24、Power BI:应用创建、目标管理与数据安全及刷新指南

Power BI应用与安全管理指南

Power BI:应用创建、目标管理与数据安全及刷新指南

1. 创建和使用应用

1.1 发布应用

要完成应用的发布,可按以下步骤操作:
1. 点击“Publish”按钮。成功发布后,会显示“Successfully published”对话框。此时,你可以复制应用链接并通过电子邮件发送给用户,或者引导授权用户通过导航窗格中的“Apps”链接获取应用。
2. 最后,点击“Close”按钮。

1.2 获取和使用应用

应用发布后,有两种方式可以访问:
- 直接通过发布应用时提供的链接访问。
- 按以下步骤操作:
1. 点击导航窗格中的“Apps”,画布上会显示“Apps”对话框,列出已安装的应用。
2. 点击画布右上角的“Get apps”按钮,会显示“Power BI apps”对话框。
3. 注意,应用是 Power BI、Dynamics 365、Office 365 等微软产品的统一概念,除了组织发布的应用,还可以访问其他类型的应用。
4. 确保选中“Organizational apps”选项卡,点击所需应用的“Get it now”链接,应用会在浏览器中显示。该应用功能类似于独立应用程序,具备 Power BI 服务的许多功能,如评论、订阅、书签等。

2. 处理目标

2.1 创建计分卡和目标

创建新计分卡的步骤如下:
1. 导航到高级工作区(以钻石图标表示)。
2. 点击导航窗格中的“Goals”。
3. 点击画布右上角的“New scorecard”按钮,会显示“Cre

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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