###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

R语言经典书籍《R-modeling》，薛毅著。
对有志于学习R语言进行数据分析，机器学习的朋友很有帮助。

Omnipeek是一款强大的网络分析工具，由SpiralSystems公司开发，主要用于网络性能监控、故障排除和网络安全分析。
这个“OmnipeekRalink_v5.1.12.48.zip”压缩包包含了适用于Ralink无线USB驱动的特定版本，即v5.1.12.48。
Ralink是一家知名的无线通信芯片制造商，被联发科（Mediatek）收购后，其技术广泛应用于无线网络设备，如Wi-Fi适配器。
在深入理解Omnipeek与Ralink无线USB驱动的关系之前，我们先来了解一下这两个关键组件：1.**Omnipeek**：-**功能**：Omnipeek提供实时网络流量捕获、协议解码、数据分析和故障诊断等功能。
它能够帮助IT管理员识别网络瓶颈，追踪性能问题，以及检测潜在的安全威胁。
-**应用领域**：Omnipeek适用于企业网络、数据中心、无线网络和有线网络环境，可以支持多种网络协议，包括TCP/IP、UDP、HTTP、HTTPS等。
-**界面与操作**：Omnipeek拥有用户友好的图形界面，使得非专业人员也能轻松进行网络监控和分析。
-**特色**：支持多接口同时捕获，能够进行深度包检查（DeepPacketInspection,DPI），并提供丰富的报告和图表，便于理解和解释网络行为。
2.**Ralink无线USB驱动**：-**作用**：无线USB驱动是连接Ralink无线芯片到计算机操作系统的关键组件，负责处理无线通信的硬件层面，确保数据正确传输。
-**版本更新**：驱动程序的更新通常是为了修复已知问题、提高兼容性、增强性能或增加新特性。
v5.1.12.48是针对Ralink无线设备的一个特定版本。
-**兼容性**：此驱动可能适用于不同型号的Ralink无线USB设备，确保它们能在各种操作系统环境下正常工作，例如Windows。
结合这两个组件，OmnipeekRalink_v5.1.12.48.zip压缩包的用途在于：1.**网络监控**：安装这个驱动后，Omnipeek可以更好地识别和解析Ralink无线USB设备产生的网络流量，提供全面的网络监控。
2.**故障排查**：如果遇到Ralink无线设备的连接问题，使用Omnipeek进行抓包分析，可以定位问题所在，如丢包、延迟或错误帧。
3.**性能优化**：通过Omnipeek的性能分析功能，可以评估Ralink无线设备的网络性能，并依据分析结果进行调优。
4.**安全检查**：Omnipeek的网络安全功能可以帮助检测潜在的无线网络安全风险，例如非法接入点、未授权的数据传输等。
"OmnipeekRalink_v5.1.12.48.zip"是为了解决Ralink无线USB设备在使用Omnipeek时的兼容性和性能问题，通过提供定制化的驱动程序，确保网络分析的准确性和效率。
在日常IT管理中，正确安装和使用这样的工具组合，对于提升网络管理和维护的效率至关重要。

Windographer是一个专业的风能数据分析软件。
它主要用于将来自风能资源评估的多种数据进行处理和分析。
用于处理风速、风向、气温等风能数据，并通过图形、表格和统计分析等方式展示数据结果。
能很好的对风能资源进行评估、计算风能资源的利用率，评估风能设施的发电潜力和预测发电量等。

HTML5在交通运输监控大数据可视化的应用中扮演着关键角色，为智慧云平台提供了一种高效、直观的数据展示方式。
此网站模板集成了先进的技术，旨在帮助交通管理部门和企业更好地理解和分析大量的交通数据。
HTML5是现代网页开发的基础，其核心特性包括离线存储（WebStorage）、拖放功能（DragandDrop）、媒体元素（MediaElements）以及canvas和svg等图形绘制工具。
这些特性使得在浏览器端处理和显示大数据变得更加便捷，无需过多依赖服务器资源，提高了用户体验。
在交通运输监控方面，HTML5的canvas元素尤其重要。
它可以动态绘制图形，实现实时数据更新，如车辆轨迹、交通流量图、路况热力图等。
同时，SVG（ScalableVectorGraphics）则用于创建可缩放的矢量图形，适用于地图、图标和其他需要精细控制的图形元素，保证了在不同分辨率设备上的清晰显示。
大数据可视化则是将海量的交通数据转化为易于理解的图表、图形和地图的过程。
这通常涉及使用JavaScript库，如D3.js、Highcharts或ECharts，它们与HTML5紧密结合，能够处理复杂的数据交互和动画效果。
例如，饼图可以展示不同交通方式的占比，折线图可以反映交通流量随时间的变化，而热力图则能揭示交通拥堵的热点区域。
智慧云平台在此过程中起到了数据处理和计算的核心作用。
通过云计算技术，平台可以高效地存储、处理和分析大规模的交通数据，为决策者提供实时、准确的信息。
例如，利用机器学习算法预测交通状况，或者通过数据挖掘找出交通问题的潜在模式。
此“HTML5交通运输监控大数据可视化智慧云平台网站模板”可能包含了预设的HTML、CSS和JavaScript文件，用于快速构建一个功能完备的监控系统。
开发者可以根据实际需求进行定制，比如修改图表配置、集成新的数据源，或者优化交互设计。
模板通常会提供详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。
这个网站模板结合了HTML5的技术优势和大数据可视化的策略，为实现高效、智能的交通运输监控提供了强大的工具。
通过利用这一模板，交通管理部门可以提升数据分析能力，优化交通管理策略，最终提升城市交通的效率和安全性。

本书一共包含16章的内容，涉及四大模块，分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python数据挖掘理论与实战。
在招聘平台上搜索数据分析或挖掘岗时，绝大多数的招聘方都要求应聘者掌握Python、R语言、SAS或SPSS等统计分析工具，尤其是开源的Python和R语言，如果你对她们并不是很了解，那也许你无法胜任这样的岗位。
本书的初衷就是站在数据分析与挖掘的岗位，将Python中基本而重要的内容呈现给大家，使零基础的朋友可以按部就班地掌握数据分析与挖掘的操作流程，使有经验的朋友可以进一步地提升数据分析与挖掘的实操技能。

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

MicrosoftExcel是进行数据分析的世界标准，其易用性和强大功能使得Excel电子表格成为人人使用的工具，无论分析何种信息。
在写这本书时，我们决定把重点放在概念和实例上，从零开始带你掌握DAX语言。
《微软Excel2013:用PowerPivot建立数据模型》不涵盖每个功能，也不用“单击A，然后B”的方式解释每个操作。
相反，《微软Excel2013:用PowerPivot建立数据模型》承载了大量信息，这样一旦学完《微软Excel2013:用PowerPivot建立数据模型》你在Excel新的建模选项中将有足够的背景知识。
用最后一句话来强调这本书的主要特点：它是用来学习的书，而不只是阅读。
我们向你保证这将是非常值得的。
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这个是数据模型

许多年来，我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。
经常需要我们对一些乱七八糟的结果来赋予意义，对日志记录的操作来挖掘新现象，验证别人的分析，以及用于解释用户行为的度量指标。
有些人似乎天生就擅长做这种高质量的数据分析。
这些工程师和分析师常常被描述为“谨慎”、“有技术”。
但实际上这些形容词是什么意思?您怎么做才能赢得这些标志?为了回答这些问题，我将Google公司的经验整理进一篇文档，并得意地将他简单命名为“好的数据分析”。
令我惊奇的是，这篇文档比我在谷歌过去十一年做的其他任何文档的阅读量都高。
在上次大改版之后的四年时间里，每次检查的时候，我甚至发现有许多Goolge员工翻看它。
为什么经过这段时间，

直接数字合成（DDS）是一种重要的频率合成技术，具有分辨率高、频率变换快等优点，在通信等领域有着广泛的应用前景。
本系统采用直接频率信号合成器(DDS)AD9850与STC89S52单片机相结合的方法，以AD9850为频率合成器，以单片机为进程控制和任务调度的核心，设计了一个信号发生器。
实现了输出频率在10HZ~20MHZ范围可调，输出信号频率稳定度优于10-3的正弦波、方波和三角波信号，输出信号无明显失真。
本文给出了AD9850芯片和STC89S52单片机的硬件组成原理框图、单元电路分析及软件流程，并通过严格的实测数据分析圆满完成了本设计任务。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。