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透视分析跳转-单元格数据过滤
”。 2019-11-21 星期四 14-52-29.png 8、在跳转规则设置区中第二页，目标资源选择跳转目标报表，对目标报表中的参数来源进行设置。 image2019-11-21 14:54:17.png 9、保存跳转规则，查看效果。 点击跳转源单元格数据大于“2000”： image2019-11-21 … 该宏示例在 V10.5上 验证通过 提示：本文档的示例代码仅适用于本文档中的示例报表/场景。若实际报表/场景与示例代码无法完全适配（如使用功能不一致，或多个宏代码冲突等），需根据实际需求开发代码。 示例说明 在透视分析报表中，实现透视分析中点击表内容进行跳转，并且只有数据大于2000的单元格能够进行数据模型-创建命名集
命名集是通过表达式，将符合表达式条件的维度成员重新封装成一个新的成员集合。 命名集的表达式中可以包含固定的维成员集，也可以包含能解析为集合的表达式，该表达式支持算术运算符、数字和MDX函数等。 演示示例 下面，我们基于“快速入门”的“产品销售数据”模型来演示如何定义“销量排行前三城市”的命名集。 1 … ”(拖入层次，非维度)再输入后缀“.members"（表示提取所有城市成员“，然后输入数字”3“（表示取前3），最后拖拽度量”销售量“（表示按销售量来排序取值）。 image2022-2-5_14-53-25.png 3、单击 确定 按钮，保存该命名集。 image2021-5-14_19-26-26.png数据 - 电子表格展现数据与数据库不一致
（本文档仅供参考） 问题说明： 电子表格预览数据正确，发布后在系统里看数据怎么和预览数据不一样呢？ 解决方案： 一般这种情况都是因为缓存导致的，两种缓存：系统缓存及浏览器缓存。 1、清理系统缓存，若是需要数据库数据经常变化，建议可以禁用数据集缓存； 2、清除浏览器缓存。 数据不对在数据模型中如何自定义分组？
1、概述 分组字段是指对原始数据根据条件将相同的数据先合并到一组，然后按照分组后的数据进行汇总计算。 在V10.5 beta版本中，如果要新增一个分组字段，有2种方法： 1)写MDX语句：但是大部分人不会写 2)写SQL语句: 不懂技术的业务人员不会写SQL，只能依靠技术人员 所以在V10.5.8版本中，数据模型以及交互式仪表盘等均可通过界面可视化自定义分组字段，让业务人员轻松创建分组字段，减少了对技术人员的依赖，提高了功能的易用性 分组方式包含：枚举分组和范围分组 2、场景举例 公司需要统计不同产品类别在一线城市、二线城市和其他城市的销售额；使用枚举分组实现。 2.1、操作步骤 2.1.1 创建分组数据排序逻辑
1 概述 用户在查看图表数据时，有时需要根据实际业务场景动态调整数据展示顺序，帮助用户直观地发现某些数据趋势。典型的应用场景如下： 场景 示例 动态趋势分析 按月份排序查看整年的销售量波动。 关键节点定位 按投诉量降序定位高频问题品类。 多维度对比决策 按"转化率降序→客单价升序"筛选高价值用户群。 1、当前文档的排序功能仅支持使用数据模型引擎V2.0版本的场景，数据模型引擎V2.0版本的说明详见 数据模型引擎V2.0。 2、当前文档的排序功能仅支持2025-04-01之后的V11版本。 2 排序逻辑 2.1 排序设置 一个排序设置分为3部分组成，排序范围、排序依据Smartbi V10-数据挖掘
、模型保存、模型预测、模型评估、服务等。 示例1：上传的Python算法节点进行模型预测、评估。 Python算法强化.png 示例2：上传的Python算法节点进行部署服务。 Python算法强化2.png ^【数据挖掘】查看输出支持预览数据导出到本地 背景介绍 在挖掘实验过程中 … 注意：(新特性列表中：+表示新增；^表示增强) 具体改进点如下： 新增 增强 变更 +【数据挖掘】新增自助机器学习，能够快速创建挖掘实验 +【数据挖掘】新增Kafka数据源节点 +【自助ETL/数据挖掘】数据源新增Excel文件 +【自助ETL/数据挖掘】目标源支持GreenPlum数据模型引擎V2.0
1 概述 Smartbi 数据模型引擎V2.0正式上线，它在稳定性、性能以及可扩展性上有全面革新，旨在为业务分析与决策支持提供更为强大、可靠的驱动力。 1、由于数据模型引擎升级至V2.0后其抽取逻辑有所变更，因此若切换至新版本引擎，原有的数据模型需重新进行抽取方能确保数据查询的正常进行。若未主动执行此操作，在尝试访问依赖于该模型的报表时，系统将自动触发数据模型的抽取过程。 2、若数据模型 引擎V1.0 通过扩展包接入数据源，升级至数据模型引擎V2.0 时，需同步升级扩展包以确保兼容性。 2 功能介绍 V2.0依然包含 SQL引擎和多维引擎，如果满足条件会系统会自动切换，无需手工切换： SQL引擎：详情可查Echarts图形-扩展属性：数据标签 - 柱图数据标签重叠问题
（本文档仅供参考） 问题 当柱图系列较多，数值较大且相近时，容易出现数据标签重叠的现象，如下图所示： image2021-4-25_10-41-38.png 如何实现每个系列中的数据标签可以依次往上偏移，实现数据标签不重叠？ 解决方案 可通过扩展属性调整每个柱子的数据标签位置，扩展属性如下 … 图： image2021-4-25_10-51-4.png 显示效果如下图： image2021-4-25_11-10-12.png 说明：使用此扩展属性，数据标签的值会与y轴的值不对应，此扩展属性是移动数据标签的位置。 注：使用此扩展属性实现的是对固定多系列柱ETL-节点数据数据变成为科学计数法
（本文档仅供参考） 问题描述 数据库数据存储如下： image2024-10-30_19-15-26.png etl执行之后，对应数据呈现变成了科学计数法，并且落地数据失败。 image2024-10-30_19-16-9.png 原因 展示为科学计数法是因为spark针对比较大的double或者float类型会自己转成科学计数法显示，但是并不影响整体计算以及落地数据。如果需要显示也是不用科学计数法，可考虑使用派生列用cast转成decimal类型，但是需要注意长度和精度需要符合数据。 image2024-10-30_19-22-21.png 派生列参考示例，具体根据实际修改使用多维分析实现了参数联动以及参数多选后，下级参数带有上级参数的数据
多维分析显示的数据还是之前的数据，参数也是一致，此问题是由于参数设置中勾选了使用保存报表时的参数当前值，需要更改成使用参数默认值，如下图所示： image2020-6-2 17:23:33.png … （此文档仅供参考） 问题 参考如下两个wiki文档： 多维分析实现参数联动 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=44499404；多维分析参数实现多选 实现参数联动以及参数多选后，下级参数会带有上级参数的数据，如下图所示
