Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Фильтровать диаграмму на основе выбранной даты в Power BI

Мне нужно показать «ТОП-10» почтовых регионов по продажам на выбранную дату в Power BI.

Я использовал «Кластеризованную столбчатую диаграмму», а также отсортировал данные по продажам, но проблема в том, что она показывает все данные, отсортированные в порядке убывания, что бесполезно. Я хочу показать только первые 10 столбцов (для ТОП-10 областей), а не все.

Заранее спасибо.

05.09.2016

Ответы:


1

Итак, насколько я понимаю, у вас есть отдельная таблица для площадей (почтовых зон).

Чтобы отображать только 10 лучших областей по продажам, вам необходимо создать новую меру в таблице областей (почтовых областей) и использовать функцию RANKX (назовем меру «Ранг»).

RANKX должен работать с вашей таблицей почтовых областей, он должен учитывать выражение Sales (я думаю, у вас есть показатель Sales), и он должен устанавливать порядок по убыванию.

После этого вы должны включить меру Rank в качестве визуального фильтра в столбчатую диаграмму и установить для нее значение «меньше или равно 10».

Сообщите мне, чего вы достигли. :)

06.09.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..