14、Power BI 数据分割与导航功能全解析

Power BI 数据分割与导航功能全解析

1. 数据分组与层级创建

在 Power BI 中,数据分组和层级创建是重要的数据处理手段。在 People 表的 EmployeeType 列下,有一个名为 EmployeeType (groups) 的条目,其图标是一个被分割成四个象限的正方形。若要在可视化中使用这些新的分组,可按以下步骤操作:
1. 展开过滤器窗格,找到“所有页面”下的 EmployeeType 过滤器。
2. 将鼠标悬停在该过滤器上,点击小“x”以移除该过滤器。
3. 点击画布空白区域,勾选 EmployeeType (groups) 旁边的复选框,此时会创建一个包含“Billable”和“Other”两行的表格可视化。
4. 从 Hours 表中添加 Hours 列到该可视化中。

定义数据模型中的分组,能创建可重复使用的信息分组,节省时间并用于多个可视化。

层级是 Power BI 的强大功能,可对数据进行汇总,也能让报告查看者深入挖掘数据细节。既可以创建临时层级,也能在数据模型中定义层级。创建临时层级,使用矩阵可视化是最简单的方法,步骤如下:
1. 点击画布空白区域,勾选 People 表中 Location 列旁边的复选框。
2. 通过可视化窗格将可视化类型从表格可视化切换为矩阵可视化。
3. 选中矩阵后,将 Hours 表中的 Division 列拖到可视化窗格的“行”字段中,确保 Division 列显示在 Location 列下方。
4. 将 Hours 表中的 Hours 列拖到矩阵可视化的“值”字段中,使用矩阵可视化关联的叉形箭头图标将层级向下展开一级,就能看到按 L

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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