Я хочу использовать Power Bi Rain Bow Gauge. но у меня возникли трудности с выбором параметра. Мне нужно знать концепцию датчика и тип параметров, которые он дает. например, я хочу показать уровень ущерба по сравнению с общей продажей.
Как использовать датчик Power Bi Rain Bow Gauge?
25.08.2020
- добавьте свои образцы данных и ожидаемый результат здесь. 25.08.2020
- У меня есть сигма на общую продажу и сигма на общий урон. Я хочу показать уровень урона/продажи, если он меньше 0,5 для зеленого, от 0,5 до 0,75 для желтого и больше 0,75 для красного. 25.08.2020
Ответы:
1
Вы можете использовать TachoMeter для своих целей. Добавьте этот визуальный элемент из AppSource в Power BI Desktop. Теперь выполните следующие шаги для достижения требуемого результата:
Шаг 1. Создайте показатель ущерба/продажи, как показано ниже:
ratio = SUM(your_table_name[damage])/SUM(your_table_name[sell])
Шаг 2. Создайте ниже 4 меры, чтобы установить другую точку в тахометре.
1. point_1 = 0
2. point_2 = 0.5
3. point_3 = 0.75
4. point_4 = 1
Теперь настройте тахометр, как показано на рисунке ниже. Вы также можете увидеть свой окончательный результат на изображении-
25.08.2020
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..