诸事种种,总结并提出几点个人建议。 1、一定要从明细
这是kaggle上的一份巴西传统线下汽车服务类连锁店的实际销售数据,大小约3.43G,包含了从2017年3月31日到2020年4月1日大约2600万多的销售数据。
通过这四个方面的对比,作者最后得出结论,TensorFlow 在大多数领域仍然处于领先地位,但 PyTorch 正在取得进展并逐渐缩小差距。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义,无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型:数值
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
AI 科技评论按 :本文作者Datartisan,载于其知乎专栏——Datartisan数据工匠。AI 科技评论转载已获得原作者授权。 介绍 选举季已经到来,对于每个一直在关注这些事情的人来说,这绝对是一场最疯狂、涉及最多社交媒体、充满戏剧性的选举。距离最后的选举已经不到3个月,各个州的投票结果也逐渐公示出来,我们认为是时候,通过分析候选人的演讲内容,以及他们与大众的互动情况,来了解这些候选人的竞选方式了。 想要分析社交媒体上的大众对这场选举的看法,那么我们从分析候选人自己的推特内容着手,这似乎是比较合理
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
Katarzyna "Kasia" Gasiewska的Tableau Public主页上经常有一些精彩的可视化作品,她拥有100多位粉丝,如果你没有位列其中,那么你遗憾地错过了不少作品。
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke,数据爱好者,主攻方向:数据分析,数据产品化。
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例,对于本赛季东西部30只球队的得失分,胜负场次,胜率排名等进行了可视化展示,并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快,二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比,没有细化到操作层面。个人估计,很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍,因此都是大同小异,且不痛不痒,让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角,从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此,我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图:
作为数据分析的爱好者,之前我是Tableau Desktop的深度用户,由于Tableau Desktop收费,免费的Public版本又在数据连接上有限制,所以常常限制了我的使用。从去年开始,我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二:一是Yonghong Desktop免费,二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前,大家可以先扫码下载软件试用一下,或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网,下载软件请用
本文案例有多重背景,其一便是上海VIP培训活动中,小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图,从开始到超预期的完美实现,共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下,可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
原文标题:A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者:Pavleen Kaur 翻译:李清扬 校对:卢苗苗 本文共4000字,建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析,并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天,前面我们介绍了Tableau是什么,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会: 如何连接到数据源? 如何从 Excel 获取数据? 如何从数据库获取数据? 如何编辑数据? 如何添加更多数据源? 如何行列转置? 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
假设现在有一篇很长的文章,要从中提取出它的关键字,完全不人工干预,那么怎么做到呢?又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题,这是在数据挖掘,信息检索中经常遇到的问题,然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法,就先学习了解一下。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
如果您接收的订阅出现此错误消息,可能是由以下几种原因导致的:缺失凭据:某些视图在发布时具有嵌入的凭据。如果嵌入式凭据现已过时或视图在重新发布时未包含嵌入式凭据,则您可能会收到以上错误消息。
我们将使用三个时间序列模型,它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码,然后转移到Tableau。
前缀是指从串首开始到某个位置 结束的一个特殊子串。字符串 的以 结尾的前缀表示为
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI,还有国产的FineBI。
本文将通过分享多种方法,包括成功的与失败的尝试,来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。
TF-IDF(Term Frequency-InversDocument Frequency)是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法,根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语,同时保留影响整个文本的重要字词。计算方法如下面公式所示。
朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。
这里写图片描述 如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。log表示对得到的值取对数。
随着数据分析和可视化工具的广泛应用,Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具,而Python则作为数据科学的主流编程语言,广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
译者:吕东昊 审校:陈明艳 本文长度为3743字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112777582
范围-线图将整体数据的部分统计特征(均值、最大值、最小值等)展现在图形中,既可以说明群体特征,还可以展示个体信息,更可以比较个体与整体的相关关系。
这个要慌,问题有点大! 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员,而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau,开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助,欢迎留言互相讨论交流。(本文最后有彩蛋哟) 也许你有大量的数据,你想从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察;但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形。
导读:Tableau是商业智能软件届的翘楚,对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图,包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
TF:Term Frequency,即词频。它表示一个词在内容(如某文章)中出现的次数。为了消除文档本身大小的影响,通常,它的定义是:
由于只有两个维度,可以很好的用Tableau展示分类效果,这张图为原始数据散点图,横轴:当前薪资;竖轴:初始薪资
此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型,如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。
近日,美国商务部将哈工大、北航等33家机构纳入实体清单,也就是说,凡是在实体清单以内的公司以及机构,如果没有获得美国政府的具体批准,将无法使用含有美国技术的产品。此举曾引发全民热议。
标星★公众号 爱你们♥ 作者:Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译:公众号进行了全面整理 如你所见,我们手动复制了Trump的一条Twitter,将其分配给一个变量,并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后,在第9行中,我们循环遍历tweet_words:也就是说,我们逐个遍历tweet
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文件频率)
给定一个大小为 n 的数组,找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
Tableau 直观且易于使用的可视化操作界面,帮助数据分析师乃至是其他领域的人们都可以看到并理解他们的数据。当然,同样包括像数据科学家或统计学家这样老练的数据分析用户。
输入在一行中给出序列中整数个数N(0<N≤1000),以及N个整数。数字间以空格分隔。
参考 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#tfidf
摘要本文将了解一下ElasticSearch控制相关度分数的TF/IDF,和向量空间模型
编者按:越来越多的中高级客户采用SAP作为ERP工具,也有越来越多的SAP客户采用Tableau作为上层的数据分析与洞察利器。借客户咨询之际,笔者总结近几年来SAP客户的相关经验,简要阐述Tableau与SAP的匹配方式。 ———————————— 在SAP峰会中,SAP 首席技术官 Vishal Sikka 演示了如何将 Tableau 连接至与 HANA 同时运行的 SAP BW,超过 2800 万行的数据,并实现了近乎瞬时的响应。这是来自SAP官方的认可。 Tableau已获得正式的SAP 认证 (H
向量空间模型 向量空间模型是一个把文本文件表示为标识符(比如索引)向量的代数模型,它应用于信息过滤、信息检索、索引以及相关排序。 1 定义 文档和查询都用向量来表示: 每一维都对应于一个个别的词组。如
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