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透视分析 ⬝ 场景入门示例
每种产品的同期值数据。 changjingshili06.png 上图中”饼干“在”2021年“”东北区域“的销售额同期值是其在”2020“年的销售额，可以过滤条件的值切换为”2020“核对数据的准确性。 changjingshili07.png 关于同期值的更多介绍可查看透视分析 ⬝ 同期。 4.3.4⬝ 连接Microsoft SQL Server Analysis Services 2000
XML For Analysis SDK\msxisapi.dll。 4）配置目录安全属性，右击XMLA目录，选择“属性”，选取“目录安全性”显示如下： worddav3aabad4bda082481f9e603323018f417.png 5）点击“匿名访问和验证控制”的 编辑(E) 按钮，显示如下，并勾取⬝ 连接IBM Cubing Services
。 worddav77f7e4053af1e0f69b9f8b7999540d80.png 3、进入登陆界面，用户名密码为安装过程中配置的WebSphere Application Server全局安全性的登录用户。 worddav03ac71fbfdc04dbbc0f3913e79d39e68.png 4、进入InfoSphere Warehouse主页，点击脱敏规则
规则，比如在数据模型中使用SQL查询，需要重新设置脱敏规则。 脱敏规则的缓存： 认读取数据集的缓存策略，比如：数据模型是禁用缓存则是禁用缓存。 图像组件： 饼图数值脱敏之后的显示值为0，维度值会平分画出饼图。 数据集抽取到MPP MPP的数据不脱敏 脱敏规则只有影响性分析没有血统ECharts图形-标准折线图
{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 线图是指利用线的升、降变化显示连续数据之间的变化趋势，线的斜率反映数据变化幅度，其中一个轴表示连续的时间，另一个轴表示相应的数值。 优势：容易反应出数据变化的趋势。 数据要求： 1）一个或两个分类值，一个或多个指标值。 2）建议折线不超过4条。 适用场景： 1）线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。 2) 反映变化趋势，关联性ECharts图形-航线图/3D航线图
说 明 1.数据对比差异 航线图：支持展示起点数据到终点数据的动态效果和指标数据。 3D航线图：不支持展示指标数据。 2.实用性差异 航线图：支持显示区域及对应的数据。 3D航线图：支持显示数据有3D立体效果。 3.图形构建差异 航线图：使用二维地图展示。 3D航线图：使用地球坐标宏代码中如何执行SQL语句
、doubleValue、dateValue等。 参考示例 完整的宏代码处理过程，可以参考地图分析使用浮动表格展示各地区汇总值示例。这个示例比较有代表性，其演示了如何执行 SQL 语句获取结果集，然后以表格的形式显示在地图上。 js执行sql 动态修改数据前端JS调试技巧
。 6、重新刷新浏览器，Charles 会自动使用本地文件替换成请求的文件内容方便调试。 7、新版本的 Charles 中还包含 Breakpoints... 功能，允许你随意修改发出的请求与返回。 另，若由于前端使用 resolveMany 导致一次性请求多个文件，这样会造成不方便修改调试，可以首先大数据散点图
概要说明 大数据散点图用于考察坐标点的分布，判断两组变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式，主要适用于大数据量情况（数据量>=2000）。 含义 入口 图例 用于表示数据项大于2000的数据的关系。通常用来研究区间分布模式。 image2022-2-16_18-9-51.png 下图是模拟三角函数（正弦sin）的图像显示，体现周期性特点： image2018-9-6 16:55:2.png 优势 大数据量的情况下，在图形上能得到秒级渲染展示。 劣势 无法自定义单个数据项的样式。 配图建议： 列区：1个度量； 行区：1个维度/1个度量； 数据要求电子表格⬝ 表单报表
报表简介 表单报表是业务应用比较强的一类报表，没有行列数据没有规律。 作用：用于数据录入、数据查询。 适用场景：适用数据录入、查询的情况。 报表结构：表单报表没有固定表结构，根据实际业务需要进行规划。 示例效果 下表是比较具有代表性的一类表单报表： image2019-5-16 16:52:3.png 数据要求 该示例中，求职人员是通过单选的参数进行确定的，因此定义的数据集需要包含求职人的参数。 通过分析表样，我们发现求职人的家庭关系是当前表单中的一个子表，因此我们建议通过两个数据集来获取相关数据信息： 数据集分类 数据集设计 数据集效果 获取求职人的基本信息
