Было бы интересно узнать как это будет работать при cardinality измерения>1 млн.(условно по Id покупателя и четыре таких измерения по миллиону.
Да и хорошо это только для моделей с небольшим количеством категорийных переменных, параметров, когда у вас несколько десятков измерений и в каждом по 20-30 полей, по которым юзеры хотят делать срез, всё это становится неподъемным и несопровождаемым.
Ничего не понимаю в роутерах, одноплатниках. Можно, пожалуйста, инструкцию прям для чайника, который вообще ничего не смыслит в этих WRT, Linux и др.? Что купить? Что куда вводить?Что куда вставлять?Что к чему присоединять? Не просто видео с экрана, а прям последовательные шаги, которые надо сделать не только в софте, но и в харде?
Более производительной в некоторых сценариях альтернативой DISTINCTCOUNT(Table[Column]) может служить конструкция вида SUMX(DISTINCT(Table[Column]),1).
Для меня онбординг дважды проходил так, что тебе в обязательном виде скидывают кучу всяких документов от hr. Миссия компании, принципы, тезисы на 5 страниц А4, бизнес-процессы, в которых ты даже не принимаешь участия, книги, которые читал CEO и заставляют тебя это барахло учить наизусть, чтобы потом пройти экзамен после испытательного срока. Естественно к работе это не имеет никакого отношения, всё это пустая трата времени и нервов, если бы не мои хард скиллы, ничего бы толкового я на своей позиции не создал, но кому до этого есть дело, обратную связь об этом процессе с меня не спрашивали.
3 раза за 2 года написал в чат, когда наконец добавят диаграмму "водопад" в приложение, чтобы можно было выбрать отчётный период и в рамках него посмотреть расходы/доходы по категориям, но так и не внедрили...
Эмм...Нейросеть что ли писала? Я изучаю DAX на протяжении 6 лет и таких функций-итераторов как COUNTROWSX, COUNTBLANKX, DISTINCTCOUNTX не существует в языке DAX. Не вводите людей в заблуждение!
Очень интересно когда это Visiology всего с 16-ю функциями на DAX превзошёл Power BI? Я не смогу портировать на Visiology ни один свой дашборд. Apache Superset вообще нужно мучительно допиливать усилиями нескольких разработчиков компании, хорошо так зная Python.
В заголовке: Автоматизировал утро с помощью Python...В тексте: Умные лампочки, умная кофеварка, умный гардероб, умный холодильник... Вот серьёзно, события, связанные с этими объектами, занимают столько много времени? Включить свет - нажать кнопку по пути в комнату - 1 секунда, сварить кофе 5-10 минут в турке, выбрать одежду - 1-2 минуты и т.д..Самое долгое завтрак готовить, да и его можно распараллелить с кофе, да и Python завтрак не приготовит, одежду не погладит и на тебя не наденет, зубы за тебя Python не почистит и голову не помоет и бритву не подаст... Меня больше беспокоит время в пути до работы, чем эти мелочи.
Эмм, попробуйте statsforecast от NIXTLA.Там есть куча моделей в том числе AutoARIMA с поддержкой экзогенных регрессоров и возможностью делать прогноз на множестве временных рядов
Было бы интересно узнать как это будет работать при cardinality измерения>1 млн.(условно по Id покупателя и четыре таких измерения по миллиону.
Да и хорошо это только для моделей с небольшим количеством категорийных переменных, параметров, когда у вас несколько десятков измерений и в каждом по 20-30 полей, по которым юзеры хотят делать срез, всё это становится неподъемным и несопровождаемым.
Классно, но валютные пары возвращают идентичные значения: 'EURUSD.CBR' и 'EURRUB.CBR'
А можно отказаться от окрошки?😄
У ребят из NIXTLA есть модуль реконсиляции на Python для согласованности прогнозов на разных уровнях с минимизацией потери в точности прогнозирования.
ранрэйтом хоть от PY посчитайте
Пфф, удивили.. Я миленниал и я тоже не хочу работать))Можно мне 100 млн. долларов?И я никогда не буду работать😄
Я просто запомнил "Фьоугхсоль" на ктулхском😃
FJOWGHSOL
from, join on, where, group by, having, select, order by, limit(или top)
Прикольная зелёная птичка в кадре😊
Ничего не понимаю в роутерах, одноплатниках. Можно, пожалуйста, инструкцию прям для чайника, который вообще ничего не смыслит в этих WRT, Linux и др.? Что купить? Что куда вводить?Что куда вставлять?Что к чему присоединять? Не просто видео с экрана, а прям последовательные шаги, которые надо сделать не только в софте, но и в харде?
https://ozon.ru/t/paZ1g5l
Более производительной в некоторых сценариях альтернативой DISTINCTCOUNT(Table[Column]) может служить конструкция вида SUMX(DISTINCT(Table[Column]),1).
Для меня онбординг дважды проходил так, что тебе в обязательном виде скидывают кучу всяких документов от hr. Миссия компании, принципы, тезисы на 5 страниц А4, бизнес-процессы, в которых ты даже не принимаешь участия, книги, которые читал CEO и заставляют тебя это барахло учить наизусть, чтобы потом пройти экзамен после испытательного срока. Естественно к работе это не имеет никакого отношения, всё это пустая трата времени и нервов, если бы не мои хард скиллы, ничего бы толкового я на своей позиции не создал, но кому до этого есть дело, обратную связь об этом процессе с меня не спрашивали.
3 раза за 2 года написал в чат, когда наконец добавят диаграмму "водопад" в приложение, чтобы можно было выбрать отчётный период и в рамках него посмотреть расходы/доходы по категориям, но так и не внедрили...
В Excel есть функция УНИК...
Эмм...Нейросеть что ли писала? Я изучаю DAX на протяжении 6 лет и таких функций-итераторов как COUNTROWSX, COUNTBLANKX, DISTINCTCOUNTX не существует в языке DAX. Не вводите людей в заблуждение!
Очень интересно. Спасибо. Пишите ещё. Я бы объединил 4-й и 6-й в один метаотель, остальные отличаются друг от друга
Очень интересно когда это Visiology всего с 16-ю функциями на DAX превзошёл Power BI? Я не смогу портировать на Visiology ни один свой дашборд. Apache Superset вообще нужно мучительно допиливать усилиями нескольких разработчиков компании, хорошо так зная Python.
Всё это очень далеко от Self-Service BI...
В заголовке: Автоматизировал утро с помощью Python...В тексте: Умные лампочки, умная кофеварка, умный гардероб, умный холодильник... Вот серьёзно, события, связанные с этими объектами, занимают столько много времени? Включить свет - нажать кнопку по пути в комнату - 1 секунда, сварить кофе 5-10 минут в турке, выбрать одежду - 1-2 минуты и т.д..Самое долгое завтрак готовить, да и его можно распараллелить с кофе, да и Python завтрак не приготовит, одежду не погладит и на тебя не наденет, зубы за тебя Python не почистит и голову не помоет и бритву не подаст... Меня больше беспокоит время в пути до работы, чем эти мелочи.
Эмм, попробуйте statsforecast от NIXTLA.Там есть куча моделей в том числе AutoARIMA с поддержкой экзогенных регрессоров и возможностью делать прогноз на множестве временных рядов
https://nixtlaverse.nixtla.io/statsforecast/index.html