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多维分析示例
数据预处理
需求场景1：数据预处理到关系目标源 想要对产品的销售情况进行分析，数据源中有一张产品销售表，先根据需求对数据进行处理，然后进行数据分析。 实现方案 数据基础 数据源中“产品销售表”的数据预览如下： image2024-9-14_13-34-22.png 操作步骤 1、在系统主界面的快捷菜单中选择 数据准备 > 自助ETL，进入“新建ETL”定制界面。 2、在此界面可以设计定制ETL作业 image2024-9-14_13-36-51.png 数据源 1、将关系数据源节点拖入画布区，在节点配置区设置关系数据源的参数。 image2024-9-14_13-38-31.png报错 - 电子表格列数索引超过实际数据列数
（本文档仅供参考） 问题现象： 1、打开电子表格时报错“列数索引超过实际数据列数” image2025-5-26_15-8-20.png 2、打开透视分析时，发现列区字段扩展不全 image2025-5-26_15-16-37.png 问题原因： 电子表格在使用模型汇总查询时底层走的是透视分析的逻辑，在透视分析上，为了保证交叉表列区数据扩展过多，导致叉乘时数据量过大导致的宕机或性能问题，在透视分析上添加了一个最大动态扩展列的限制，具体如下图，默认值为50： image2025-5-26_15-27-22.png 该限制在电子表格、web电子表格的模型汇总查询中同样存在，对于电子表格来说，如果汇总查询拖拽透视分析导出资源后不包括数据格式
（本文档仅供参考） 问题说明 导出的透视分析在重新导入时不包括数据格式 解决方案 由于目前系统中对数据格式只有全部导出的方式，资源导出没有较好办法关联导出对应数据格式。建议导出时手动勾选数据格式，或在导入之后添加对应数据格式。 另数据格式也不是单个资源，对于此类资源建议可以添加好相应格式后一次性导出，且不建议对此类资源进行频繁更改。以免两个环境中的格式不一致。 数据格式丢失 导入没有数据格式组合分析数据类型变更生效问题
（本文档仅供参考） 问题说明 可视化查询中有一个字段（指标值_数值）设置为整型，变更为系统默认的浮点型后，显示的实际数值还是整型，只是在小数点后加了两位小数00，为什么没生效呢？ 1、指标值_数值 字段数据类型设置为整型时预览结果： 0.png 1.jpg2.png 2、数据类型改为浮点型后预览结果： 3.png 4.jpg5.png 解决方案 问题原因：是由于在业务主题中设置了【指标值_数值】的表达式为：ROUND(指标值)，使用该函数时未指定小数位数，则默认四舍五入后保留的小数位为0，因此实际该数据在业务主题中已被转换为了整型，后续可视化查询再引用时，数据格式设置为浮点型，小数点后都将数据 - 无关联关系的表在同一个数据模型制作电子表格的问题
（本文档仅供参考） 问题现象： 电子表格的来源为数据模型，数据模型的两张表没有关联关系。在给如下图D6单元格添加过滤条件后，预览报错 查询失败: 这些字段之间缺少关系。建议在模型中“检测关系”，或手动设置好关系。 无关联数据集_20240129175507.png 表格样式_20240129175644.png 问题原因： 在不添加过滤条件时，监控报表打开时，可以看到后台生成的是如下一条MDX语句，输出目标结果集 MDX语句.png 当增加报表过滤条件之后，有两个orderid维度，D5已经用了一个orderid做过滤，如果再加一个的话，两个orderid维度不在同一个事实表子图范围里面，他们属于两个子图，目前数据预警示例-动态接收人
场景 当预警数据存在多个负责人，需要根据不同的数据发送消息给对应负责人时，无法为预警指定固定的接收用户，可以选用“动态接收人”满足需要。 以下为物料库存的监控数据，每种物料都有负责的采购员。当物料的库存低于库存警戒线时，需要推送预警消息给对应的采购员，采购员收到提醒后跟进物料的采购事宜。 新 ⬝ 新建数据预警 预警配置关键步骤 1 前提 ：以邮件推送为例，系统中存在采购员A、采购员B、采购员C三个用户（用户别名），并且三个用户都设置了邮箱账号 dt-02.png dt-03.png 2 参考新建数据预警 在对应报表上新建数据预警，触发条件设置为 “低于库存警戒线“ 字段 “ 大于 0 “ dt-04.png饼图数据标签分行显示
饼图设置显示数据标签，但有时数据标签的值较长，画布无法显示完整的数据标签，导致显示效果不好，此时可设置数据标签换行显示 image2020-6-10 15:43:4.png 设置后的效果如下图，比如设置数据标签长度超过10个字符则换行： image2020-6-10 15:41:59.png 思路 1 … ; // return name; // 也可设置只显示分类标签，不显示数据 }; } // 字符串换行函数 function strFormat(str) { // 将分类标签分割开 var label数据挖掘-高维数据可视化
概述 将数据用图形展示（散点图/平行坐标图），实现对数据或结果可视化分析。 散点图常用在因变量随自变量而变化的趋势，进而找到变量之间的函数关系。 平行坐标图常用在反映变化趋势和各个变量间相互关系，它具有良好的数学基础，其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 没有输出端口，允许可视化查看分析结果。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择需要绘制图形的字段列 必填 采样比例 用于对输入数据按比例进行抽样，抽样结果用于绘图数据挖掘-高维数据可视化
概述 将数据用图形展示（散点图/平行坐标图），实现对数据或结果可视化分析。 散点图常用在因变量随自变量而变化的趋势，进而找到变量之间的函数关系。 平行坐标图常用在反映变化趋势和各个变量间相互关系，它具有良好的数学基础，其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 没有输出端口，允许可视化查看分析结果。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择需要绘制图形的字段列 必填 采样比例 用于对输入数据按比例进行抽样，抽样结果用于绘图
