Top 19 # Xem Nhiều Nhất Nhung Trang Bi Lam Cham Trong Lmht / 2023 Mới Nhất 11/2022 # Top Like | Beiqthatgioi.com

Hàm Edate Trong Power Bi Dax / 2023

Trong bài viết này chúng ta sẽ cùng Học Excel Online tìm hiểu về cách sử dụng hàm EDATE trong Power BI. Đây là một hàm thường gặp trong nhóm hàm làm việc với thời gian.

Hàm EDATE giúp trả về giá trị thời gian (đủ ngày, tháng, năm) cách thời điểm được chọn theo khoảng thời gian tương ứng với số tháng được chọn.

Cách dùng / cấu trúc

Hàm có 2 tham số bắt buộc phải nhập.

Hàm EDATE trong Power BI giống với hàm EDATE trong Excel.

Là số nguyên. Nếu nhập số có phần thập phân, hàm sẽ tính với số phần nguyên, phần thập phân bị cắt bỏ (không làm tròn).

Nếu là số dương, kết quả sẽ là thời điểm sau ngày làm mốc.

Nếu là số âm, kết quả sẽ là thời điểm trước ngày làm mốc.

Giá trị trả về

Là giá trị thời gian có đủ ngày, tháng, năm (dữ liệu đúng định dạng Date-Time). Giá trị này có đặc điểm:

Có số ngày tương ứng với số ngày ở thời điểm mốc nếu ngày đó có tồn tại.

Nếu ngày ở thời điểm kết quả không tồn tại (ví dụ ngày 30 tháng 2) thì sẽ chỉ lấy đến ngày gần nhất có tồn tại (ví dụ ngày 28 tháng 2)

Trường hợp giá trị thời gian bị sai, không nhận dạng được (số âm, số tháng lớn hơn 12) thì hàm không cho kết quả.

Nếu thiết lập là DD/MM/YYYY (hay D/M/YYYY) là Ngày trước, Tháng sau.

Nếu thiết lập là MM/DD/YYYY (hay M/D/YYYY) là Tháng trước, Ngày sau.

Xác định ngày trong các ví dụ sau:

=EDATE(“1-8-2019” , 3) sẽ cho kết quả là ngày 01/11/2019 với thiết lập thời gian mặc định là DD/MM/YYYY

=EDATE( DATE(2019, 1, 30), 1 ) sẽ cho kết quả là ngày 28/02/2019

(vì ngày 30/2/2019 không tồn tại nên tính tới ngày gần nhất là 28/2/2019)

Một số hàm tương tự làm việc với đối tượng thời gian khác:

Tạo ra 1 giá trị thời gian từ các tham số năm, tháng, ngày đã biết trước: Hàm DATE

Tính khoảng cách thời gian giữa 2 thời điểm: Hàm DATEDIFF

Chuyển đổi giá trị ngày dạng Text về đúng dạng thời gian: Hàm DATEVALUE

Lmht Công Bố Tỉ Lệ Quy Đổi Ip Thành Tinh Hoa Lam / 2023

Sau hàng loạt bài viết giới thiệu về ngọc tái tổ hợp trong giai đoạn tiền mùa giải 2018, Riot Games đã có một bài viết giới thiệu tổng quan về các thay đổi của Liên Minh Huyền Thoại trong mùa giải mới. Theo đó, Liên Minh Huyền Thoại sẽ bỏ giới hạn cấp độ 30, kết hợp bảng bổ trợ và ngọc bổ trợ thành ngọc tái tổ hợp, điều chỉnh lại tính năng chế tạo Hextech và chuyển đổi IP thành Tinh Hoa Lam.

LÊN CẤP

Thay vì nhận được một ít IP sau mỗi trận, bạn sẽ nhận được hộp báu vật mỗi khi lên cấp. Hộp báu vật không cần chìa khóa để mở.

Mở hộp báu vật sẽ nhận được Mảnh Tướng và Tinh Hoa Lam. Ở các mốc cấp độ nhất định, hộp báu vật rơi thêm những phần thưởng đặc biệt như Đá Quý hoặc Biểu Cảm.

NGỌC

Kết hợp Bảng Bổ Trợ và Ngọc Bổ Trợ thành một hệ thống duy nhất: Ngọc Tái Tổ Hợp. Bạn không cần bỏ tiền mua ngọc nữa.

CHẾ TẠO HEXTECH

Giảm số Tinh Hoa thu được từ phân tách (còn khoảng 20% giá trị Mảnh thay vì 33% hiện tại).

Bỏ tính năng đổi 3 Mảnh Tướng thành Tướng Vĩnh viễn ngẫu nhiên.

Điều chỉnh lại để một Rương Hextech có cơ hội rơi ra hai vật phẩm.

Thêm chế độ “bảo hộ rủi ro” để tránh trường hợp bạn mở liên tục nhiều Rương Hextech mà không nhận được Mảnh Trang Phục hay Đá Quý nào.

CHUYỂN ĐỔI IP THÀNH TINH HOA LAM

Khi bước sang Tiền Mùa Giải 2018, IP và Tinh Hoa Lam hiện có của bạn sẽ được chuyển đổi thành Tinh Hoa Lam “mới” theo quy trình như sau:

– Với mỗi Ngọc Bổ Trợ cấp 3 mua trước khi mùa giải 2017 bắt đầu (08/12/2016), bạn nhận được 100 Tinh Hoa Lam “mới” cho Ngọc Thường (Đỏ, Vàng, Xanh) và 300 Tinh Hoa Lam “mới” cho Ngọc Tím.

– Với mỗi Ngọc Bổ Trợ cấp 3 mua kể từ khi mùa giải 2017 bắt đầu đến trước khi Ngọc giảm giá còn 10 IP (01/09/2017), bạn sẽ nhận được số Tinh Hoa Lam “mới” bằng số IP đã bỏ ra để mua.

– Ngọc Bổ Trợ cấp 3 mua từ 02/09/2017 trở đi sẽ không được hoàn trả.

– Với mỗi Trang Ngọc đã mua bằng IP, bạn nhận được 1500 Tinh Hoa Lam “mới”.

– IP bạn hiện có sẽ được chuyển đổi thành Tinh Hoa Lam “mới” theo tỉ lệ 1:1.

– Tinh Hoa Lam “cũ” bạn hiện có sẽ được chuyển đổi thành Tinh Hoa Lam “mới” theo tỉ lệ 1 “cũ” bằng 63.7 “mới”.

– Giá các vật phẩm bằng IP trong Cửa Hàng vẫn giữ nguyên, chỉ thay IP bằng Tinh Hoa Lam “mới”. Ví dụ: Khi sang Tiền Mùa Giải, Yasuo sẽ có giá 6300 Tinh Hoa Lam “mới”.

Nguồn: Lưu ý quan trọng cho Tiền Mùa Giải 2018.

Các Nhóm Trang Phục Trong Lmht / 2023

TOP GAME TẢI NHIỀU NHẤT

Avatar [Tải Về Miễn Phí]– Thể loại: Nông trại, trồng trọt, giải trí– Mini Game: Chăm sóc nông trại, bầu cua, tiến lên, caro, cờ tướng…+ Hỗ trợ Java và Android và IPhone

KPAH [Tải Về Miễn Phí]– Thể loại: Chiến đấu theo phong cách cổ xưa+ Hỗ trợ Java và Android và IPhone

Vườn Hoàng Cung [Tải Về Miễn Phí]– Thể loại: Nông trại, trồng trọt– Mini Game: Nuôi thú, trồng cây, nuôi cá+ Hỗ trợ Java và Android

iWin [Tải Về Miễn Phí]– Thể loại: Đánh bài Online+ Hỗ trợ Java và Android và iPhone và Máy Tính

BigOne [Tải Về Miễn Phí]– Thể loại: Đánh bài Online– Mini Game: Cờ tướng, cờ vua, cờ cá ngựa, tiến lên, xì tố, binh, poker, bầu cua…+ Hỗ trợ Java và Android và iPhone

goPet [Tải Về Miễn Phí]– Thể loại: Nuôi thú, luyện tập thú chiến đấu Online+ Hỗ trợ Java và Android

iOnline [Tải Về Miễn Phí]– Thể loại: Đánh bài Online– Mini Game: Tiến lên, phỏm, xâm, mậu binh, xì dzách, xì tố, bài cào, tam cúc…+ Hỗ trợ Java và Android và IPhone và iPad và Máy Tính

1,Nhóm tiệc bể bơi renekton tiệc bể bơi zigg tiệc bể bơi leona tiệc bể bơi graves tiệc bể bơi lee sin tiệc bể bơi 2, nhóm TPA TPa mundo TPA ryra TPA Ezreal TAP nunu TAP oriana 3, nhóm du côn vladimir du côn Jax du côn gragas du côn brand du côn twick du côn 4, nhóm tàu khựa truyndamere quan vũ riven long kiếm diana hằng nga javan iv lữ bố xin zhao triệu tử long 5, nhóm bóng đá akali cầu thủ ezreal tiền đạo blitcrank thủ môn kataria trọng tài 6, nhóm biệt kích xin zhao biệt kích lux biệt kích galio biệt kích javan iv biệt kích 6, nhóm riot( cưchj hiếm) riot k9 nasus riot tristana riot singer riot graves 7, nhóm pentakill pentakill olaf pentakill sona pentakill kathus pentakill yorick pentakil monderkaiso VÀ còn một số trang phục khác như vinh quang, nhóm noel, nhóm halowen, chỉ dc bán vào dịp lễ

Lượt xem: 544

So Sánh Các Công Cụ Data Analysis: Excel, R, Python Và Bi / 2023

Ở đây, tôi sẽ so sánh các công cụ data analysis phổ biến nhất với các nhà phân tích dữ liệu, Excel, R, Python và BI, làm cơ sở để bắt đầu phân tích dữ liệu.

Thời đại của data analysis đã đến. Từ nhà nước, chính phủ và doanh nghiệp đến các cá nhân, data analysis và big data đã trở thành xu hướng mà mọi người đều quen thuộc. Nhưng bạn có thể không có kiến ​​thức chuyên môn về phân tích và lập trình dữ liệu, hoặc bạn đã học được rất nhiều về lý thuyết phân tích dữ liệu, nhưng bạn vẫn có thể thực hành nó.

1.1 Mục đích sử dụng

Xử lý Data thực hiện dưới phần mềm yêu cầu của văn phòng

Quản lý và lưu trữ Data của các công ty nhỏ và vừa

Phân tích thống kê đơn giản cho học sinh hoặc nhân viên ( như analysis of variance, regression analysis ,..)

Kết hợp Word và PowerPoint để tạo báo cáo phân tích dữ liệu ( data analysis )

Trợ lý công cụ của các nhà phân tích dữ liệu

Sản xuất biểu đồ cho một số tạp chí và báo kinh doanh ( data visualization ).

1.2 Điểm cộng

Dễ dàng thực hiện với Excel

Nguồn tài nguyên học tập phong phú

Bạn có thể làm nhiều thứ với Excel: như modeling, visualization, reports, dynamic charts,….

Nó giúp bạn hiểu ý nghĩa của các hoạt động trước khi tiếp tục học những công cụ khác ( như Python và R )

1.3 Điểm trừ

Để trở thành chuyên gia Excel, bạn cần phải học VBA ( Visual Basic for Applications) nên những khó khăn vẫn rất nhiều.

Bản thân tệp dữ liệu Excel chỉ giữ 1.080.000 hàng mà không cần trợ giúp của các công cụ khác và nó không phù hợp để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn.

Việc xây dựng trong phân tích thống kê là quá đơn giản và có ít giá trị thực tế.

Không giống như Python, R, và phần mềm mã nguồn mở khác, có một khoản phí cho Excel chính hãng.

2.1 Mục đích sử dụng

Data cleaning và data reduction.

Web crawling.

Data visualization.

Statistical hypothesis testing (t test, analysis of variance, chi-square test, etc.).

Statistical modeling (linear regression, logistic regression, tree model, neural network, etc.).

Data analysis report output (R markdown).

2.2 R có dễ để học?

Theo quan điểm của tôi, bắt đầu với R rất đơn giản, 10 ngày học tập tập trung là đủ để làm chủ việc sử dụng cơ bản, cấu trúc dữ liệu cơ bản, xuất nhập dữ liệu và trực quan hoá dữ liệu đơn giản. Với những cơ sở này, bạn có thể tìm các gói R phù hợp để sử dụng. Bằng cách đọc các tệp trợ giúp của R và thông tin trên mạng, bạn có thể giải quyết các vấn đề cụ thể một cách nhanh chóng.

3.1 Mục đích sử dụng

Data cleaning.

Data modeling.

Xây dựng data analysis algorithms dựa trên business scenarios và actual problems.

Data visualization.

Các lĩnh vực nâng cao về data mining và data analysis, như machine learning và text mining

3.2 R vs. Python

R và Python là cả hai công cụ data analysis cần cho lập trình. Sự khác biệt là R được sử dụng riêng trong lĩnh vực data analysis, trong khi scientific computing và data analysis chỉ là một nhánh dữ liệu của Python. Python có thể được sử dụng cho phát triển trang web, phát triển trò chơi, phát triển hệ thống backends và một số công việc vận hành và bảo trì.

Xu hướng hiện nay đó là Python đã bắt kịp R trong lĩnh vực data analysis. Ở một số khía cạnh, nó đã vượt qua R, chẳng hạn như machine learning và text mining. Nhưng R vẫn duy trì lợi thế trong lĩnh vực statistics ( thống kê ). Sự phát triển của Python trong công cụ data analysis đã mô hình hoá vài tính năng của R ở một số nơi. Vì vậy, nếu bạn là một newbie và chưa bắt đầu học trước đây, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với Python.

Cả Python và R rất dễ để học. Nhưng nêú bạn học cả hai công cụ data analysis cùng một lúc, nó rất dễ gây nhầm lẫn bởi chúng rất giống nhau ở một vài chỗ. Nên lời khuyên là không nên học cả hai cùng một lúc. Chờ cho đến khi bạn thành thạo một trong số các công cụ data analysis thì bắt đầu học cái còn lại.

3.3 Choosing R or Python?

Nếu bạn chỉ có thể chọn một trong số các công cụ data analysis để học vì thời gian có hạn, tôi khuyên bạn sử dụng Python. Nhưng bên cạnh đó tôi khuyên rằng bạn nên xem qua cả hai. Bạn có thể nghe thấy rằng Python phổ biến hơn trong công việc, nhưng giải quyết vấn đề là điều quan trọng nhất. Nếu bạn có thể giải quyết vấn đề hiệu quả với R, thì hãy dùng R. Sự thật là Python bắt chước một vài tính năng của R, như Data Frames trong Pandas library. Và gói visualization đang trong quá trình phát triển, ggplot, bắt chước ggplot2 rất nổi tiếng trong R.

Có một câu nói trong data analysis: văn bản không tốt bằng bảng và bảng không tốt như biểu đồ. Data visualization là một trong những hướng chính của data analysis. Các biểu đồ của Excel có thể đáp ứng các yêu cầu đồ hoạ cơ bản, nhưng đây chỉ là phần cơ bản. Các lợi ích của visualizations yêu cầu lập trình. Ngoài việc học ngôn ngữ lập trình như R và Python, bạn có thể chọn công cụ BI nó rất dễ và đơn giản để sử dụng.

Business Intelligence được sinh ra dành cho data analysis và được sinh ra với điểm khởi đầu rất cao. Mục tiêu là rút ngắn thời gian từ business data đến các business decision. Nó nói về cách sử dụng data để ảnh hưởng đến quyết định.

Điểm mạnh của BI là nó tốt hơn ở interactions và reporting. Nó giỏi trong việc diễn giải cả hai historical và real-time data. Nó có thể giải phóng rất nhiều công việc của data analysts, thúc đẩy nhận thức data của toàn bộ công ty và cải thiện sự hiệu quả của importing data. Có rất nhiều sản phẩm BI trên thị trường. Nhưng nếu bạn là người mới trong data analysis, tôi khuyên bạn nên học sử dụng FineReport. Nó là công cụ zero-coding. Không cần bất kỳ cơ sở nào để học ngôn ngữ lập trình, bạn có thể dễ dàng làm chủ phần mềm này. Phần mềm nguồn mở truyền thống có chức năng hạn chế và không thể đáp ứng nhu cầu cá nhân. Không có bảo đảm dịch vụ. Và họ có chi phí học tập cao và yêu cầu học tập lâu dài. Các công cụ như FineReport cung cấp giải pháp để giải quyết tất cả những khó khăn này.

Nó có ba chức năng chính:

Data integration

Data collection and modeling analysis

Người thiết kế báo cáo cho phép người dùng thiết kế các báo cáo cần thiết một cách linh hoạt và đơn giản. Hệ thống ra quyết định dữ liệu cho phép truy cập và quản lý các báo cáo chung và đạt data analysis và điền vào các doanh nghiệp khác nhau.

Data display

Data có thể được truy cập thông qua PC hoặc mobile terminals . Để cải thiện việc đọc dữ liệu báo cáo và khám phá giá trị dữ liệu, FineReport cung cấp các chức năng như phân tích nhiều loại biểu đồ, phân tích chi tiết, phân tích đa chiều, phân tích tùy chỉnh và phân tích thời gian thực.

Đó là một số công cụ Data Analysis mà các bạn có thể dùng