هدف از دستور العمل - چگونه می توان از خط روند تحلیلی در Power BI استفاده کرد؟ - مرحله 1 - گزارش BI Power BI
- مرحله 2 - در گزارش Power BI تصویری "نمودار خط" اضافه کنید.
- مرحله 3 - زمینه ها را به تصویری "خط خط" اضافه کنید
- مرحله 4 - خط روند را در تصویری "خط خط" اضافه کنید
مرحله 1 - گزارش BI Power BI
مرحله 2 - در گزارش Power BI تصویری "نمودار خط" اضافه کنید.
To add 'Line chart,' go to Visualization pane >"نمودار خط" را در گزارش Power BI بکشید و رها کنید.
مرحله 3 - زمینه ها را به تصویری "خط خط" اضافه کنید
"تاریخ سفارش" را در قسمت محور و "فروش" در قسمت ارزش قرار دهید.
مرحله 4 - خط روند را در تصویری "خط خط" اضافه کنید
Select visual, go to Visualization Area > Analytics > Trend Line >اضافه کردن
به این ترتیب ، می توانیم خط روند را در گزارش Power BI اضافه کنیم.
دانلود مطالب

آنچه کاربران می گویند ..
picture_url > ساحانی
کارآموز علوم داده ، Capgemini به عنوان دانشجویی که به دنبال ورود به حوزه مهندسی داده ها و علم داده ها است ، می توان واقعاً گیج شد که از کدام مسیر استفاده کند. روشهای بسیار کمی برای انجام این کار گوگل ، یوتیوب و غیره است. من یکی از آنها بودم. بیشتر بخوانید
پروژه های مربوطه
پروژه های یادگیری ماشین
پروژه های علوم داده
پروژه های پایتون برای علوم داده
پروژه های علوم داده در r
پروژه های یادگیری ماشین برای مبتدیان
پروژه های یادگیری عمیق
پروژه های شبکه عصبی
پروژه های Tensorflow
پروژه های NLP
پروژه های Kaggle
پروژه های IoT
پروژه های داده بزرگ
نمونه های پروژه های زمان واقعی Hadoop
پروژه های جرقه
پروژه های تجزیه و تحلیل داده ها برای دانشجویان
شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید
آموزش علوم داده
حقوق دانشمند داده
چگونه دانشمند داده شود
تحلیلگر داده در مقابل دانشمند داده
داده های دانشمند داده
پروژه های علوم داده برای مبتدیان
مهندس یادگیری ماشین
پروژه های یادگیری ماشین برای مبتدیان
مجموعه داده ها
فریم داده های پاندا
الگوریتم های یادگیری ماشین
تجزیه و تحلیل رگرسیون
مجموعه داده های mnist
سوالات مصاحبه علوم داده
سوالات مصاحبه علوم داده پایتون
سوالات مصاحبه جرقه
سوالات مصاحبه Hadoop
سوالات مصاحبه تحلیلگر داده
سوالات مصاحبه یادگیری ماشین
AWS در مقابل لاجورد
معماری Hadoop
معماری جرقه
پروژه های مربوطه
تجزیه و تحلیل سری زمانی با پیامبر فیس بوک پایتون و سزیم
پروژه تجزیه و تحلیل سری زمانی - از کتابخانه منبع باز پیامبر و سزیم برای پیش بینی سری زمانی در پایتون استفاده کنید
پیش بینی تقاضا از در دسترس بودن راننده با استفاده از تجزیه و تحلیل سری زمانی چند مرحله ای
در این پروژه یادگیری ماشین یادگیری تحت نظارت ، با استفاده از تجزیه و تحلیل سری زمانی چند مرحله ای ، در دسترس بودن یک راننده در یک منطقه خاص را پیش بینی خواهید کرد.
با استفاده از درختان تصمیم گیری یک مدل پیش بینی مشتری ایجاد کنید
با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین درخت تصمیم و علوم داده در مورد داده های سرویس جریان ، یک مدل پیش بینی مشتری را تهیه کنید.
پروژه MLOPS AWS برای استقرار چند مدل رگرسیون خطی
یک مدل رگرسیون خطی چندگانه را در پایتون در AWS بسازید و مستقر کنید برای طبقه بندی تصویر یک مدل CNN با Pytorch بسازید
در این پروژه یادگیری عمیق ، شما می آموزید که چگونه یک مدل طبقه بندی تصویر را با استفاده از Pytorch CNN بسازید
بررسی محصولات تجارت الکترونیک - رتبه بندی زوجی و تجزیه و تحلیل احساسات
این پروژه یک مجموعه داده حاوی بررسی محصولات تجارت الکترونیک را تجزیه و تحلیل می کند. هدف استفاده از مدل های یادگیری ماشین برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات در بررسی محصول و رتبه بندی آنها بر اساس ارتباط است. بررسی ها نقش مهمی در سیستم های توصیه محصول دارند.
پروژه یادگیری عمیق- تشخیص میوه در زمان واقعی با استفاده از yolov4
در این پروژه یادگیری عمیق ، شما یاد می گیرید که با استفاده از مدل تشخیص شیء YOLOV4 برای سیستم عامل های برداشت رباتیک ، یک سیستم تشخیص دقیق ، سریع و قابل اعتماد در زمان واقعی ایجاد کنید.
پیش بینی تقاضای موجودی با استفاده از یادگیری ماشین در r
در این پروژه یادگیری ماشین ، شما یک مدل یادگیری ماشین را برای پیش بینی دقیق تقاضای موجودی بر اساس داده های فروش تاریخی تهیه خواهید کرد.
مدل زمان پیش بینی پروژه ساخت مدل ARIMA در پایتون
برای پیش بینی استفاده از چگالی نرخ ورود برای پشتیبانی از تصمیمات پرسنلی در مراکز تماس ، یک مدل ARIMA سری زمانی را در پایتون بسازید.
پروژه OpenCV برای تسلط بر مفاهیم چشم انداز رایانه ای پیشرفته
در این پروژه OPENCV ، شما می آموزید که مفاهیم و الگوریتم های پیشرفته چشم انداز رایانه را در کتابخانه OpenCV با استفاده از پایتون پیاده سازی کنید.