19、Power BI 报告的高级操作与优化指南

Power BI 报告的高级操作与优化指南

在当今数字化时代,数据可视化和分析变得至关重要。Power BI 作为一款强大的商业智能工具,能帮助用户创建各种类型的报告。本文将深入介绍 Power BI 报告的多项高级操作,包括钻取筛选、报告格式化、移动布局设计以及分页报告创建等内容。

1. 钻取筛选与跨报告钻取

1.1 钻取筛选的工作原理

钻取筛选会采用从页面和视觉对象传入的上下文。工具提示和报告页面工具提示是增加报告信息和分析密度的优秀方法,它们继承了鼠标悬停的视觉元素的上下文,使得工具提示中的度量值和报告页面工具提示中的视觉对象能反映用户与报告交互的当前上下文。

报告作者可以设计钻取报告页面,让用户快速轻松地探索与特定感兴趣项目相关的详细信息。钻取报告页面上的所有视觉对象会根据发起钻取的所选项目的筛选上下文进行更新。

1.2 钻取页面的应用场景

钻取页面对于高基数维度列特别有价值,因为这些列的单个值可能没有专门的报告或报告页面。例如,产品类别和产品子类别列可能已有自己的报告和仪表板,但单个产品模型可能适合设计一个或多个钻取报告页面。

1.3 跨报告钻取

Power BI 允许进行跨报告钻取,但源报告需要在选项和设置的“当前文件”报告设置或 Power BI 服务中启用使用其他报告的钻取目标。目标报告需将“跨报告”选项切换为“开”,并正确配置钻取字段。同时,跨报告筛选要求报告的语义模型架构匹配。

操作步骤如下:
1. 确保源报告在选项和设置的“当前文件”报告设置或 Power BI 服务中启用使用其他报告的钻取目标。
2. 将目

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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