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    PowerBI 不同日期区间的活动逐日对比分析

    但每次活动的区间和长短都可能不同,希望可以对比不同日期区间的逐日对比活动细节。但在 PowerBI 中很难实现,是否可以实现呢。 今天我们就来看这个问题。...用户选择两个活动各自的活动区间,可能是完全不同的,然后按照逐日对比每日的效果。 实现方法 这个问题其实并不复杂,首先我们先看一个更加简洁的表示,如下: ? 这个效果更加简洁而不改变问题的实质。...这里就要考虑两个重要问题: 两个日期区间选择如何提供? 如何和原始数据模型进行联立?...设计实现 我们知道一个数据模型里都会有一个日期表,而在这里场景中,必须至少需要两个日期表来提供两个日期区间选择。问题是: 一个默认数据模型日期表可以做到吗? 那用两个日期表可以吗?...这里为了让这个设计更加独立,所以选择根本不去实现默认日期表,而是分别为此案例场景分别创建两个日期表,如下: Calendar.Left = SELECTCOLUMNS( 'Calendar' , "Date

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    Python日期范围按旬和整月以及剩余区间拆分

    原文:Python日期范围按旬和整月以及剩余区间拆分 地址:https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/135033118 小小明 昨天见到了一个比较烧脑的问题...: image-01 咋一看可能理解问题比较费劲,可以直接看结果示例: image-02 当然这个结果在原问题上基础上有一定改进,例如将同一天以单个日期的形式展示。...首月、中间连续月、末月三部分 针对中间连续月直接生成月份即可 首月和末月都可以使用一个拆分函数进行计算 针对单月区间的计算思路: 将日期拆分为s-10,11-20,21-e这三个以内的区间 遍历区间,...自己和上一个区间都不是旬区间则进行合并 遍历合并后的区间,根据是否为旬区间进行不同的日期格式化 最终我的完整代码为: from datetime import datetime, timedelta...def get_month_end(date): "获取日期当月最后一天" next_month = date.replace(day=28) + timedelta(days=4)

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    有趣的差分,区间修改的优化选择

    做数组题的时候,可能会多次去改变某一区间元素的值,多重利用循环效率过差,这里我们来了解一下差分,复杂度为O(1) 什么是差分? 差分就是,数组中每一项减去它前一项的差值,该差值作为差分数组。...,我们会发现,在对区间[1,3] 进行处理的时候,差分序列只有 1和4 发生了相应的改变。...因为在对区间[1,3]的元素进行相应的+1操作后,a1+1, a2+1, a3+1, a4, a5, a6......,我们再进行求差分:a1+1-(a0=0), a2-a1, a3-a2, a4-a3-1, a5-a4, a6-a5,我们就可以直观的看出,其实当原序列进行区间统一改变时,对于差分序列而言受影响的只有对应区间的第一个元素...,和最后一个元素的下一位,即b[l]+1,b[r+1]-1 公式:当区间[l,r]内所有元素+c的时候,对应的差分序列:b[l]=b[l]+c, b[r]=b[r+1]-c 再经过前缀求和就可得到,进行区间

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