第93页，共595页。 显示 5,947 条结果 (0.09 秒)
数据 - Excel浮点型数据精度不准确
（本文档仅供参考） 问题说明 补录表中的数据在SQL中使用ROUND保留两位小数，字段的输出格式为默认浮点型，EXCEL单元格格式设置了不保留小数位，在回写编辑数据的时候，会出现如下图所示的数据格式异常问题。 image2020-12-23_9-34-1.png 解决方案 此问题可能原因由于Excel自身对于浮点数有时候处理的不够精确的BUG，浮点数是偶尔有这样的问题，比如说，直接在Excel上的单元格输入框输入39524.848，点击单元格显示的是 39524.8479999999。 具体原因和解决方案可参考网上的说法：https图形 - 图形无数据不想显示"暂无数据"
（本文档仅供参考） 问题 针对没有数据的图形， 里面的内容“暂无数据”能改成自定义的内容吗？ image2018-12-29 18:59:20.png 解决方案 对于V8以上的版本可通过【系统选项】--》【公共设置】--》【图形设置】–》【无数据时图形显示文字】设置： 5.jpg favourite 图形无数据提示其他内容即席查询 ⬝ 过滤数据
选择数据是选择了数据来源，数据源的数据一般是“大而全”的业务数据，这时需要对数据进一步过滤，找到实际业务所需的具体数据。 比如你是华南地区的销售经理主管，更多的是关注华南地区销售情况，此时你需要对地区作过滤。本文将介绍明细查询如何作数据过滤。 1 操作入口 在数据面板的数据资源树中，拖拽字段和参数到 过滤条件 … 器中只能有华南地区的省份。 筛选器样式：筛选器默认自动样式，也可以选择样式切换，包括列表、下拉框、文本及日期； guolvtiaojianshezhi.png 通过联动过滤条件后，还可以对过滤的结果数据，作进一步筛选过滤，如下图。在结果数据中，只保留或者排除华南地区的销售数据V10版本自助仪表盘数据来源无法选择业务主题
（本文档仅供参考） 问题： 在V10版本中，新建自助仪表盘，数据来源无法选择业务主题。 解决方案： 新版本中，若是空库部署的新环境，自助仪表盘数据来源默认不支持业务主题。如需支持，可添加对应的key值：系统选项>高级设置 中添加"DISABLE_BUSINESS_THEME_IN_DASHBOARD=false"即可。 image2022-5-26_17-12-54.png 没法选择业务主题 没有业务主题选项权限 - 电子表格没有数据集的引用权限还是能正常看到数据
（本文档仅供参考） 问题描述： 在数据集上右键查看资源授权，发现并没有添加用户的引用权限，但是电子表格还是正常查看数据。 原因及解决方案： 可能是该数据集之前是此用户创建的，在这个数据集上右键查看资源授权，可以看下“资源所有者”是否为此用户，如果“资源所有者”没有问题，可以在数据集的输出字段上右键查看资源授权，“资源所有者”是否为此用户。若是此用户，修改为管理员即可。 image2019-5-13 17:36:27.png 没有权限但是可以看到数据 没有权限但是可以打开报表透视分析 ⬝ 数据过滤
1 概述 透视分析中可以通过设置过滤条件动态筛选想要查看的数据，比如在全国的订单销售数据中，可以通过区域筛选器快速切片到“华北”、“华南”等区域的数据。 2 功能入口透视分析中拖拽层次 在数据面板的数据资源树中，拖拽字段和参数到 过滤条件 或 过滤条件区。 guolvshuju.gif 3 场景示例 … 模糊过滤 1、基于以上示例，如果想要查看继续查看“贸易”型公司的销售数据，可以在右侧数据面板中拖拽“公司名称”到 行区 和 过滤条件区 ，并点击过滤条件的 设置 按钮 guolvshuju04.png 2、设置其 控件类型 为“单选输入框”，修改其 操作符 为 模糊匹配数据 - 电子表格单元格数据显示成科学计数法
（本文档仅供参考） 问题描述： 电子表格单元格数据显示成科学计数法了，如下图所示，如何才能显示正常的数字？ image2020-8-12_14-19-42.png 解决方案： Excel单元格中的数字在超过11位数后就会显示成科学计数法，这是Excel本身的效果。 1.若是在单元格中拖拽了字段，可通过在 单元格属性-其他 勾选 使用显示值 的方式解决： image2020-8-12_14-20-6.png 2.若单元格中的数据为静态数据，则可参考以下步骤处理 1）确认将单元格格式设置为 数值 之后，是否显示正常的数字； image2020-8-12_14-20-15.pngEcharts图形-扩展属性：数据标签 - 堆积柱图显示各自数据标签及合计值
（本文档仅供参考） 问题 想要实现既显示堆积柱图各自的数据项标签又显示合计值的效果，如下图示 image2022-3-15_13-45-39.png 解决方案 可添加一个合计字段进行作图，同时通过扩展属性隐藏该合计值字段的柱子，只显示数据标签 { "series": [{ "itemStyle": { "normal": { "label": { "show": true, "position": "inside" } } } }, { "itemStyle": { "normal数据挖掘-模型自学习
概述说明 机器学习中发布到生产的服务内所训练的模型随着时间推移，准确性可能会逐步降低。这时若通过补充新的数据，重新进行训练，则有可能提高模型准确性。模型自学习则是将这个步骤自动化，并能自动将符合一定要求的模型发布或者部署到生产中，它能解决模型长期得不到更新而导致准确性降低的问题，并极大减轻运维人员的工作量。 适用场景 1、模型已经训练好并发布为服务，用户希望模型能定期更新 2、模型的训练数据能定期更新 功能入口 图片3.png 进入模型自学习界面可模型自学习自定义并可以设置定时任务，如下： 图片4.png 模型自学习示例 以房价预测为例： 1、打开房价预测实验实例分析您本地的数据
一、进阶体验：分析您本地的数据 用自己的数据进行分析，上传自己的数据，进行建模和训练，再进行问答体验。 具体操作如下： 1、创建数据模型，上传本地的Excel文件，包含业务用户对话分析时需要使用的维度和度量。 2、接着对创建的数据模型构建知识图谱。 初始的模型图谱，用户在使用AIChat进行自然语言查询过程中，可能会遇到某些问句的查询结果不准确、或者无法得到预期结果的情况，则需要通过补充“知识”方式对接模型图谱进行微调，从而影响问句的查询结果。 3、最后，选择创建的数据模型，使用AIChat进行对话式分析。 支持用户通过自然语言实现对话分析、时间计算、归因分析、趋势预测等高级分析，深入洞察数据，释放数据价值。
