16、高效创建与优化 Power BI 报表指南

高效创建与优化 Power BI 报表指南

1. 报表可视化选择与设计决策

在创建 Power BI 报表时,可视化类型的选择至关重要。基于用户反馈,带有月度趋势和目标度量的 KPI 可视化比卡片或仪表可视化能提供更多的上下文信息。因此,在视觉感知和额外分析上下文方面具有优势的标准可视化类型被优先选用。例如,使用 KPI 而不是卡片可视化,避免使用仪表、树状图和饼图。对于互联网销售与计划的对比,由于每个月的单个值很重要,所以选择了簇状柱形图而非折线图。每个国家的报表页面还能一目了然地展示 KPI 可视化的值,并且这些值会自动更新。

1.1 其他设计决策

与特定图表相关的其他设计决策如下:
- 筛选器和播放轴布局 :切片器可视化以及散点图上的播放轴都布置在左侧,以支持用户进行筛选选择。
- 工具提示显示 :将鼠标悬停在地图上的气泡或图表中的条形上时,会以工具提示的形式显示额外的度量值。
- 页面标题和页脚设置 :使用文本框作为页面标题,最后刷新日期的页脚使用卡片可视化。通过 M 查询获取 DateTime.LocalNow 函数并传递给 DAX 度量,返回文本。
- 图表标题和坐标轴定制 :自定义图表标题,并在可能的情况下移除 Y 轴。

1.2 报表设计实践

为了提高 Power BI 报表的价值和用户接受度,可遵循以下设计实践:
|设计实践|描述|
| ---- | ---- |
|简

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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