顾客总人数 = DISTINCTCOUNT('销售数据表'[顾客ID])为什么不是COUNT('销售数据表'[顾客ID])？，对于以订单号作为主键的销售数据表来说，一个顾客可能对应多个订单，如果不进行去重，直接计数得到的是总订单数
将原来接收两个参数的一个函数转换成2个 这就是颗粒化操作def sum(a: Int, b: Int) = a bprintln(sum(2,3))def sum1(a: Int)(b: Int) = a bprintln(sum1(2)(3))
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{
一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
scala> val m = (x: Int) => x 1scala> m(9)res0: Int = 10
柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0;选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知;由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u-检验法、t检验法、χ2检验
在进行对比分析时，由于饼图是按扇形面积进行比较，当面积区别不明显时，很难区分出来，另外饼图只能显示百分比，不能显示更加精细的结果。而使用条形图后，由于人眼对高度更加敏感，可以很容易的进行比较，也能知道各子类别数量。所以的进行数据可视化分析时，我们通常应该用条形图来替代饼图，以提高图表的可读性。
1. 基本数据类型 模式匹配2. Array 模式匹配3. List 模式匹配4. case class 模式匹配5. Some
在java中switch关键字 对一个值进行判断 根据条件进行不同的处理 在scala中模式匹配也是参照这种模式得来的 不过它要比java中的switch要强大的多
饼图有其特有的使用场景，那就是当我们要想通过图表来反映部分占整体的百分比的时候，这时候使用饼图是最适当的场景。比如需要分析职工中男女比例的场合
前提：一维表结构；列字段相同；无合并单元格Alt D，松开按P进入数据透视表图向导界面，1.勾选“多重合并计算区域”，“数据透视表”，下一步2，勾选“自定义页字段”，下一步3.选择要合并的区域，页字段数目为1，下一步4.选择数据透视表放的位置可以任意操作了
一：激活码激活在开始菜单找到此程序打开。 产品授权 框框中输入代码：3HIWEMS7XBWVXO8MYJJ82TAN7X7FZOOZKK37SK6M4HS6VYPF58CW9YPWD69ITNPUOHTZ3X6W5JBA5JHOD58MCXT7F9注意中间不要有空格，也不要有多余的部分。 然后显示绿色就激活成功啦。 激活完成。 打开spss软件如下图所
答：可以，先在Power BI里建立好关系模型，再插入透视表。
通常来说，两个变量时选择散点图（如：身高、体重），三个变量时选用气泡图（如：身高、体重、年龄）、多个变量时选用雷达图，但雷达图一般也不出超过6维
答：可以在公式选项卡下，进行公式求值
答：{}在Excel中是指数组的意思。
答：不可以哦！
答：可以使用高级筛选
答：可以用来进行多条件求最小值！
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