Више

Може ли КГИС уређивач табела постићи сличне резултате као изведене табеле у програму Екцел?

Може ли КГИС уређивач табела постићи сличне резултате као изведене табеле у програму Екцел?


Да ли је могуће постићи сличне резултате као стожерне табеле у КГИС уређивачу табела како би се користило само КГИС уместо неколико софтверских решења? Или постоје можда неки додаци који могу постићи те динамичне резултате?


Динамички део заправо није изводљив без радњи или покретача (или неког другог заобилазног решења) - то је једна од кључних разлика између базе података и прорачунске табеле. Међутим, постоји додатак за КГИС који пружа функционалност заокретне табеле под називом ГроупСтатс.

Као издвајање за сваког корисника Арц-а ​​који наиђе на ово, АрцГИС има алат Пивот Табле на напредном нивоу лиценце.


Коришћење извештаја табеле Дата- & гтПивот. нуди управо оно што тражите. Можда је могуће да морате да користите „Нове Гоогле табеле".
Користим то као подразумевано подешавање и било је лако постићи оно што сте желели, слично као у Екцел-у.

Овде у свом одговору објашњавам како да омогућим нове прорачунске табеле.

Чини се да нисам у потпуности разумео проблем.

Прво треба да имамо месец. За то додајте нову колону да бисте издвојили датум помоћу = МОНТХ (ДАТЕ_ЦОЛУМН).

Затим направите пивот извештај:


Креирање и манипулација вишедимензионалним табелама са подацима о локацији помоћу ОЛАП коцкица

Слика 1. Стварање ОЛАП коцкица у СПСС-у.Кликните на слику за већи приказ.


Слика 2. Дизајн распореда ОЛАП коцке помоћу чаробњака за изведене табеле и заокретне табеле у програму Екцел.Кликните на слику за већи приказ.


Слика 3.Почетна пивот табела креирана у СПСС-у.Кликните на слику за већи приказ.

Слика 4.Почетна пивот табела креирана у програму Екцел.

Окретање
Закретање или ротација мења перспективу у представљању података кориснику. Следеће слике (12-14) приказују различите перспективе након окретања идентичне почетне табеле. Све три слике приказују вишедимензионалне табеле. Све оне приказују исте информације у На пример, аритметичка средина просечних вредности станова за подручја са ниском стопом незапослености, високим вредностима станова и малим приходима домаћинства у округу Аннаполис је иста: 98.985,00 америчких долара.

Слика 12.ОЛАП коцка након ротације: прва перспектива.Кликните на слику за већи приказ.


Слика 13.ОЛАП коцка након ротације: друга перспектива.Кликните на слику за већи приказ.


Слика 14.ОЛАП коцка након ротације: трећа перспектива.Кликните на слику за већи приказ.


3 начина за стварање календара у програму Екцел

Постоје три начина за прављење календара у МС Екцелу.

  1. Коришћење Мицрософт кодова
  2. Ручно креирање календара
  3. Коришћење шаблона календара

Хајде да детаљно погледамо ове кораке.

Мицрософт нуди програмски језик за помоћ у креирању календара у програму Екцел. Али да бисте ово успели, морате да користите најмање Мицрософт Оффице 2007 или најновију верзију. Ево корака које бисте требали следити:

• Започните нову радну свеску.
• На траци на врху видећете опцију програмера. Изаберите Висуал Басиц.
• У менију постоји опција Уметни. Изаберите Модул одатле.
• Код апликација ћете пронаћи у Висуал Басиц-у. Копирајте тај код у свој лист модула.
• Идите у мени Датотека и кликните на Затвори, а затим Повратак у Мицрософт Екцел.
• Изаберите картицу Схеет1 у доњем левом углу.
• Изаберите Макронаредбе на траци програмера и идите на ЦалендарМакер. Изаберите Рун. Ово финализује календар.
• Додајте наслов и календар је спреман.

Ово је мало дужи поступак, али када га завршите, научићете много о програму Екцел. Ево шта треба да урадите:

• Направите нови радни лист и означите колоне А1 до Г7.
• Користите картицу Почетна за форматирање колона & # 8217 ширине. Почните тако што ћете одабрати опцију Целл, а затим Формат Цолумн Видтх (Форматирај ширину колоне), а затим укуцајте 18 у њен дијалошки оквир.
• Такође треба да форматирате редове & # 8217 висине. Следите исте кораке као горе. Изаберите Формат Ров Хеигхт и у дијалошки оквир унесите 75. За А1 висина треба да буде 118. За А2 промените висину на 30.
• Сада бисте требали поставити маргине и оријентацију. Означите А1 до Г7. Изаберите Пејзаж из Оријентација странице. Такође, одаберите Прилагођене маргине и унесите .25 за свако поље. Пратите исти образац за лево и десно поље. Ставите 0 у заглавље и подножје. Изаберите Вертикално и Хоризонтално.
• Означите А2 до Г7 да бисте дефинисали подешавање и обруб странице календара и # 8217с. У одељку Граница изаберите Све границе. Затим укуцајте дане у недељи од А2 до Г2. Обавезно их центрирајте вертикално и водоравно. Сада означите А1 до Г1 и одаберите Мерге анд Центер.
• Додајте наслов. Сада имате календар спреман за употребу.

Можете да користите шаблон календара ако не желите да ручно креирате календар.

• Покрените нови радни лист и идите на Филе. Изаберите Ново. Када видите поље за претрагу, откуцајте Календар. Изаберите један од месечних или годишњих календара из образаца.

• Једном када одаберете образац, појавиће се табела са месецима, годином и првим даном у недељи. Измените ове ћелије ако желите да прилагодите календар.

• Дајте наслов календару двоструким кликом на опцију наслова.

• Честитамо! Сада имате потпуно нови календар у програму Екцел.

Прављење календара у програму Екцел није тежак задатак. За више информација о свим стварима програма Екцел из професионалних извора посетите екцелхелп.цом/блог.


9.4 Трендови објављивања

Једна од првих ствари које обично желимо да урадимо са подацима о патентима је мапирање трендова, било у првим пријавама, публикацијама или члановима породице. У случају наших патената за пицу из компаније Патентсцопе имамо једног члана у досијеу датотека повезаних са одређеном апликацијом. Ови подаци су у реду за демонстрацијске потребе и лако можемо мапирати трендове за ове податке.

Да бисмо то урадили, годину публикације у димензијама једноставно повучемо у поље колона и број записа из поља мера. Имајте на уму да Таблеау аутоматски броји број редова у скупу да би креирао ово поље. Ако радите са подацима где су тачни бројеви важни, важно је осигурати да су подаци дуплицирани на одговарајућем пољу пре почетка. Иако се не примењује у овом случају, још један важан савет је увек имати начин провере броја тастера у Таблеау-у, као што је коришћење брзих заокретних табела у програму Екцел или Опен Оффице. Не морамо сада да бринемо о овоме, али иако је Таблеау паметан софтвер, он је и даље софтвер: неће увек вршити прорачуне онако како очекујете. Из тог разлога, унакрсна провера бројања је разуман, ако не и витални део тока рада Таблеау-а.

Таблеау ће погодити шта тражимо и нацртати графикон.

Као што видимо, сада имамо граф који се спушта са литице док се приближавамо садашњости и садржи једну нулу. Нулл вредности су обично редови или колоне који садрже празне ћелије. Ако постоји само 1 нулта вредност, тада подаци вероватно могу да се оставе такви какви јесу (у овом случају то је био празан ред на дну скупа података уведен током чишћења у Р). Међутим, исплати се прегледати нуле десним кликом на датотеку у Подаци и избором Преглед података. Ако постоји велики број нули, можда ћете морати да се вратите и прегледате податке и уверите се да су празне ћелије попуњене вредностима НА. Вратимо се нашем графикону.

Оно што овде видимо је литица података која је заједничка подацима о патентима. Односно, литица не представља радикални пад употребе израза пица, она представља радикални пад доступности патентних података што се више приближавамо данашњици. Разлог за то је што обично, као грубо правило, треба око 24 месеца да се пријава објави, а базама података о патентима може потрајати дуже. Као таква, наша податковна литица одражава недостатак доступних података последњих година, а не недостатак активности. Обично се морамо повући за око 2 до 3 године да бисмо стекли утисак о тренду.

Пре него што наставимо даље и подесимо осу, променићемо график у нешто атрактивније. Да бисмо то урадили, на плутајућем панелу ћемо одабрати попуњени графикон. Иза тог панела налази се мало дугме у боји које ће нам омогућити да изаберемо боју која нам се свиђа. Разлог што то радимо пре подешавања осе је тај што ће, када променимо графички тип Таблеау, вратити све промене направљене на оси.

Даље кликните десним тастером миша на к (доњу) осу и прилагодите временски оквир нечему разумнијем, попут 1980. до 2013., избором фиксне опције. Као врло грубо правило померања уназад две или три године од садашњости, уклониће се литица података због недостатка објављених патентних информација. Имајте на уму да би, кад бисмо рачунали прве пријаве (породице патената), пад био раније и много стрмији. Ови ефекти заостајања и начини за решавање истих детаљно су истражени од стране ОЕЦД-овог тима за статистику патената, видети посебно рад на сада објављеним подацима о патентима.

Сада имамо леп графикон са осетљивом осом. Овде имајте на уму да би, ако бисмо графиковали више трендова на истом графикону (породица и чланови породице), можда ради радије јасноће више волели директан линијски графикон.

Даћемо овоме име Трендови и додати ћемо нови радни лист кликом на икону поред нашег постојећег листа.

Следећа информација коју бисмо желели је ко су најактивнији кандидати. Ово ће такође почети да излаже питања о различитим актерима који користе термин пица у патентном систему и подстакне нас да размислимо о начинима како да детаљно истражимо податке како бисмо добили тачније информације о технологијама које би нас могле занимати, као што је у овом кутија, посебно кутија за пицу и музичких кутија за пицу.

У овом тренутку постаје важан посао који смо обавили у претходном чланку на раздвајању имена појединачних кандидата у њихове редове и чишћењу помоћу Опен Рефине. У овом скупу података направили смо овај корак даље користећи ВантагеПоинт за одвајање појединаца од организација. Ове информације се налазе у пољу Организације подносилаца захтева у скупу података. Само пустимо то на радни лист као ред, а затим додајте број записа као колону (савет, једноставно га спустите на лист).

На први поглед све изгледа прилично добро. Али сада морамо да рангирамо наше кандидате. Да бисмо то урадили, бирамо малу икону на траци менија са наслаганом траком окренутом надоле.

Сада видимо, као што бисмо то учинили у Екцел сировој датотеци, да постоји значајан број празних уноса за подносиоце захтева у основним подацима, затим 85 записа за Гоогле и 77 за Мицрософт. Ово је такође врло добар показатељ да реч пица може бити вишеструко употребљена у патентном систему, осим ако ове софтверске компаније нису почеле да продају пице на мрежи.

У стварности је ово делимичан поглед на активност од стране подносилаца представке јер су имена података на другим местима повезана заједно. Ово је обично очигледније него у садашњем скупу података због присуства вишеструких имена раздвојених (да бисте видели како се ово помера надоле до првог уноса за Унилевер).

Да бисмо разумели зашто је ово делимичан приказ, сада ћемо увести датотеку апликанти.цсв. Исправан начин за то је одабир менија названог Подаци, а затим Нови извор података и датотеке апликанти.цсв.

Затим превуците организације кандидата све у редове. Имајте на уму да Таблеау тумачи ове наслове за нас (оригинал је апплицатионсантс_оргс_алл). Затим превуците Број записа из димензија на лист или у унос колона. Сада одаберите икону сложене траке као горе како бисте рангирали кандидате по броју записа. Сада ћемо видети следеће.

Обратите пажњу на разлику између поља првобитних подносилаца захтева (где је Гоогле постигао укупно 85 записа) и нашег одвојеног и очишћеног поља где Гоогле сада постиже 191 запис. Укратко, пре вежби одвајања и чишћења Гоогле је видео само 44% активности у нашем скупу података које укључују термин пица. То још увек не значи да су ушли у посао са интернет пиззама…. Оно што нам говори јесте да анализа патената која не раздваја или раздваја спојене податке и не уклања варијанте имена недостаје преко 60% приче када се гледа у смислу активности подносиоца пријаве. Као што то јасно говори, добитак од раздвајања или раздвајања и чишћења података је огроман чак и тамо где се, као у овом случају, чинило да су оригинални подаци прилично „чисти“. Та појава је била варљива.

Сада имамо јаснији увид у то шта се дешава са нашим кандидатима и можемо то учинити привлачнијим. Да бисте то урадили, прво одаберите плаву траку на плутајућем панелу. Радни лист ће сада бити представљен као рангирани стубови. Затим превуците број записа из Мере на дугме Ознака поред Боја. То изгледа прилично добро. Ако бисмо желели да идемо корак даље, сада бисмо се могли окренути табли са димензијама и превући све подносиоце захтева на дугме Боја. Шипке ће се сада претворити у различите боје за сваког подносиоца захтева. Ако је ово пресветло, једноставно ухватите зелено поље за подносиоце захтева под менијем дугмади и померите га ка димензијама да бисте га уклонили. И на крају, ако желимо да прилагодимо десно поравнање текста улево, онда прво кликните десним тастером миша на име компаније, изаберите Формат, а затим поравнање и лево. Иако је подразумевано поравнање удесно, у пракси поравнање улево ствара читљивије ознаке. Да бисте променили подразумевано, учините ово са првим радним листом који креирате пре него што направите било који други.

Сада имамо табелу са подацима о кандидатима која изгледа, у зависности од вашег естетског осећаја, овако.

У овој фази можда бисмо желели да предузмемо неколико радњи. Да бисте ознаке учинили видљивијима, повуците линију између имена и колона удесно. Ово ће отворити мало простора. Даље, размислите о уређивању дугих имена на нешто кратко. На пример, Интернатионал Бусинесс Мацхинес Цорпоратион, која такође није позната по пицама, мало је предугачка. Кликните десним тастером миша на име и одаберите Едит алиас као на слици испод.

Сада уредите име у ИБМ. Као напомену да када откријете да сте пропустили двоструко име приликом чишћења (имајте на уму да се при чишћењу података фокусирамо на довољно добро, а не на савршено), такође је могуће истакнути два реда, десним кликом потражити икону исјечка за архивирање и групишите два уноса на ново име. Међутим, резултујућа именована група мора се користити у свим каснијим анализама. Такође је важно схватити да чишћење података није снага Таблеау-а, Таблеау се бави анализом и истраживањем података путем визуализације. За чишћење података користите алат као што је Опен Рефине.


Дискусија

Студија је постављена да утврди ефекат стратегије мобилне имунизације од врата до врата на приступ и употребу имунизације у тешко доступним областима. Све у свему, налази сугеришу да је стратегија мобилне имунизације побољшала приступ и употребу услуга имунизације међу онима у тешко доступним областима. Са половином подбројева који се граниче са Танзанијом, увек постоји прекогранична миграција која се дешава током целе године (плус „улазак“ клијената из миграционе популације у суседном округу Нарок) због порозних граница које такође могу објаснити у неким на тај начин висока покривеност (преко 100%) постигнута током услуга мобилне имунизације [30].

Обухват вакцинацијом за дозе при рођењу (ОПВ 0 и БЦГ) и оспице / рубеола у 64 објекта био је испод националног циља од 90% за дозе препоручене у доби од 2 недеље за два периода, што указује на неоптималан приступ услугама имунизације. Ово откриће је у складу са другим студијама спроведеним у урбаним и неформалним срединама / сиромашним четвртима [9, 13]. Упркос напретку у развоју вакцина и системима за испоруку имунизације широм света, популације у руралним, урбаним и социјално - економски тешко доступним окружењима често имају ограничен или никакав приступ спасоносним вакцинама, чинећи их повећаним ризиком за морбидитет и смртност због вакцине - које је могуће спречити болест. Докази сугеришу да јачање мапирања заједнице и праћење свих трудница и популације млађе од 1 од стране јединица за здравствену стратегију заједнице може осигурати да популација приступи квалификованим здравственим службама мајке, новорођенчади и детета [10, 31, 32]. Ово стога захтева циљаније планирање и комбиноване приступе који су у складу са Глобалном визијом и стратегијом имунизације (ГИВС) „коришћења комбинације приступа за досезање свих циљаних за имунизацију“ [33] у овим заједницама за праћење новорођенчади за имунизацију рођеним дозама ( до 2 недеље) у складу са рутинским распоредом имунизације [34].

Ова студија открила је велике разлике (преко 10% разлике између два месеца упоређивања и осталих месеци према покривености округа) у покривености Пентавалент 3, покривености оспицама / рубеолом 1 и потпуно имунизованој деци у два периода. То указује на то да постоји велика популација која није досегнута са рутинским услугама фиксне имунизације у подешавањима. У примени стратегија РЕЦ-а, објекти и заинтересоване стране морају преиспитати одрживе мере које могу допунити рутинске услуге фиксне имунизације у објектима како би имунизацијама дошле до свих популација које испуњавају услове. Незгодни распореди, временска ограничења између свакодневних друштвено-економских ангажмана против тражења услуга имунизације у здравственим установама документовани су другде као кључни за тражење услуга имунизације [35]. Током микропланирања за услуге имунизације потребан је већи нагласак како би се осигурало да установе идентификују своје изазове и локална решења, укључујући планирање редовних теренских програма како би се овом потребном популацијом досегле услуге имунизације [28, 36].

Ова студија је такође показала велике разлике између осипања Пентавалент 3 и осипа / рубеоле између та два периода у објектима од 13,8, односно 24,3%. То је показатељ да у овој популацији постоји већи проблем са децом која завршавају серију вакцинација. Ово откриће је слично студији спроведеној у 12 здравствених установа са високим ризиком у Конгу [8]. Потребно је формулисати иновативне стратегије како би се пропуштене могућности за услуге вакцинације свеле на минимум. То може укључивати верификацију књижице / записа МЦХ у било којој прилици млађој од 5 деце присутних у установи и интеграцију услуга имунизације у амбулантним одељењима како би се смањило напуштање школе [31, 37].

Комуникација и ангажовање заједнице кључни су елементи успешне испоруке вакцина [10, 12, 31, 37,38,39]. Здравствене установе се често ослањају на добровољце у заједници у здравству ради комуникације са јавношћу у вези са услугама вакцинације. Докази су показали да пружање услуга у заједници путем здравствених радника у заједници може повећати здравствену заштиту мајки, новорођенчади и деце, укључујући употребу имунизације у руралним, тешко доступним областима [32, 37, 40]. Заговарање са локалним традиционалним и верским лидерима, размена информација са заједницама и изградња мрежа за мобилизацију заједнице уз подршку „чувара врата“ заједнице могу помоћи у расветљавању осећених потреба заједница и изградњи поверења између заједнице и програма имунизације.

Ова открића покрећу питања о ефикасности стратегије Досезање сваког детета (РЕЦ), кључне стратегије примене програма вакцина, у Мигорију. РЕЦ је опсежно процењен у руралним, урбаним и социјално-економским тешко доступним окружењима [7,8,9, 12, 13, 41, 42] и ослања се на 5 компоненти: планирање и управљање ресурсима, достизање циљне популације, повезивање услуга са заједницама, подржавајући надзор и праћење деловања, ради побољшане вакцинације. [39]. Повезивање услуга са заједницама у урбаним и социјално - економским тешко доступним окружењима представља изазов због миграционе природе становништва за опстанак. Поред тога, употреба података за информисање о постављању мобилних терена за досезање циљне популације је слабост идентификована у објектима. Ефикасност РЕЦ-а зависи од јасног разграничења заједнице која треба да се опслужује, њеног сливног становништва за мобилизацију, планирање и надгледање. Коришћење података о учинку имунизације у објектима за идентификовање џепова у заједници са невакцинисаном / недоступном децом може да информише где треба уложити ограничене ресурсе да би се побољшао обухват имунизацијом и повећао утицај.

Наши налази такође откривају да вишеструке стратегије РЕЦ и циљана подршка објектима или одељењима са лошим покривањем имунизацијом и великим бројем осипања могу одржати учинак поџупанија изнад циља СЗО од 80% [17]. Нарочито за имунизацију против морбила - имајући у виду да се покривеност од око 90% сматра неопходном за имунитет стада, додатне акције, укључујући дане / недеље здравља детета, интеграцију вакцинације у друге здравствене активности детета и допунске активности имунизације и кампање, морају бити одржива допунска опција да се побољша обухват имунизацијом у овим посебним популацијама [43].

Аутори признају ограничења ове студије. Ту спадају мали број објеката за повезивање који су пружали услуге од врата до врата и кратак интервал за упоређивање налаза. Употреба ДХИС2 података вероватно ће имати проблема са квалитетом (правовременост, тачност и потпуност). Међутим, пројектни тим је подржао поткрајанске тимове да изврше верификације са појединим здравственим установама пре уласка у здравствени информативни систем. ЕПИ циљеви које су одредиле службе Министарства здравља су пуке процене засноване на доступним демографским подацима који можда нису врло прецизни, па према томе учинак према неким резултатима може бити већи од 100% за неке антигене.


Коришћење АПИ-ја Екцел Сервицес РЕСТ

Иако бисмо на нашу страницу могли да додамо још један веб део ЕВА за приказ основних података за наш графикон, то би увело непотребне додатне трошкове јер нам није потребан никакав ниво интерактивности са подацима. Упркос нашој неупитној посвећености обезбеђивању оптималних перформанси у сваком тренутку, још један заиста добар разлог за не додавање другог веб дела ЕВА је пружање могућности да истражимо нови РЕСТ АПИ који се испоручује са Екцел Сервицес 2010.

Синтакса АПИ-ја РЕСТ АПИ услуге

АПИ РЕСТ, као што је раније речено, пружа лаган механизам за приступ садржају у Екцел радним свескама објављеним помоћу програма Екцел Сервицес. У ствари, приступ подацима помоћу РЕСТ-фулл услуге своди се на коришћење тачне УРЛ адресе, а за АПИ РЕСТ програма Екцел Сервицес формат УРЛ-а је хттп: //&лтРоотУрл&гт/_вти_бин/ЕкцелРест.аспк/&лтФиленаме&гт/модел/&лтСелецтор&гт? & лтПараметерс & гт.

РоотУрл

Вредност РоотУрл садржи УРЛ веб локације СхареПоинт која садржи радну свеску. У нашем случају, ово ће бити хттп: // лоцалхост / Цхаптер12.

Назив документа

Вредност Филенаме садржи релативни пут до Екцел радне свеске. У нашем случају, ово ће бити Екцел Воркбоокс / Ласт30ДаисСалес.клск. Међутим, с обзиром да креирамо УРЛ, морамо да кодирамо простор у Екцел радним свескама. Та вредност тада постаје Екцел% 20Воркбоокс / Ласт30ДаисСалес.кслк.

Селектор

Вредност Селектора је место где забава почиње у РЕСТ УРЛ-у. Прођимо кроз брзу демонстрацију како то функционише.

Ако у веб прегледач унесете следећу УРЛ адресу, видећете страницу са пописом врста података доступних у моделу:

Као што видите, у случају Екцел-а, доступни типови су опсези, графикони, табеле и изведене табеле.

Вредност селектора можете да изградите тако што ћете прво одлучити који тип података вас занима. У нашем случају, то су графикони. Унесите следећу УРЛ адресу у веб прегледач да бисте видели листу доступних графикона:

Из враћених података видите да наша радна свеска садржи само један графикон, Графикон 1. Направимо селектор за Графикон 1 објект. У прегледач унесите следећу УРЛ адресу:

Приметите да ово једноставно прецизира да желите Графикон 1 од Графикони колекција. Простор је поново кодиран у називу Графикон 1, јер градимо УРЛ. Овај пут ће прегледач приказати слику преносне мрежне графике (ПНГ) која представља наш графикон.

Параметри

Вредност Параметри нам омогућава да вредности проследимо у Екцел Сервицес као део нашег захтева. На пример, наша радна свеска дефинише именовани опсег тзв Шифра валуте. Вредност Шифра валуте користи се за добијање наслова графикона, па променом Шифра валуте као део нашег РЕСТ УРЛ-а, промениће се и наслов графикона. Да бисте ово видели на делу, у прегледач унесите следећу УРЛ адресу:

Можете видети да је графикон направљен са ознаком која гласи Продаја у последњих 30 дана у МиЦурренциЦоде.

Добијање заокретне табеле помоћу РЕСТ-а

Сада када разумете како се РЕСТ УРЛ адреса може генерисати, искористимо ово знање тако што ћемо створити УРЛ који можемо користити за укључивање података из наше изведене табеле на почетну страницу веб локације са узорком.

Ако у прегледач унесемо следећу УРЛ адресу, добићемо грешку 404:

Пре него што приступимо ставкама помоћу РЕСТ АПИ-ја, морамо да се уверимо да смо објавили одговарајуће метаподатке из Екцел клијента. Раније ћете се сетити да на нашој листи ставки нисмо изабрали ниједну заокретну табелу и зато сада видимо грешку 404.

Вратите се на Екцел клијентску апликацију. Пре него што објавимо изведене табеле, дајмо им корисна имена. Пребаците на Схеет3 а затим кликните било где у оквиру изведене табеле.

Из изведене табеле Алати изаберите картицу Опције мени. У Ротациона табела одељак, у Назив заокретне табеле кутија, откуцајте ЦхартДата, како је приказано:

Пребаците на Лист1 и укуцајте име изведене табеле као СоурцеДата.

Додаћемо додатну заокретну табелу како бисмо сумирали наше податке о продаји. Додајте нови радни лист под називом Схеет4. Уметните нову изведену табелу која користи СоурцеДатаТабле као свој извор података.

Додајте ОрдерДате као РовЛабел и СелецтедЦурренциВалуе као а Вредност.

Десни клик на Збир вредности СелецтедЦурренциВалуе заглавље колоне, а затим изаберите Поставке поља вредности. У Прилагођено име у оквир за текст упишите Укупна продаја.

Именујте нове обртне табеле ТоталСалесДата.

Кликните Филе за улазак у бацкстаге подручје, а затим кликните на Објави у услугама Екцел дугме у Објави одељак.

Кликните Опције програма Екцел Сервицес дугме, а затим изаберите Све стожерне табеле у Предмети у радној свесци одељак.

Сачувајте радну свеску да бисте ажурирали метаподатке.

Сада у прегледач можемо да унесемо следећу УРЛ адресу и видимо ХТМЛ приказ података наших графикона:

Коришћење РЕСТ генерисаног контакта на страници веб дела

Сада када имамо УРЛ, следећи корак је да то искористимо на нашој почетној страници. Најлакши начин да укључите додатни садржај на страницу је коришћење а ПагеВиевер веб део.

Од СитеАцтионс мени, изаберите Измени страницу.

Кликните Додајте веб-део у Јел тако зону веб дела, а затим изаберите Паге Виевер веб део из Медији и садржај категорија.

Подесите Линк својство Паге Виевер веб део на РЕСТ АПИ УРЛ за наш ТоталСалесДата Ротациона табела.

Кликните У реду да бисте унели промене, а затим кликните Зауставите уређивање од Страна врпца за повратак у режим приказа.

Сада смо креирали кориснички интерфејс за наше податке о продаји који омогућава корисницима да филтрирају податке према територији. Поред коришћења веб дела ЕВА, на нашу страницу смо укључили и садржај генерисан помоћу РЕСТ АПИ-а Паге Виевер веб део. Све ставке представљене у корисничком интерфејсу генеришу се динамички на основу података из спољног извора података. Како се основни подаци мењају, кориснички интерфејс ће се аутоматски ажурирати како би одражавао те промене. Имајте на уму да до сада нисмо написали ни један ред кода.


Кључне речи

Амир Сакка је доктор наука студент Универзитета у Тоулоусеу 1 Цапитоле (Француска). Његова истраживачка интересовања су пословна интелигенција, вишедимензионалне просторно-временске базе података и групни системи за подршку одлучивању ГДСС. Тренутно ради на заједничком дизајнирању аналитичких база података, ОЛАП-у за добровољне географске информације, системима за групну подршку и инжењерингу захтева у складиштима података. Аутор је чланака и чланака на националним и међународним конференцијама о овим темама.

Сандро Бимонте је истраживач у ИНРАЕ, а тачније је у ТСЦФ. Докторирао је из ИНСА-Лиона, Француска (). Од, истраживао је у ИМАГ, Француска. Члан је уредништва Интернатионал Јоурнал оф Децисион Суппорт Систем Тецхнологи и Интернатионал Јоурнал оф Дата Мининг, Моделлинг анд Манагемент и члан Комисије за геоВизуализацију Међународне картографске асоцијације. Његове истраживачке активности се тичу складишта просторних података и просторног ОЛАП-а, визуелних језика, географских информационих система, просторно-временских база података и геовизуелизације.

Стефано Риззи докторирао 1996. године са Универзитета у Болоњи, Италија. Од 2005. редовни је професор на Универзитету у Болоњи. Објавио је више од 150 радова у међународним часописима и конференцијама са рецензијом, углавном у областима складиштења података, пословне интелигенције и препознавања образаца, и истраживачку књигу о дизајну складишта података. Члан је управног одбора ДОЛАП-а. Учествовао је у пројекту Х2020 ТОРЕАДОР и у неколико националних уговора о истраживачким пројектима са компанијама. Његова тренутна истраживачка интересовања укључују дизајн складишта података и пословну интелигенцију, посебно ОЛАП за НоСКЛ податке, социјалну пословну интелигенцију и услуге анализе великих података.

Луциле Саутот је предавач на Институту за технологију за живот, храну и науке о животној средини (АгроПарисТецх, Монтпеллиер, Француска). Њено истраживачко интересовање је информациони систем и дизајн базе података који се примењују у неколико домена: екологија, пољопривреда или управљање водама.

Францоис Пинет докторирао из рачунарства 2002 (ИНСА Лион). Тренутно је директор истраживања у ИНРАЕ. Његово поље истраживања је у информационим системима о животној средини. Члан је неколико научних одбора различитих међународних конференција и часописа из ове области. Др. Пинет је коаутор више од 100 радова у међународним часописима и био је укључен у бројне националне и међународне ИТ пројекте. Био је суорганизатор неколико конференција и радионица о информационим системима. Са Петраком Папајоргијем, главни је уредник Међународног часописа за пољопривредне и еколошке информационе системе.

Мицхела Бертолотто има докторат из рачунарства са Универзитета у Ђенови (Италија). После тога радила је у Националном центру за географске информације и анализе, Универзитет у Маину (САД). Тренутно је члан факултета Школе рачунарских наука на Универзитетском колеџу у Даблину (Ирска). Њено стручно знање је у науци о географским информацијама (ГИСциенце). Њена главна истраживачка интересовања укључују просторно-временско моделирање података, анализу просторних података из масе, ЛиДАР и интеграцију података о сликама. Мицхела је била члан програма / управног одбора свих главних догађаја у ГИСциенце. Придружена је уредница Међународног часописа за географске информационе науке и члан уредничког одбора Часописа за науку о просторним информацијама и Међународног часописа за гео-информације ИСПРС.

Аурелиен Беснард (Пх.Д.) проучава популације фауне на неколико просторних и временских скала. He analyses especially biological data from citizen science to improve biodiversity integration in human activities (e.g., conservation policies, landscape management, agri-environmental schemes, wind energy industry, etc.).

Nora Rouillier has a degree in agronomy from Bordeaux Science Agro. Currently, she is the national coordinator of the Farmland Biodiversity Observatory (FBO). She coordinates the network and makes the link between the administrative pole, the research pole and the field. She also oversees the projects and partnerships of the FBO.


Results

Of the total 175 malaria cases diagnosed in the study townships, the 171 (98%) cases resided within the townships were included in the study. The mean (standard deviation) age of cases was 26 (17) years, 122 (71%) were males, 163 (95%) were from Toungup township and 156 (91%) resided in the rural areas. Rapid diagnosis test (RDT) was used for diagnosis of malaria in 159 (93.0%) patients, 124 (73%) were diagnosed either by basic health staff or community volunteers and 134 (78%) had been infected with Plasmodium falciparum. The demographic and diagnosis related details of study participants is given in Table 1.

The comprehensive case investigation (CCI) was conducted in 157 (92%) of the malaria cases and 138 (88%) cases were indigenous cases and 69 (50%) of indigenous cases got infection outside their village but within the township (Fig. 2). Among investigated cases, 63 (40%) had occupational risk, 38 (24%) had history of malaria in last 3 years, 78 (50%) travelled to malaria transmission area within one month before fever and 35 (22%) did not use bed nets. The median (inter quartile range) time to diagnosis was 3 (2-6) days from the onset of fever, 127 (81%) had delayed diagnosis and 136 (87%) received treatment according to national treatment guideline (NTG) (Table 2). The Table 3 shows the individual characteristics associated with delayed diagnosis. Males (PR-1.27 (95% CI-1.03-1.56)) compared to females, patients diagnosed at hospital (PR-1.29 (95% CI-1.09-1.53)) compared to those diagnosed in community and the indigenous but outside the village (PR-1.35 (95% CI-1.15-1.60)) compared to cases indigenous to villages had significantly higher risk of delayed diagnosis.

Flowchart on coverage of case investigation and delay time to diagnosis among diagnosed and resident malaria cases

The Fig. 3 shows the spot map of all the malaria cases residing in the township, stratified by the type of species. There were no cases infected by Plasmodium falciparum in the Ramree and Munaung townships. In the Toungup township, the cases were distributed on the foothills. The heat map (Fig. 3) showed aggregation (red area) of cases on the foothills in northern and southern borders of the Toungup township.

Spot map (stratified by type of species) and heat map of malaria

The Fig. 4 has two maps depicting the equal area grids (4 square kilometer) with at least one case indigenous to village or one case imported outside village or outside the township. The girds with indigenous cases within the villages were present only in the Toungup township and was limited over the foothills in northern and southern borders. The grids with cases imported outside the villages or outside the townships were present in all the townships and were not confined to specific region in Toungup township. There were 28 grids with indigenous cases and 43 grids with imported cases outside the village or township.

Maps depicting the equal size grids (4 square kilometre) with at least one indigenous (left) or imported (right) malaria cases

The Fig. 5 shows the hotspots with heterogeneity of malaria case distribution in all the three seasons. The hotspots are located only in Toungup township across the three seasons. During the summer, the hotspots were located over the foothill in northern and southern borders of the township. During rainy season, the hotspots increased in size and spread across the foothill of the township. During the winter, small hotspot was located only over foothills in the central part of the township.

Hot spots of malaria cases during different seasons


Author information

Affiliations

Research School of Population Health, College of Medicine, Biology and Environment, The Australian National University, Canberra, ACT, Australia

Kinley Wangdi, Cathy Banwell, Gerard C. Kelly & Archie CA Clements

Phuentsholing General Hospital, Phuentsholing, Bhutan

School of Public Health & Social Work, Queensland University of Technology, Brisbane, QLD, Australia

Vector-borne Disease Control Programme, Department of Public Health, Ministry of Health, Gelephu, Bhutan