16、Power BI Desktop:数据处理全攻略

Power BI Desktop:数据处理全攻略

在数据分析过程中,对数据集进行排序、筛选、分组等操作是非常常见的需求。Power BI Desktop 提供了丰富的功能来满足这些需求,下面将详细介绍如何在 Power BI Desktop 中进行这些操作。

1. 清除排序

若要清除已应用的排序,可按以下步骤操作:
1. 点击“Clear Sort”。
执行此操作后,所应用的排序顺序将被移除,数据会恢复到其原始的行顺序。

注意 :如果对数据集按多列进行了排序,有两种清除排序的方式。一是点击用于排序的第一列,这样可移除对所有用于定义排序条件的列所应用的排序顺序;二是若只想撤销对用于排序记录集的一组列中最后一列的排序,可仅清除该列的排序操作。

2. 数据筛选

限制数据集最常用的方法是对已加载的表应用筛选器。在 Power BI Desktop 中,有两种基本的筛选数据的方法:
- 从所选列的唯一元素列表中选择一个或多个特定值。
- 定义要包含或排除的数据范围。

2.1 选择特定值

假设正在使用 Power BI Desktop 文件 CH06Example2.pbix 且处于查询编辑器中,选择列中一个或多个值的步骤如下:
1. 点击列的弹出菜单(示例中使用了示例数据集中的“Make”列),此时会出现筛选菜单。
2. 勾选要保留的所有元素,取消勾选要排除的所有元素。例如,保留了“Bentley”和“Rolls - Royce”。
3. 点击“OK”,“Applied Steps”列表会添加“F

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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