Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Czy kiedykolwiek chciałeś zaprezentować trzy, pięć lub dziesięć najlepszych wyników w określonym wymiarze? Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.
Cóż, w tym filmie pokażę ci dokładnie, jak możesz to zrobić na konkretnym przykładzie.
Przykład, nad którym będziemy pracować, polega na tym, że chcę automatycznie znaleźć trzech najlepszych sprzedawców w dowolnym regionie w moim zbiorze danych. Chcę też mieć możliwość drążenia w dowolnym konkretnym stanie i analizowania tylko sklepów w tych stanach oraz sprzedawców pracujących w tych konkretnych sklepach.
A więc naprawdę potężny wgląd. Możesz to wykorzystać na wiele sposobów. Możesz nagrodzić swoich najlepszych sprzedawców. W przeszłości wydobycie wszystkich tych informacji mogło zająć dużo czasu.
W takim przypadku możesz wbudować wewnętrzną logikę w swoje obliczenia, a następnie bardzo szybko i dynamicznie przeanalizować ten konkretny wgląd. Możesz przejść przez dowolne ramy czasowe, ponieważ możemy wykorzystać model danych, który mamy wbudowany za kulisami.
Może chcesz nagradzać ludzi. A może chcesz spojrzeć na swoją dolną trójkę. A może chcesz zmienić liczbę najlepszych lub najniższych sprzedawców na podstawie rankingu, na który aktualnie patrzysz.
Wszystkie te możliwości analityczne są dla Ciebie dostępne. To dokładnie ta sama technika.
Wszystko, co musisz zrobić, to przerobić kilka parametrów wprowadzonych do formuły, a następnie włączyć inny typ wglądu. To podobna technika, która daje nieco inny rezultat.
Użyłem tego w wielu różnych modelach i raportach, które opracowałem, i stwierdziłem, że pod względem ekstrakcji danych i szybkości wydobywania tego rodzaju wglądu nie ma sobie równych.
Możliwość dynamicznego przeglądania dowolnego określonego okresu , a następnie dynamicznego wyodrębniania listy dowolnego wymiaru po prostu oszczędza dużo czasu i umożliwia tak wiele różnych typów doskonałych analiz, które można zastosować do własnych zestawów danych.
Powodzenia z tym.
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.