42、利用计算列扩展数据模型全攻略

利用计算列扩展数据模型全攻略

在数据处理与分析领域,扩展数据模型以获取更有价值的信息是一项重要技能。本文将深入介绍如何使用计算列来扩展数据模型,涵盖数据关系、列计算、函数应用等多个方面,助你提升数据处理能力。

1. 数据模型中的表关系与数据提取

在数据模型中,不同类型的表在数据提取方面存在差异。像 Countries、Clients 和 Colors 这类表属于查找表,包含的参考数据仅出现一次,但在其他表中会多次使用。在数据库术语中,它们处于关系的“一方”,而 InvoiceLines 等表则处于关系的“多方”。在 Excel 里,只能从“多方”查找数据。

例如,你可以从 Invoices 表向 InvoiceLines 表添加数据,因为前者被视为后者的“父表”。但不能从 InvoiceLines 表向 Invoices 表提取数据,因为当一张发票包含多行时,Excel 不知道该选择哪一行返回给目标表。

在一些数据模型中,部分表可以从多个表返回数据。以 Brilliant British Cars 示例数据模型为例,Stock 表可以访问 InvoiceLines 表(因为 InvoiceLines 表中的每条记录在 Stock 表中都有唯一记录)。由于 InvoiceLines 表是 Invoices 表的子表,Stock 表可以“穿透”InvoiceLines 表访问 Invoices 表。此外,Colors 表是 Stock 表的查找表,Invoices 表从 Clients 表查找数据,这些表对 Stock 表来说都是可访问的。

2. 级联列计算

新列可以引用之前创建的新列,这是 Power Pivot 强大

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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