WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как использовать датчик Power Bi Rain Bow Gauge?

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.

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-

введите здесь описание изображения

25.08.2020
  • ваше предложение помогло мне и какое-то время работало отлично. но теперь игла не стоит в правильном месте. тахометр показывает правильное значение, но стрелка всегда показывает максимальное значение. Было бы здорово, если бы вы помогли мне починить иглу 14.09.2020
  • Я думаю, вы можете опубликовать новый вопрос, объясняющий детали (со всеми данными) и сценарий :) 14.09.2020
  • 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..


    Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru