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全国汽车销量分析
该案例基于V10.5版本制作 1. 报表总览 1.1. 背景描述 数据分析作为目前企业经营中，发现问题、调整策略、优化方向的重要依据手段，已经逐渐在各个行业部门被重视起来。销售数据作为经营状况的直观体现，更需要深入分析，通过从多个角度分析企业的销售活动，以便进行市场预测，抢占市场先机，制定有效的营销策略 … 车 车类级别销量占比 本示例demo基于数据模型-主流热销车和车类级别销量占比制作 主题 深色主题 1、选择深色主题 2、在仪表盘中上传自定义背景并设置四周边距为2，间距为0 image2021-7-1_9-42-38.png 3、设置组件GC策略测试
worddav971a4f5f7e41ea4b933571762c5cd29d.png GC-4_G1 worddavcd17f9405f45219e4630c5f6a93169cf.png worddavd1d708bcdf07adba347699c5bc3da97e.png word报告：GC策略测试.docx条件格式
、使用产品内置Demo资源的“订单模型”作为数据来源，制作如下图所示的汇总表： Snipaste_2023-06-08_13-43-42.png 3、在组件设置的属性面板中，点击 添加条件格式 ，在下拉面板中选择 销售额 ，进入到条件格式设置界面。 指标看板组件，设置条件格式时不支持选择 提示 上的字段导出规则
） √ 透视分析 （V11及以下版本的新旧即席查询都支持） √ 灵活分析 √ 电子表格 √ Web电子表格 √ 分析报告 × 页面 × 仪表分析 × 地图分析 × 多维分析 × 多维探索 × 2.5202411产品更新说明
://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?smt_poid=43&pageId=142966942。 zengliang.png 性能对比报告: 硬件配置：内存8G，CPU8核；测试数据库：MySQL 8.0。 场景1：在[orders]表中，初始数据量为1000w，分别202412产品更新说明
/viewpage.action?pageId=112786816#id-%E7%9B%B4%E8%BF%9E&%E6%8A%BD%E5%8F%96-4.1.4%E5%88%86%E5%8C%BA%E8%AE%BE%E7%BD%AE 。 fenqu01.png 性能对比报告: 硬件配置：内存8G，CPU8核；测试数据数据模型错误用法
即可。这种设计减少了重复代码的数量，降低了因多处改动而引发错误的风险，同时也使得系统更容易适应未来的变化。它允许用户根据自己的需要自由地探索数据，无需受限于预定义的查询条件，用户可以轻松创建自定义视图和报告，快速获得所需的信息。 踩坑七：数据模型是join关系 初入模型界，我们可能会拿来与旧自助数据集中实验界面介绍
将与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习，使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。 image2021-9-23_11-25-5.png 模型对比 用于展示各个模型的分析结果、不同算法模型的对比分析，并导出评估报告 参数面板 参数面板分为两种状态： 未选中画布中实验界面介绍
将与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习，使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。 image2021-9-23_11-25-5.png 模型对比 用于展示各个模型的分析结果、不同算法模型的对比分析，并导出评估报告 参数面板 参数面板分为两种状态： 未选中画布中Mondrian 3.0.4 学习总结
如下图： 20.jpg 4、 根据界面菜单添加Cube、Dimenson等，逐步完成制作***.mondrian.xml(立方体)。 4.3. Cmdrunner Mondrian提供一个命令行工具包 cmdrunner.jar。 1、 下载所需的 xalan.jar、math.jar包，设置环境变量，在执行
