29、使用参数操作实现指标切换与表格分页:案例解析

使用参数操作实现指标切换与表格分页:案例解析

在数据可视化领域,参数和参数操作具有强大的功能。通过合理运用它们,我们可以将工作表转变为交互式组件,为仪表盘带来更丰富的交互体验。下面将通过两个具体案例,详细介绍如何使用参数操作实现指标切换和表格分页。

案例一:使用工作表作为按钮切换指标 - 办公用品案例

在这个案例中,假设你是一名用户体验设计师,需要为客户构建一个高级界面,一次显示一个指标,但有四个指标需要展示。你决定创建一个自定义的选项轮播。

策略步骤
  1. 创建整数参数
    • 创建一个名为 [Select Metric] 的整数参数,选择值列表。这里有四个指标:总销售额、总利润、利润率和每笔订单的总销售额。在“值”下输入 1 到 4,并更新“显示为”列表,以显示四个指标的名称。
  2. 创建基础可视化计算
    • [Metric] 计算
// Metric
CASE [Select Metric]
WHEN 1 THEN SUM([Sales]) //Total Sales
WHEN 2 THEN SUM([Profit]) //Total Profit
WHEN 3 THEN SUM([Profit])/SUM([Sales]) //% Margin
WHEN 4 THEN SUM([Sales])/COUNTD([Order ID]) // $ per
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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