社区
C#
帖子详情
一个多维报表的问题,求思路,各位达人请进
工人21
2010-09-08 08:37:48
本月计划量 本月实收量 本日实收量 本日未收量
原料1 地点1
地点2
地点3
原料2 地点1
地点2
地点3
首先本月量和本日量对应数值不在一个表内
其次即使是一个原料其对应的地点不一样也有不同的值
求开发思路
...全文
109
8
打赏
收藏
一个多维报表的问题,求思路,各位达人请进
本月计划量 本月实收量 本日实收量 本日未收量 原料1 地点1 地点2 地点3 原料2 地点1 地点2 地点3 首先本月量和本日量对应数值不在一个表内 其次即使是一个原料其对应的地点不一样也有不同的值 求开发思路
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
8 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
工人21
2010-09-08
打赏
举报
回复
datagridview?
工人21
2010-09-08
打赏
举报
回复
[Quote=引用 5 楼 yanimaziba 的回复:]
用DV控件吧。
[/Quote]
DV是那个控件啊?
工人21
2010-09-08
打赏
举报
回复
[Quote=引用 4 楼 xiaoxiao8372 的回复:]
一个字,真乱,当时怎么做的架构!!
[/Quote]
兄弟,这是报表啊
jeven_xiao
2010-09-08
打赏
举报
回复
用DV控件吧。
xiaoxiao8372
2010-09-08
打赏
举报
回复
一个字,真乱,当时怎么做的架构!!
工人21
2010-09-08
打赏
举报
回复
[Quote=引用 2 楼 hyblusea 的回复:]
参考 : http://www.cnblogs.com/windsea123/archive/2009/03/31/1426127.html
[/Quote]
打不开啊
hyblusea
2010-09-08
打赏
举报
回复
参考 :
http://www.cnblogs.com/windsea123/archive/2009/03/31/1426127.html
工人21
2010-09-08
打赏
举报
回复
本月计划量 本月实收量 本日实收量 本日未收量
原料1 地点1
地点2
地点3
原料2 地点1
地点2
地点3
报表是这样设计的
多维
数据聚合:从SQL GROUP BY到立方体空间导航
多维
数据聚合是一种面向分析场景的数据建模范式,其核心在于将业务指标(如销售额、用户数)与时间、地域、产品等结构化维度解耦并建立层级关系,通过预定义的坐标体系实现切片、钻取、旋转等交互式探查。相比传统SQL的静态GROUP BY,它解决了维度爆炸、粒度僵化和计算逻辑复用难三大痛点,显著提升自助分析效率与业务响应速度。该技术广泛应用于BI
报表
、实时经营看板、用户行为分析及智能决策系统,是构建现代数据仓库与OLAP能力的关键基础设施。
Pandas
多维
聚合实战:银行风控场景下的高效分析模式
多维
聚合是数据分析中将原始数据按多个维度(如客户、产品、时间)同步分组并计算多种指标的核心技术。其底层原理基于单次数据扫描与共享分组状态,显著降低I/O开销和内存膨胀,相比多次groupby可提升性能百倍以上。该技术在金融风控、电商运营、支付分析等强时效、多角色协同场景中具有关键价值,支撑实时看板、风险监测、客户分群等高频需
求
。本文聚焦pandas中agg、rolling、expanding、unstack等核心聚合模式的工程化落地,结合银行真实业务案例,详解如何用一次聚合替代脚本拼接,实现逻辑一致、口径统
还在为年底工作报告发愁?常用的数据分析方法和工具分享给你!
转眼间Q4也已经了2个月了,2020年也只剩下最后
一个
月了,不知道各位的KPI完成得怎么样了?除了年终KPI,想必大家也在为年底的工作报告头疼,大部分人手头上都会积累很多数据,渴望通过这些数据,秀出自己的工作成果,让老板眼前一亮。 但是,一打开这些
报表
,就会觉得难!“不懂sql啊!”“不会python哇!”缺少技术语言和工具技能成了很多技术小白入门数据分析的绊脚石。 其实,技术能力还是其次,对于业务数据分析来说,掌握数据分析方法,理清业务分析
思路
才是关键。 Smartbi整理出了常用的数据分析方法和工具,让
浅谈权限系统在多利熊业务应用
多利熊业务权限系统构建 => 如何在
一个
复杂的业务项目中构建并灵活应用权限系统 这个改成这样?
用户流失数据分析报告
1. 项目背景 本数据报告以某电商app平台为数据集,通过行业的指标对淘宝用户行为
进
行分析,从而探索淘宝用户的行为模式,找到用户流失的原因并提出改善建议。 具体指标包括:日PV和日UV分析,付费率分析,复购行为分析,漏斗流失分析和用户价值RFM分析。 2. 提出
问题
淘宝用户流失的原因是什么? 淘宝用户是在哪个环节流失的? 不同时间的用户需
求
量和购买量的关系,怎么根据时间制定策略? 复购率高的商品流失率怎么样? 怎么根据不同RFM类型用户制定用户留存策略。 3. 分析
思路
本试验采用的数据记录了访
C#
111,129
社区成员
642,541
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
C#
.NET技术 C#
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
.NET技术 C#
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
让您成为最强悍的C#开发者
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章