Анализ и визуализация данных в электронных таблицах - [7]
Power Pivot — Tables — Add to Data Model.
Пока просто подводим курсор к этой кнопке и читаем всплывающую подсказка. Это сообщение поясняет суть предстоящей операции (рис. 5.1).
Здесь говорится, в модель данных будет добавлена таблица Excel, расположенная на текущем рабочем листе. То есть мы должны находиться на том листе, где лежит наша таблица. К тому же, это должна быть не просто таблица в виде диапазона ячеек. Это должна быть таблица Excel. Это объект, специальным образом отформатированный, с заголовками столбцов и с названием (именем таблицы).
Рис. 5.1. Добавление таблицы в модель данных
Задание. Прочитайте всплывающую подсказку про добавление таблицы в модель данных.
Нажимаем кнопку Add to Data Model.
На экране появляется окно Power Pivot.
Здесь мы видим все таблицы (рис. 5.2).
И мы можем просмотреть содержимое этих таблиц. Напомним, что на листах Excel не отображается содержимое таблиц, загруженных из базы данных. Одна из причин — ограничение на размер таблицы Excel.
Для переключения между таблицами в нижней части окна имеются вкладки с названиями таблиц.
Рис. 5.2. Просмотр таблиц в Power Pivot
Задание. Изучите содержимое каждой таблицы, переключаясь по вкладкам.
Итак, с помощью Power Pivot мы можем работать с любой таблицей, не обращаясь к Excel и не упираясь в его ограничения.
Внешний вид интерфейса Power Pivot очень похож на традиционную электронную таблицу (рис. 5.3).
Здесь тоже показаны номера строк.
А вот столбцы не обозначены привычными латинскими буквами. Здесь только названия полей — как в базе данных.
Рис. 5.3. Просмотр содержимого таблицы
Задание. Пролистайте каждую таблицу вниз до последней строки.
Пришло время немного подробнее познакомиться с технологиями «модели данных». Есть пара статей на эту тему сайте поддержки:
1. Статья «Create a memory-efficient Data Model using Excel and the Power Pivot add-in», раздел «Compression ratios and the in-memory analytics engine».
2. Статья «Data Model specification and limits».
Для каждой статьи есть машинный перевод на русский язык. Для выбора языка страницы нужно нажать на кнопку с символом глобуса в левом нижнем углу окна.
Кроме того, можно просмотреть в Википедии начало статьи «In-memory database» на английском и русском языках.
Задание. Прочитайте указанные выше статьи и выясните, какие имеются ограничения и какие технологии использованы в модели данных Excel. При необходимости перейдите на русский вариант статей.
Переходим в режим просмотра модели данных.
В верхнем меню Power Pivot выбираем следующий пункт:
Home — View — Diagram View.
Теперь в нашей модели две связи между таблицами (рис. 5.4).
В режиме Диаграммы модели данных можно перетаскивать таблицы и менять их размеры.
Рис. 5.4. Диаграмма (схема) модели данных
Задание. Переключитесь в режим просмотра диаграммы и настройте расположение и размер таблиц на экране.
В режиме диаграммы модели данных можно легко создать новую связь между таблицами. Для этого достаточно перетащить ключевое поле из первичной таблицы в связанную. При этом создаётся связь типа «один ко многим».
Перетаскиваем поле DisciplineEvent (Дисциплина + соревнование) из таблицы Events (Соревнование) на поле DisciplineEvent в таблице Medals (Медали).
Новая связь выделена рис. 5.5.
Рис. 5.5. Новая связь между таблицами
Задание. Создайте описанную выше связь в модели данных.
Итак, новую связь мы создали. Линию со стрелкой на диаграмме мы видим. А где же ключевое поле?
Чтобы выделить на экране связанные поля, щёлкнем по линии со стрелкой. Теперь всё понятно.
Рис. 5.6. Ключевое поле
Задание. Щёлкните по стрелке, чтобы выделить связь между таблицами и ключевое поле.
Сохраняем работу и закрываем окно Power Pivot.
Проверим, как работает связь по соревнованиям.
Создадим новую сводную таблицу по модели данных.
Настроим поля, как показано на рис. 5.7.
Вид спорта и спортивная дисциплина связаны, как в базе данных. Связь по соревнованию мы добавили вручную.
Теперь мы можем создать в сводной таблице следующую иерархию: «Вид спорта — Спортивная дисциплина — Соревнование».
Рис. 5.7. Иерархия в сводной таблице
Задание. Создайте сводную таблицу (рис. 5.7). Настройте фильтр, чтобы выбрать только водные виды спорта Aquatics. Выясните, какие соревнования проводились по каждой спортивной дисциплине.
6. Вычисляемое поле
Для создания связи между таблицами может потребоваться создать уникальное вычисляемое поле. Для этого служат формулы DAX — Data Analysis Expressions — Выражения анализа данных.
Чтобы просветиться насчёт DAX, почитаем статью «Выражения анализа данных (DAX) в Power Pivot» на сайте поддержки:
Задание. Прочитайте указанную статью и выясните, что общего и в чём разница между функциями DAX и функциями Excel.
Нам предстоит связать между собой две таблицы:
— Hosts;
— Medals.
Для организации связи между таблицами нам нужно будет указать ключевое поле. Это поле должно быть в обеих таблицах. Нам потребуется указать год и время года. Мы соединим эти сведения в одном поле.
Вызываем Power Pivot:
Power Pivot — Data Model — Manage
В данной лабораторной работе рассматриваются основы организации параллельных потоков с помощью стандартных вызовов операционной системы. В работе используется бесплатная интегрированная среда разработки. Приводятся примеры программ на языке Си.
Гистограмма — это один из самых простых инструментов статистического УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ производства. В этой работе будет использоваться пакет Microsoft Excel для создания исходных данных, а также для построения и анализа гистограммы. Можно также использовать любой другой программный инструмент, позволяющий строить гистограммы.
Системы бизнес-аналитики работают с различными источниками данных с помощью функций ETL (Extract-Transform-Load). Название ETL можно перевести как «извлечение, преобразование и загрузка данных». Имеется в виду загрузка в хранилище данных для дальнейшей обработки в системе бизнес-аналитики. В простейшем случае это загрузка данных в виде одной, объединённой, консолидированной таблицы. В данной работе мы познакомимся с основными этапами ETL на примере загрузки данных в электронные таблицы.
Учебное пособие позволяет освоить базовые методы статистического анализа распределения с помощью сводки и группировки данных в пакете Microsoft Excel. Практическое знакомство происходит подробно, шаг за шагом, с примерами и комментариями. Попутно можно улучшить навыки работы в Excel, что само по себе уже полезно как элемент современной компьютерной грамотности.
При решении инженерных, экономических и научных задач используются высокопроизводительные вычисления — High Performance Computing или сокращённо HPC. Параллельные программы нужны для того, чтобы использовать вычислительные мощности многоядерных процессоров и графических ускорителей. В данной работе мы рассмотрим технологию автоматической организации параллельных потоков для многоядерных вычислительных машин.
В данной работе мы рассмотрим раздел «Динамика». Здесь изучают данные, привязанные ко времени. Мы будем опираться на две предыдущие работы: «Анализ распределения (Сводка и группировка)» и «Анализ взаимосвязи (Корреляция и регрессия)». Работа выполняется в пакете типа электронных таблиц. Как и в предыдущих работах, вначале мы сгенерируем случайные числа и поиграем с ними, а затем поработаем с реальными данными.
Послевоенные годы знаменуются решительным наступлением нашего морского рыболовства на открытые, ранее не охваченные промыслом районы Мирового океана. Одним из таких районов стала тропическая Атлантика, прилегающая к берегам Северо-западной Африки, где советские рыбаки в 1958 году впервые подняли свои вымпелы и с успехом приступили к новому для них промыслу замечательной деликатесной рыбы сардины. Но это было не простым делом и потребовало не только напряженного труда рыбаков, но и больших исследований ученых-специалистов.
Настоящая монография посвящена изучению системы исторического образования и исторической науки в рамках сибирского научно-образовательного комплекса второй половины 1920-х – первой половины 1950-х гг. Период сталинизма в истории нашей страны характеризуется определенной дихотомией. С одной стороны, это время диктатуры коммунистической партии во всех сферах жизни советского общества, политических репрессий и идеологических кампаний. С другой стороны, именно в эти годы были заложены базовые институциональные основы развития исторического образования, исторической науки, принципов взаимоотношения исторического сообщества с государством, которые определили это развитие на десятилетия вперед, в том числе сохранившись во многих чертах и до сегодняшнего времени.
Монография посвящена проблеме самоидентификации русской интеллигенции, рассмотренной в историко-философском и историко-культурном срезах. Логически текст состоит из двух частей. В первой рассмотрено становление интеллигенции, начиная с XVIII века и по сегодняшний день, дана проблематизация важнейших тем и идей; вторая раскрывает своеобразную интеллектуальную, духовную, жизненную оппозицию Ф. М. Достоевского и Л. Н. Толстого по отношению к истории, статусу и судьбе русской интеллигенции. Оба писателя, будучи людьми диаметрально противоположных мировоззренческих взглядов, оказались “versus” интеллигентских приемов мышления, идеологии, базовых ценностей и моделей поведения.
Монография протоиерея Георгия Митрофанова, известного историка, доктора богословия, кандидата философских наук, заведующего кафедрой церковной истории Санкт-Петербургской духовной академии, написана на основе кандидатской диссертации автора «Творчество Е. Н. Трубецкого как опыт философского обоснования религиозного мировоззрения» (2008) и посвящена творчеству в области религиозной философии выдающегося отечественного мыслителя князя Евгения Николаевича Трубецкого (1863-1920). В монографии показано, что Е.
Эксперты пророчат, что следующие 50 лет будут определяться взаимоотношениями людей и технологий. Грядущие изобретения, несомненно, изменят нашу жизнь, вопрос состоит в том, до какой степени? Чего мы ждем от новых технологий и что хотим получить с их помощью? Как они изменят сферу медиа, экономику, здравоохранение, образование и нашу повседневную жизнь в целом? Ричард Уотсон призывает задуматься о современном обществе и представить, какой мир мы хотим создать в будущем. Он доступно и интересно исследует возможное влияние технологий на все сферы нашей жизни.
Что такое, в сущности, лес, откуда у людей с ним такая тесная связь? Для человека это не просто источник сырья или зеленый фитнес-центр – лес может стать местом духовных исканий, служить исцелению и просвещению. Биолог, эколог и журналист Адриане Лохнер рассматривает лес с культурно-исторической и с научной точек зрения. Вы узнаете, как устроена лесная экосистема, познакомитесь с различными типами леса, характеризующимися по составу видов деревьев и по условиям окружающей среды, а также с видами лесопользования и с некоторыми аспектами охраны лесов. «Когда видишь зеленые вершины холмов, которые волнами катятся до горизонта, вдруг охватывает оптимизм.