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Study after study shows that data scientists and analysts spend between 50% and 90% of their time preparing their data for analysis. Using Drill, you can dramatically reduce the time it takes to go from raw data to insight. This course will show you how. The course material for this presentation are available at https://github.com/cgivre/data-exploration-with-apache-drill

This document discusses using Ruby to perform multidimensional data analysis on relational databases. It introduces Mondrian, an open-source OLAP engine that allows for multidimensional analysis on top of SQL databases using the MDX query language. A new Ruby gem called mondrian-olap will integrate Mondrian and provide a Ruby DSL and ActiveRecord-like query interface for defining OLAP schemas and performing analytical queries on relational data in a simpler way than SQL. Examples show how to write multidimensional queries in MDX and the Ruby interface to analyze sales data across dimensions like time, products, and customers.

This presentations shows how to create a time/date dimension for PowerPivot from the date data in your fact table. I also shows the DAX functions that you can use to add columns to the fact table or a separate dimension table.

Here are the algorithms in pseudocode: 1. Find largest number of unknown set: - Read first number and assign to largest - Read next number - If number is greater than largest, assign it to largest - Repeat step 2 until no more numbers - Output largest 2. Find average of numbers: - Read number of elements n - Initialize sum = 0 - Initialize i = 0 - Repeat while i < n - Read element at array[i] - Add element to sum - Increment i - Calculate average = sum / n - Output average

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This document discusses how spreadsheets like Microsoft Excel and Google Sheets can be used to account for expenses and determine if a product's estimated sale price will be profitable. It provides an example of using Excel to calculate the total cost of ingredients for a milk tea product and compare it to the estimated sale price to see if it will earn a profit. The document also demonstrates how Excel formulas like SUM, subtraction, COUNTIF, and AVERAGEIF can be used to analyze survey data about a product to help evaluate its potential success in the target market.

En este webinar repasamos - mediante una demostración con el mercado de Real Estate de Los Angeles como ejemplo - cada uno de los cinco pasos que la plataforma de CARTO sigue para una toma de decisiones eficaz basada en los datos. Watch it now at: https://go.carto.com/carto-pasos-dato-toma-decisiones-recorded

Learn the basics of how to use DAX in PowerPivot to create new columns, join tables, and define new aggregate measures.

This document discusses default date parameter options for business intelligence reports. It lists several date expressions that can be used to dynamically set the default "AsOfDate" or date range parameters, such as the current date, next day, last day of the month, start of the current year, and more. Examples of how each expression would appear are also provided.

This document provides an overview of SAS Visual Programmer (VP) and walks through an example of analyzing retail store data without coding. It explains that VP allows analysts to visually map out the logical data flow from raw data to actionable insights. The example demonstrates importing retail store data, sorting and filtering it to find the highest selling and highest profit items, and presenting the results in charts for the CEO. The learning objectives are to effectively use VP, import data into it, and create different types of charts.

This document provides an in-depth reference on set analysis in QlikView. It begins by acknowledging that set analysis is a difficult subject, even for experienced users. The document then covers key aspects of set analysis syntax, including identifiers, operators, modifiers, and element lists. It provides many examples of how to use set analysis to filter charts and calculations based on specific field selections. The goal is to serve as a complete cheat sheet for set analysis in QlikView, with definitions, examples, and tips for effectively using this complex topic.

The document provides an overview of a webinar on the top 10 Excel analytic tests to minimize fraud and process risks. It discusses stratifying data, codifying data to run round numbers, identifying duplicate payments, calculating average days payable outstanding, conducting vendor background checks and geomapping, analyzing general ledger entries that don't net to zero, analyzing enterers and approvers, identifying the other side of revenue entries, applying Benford's Law and digital analysis, and using red flag and textual analytics. The webinar demonstrates how to automate audit steps into Excel analytics using a case study and applies the analytics across the audit lifecycle.

This document provides an overview of Power BI and discusses various features and considerations for building effective data models and reports. It begins with an introduction to Power BI Desktop and its capabilities compared to other Power BI options. The document then covers topics like building a data warehouse, learning SQL and DAX, creating measures and relationships, and best practices for mapping and self-service BI. It concludes with instructions for a Power BI demo. In 3 sentences or less: This document provides guidance on getting started with Power BI, discusses key skills needed like data warehousing and DAX, and includes a demo for exploring Power BI functionality through a sample model and report.

The document provides an overview of the methodology for optimal individual sales allocation and forecasting for Astra Honda Motor. It involves several steps: 1) dealer-level forecasting, 2) allocation of the total forecast to dealers, 3) secondary forecasting at the dealer-level, and 4) validation and adjustment of the allocation and forecasts. It also discusses data preparation involving 32 variables related to customer and sales data. The goal is to optimize sales allocation and forecasts for individual dealers.

This document provides an introduction to financial modeling. It defines financial modeling as creating a model that answers key questions about the potential size, growth and requirements of a business. It discusses two common methodologies for financial modeling - top-down modeling based on market share assumptions, and bottom-up modeling based on measurable inputs like customer acquisition costs, churn rates and customer lifetime value. The document provides examples of calculations that can be included in a financial model to project metrics like revenue, expenses, profits and customer counts. It recommends setting up standard tabs in an Excel model for inputs, market factors, revenue, staffing, costs, capital expenditures, debt and summary financials.

Join CCG and Microsoft for a hands-on demonstration of Azure’s machine learning capabilities. During the workshop, we will: - Hold a Machine Learning 101 session to explain what machine learning is and how it fits in the analytics landscape - Demonstrate Azure Databricks’ capabilities for building custom machine learning models - Take a tour of the Azure Machine Learning’s capabilities for MLOps, Automated Machine Learning, and code-free Machine Learning By the end of the workshop, you’ll have the tools you need to begin your own journey to AI.

A semantic layer, also known as a metrics layer, lies between business users and the database, and lets those users compose queries in the concepts that they understand. It also governs access to the data, manages data transformations, and can tune the database by defining materializations. Like many new ideas, the semantic layer is a distillation and evolution of many old ideas, such as query languages, multidimensional OLAP, and query federation. In this talk, we describe the features we are adding to Calcite to define business views, query measures, and optimize performance. A talk given at Community over Code, the annual conference of the Apache Software Foundation, in Halifax, NS, on 9th October, 2023.

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Los sistemas distribuidos son difíciles. Los sistemas distribuidos de alto rendimiento, más. Latencias de red, mensajes sin confirmación de recibo, reinicios de servidores, fallos de hardware, bugs en el software, releases problemáticas, timeouts... hay un montón de motivos por los que es muy difícil saber si un mensaje que has enviado se ha recibido y procesado correctamente en destino. Así que para asegurar mandas el mensaje otra vez.. y otra... y cruzas los dedos para que el sistema del otro lado tenga tolerancia a los duplicados. QuestDB es una base de datos open source diseñada para alto rendimiento. Nos queríamos asegurar de poder ofrecer garantías de "exactly once", deduplicando mensajes en tiempo de ingestión. En esta charla, te cuento cómo diseñamos e implementamos la palabra clave DEDUP en QuestDB, permitiendo deduplicar y además permitiendo Upserts en datos en tiempo real, añadiendo solo un 8% de tiempo de proceso, incluso en flujos con millones de inserciones por segundo. Además, explicaré nuestra arquitectura de log de escrituras (WAL) paralelo y multithread. Por supuesto, todo esto te lo cuento con demos, para que veas cómo funciona en la práctica.

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