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树状表
1 概述 树状表能够清晰呈现数据的层级关系，便于用户直观理解数据结构。它有助于快速识别异常、进行深入分析，并支持多维度数据探索，提升决策效率和数据洞察能力。 1.1 配图建议 行区：一个或多个维度字段； 列区：一个或多个维度字段。 度量区：一个或多个度量字段。 1.2 表格特点 适用于多层级结构的分析 … 看 。 shuzhuangbiao-02.gif 3 表格分析操作 树状表提供了展开折叠、过滤等功能，帮助用户进行多维度数据探索，深入分析数据，提升决策效率和数据洞察能力。 3.1 展开折叠 可通过点击 +/- 或 展开折叠 菜单，在树状表上实现查看不同层级数据的效果。 1、展开菜单项说明 菜单项 功能说明 效果 按成员展开 仅V11 202307版本介绍
，让使用者的自主性得到增强 全新的，使用自然语言处理技术来理解和分析用户问题 2.4. 数据准备能力增强 指标模型，让指标模型快速对接数据仓库或者数据集，同时，让您的分析更专注 数据查询时支持以业务用户视角的多维度OLAP引擎和面向事务处理的SQL引擎自动切换，让您的数据查询更快速得到分析结果 2.5. … ,支持灵活多样的多维度数据分析工具 详细请查看：透视分析 toushi--jiemianjieshao01.png 3.2.4 ^ 【交互式仪表盘】面向业务人员的仪表盘,大屏开发工具 详细请查看：交互式仪表盘交互式仪表盘 ⬝ 表格分析
1 概述 可在表格上直接进行多维度的数据探索和关键数据聚焦，包括维度选择、分类汇总、排序方式、过滤、快速计算、移动、行列转换和移除等功能，进一步增强了表格的灵活性和分析能力。 支持表格分析功能的组件包括：明细表、汇总表和交叉表。 2 场景示例 在仪表盘的编辑界面和浏览界面都支持表格分析且功能相同，下面我们通过 … 分析基础报表 ，根据实际业务场景进行更多维度的数据探索，比如查看华东区域中各个省份的销售量及其同比增长情况，示例效果如下图所示： Snipaste_2023-06-14_17-41-01.png 2.3 操作步骤 1、在资源树上找到 订单分析基础报表 ，点击 右键 ，在菜单面板上点击 打开 ，新tab页的方式打开透视分析
采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。 常见功能如下： 表格查询：报表通过一个业务查询直接生成，可实现对数据的再分析，例如切换查询的参数、更改交叉表/清单 … 业务属性设置时间计算及二次计算，如快速分析年/月/日的增长率等。 透视分析示例如下： 透视分析.png 对象：业务分析人员。 特点：多维度交叉表现、钻取分析、时间计算。新数据排序逻辑
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 … server就不支持排序。 2、自定义排序 指用户手动自定义设置排序项顺序，仅维度字段支持自定义排序。具体的示例说明详见 自定义排序 。 paixugaishu-04.png 2.1.3 排序方式 排序方式指根据设置的排序依据，按从小到大或从大到小的顺序排序，包括：升序、降序 两种仪表盘度量名称跳转查看具体的数据情况
（本文档仅供参考，因宏代码具备一定场景限制，如和实际应用场景不符合，需要自行调整相关宏代码） 需求背景： 在跳转的时候希望能够携带当前点击的度量到下一个页面，来查看该度量更多维度下的信息，具体如下。点击不同行时将当前行的指标名称传到下一层，下一层显示对应的度量值。 image2024-10-31_18-14-46.png 实现方案： 1、制作交叉表，交叉表的行去只能有一个度量名称，如果与多个维度字段，需要根据实际情况调整宏代码 image2024-10-31_18-17-42.png 2、添加宏代码：组件、onBeforeRender image2024-10-31_18-18-24.png function宏代码调试
： 在Smartbi中宏代码的调试在实际开发中具有多维度的重要性，能够显著提升开发效率与代码质量。通过宏代码调试可以明确代码执行流程与逻辑、精准定位问题与异常、验证功能实现与兼容性。通过客户端与服务端调试的结合、日志与断点技术的运用，开发者能够高效实现从功能验证到性能优化的全流程控制。 视频教学： 宏代码调试：https图形宏入门
); } 实现效果： image2025-4-9_14-36-11.png 四、总结 在Smartbi中，图形宏作为高级可视化工具，能够有效突破内置组件限制，实现多维度的定制化需求。其核心优势体现在对动态数据流的深度支持，当常规组件设置和扩展属性无法满足复杂业务场景时，可通过图形宏的脚本化编程接口构建定制化解决方案，特别设置查询关系 ⬝ 设置查询关系 ⬝ 双向筛选介绍
双向筛选本质要解决的是数据多维度分析。 本文面向使用Smartbi 的数据建模者，它指导你何时创建双向模型关系。 1、本文不涵盖对模型关系的介绍。 如果你对模型关系、其属性或配置方法并非完全熟悉，建议先阅读 设置查询关系 一文。 2、此外，还应了解星型架构设计，这一点也很重要。 有关详细信息，请参阅星型架构。 在创建双向交叉筛选时，请记住以下几点： 双向筛选与单向筛选相比，最大的区别是：双向可以在不同表的维度之间创建联动，有时候在报表层筛选器之间联动了而不自知，会以为数据少了；而单向，筛选器之间：是一方筛选多方，不能多方筛选一方。(如果是”多“方即事实表的指标筛选维度表的维度，不需要开启双向筛选也能正常筛选到测试场景介绍
总结，系统自动基于数据，多维度寻找关联最大一些原因，并通过数据呈现。
