【Data Science之BA Tools】power bi

PowerBI作为微软的商业智能工具,让普通用户也能轻松进行数据分析与可视化。其核心功能包括可交互的仪表板、问答式的报告解读、实时数据更新及丰富的图表类型。


Power BI是微软最新的商业智能(BI)概念,它包含了一系列的组件和工具。话不多说,先上图:<img src="https://pic4.zhimg.com/50/3c62b6d0810117ac863dc344b2e5ac7f_hd.jpg" data-rawwidth="1443" data-rawheight="736" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1443" data-original="https://pic4.zhimg.com/3c62b6d0810117ac863dc344b2e5ac7f_r.jpg">
是不是一下就明白了Power BI系列组件的功能?其实Power BI的核心理念就是让我们用户不需要强大的技术背景,只需要掌握Excel这样简单的工具就能快速上手商业数据分析及可视化。

来看看Power BI能做出什么样的可视化效果?
*高颜值 - 可交互、钻取的仪表板(可惜知乎不能传动图)
<img src="https://pic3.zhimg.com/50/a0e147180baaa765ce03c5820d36cabd_hd.jpg" data-rawwidth="1072" data-rawheight="553" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1072" data-original="https://pic3.zhimg.com/a0e147180baaa765ce03c5820d36cabd_r.jpg">

*高智商 - 问与答功能, 让你的报告会说话
<img src="https://pic3.zhimg.com/50/4a9140736f714f8527fab4c6ea8add0b_hd.jpg" data-rawwidth="1136" data-rawheight="559" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1136" data-original="https://pic3.zhimg.com/4a9140736f714f8527fab4c6ea8add0b_r.jpg">

*高效率 – 数据源可配置自动更新,实现实时的仪表板展现
<img src="https://pic1.zhimg.com/50/e7c5bd7868dfc859129cca06b244a66f_hd.jpg" data-rawwidth="353" data-rawheight="420" class="content_image" width="353">



*可拓展的可视化图表:
<img src="https://pic2.zhimg.com/50/a5318888228affb48c35d7d358780445_hd.jpg" data-rawwidth="1134" data-rawheight="2238" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1134" data-original="https://pic2.zhimg.com/a5318888228affb48c35d7d358780445_r.jpg">作者:赵文超
链接:https://www.zhihu.com/question/21588013/answer/102281875
来源:知乎

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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