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替换数据来源
概述 用于将当前仪表盘使用的数据替换为用户指定的数据，支持替换数据来源、计算字段、参数等，帮助用户快速复用新的报表。 功能入口 在工具栏的操作下拉框中选择”替换数据来源“： image2022-1-22_16-12-42.png 设置项说明 替换数据来源界面如下： image2022-1-23_14-21-20.png 设置项说明如下： 区域 说明 原数据来源区 通过列表显示当前报表所有引用的数据来源，包括自助数据集、业务主题、数据模型、指标模型。 替换数据区 新数据来源 设置需要替换的数据集。 新数据来源仅支持指标模型/数据模型。 映射设置 字段数据挖掘-快速入门
Smartbi Mining为用户提供拖拽的流式建模、可视化建模界面、预置大量数据处理及算法节点，方便用户快速构建数据挖掘模型，通过简单的例子来看一下如何使用Smartbi Mining搭建实验。点击入门视频下载 https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments … 1126.png 案例背景 现在银行产品同众化现象普遍存在，客户选择产品和服务的途径越来越多，客户对产品的忠诚度越来越低，所以客户流失已经成为银行业最关注的问题之一。其实，银行流水数据反应了客户使用银行卡的行为特点，通过对这些数据进行深入分析，挖掘不同类别客户的特点，有针对性地进行营销，加强客户关系管理，提高客户与我行粘度，减少数据挖掘-快速入门
Smartbi Mining为用户提供拖拽的流式建模、可视化建模界面、预置大量数据处理及算法节点，方便用户快速构建数据挖掘模型，通过简单的例子来看一下如何使用Smartbi Mining搭建实验。点击入门视频下载 https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments … 1126.png 案例背景 现在银行产品同众化现象普遍存在，客户选择产品和服务的途径越来越多，客户对产品的忠诚度越来越低，所以客户流失已经成为银行业最关注的问题之一。其实，银行流水数据反应了客户使用银行卡的行为特点，通过对这些数据进行深入分析，挖掘不同类别客户的特点，有针对性地进行营销，加强客户关系管理，提高客户与我行粘度，减少数据挖掘-Spark SQL脚本
概述 SQL脚本支持手动输入SQL语言完成对数据进行处理和查询的任务。 输入/输出 输入 有4个输入端口 输出 只有一个输出端口，用于输出通过服务获取的数据。 参数设置 参数名称 说明 备注 视图名称 显示每个端口对应的表名 表名可修改 SQL脚本 编写SQL脚本的窗口 必填 示例 1) 拖动SQL脚本节点，并连接示例数据源。 image2024-9-2_15-24-21.png 2）更改表名为t0, 编写SQL脚本并点击确定保存. image2024-9-2_15-26-13.pngEcharts图形-扩展属性：样式 - 地图不同区间的数据不同图标
（本文档仅供参考） 问题 电子表格的地图中希望设置不同区间的数据显示为不同图标，如下图： image2021-4-14_18-11-21.png image2021-4-14_18-14-54.png 解决方案 在电子表格-图形设置中，请参考如下扩展属性 … ", "label": "中等" }] }] } 可参考示例资源：地图标识扩展属性.zip 不同数据标签不同数据文化模块介绍
1、概述 数据文化模块结合国际先进的产品设计理念与高科技技术，为企业提供数据化运营的统一门户，其围绕业务人员提供企业级数据分析工具和服务，以业务、问题为向导，让企业里的每一个人释放数据价值，让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中，激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用；通过推动全员自助分析、数据共享，提升企业数据资产价值，促进业务发展、风险控制和内部管理，进而推动数字化转型。 2、模块架构 为更好地满足企业数据化运营需要，实现全员自助分析的推广落地，Smartbi V10全新设计了数据文化模块的架构。 2 (1).png 3、目标群体 金融、互联网、快消、新兴产业、市场部门、营销部门、财务部门等等，对数据数据集如何调用存储过程方式参考
（本文档仅供参考） 问题说明 在数据集中，经常有用户询问能否在数据集中调用存储过程等。这个是可以做到的。 解决方案 首先，要明确，我们的数据集中最外层必须有select 语句，要有返回结果集。 其次，在数据集中是可以执行多条语句的，多条语句间用分号间隔开即可。 必须是原生SQL数据集。 在数据集中执行存储过程，可以参考下面这种： 第一条是select语句，是这个数据集本身需要返回的数据。 第二条是执行的存储过程，需要注意的是，我们仅仅只是在数据集中执行这个存储过程而已，不会获得这个存储过程执行返回的结果。 MySQL： mysql.png数据类型转换函数
使用【数据模型-ETL高级查询】实现数据处理时，smartbi提供【元数据编辑节点】用于修改数据集中字段的一些属性，包括名称、别名、数据类型及字段顺序等。 但若实际数据分析场景中有更多较为灵活的数据类型转换场景，smartbi支持以下Spark SQL数据类型转换函数供数据分析人员使用。Spark SQL函数可在 … 】 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942321节点中使用。 序号 函数 描述 1 bigint(expr) 函数名称：bigint(expr) 函数说明：将数据类型更改为bigint数据模型预览发现时间维度不同年份相同月份数据合计
（本文档仅供参考） 问题描述： 数据模型设置生成了年、年月字段，预览时数据发现不同年份相同月份的数据自动合计。例如2022年1月数据为1000，2023年1月数据为1000，但是选择时间维度年、年月不同年份相同月份的数据会显示为合计的2000 image2023-7-27_15-54-24.pngimage2023-7-27_15-55-38.png 解决方案： 时间维度设置问题，设置字段为时间层次年月时，需要确保原始的数据格式为yyyy-MM，否则会产生上述数据错乱的现象。 image2023-7-27_15-57-45.pngimage2023-7-27_16-0-15.png 时间维度合计不正确大数据散点图
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
