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sales by region

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Date 2006-1-2 2006-1-3 2006-1-4 2006-1-5 2006-1-6 2006-1-9 2006-1-10 2006-1-11 2006-1-12 2006-1-13 2006-1-16 2006-1-17 2006-1-18 2006-1-19 2006-1-20 2006-1-23 2006-1-24 2006-1-25 2006-1-26 2006-1-27 2006-1-30 2006-1-31 2006-2-1 2006-2-2 2006-2-3 2006-2-6 2006-2-7 2006-2-8 2006-2-9 2006-2-10 2006-2-13 2006-2-14 2006-2-15 2006-2-16 2006-2-17 2006-2-20 2006-2-21 2006-2-22 2006-2-23 2006-2-24 2006-2-27 2006-2-28 2006-3-1 2006-3-2 2006-3-3 2006-3-6 2006-3-7
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SAS学习笔记

SAS学习笔记

%weight(var1=女,var2=男,var3=奶,var4=白,var5=腿,var6=胸,var7=,var8=,var9=,var10=,n=5);
/*此处可添加更多weight宏*/
run;
/*先观察一下，灵敏度和特异性有问题的时候，再修改上面的打分程序*/
proc sort data=new1;
run;
/*此处扩展名可自行添加更多，使得筛选更全面*/
data novideo;
input noname:$12. @@;
cards;
jpg doc xls docx xlsx ppt pptx mp3 bmp gif wma tif html csv txt exe pdf sas wav png
%weight(var1=欲,var2=爱,var3=少妇,var4=情爱,var5=床,var6=com,var7=www,var8=美女,var9=漂亮,var10=炮,n=10);
%weight(var1=骚,var2=爽,var3=逼,var4=私,var5=风流,var6=,var7=,var8=,var9=,var10=,n=15);
（5）程序编辑器，增强型编辑器PGM,WEDIT
（6）日志窗口LOG
（7）“输出”窗口OUTPUT
（8）“SAS资源管理器”EXPLORER
1、在命令栏中可以输入多个窗口命令，命令之间必须用分号分隔。
例如打开‘脚注’和‘查找’窗口
Footnote；expfind
2、LOG窗口-log
程序行：黑色表示
仅写出很少的字段。更多字段读者自行添加 */
data new1;
set new;
weight=0;
SQL_Server2000 示例数据库NorthWind 的分析

SQL_Server2000 示例数据库NorthWind 的分析

SQL_Server2000示例数据库NorthWind的分析表名：Categories(食品类别表)表结构：字段名称数据类型长度允许为空CategoryID(主键) int 4 否 CategoryName nvarchar 15 否Description ntext 是 Picture image 是主键：CategoryID主键约束名称：PK_Categories关系说明：该表主要用来保存食品种类信息的数据。

表名：CustomerCustomerDemo(消费者表)表结构：字段名称数据类型长度允许为空CustomerID(主键) nchar 5 否 CustomerTypeID(主键) nchar 10 否组合主键：CustomerID、CustomerTypeID主键约束名称：PK_CustomerCustomerDemo外键：1.列 CustomerTypeID引用表CustomerDemographics(CustomerTypeID)2.列 CustomerID引用表Customers(CustomerID)外键约束名称：FK_CustomerCustomerDemo和FK_CustomerCustomerDemo_Customers关系说明：该表主要用来保存消费者ID和消费者类别ID信息的数据。

表名：CustomerDemographics(消费者类别说明表)表结构：字段名称数据类型长度允许为空CustomerTypeID(主键) nchar 10 否 CustomerDesc ntext 16 是主键：CustomerTypeID主键约束名称：PK_CustomerDemographics关系说明：该表主要用来存储消费者类别说明信息。

表名：Customers(消费者信息表)表结构：字段名称数据类型长度允许为空CustomerID(主键) nchar 5 否 CompanyName nvarchar 40 否 ContactName nvarchar 30 是 ContactTitle nvarchar 30 是 Address nvarchar 60 是City nvarchar 15 是Region nvarchar 15 是 PostalCode nvarchar 10 是Country nvarchar 15 是Phone nvarchar 24 是Fax nvarchar 24 是主键：CustomerID主键约束名称：PK_Customers关系说明：该表主要用来存储消费者详细信息的数据表。

tableaucount函数

tableaucount函数

tableaucount函数Tableau是一种流行的数据可视化工具，它具有强大的计算和分析功能。

在Tableau中，count（计数）函数用于计算一些字段中非空值的数量。

该函数可用于基于条件计算数据的频数。

在Tableau中，count函数有以下几种应用方式：1.计算整个数据集中一些字段的非空值的数量：使用count函数，我们可以轻松地计算整个数据集中一些字段的非空值的数量。

例如，我们可以使用以下表达式计算“Sales”字段中非空值的数量：COUNT([Sales])2.根据条件计算一些字段的非空值的数量：count函数还可以根据条件计算一些字段的非空值的数量。

例如，我们可以使用以下表达式计算“Sales”字段中大于100的非空值的数量：COUNT(IF [Sales] > 100 THEN [Sales] END)3.计算不同组合中一些字段的非空值的数量：在Tableau中，我们还可以使用count函数计算不同分组组合中一些字段的非空值的数量。

例如，如果我们有一个数据集例如“Sales”和“Region”字段，我们可以使用以下表达式计算每个区域中的非空销售的数量：COUNT([Sales]) BY [Region]通过使用count函数，我们可以获得有关数据集中特定字段值的数量的洞察。

该函数可以用于各种数据分析和报告需求，帮助我们更好地了解数据并做出更好的决策。

除了count函数之外，Tableau还提供了其他一些用于计算和分析数据的函数，例如sum（和）、avg（平均）、min（最小值）、max（最大值）、median（中位数）等。

这些函数可以与count函数结合使用，以更准确地计算和分析数据。

总结起来，Tableau的count函数是一种非常有用的函数，用于计算数据集中一些字段的非空值的数量。

通过使用这个函数，我们可以根据条件、分组以及其他计算要求，获得关于数据集中特定字段值的有用洞察，从而更好地理解和分析数据。

powerbi中指定条件的除法公式

powerbi中指定条件的除法公式

powerbi中指定条件的除法公式在Power BI中，可以使用DAX（Data Analysis Expressions）语言来创建指定条件的除法公式。

DAX是一种类似于Excel函数的语言，用于在Power BI中进行数据分析和计算。

下面，我将为您解释如何使用DAX语言创建和应用除法公式，以及一些常见的使用场景。

首先，我们需要了解DAX语言中的一些基本函数和运算符。

除法运算在DAX语言中使用“/”符号表示。

例如，如果我们要计算两个数字的除法结果，可以使用以下公式：```Result = Number1 / Number2```其中，Number1和Number2是要进行除法运算的数字。

在Power BI中，我们经常需要根据特定的条件计算除法结果。

为此，我们需要使用IF函数来指定条件。

IF函数在DAX语言中类似于Excel中的IF函数，用于根据特定条件返回不同的结果。

下面是使用IF函数和除法运算符的示例公式：```Result = IF(Condition, Number1 / Number2, 0)```上述公式中，Condition是您要检查的条件。

如果条件为真，则计算Number1除以Number2的结果；如果条件为假，则返回0。

除了IF函数，DAX语言还提供了其他一些函数和运算符来满足不同的条件除法计算需求。

1. 如果要计算一组数字的平均值，但要排除一些特定值，可以使用AVERAGE和FILTER函数。

例如，计算Sales列中所有不为0的值的平均值：```Average = AVERAGE(FILTER(Table, Sales <> 0))```其中，Table是包含Sales列的数据表。

2. 如果要根据不同的条件对数据进行分组，并在每个组中计算除法结果，则可以使用SUMMARIZE和CALCULATE函数。

例如，根据Region列将Sales列分组，并计算每个区域的平均销售额：```Average Sales by Region = CALCULATE(AVERAGE(Table[Sales]), SUMMARIZE(Table, Table[Region]))```上述公式将根据Region列对数据进行分组，并计算每个区域的平均销售额。