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按列乘以度量，而不聚合后者

是指在数据处理和分析过程中，对数据进行列级别的计算和度量，而不是对数据进行聚合操作。

传统的数据处理方式通常是将数据进行聚合操作，即将数据按照某个维度进行分组，并对每个分组进行计算或统计。然而，随着大数据时代的到来，数据量的增加和数据结构的复杂性，传统的聚合操作在某些场景下会面临性能瓶颈和数据丢失的问题。

按列乘以度量的方式则是一种新的数据处理方式，它将数据按列进行处理，而不是按行或按分组进行处理。这种方式可以更好地利用计算资源，提高计算效率，并且可以避免数据丢失的问题。

按列乘以度量的方式在数据分析和机器学习等领域有着广泛的应用。例如，在数据仓库中，可以使用按列乘以度量的方式进行数据压缩和查询优化；在机器学习中，可以使用按列乘以度量的方式进行特征工程和模型训练。

腾讯云提供了一系列与按列乘以度量相关的产品和服务，包括云数据库 ClickHouse、云数据仓库 ClickHouse、云数据仓库 TDSQL-C、云数据仓库 TDSQL-M、云数据仓库 TDSQL-P 等。这些产品和服务可以帮助用户实现高效的按列乘以度量数据处理和分析。您可以访问腾讯云官网了解更多关于这些产品和服务的详细信息：https://cloud.tencent.com/product/ch、https://cloud.tencent.com/product/cdh、https://cloud.tencent.com/product/tdsql-c、https://cloud.tencent.com/product/tdsql-m、https://cloud.tencent.com/product/tdsql-p。

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创建一个不包含混合值的新列。字段类型连接到新数据源时，Tableau 会将该数据源中的每个字段分配给“数据”窗格的“维度”区域或“度量”区域，具体情况视字段包含的数据类型而定。...因为即使该字段现在为离散，但它仍然是度量，而 Tableau 会始终对度量进行聚合。如果有意愿您可以再进一步执行过程，将度量转换为维度。只有这样，Tableau 才会停止对其值进行聚合。...1.3 视图中维度和度量的可视标识如果您在 Tableau Desktop 中查看视图，并且不确定某个字段是度量还是维度，一个快速的视觉提示已聚合度量：而维度则不是：。...现在共有 57 个标记（三个细分市场乘以四个区域，再乘以五年，结果为 60，但视图中有三个在数据源中没有数据的维度组合）。我们可继续向“行”和“列”中添加维度，并能观察到标记的总数持续增加。...STEP 2：将“Order Date”（订单日期）维度拖到“列”功能区。数据按年份聚合，并将显示列标题。 STEP 3：将“Sales”度量拖到“行”功能区。

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单看度量时，由于度量要依附于维度展示，因此仅有度量时，只能看这个度量的聚合概念：如上图所示，单看销量这个度量字段时，我们只能将数据集中所有销量字段聚合在一起来看，但这种聚合方式也可以分成若干种计算类型...无论哪种下钻方式，都能看到每个 BU 按日期销量的明细，但 BU -> 日期能看到每个 BU 按日期聚合的总销量，而日期 -> BU 能看到不同日期按 BU 聚合的总销量，前者更易对比出 BU 之间差异...，后者更易对比出日期之间的差异。...**也就是表格的行与列都是维度，而折线图横轴作为维度后，纵轴就要作为度量。...比如在度量为销量时，可以将利润作为颜色，甚至再将折扣作为文本，通过一个折线图同时看多种度量信息：与之对比，我们可以将利润放在右 Y 轴作为双轴图达到相同的效果：标记就是为了在不增加行、列字段数量基础上

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【Power BI VS Tableau】——可视化篇（上）

打个不恰当的比喻： Tableau在Excel数据透视图表式的【行、列、值】拖拽作图基础上，把行、列自身和交叉的交互，元素属性（坐标、颜色、辅助工具）的自由度和灵活性发挥到了极致； Power BI则把...Tableau可视化的灵活性还在于行、列字段的自由度。比如行里可以拖入多个字段，可以是维度、属性或度量等。行列的字段本身可以进行聚合、简单计算，再交互结合，或配合上LOD，可以衍生出各种复杂的图形。...但用户只能按既定的框架调用，无法脱离内在设定进行变化。想尽可能地摆脱这种束缚，Power BI用户往往会从度量值入手，利用DAX语言，创建更多的可能性。...一个种常见的用法，即创建一个度量值，当满足一定条件时，不显示，或显示为其他的度量值，就在一定程度上改变了默认的视觉效果。...这两个文档同时运行时，Power BI消耗内存2G，Tableau消耗785M，前者是后者的两倍有多。抛开Power BI文档视觉对象比Tableau更多的因素，那么前者仍然约为后者的2倍左右。

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Apache Kylin 从零开始构建Cube(含优化策略)

添加维度表接下来会选择用作维度或者度量的列，这里只是选择一个范围，不代表这些列将来一定会用作Cube的构建，在这里可以把可能会用到的列都添加进来，创建Cube的时候，将只能从这些列中选择。 ?...选择维度度量列只能来自事实表，维度列可以来自维度表和事实表。...最后一步是，为模型补充分割时间的列和过滤条件，如果此模型中的事实表的记录是按照时间来增加的，可以指定一个日期或者时间列作为模型的分割时间列，从而可以让Cube按此列做增量构建。...指的是那些总是会出现在Where条件或Group By语句里的维度；通过将某个维度指定为Mandatory，此聚合组产生的所有Cuboid中每一个Cuboid都会包含该维度，Kylin就可以不用预计算那些不包含此维度的...如果根据业务需求知道这个高基数的维度只会与若干个维度（而不是所有维度）同时被查询到，那么就可以通过聚合组对这个高基数维度做一定的“隔离”。

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Extreme DAX-第5章基于DAX的安全性

保护属性或表中的单个列。确保度量值的聚合级别。...更重要的是，当引用受保护的列或受保护的表中的列时，Power BI报表因为无法访问这些列或表而引发错误。...但在此示例中，由于列 SSN是标签而不是度量值的结果，因此模型中必须有一个值才能在视觉对象中显示。这可以是空文本、BLANK值或其他值，并且该值必须真实存在于表的行中。...例如，你的用户可以要求按个人查看销售信息，但只能按团队查看销售利润。由于这两个度量值的计算都来自同一事实表的数据，因此无法满足此需求。...5.4.2 限制事实表粒度确保工资只能按团队查看而不是按员工查看，最安全方法是不在员工级别加载这些数据。你可以创建一个工资事实表，其中包含每个团队的数据。

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pandas分组聚合转换

'Tsinghua University', 'Senior'), ('Tsinghua University', 'Sophomore')]) 当size作为DataFrame的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小...gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew']) # 对height和weight分别用三种方法聚合，所以共返回六列数据对特定的列使用特定的聚合函数可以通过构造字典传入agg中实现...，因此transform不符合要求；agg函数能够处理，但是聚合函数是逐列处理的，而不能够多列数据同时处理。...最后的检查部分是按行传入apply方法，lambda row 是标明传入的是行，可以简单理解为df['new_column'] = 0或原值，执行了五次，每次都是行内检查赋值。 ...sum_columns # sum_columns 返回值是row['column1']+row['column2'],所以要按行传入:lambda row apply的自定义函数传入参数与filter完全一致，只不过后者只允许返回布尔值

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Extreme DAX-第4章上下文和筛选

这可能会包含由于不完整关系而添加到表中的空白行中的值（请参见第2章模型设计；这些值必然为空）。如果不希望这些空白值包含在上下文中，则应使用 ALLNOBLANKROW 而不是 ALL。...不知道你是否会感到奇怪，USERELATIONSHIP 字面意思是“使用关系”，而 CALCULATE 中的筛选器参数需要表或表表达式，这两者看上去不搭边，但它确实是有道理的。...当 Sales 度量值返回订购的金额时，TotalInvoiced （发票总额）度量值返回已开票的金额。前者将被用于收入分析，而后者可能有助于现金流分析（其中实际付款的计算将是一个关键的补充）。...此公式清楚地表明了为什么使用表筛选比使用表聚合更可取。如下所示的代码是此度量值的表聚合替代方法。...换句话说，此度量值总共调用了 Sales度量值 70000 次，而 SalesLargestCustomers1 度量值仅调用 60001 次！

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Apache Druid历险记

Kylin：核心是Cube，Cube是一种预计算技术，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。...Metric列（度量）：Metric列指的是⽤于做聚合和其他计算的列。⼀般来说是数字。...按列分开存储，按数据包读取时因此更易于压缩。列中的数据具有相同特征也更易于压缩，这样可以进⼀步减少I / O量。由于减少了I / O，因此更更多数据可以容纳在系统缓存中，进⼀步提⾼分析性能。...2.1.4 位图索引假设现有这样一份数据原始数据以tp为时间列，appkey和city为维度，以value为度量值，导⼊Druid后按天聚合，最终结果是：聚合后数据经过聚合之后查询本身就很快了...，不不只局限于Simple聚合粒度提供的固定聚合粒度，⽽是以毫秒为单位⾃定义聚合粒度。

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那些培训师都不曾告诉你的关于Excel图表的秘密~

列标题总是对应图表中的横轴，行标题总是对应图表中的图例。而度量总是呈现在图表的纵轴（数量轴或者说Y轴）上。...所以结论就是，你的数据源组织，需符合以下要求：想要对比的维度按列分布；（最终将会呈现在X轴上）需要分类的维度按行分布：（最终通过图例中的颜色分类进行区分）。...我所说的聚合是指，通过将一组分类指标（一个维度与一个度量）按照类别分开并计算各类的均值、众数、中位数、方差、标准差、求和计算等。...但是Excel的默认图表将维度的单个观测全部视作唯一值，而不会对其进行任何分类聚合操作。...从效率上来说，自然是其他工具所使用的数据源（即一维表或者说长数据）效率更高一些，Excel将每一个分类都视作一个列字段（典型二维表风格），其他的工具是通过将分类序列进行堆栈操作，聚合成一个包含类别变量

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ufunc本身属于方法（方法即是类内的函数接口），ufunc之上还支持4个方法： reduce，聚合方法 accumulate，累计聚合 reduceat，按指定轴向、指定切片聚合 outer：外积...面向数组元素复制 tile不接收维度参数，而repeat需指定维度参数，否则会对数组先展平再复制 ?...stack系列，共6个方法： hstack，column_stack：功能基本一致，均为水平堆叠（axis=1），或者说按列堆叠。...唯一的区别在于在处理一维数组时：hstack按axis=0堆叠，且不要求两个一维数组长度一致，堆叠后仍然是一个一维数组；而column_stack则会自动将两个一维数组变形为Nx1的二维数组，并仍然按axis...axis从小到大对应轴的出场顺序先后，或者说变化快慢：axis=0对应主轴，沿着行变化的方向，可以理解为在多重for循环中最外面的一层，对应行坐标，数值变化最慢；而axis=1对应次轴，沿着列变化的方向

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1.3 域(field) 在指定度量下数据的子类别，一般情况下存放的是会随着时间戳的变化而变化的数据。...1.6 数据点 (Data Point) 针对监测对象的某项指标(由度量和标签定义)按特定时间间隔(连续的时间戳)采集的每个度量值就是一个数据点。...1.9-1 数据组(Data Group) 可以按标签这些数据分成不同的数据组。用来对比不同监测对象(由标签定义)的同一指标(由度量定义)的数据。...这样的聚合实际上就是简单的count以及max，问题是如何能高效的在那么大的数据量的基础上将满足条件的原始数据查询出来并聚合，要知道统计的原始值可能因为时间比较久远而不在内存中哈，因此这可能是一个非常耗时的操作...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。...其本质差异是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。星型模型星型模型，是维度模型在关系型数据库上的一种实现。...在维度建模中，将度量称为”事实”，将环境描述为”维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。...确保每一个事实度量都是一致性，反复计算都会得到相同的结果。尽量记录一些“原子”事实，而不是加工后的结果。可适当做些”维度退化属性”，提高事实表的查询性能。...为提高聚合性能，可适度做些上卷汇聚事实表。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

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前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?...由于此时各班的每门课成绩信息不唯一，所以直接用pivot进行重整会报错，此时即需要对各班各门课程成绩进行聚合后重整，比如取平均分。 ? 07 数据可视化 ?

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