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    PowerBI DAX 计算客户的平均交易年龄

    问题背景 在生意中,往往需要计算交易客户的平均年龄,但随着时间的推移,客户每年的年龄都在长大,因此,在计算中使用用户在交易时的年龄更加贴切,而不是客户的静态年龄。...静态平均年龄计算 如果客户的年龄已经由最新的年龄所标记了,这个年龄由 TODAY 和 BIRTHDAY 的 YEAR 共同决定。...那么,其平均年龄计算可以是: Customer.AverageAge.Dim = CALCULATE( AVERAGEX( SUMMARIZE( Customer , Customer...[Age] ) , TREATAS( VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , Customer[CustomerID] ) ) 该算法从客户表中获取已经计算得到的年龄...动态平均年龄计算 如果考虑多年数据,那么在购买的时候用最新的用户年龄就不够合理,就需要考虑动态年龄,使用订单数据计算如下: Customer.AverageAge.Fact = CALCULATE(

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    【Go】根据身份证(或生日)计算年龄

    实例说明我们计算用户的年龄,当然只能根据用户的出生年月日信息来计算。这里我们定义:用户出生满1年后,年龄算1岁,不满1年算0岁,以此类推,大于1年不到2年算1岁。...1)根据身份证信息得到用户出生年月日2)根据出生年月日计算用户当前年龄身份证规则18位身份证号码:18位的第二代身份证号码是特征组合码,由十七位数字本体码和一位校验码组成。...开头的return fmt.Sprintf("19%s", cardId[6:12])} else {return cardId[6:14]}}// getAgeByBirthday 根据生日日期得到用户年龄...strconv.Atoi(birthday[0:4])month, _ := strconv.Atoi(birthday[4:6])day, _ := strconv.Atoi(birthday[6:])// 计算当前日期与生日中年月日都差值...now.Year() - yearmoreMonth := int(now.Month()) - monthmoreDay := now.Day() - day// 未到生日月份,或者到了月份,但未到生日日期,年龄都要减

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    Power BI 人力资源应用:动态计算年龄

    嗯,最大的90后即将30岁,最大的80后即将40岁…… 本文和年龄有那么一点关系。...假设我们想查看30岁以下员工数量,通常我们可能导出人力系统中的员工信息,然后新建一列,如下计算: 但这有一个问题,此处的年龄是静态的截止到现在的年龄,如果我们想动态查看不同年份的30岁以下员工数量,例如如下...: 请注意这个动画中的两个信息,首先每个人的年龄会随着年份的变化而自动变化。...其实在Power BI中实现该功能只要将年龄从列转换为度量值即可。...然后新建年龄度量值(不是计算列): 年龄 = MAX('日期表'[年])-MAX('员工信息'[出生年份]) 接着使用度量值计算30岁以下员工数量: 30岁以下员工数量 = CALCULATE ( [员工数量

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    年龄估计:Ordinal Regression

    0]、[ 0 1 0]、[0 0 1],当前对一张实际类别是猫的图片进行预测,假设预测结果P1为[0.2 0.6 0.2],P2为[0.2 0.2 0.6],显然这两次预测结果都是错误,并根据交叉熵计算损失是一样大的...,在猫、狗、鸟的三分类问题中,这样来计算损失是合理的。...但是假如我们把这个三分类分别对应0岁,1岁和2岁,这样计算损失就不再合理,因为1岁要比2岁,更加接近于0岁,而1岁和2岁产生的损失却一样大,这就是分类问题应用到年龄估计中的弊端,softmax仅仅强调了类间差异的最大化...Ranking 年龄估计过程可以看成是对大量人脸有效信息对进行比较的过程,也就是通过若干组二值分类结果就可以得到相应的年龄估计值,通过寻找当前年龄标签在年龄序列中的相对位置来确定最终的年龄值,从而有效克服了传统的年龄估计方法忽略了人类面部衰老过程中的动态性...这样定义年龄估计有两个好处: 1.在实际生活中,我们去判断一个人的年龄大于还是小于另一个年龄,要比直接去估计这个年龄更容易,这符合人的主观认知; 2.Ordinal的思想不同于直接分类,利用了年龄本身连续性的特点

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