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多维分析
@self数据变更 - 如何把系统自带示例报表数据改为自己的
（此文档仅供参考） 问题 有时希望直接使用系统自带的示例报表样式，但是需要把里面的数据改为自己的 01.png 解决方案 1.先参考文档：怎么看系统自带示例报表怎么做 https://history.wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=42730491 在Excel打开需要修改数据的示例报表 2.创建数据集，把自己需要的数据都提前处理好 3.在打开的Excel报表上，把单元格上原始的扩展字段都换成自己数据的扩展字段。 02.png 4.一些图形的原始数据可能是放在隐藏的sheet页上，先把隐藏的sheet页显示出来，之后在对应的单元格上去替换扩展高速缓存库
@self即席查询⬝ 业务主题或数据源
。 抽取.png 数据抽取 用于将当前 即席查询的数据结果抽取到高速缓存库，可以达到如下两个目的： 当数据量很大时，可以提高查询速度； 实现以当前 即席查询作为自助仪表盘的数据来源； 数据抽取 透视.png 透视分析 用于将当前分析作为透视分析 … ： 区域 说明 参考 选择面板区 以页签的形式分别显示“字段选择”和“条件选择”面板： 字段选择：用于在“业务主题”树或“数据源”树下，选择当前即席查询需要分析的字段。 条件选择：用于在条件树下选择当前即席查询需要设置的条件。 该区的“自动更新”项：用于设置选择字段后系统是否立即自动更新Echarts图形-扩展属性：数据标签 - 堆积横条图数据项标签重叠问题
（本文档仅供参考） 问题 由于数据占比太小，导致堆积横条图数据项标签重叠在一起，不方便查看，如下截图 图片16.png 解决方案 可以写扩展属性让数据项标签每组数据显示的位置不一样以避免数据项标签重叠在一起，例如第一组显示在上面，第二组显示在下面，第三组显示在上面。实现效果如下： 图片17.png … : { normal: { position: "top" } } }] } 数据标签重叠即席查询 ⬝ 选择数据
数据即席查询的前提是要有数据。本文将介绍即席查询如何获取数据，即选择业务数据集。 即席查询如果想一次性查询多个事实表的数据，目前只支持基数关系为“一对一”的情况。 如果数据来源于 数据源表，需要在数据连接/对应数据源下/ 表关系视图下修改对应的表基数关系。 1 操作入口 新建即席查询后，点击数据面板中的 选择业务数据集 ，弹出选择业务数据集窗口，选择数据，如下图。 在选择业务数据集窗口，可以通过搜索关键字和目录查找的方式找到数据集。通过关键字搜索，搜索的内容可以是资源名称/别名、资源ID、资源描述。或者在 最近访问、收藏夹（暂未实现） 、全部资源的tab页中，以目录的形式查找数据集。 即席查询支持的数据集类型，包括通过API获取数据
1 背景 产品现已支持通过 API 接口直接对接外部系统，实现数据实时拉取。该方案具备即时性与便捷性，可满足多样化的数据获取需求，助力高效数据处理与分析。 2 具体方案 方案1：数据模型脚本查询调用 通过在数据模型中添加脚本查询的方式调用 API，实现数据获取。具体代码可参考RESTful 查询示例 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?smt_poid=43&pageId=76678458，开发者可根据实际接口规范调整参数与请求逻辑，完成数据的灵活调用。 方案2：数据模型Java查询实现 利用数据模型的 Java 查询功能对接 API，详细操作步骤Echarts图形-扩展属性：数据标签 - 横条图数据项标签负值显示为正数
（此文档仅供参考） 问题1： 横条图原始数据项标签如下截图，希望左边的数据项标签显示为正值： image2022-2-9_16-51-59.png 解决方案 可以参考以下扩展属性去实现： { "series": [{},{ "label … ;}" } } }] } 实现效果如下： image2022-2-9_16-50-45.png 实现数据标签（label）效果后，如何在横条图中继续实现左边的数据提示（tooltip）显示为正值：可以参考以下扩展属性去实现： 1 2 3 4 5 6数据挖掘-TF-IDF
概述 一种统计方法，TF意思是词频，IDF意思是逆文本频率指数，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 TF-IDF值越高，说明该词越重要。 输入/输出 输入 没有输入端口 输出 一个输出端口，与抽取、变换节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 特征项数 输入的数值n，代表算法最终会筛选出TF-IDF值最高的n个词 必填 示例 图片3.png 效果 使用“垃圾短信识别”数据，选择数据挖掘-TF-IDF
概述 一种统计方法，TF意思是词频，IDF意思是逆文本频率指数，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 TF-IDF值越高，说明该词越重要。 输入/输出 输入 没有输入端口 输出 一个输出端口，与抽取、变换节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 特征项数 输入的数值n，代表算法最终会筛选出TF-IDF值最高的n个词 必填 示例 图片3.png 效果 使用“垃圾短信识别”数据，选择
