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自定义计算度量
1 概述 度量分两种：度量(原子度量)和计算度量 原子度量：指从维度里直接获取到的,详参：创建度量。 计算度量：是用多维表达式创建一个虚拟字段的数值，它不改变源数据，也不改变数据模型，如果你不在报表上使用它，甚至不知道它是什么样子的，而一旦被拖拽到报表上，便会随着各种筛选和维度展现不同的数据，所以计算 … 效率。 删除 如果把 计算度量 删除了，需要 保存 才会生效。 移动到 可把计算度量移动到别的目录下；支持选中单个目录移动到，也支持按住Ctrl+批量选中多个字段一起移动到其他目录或者度量根目录。 属性 数据格式: 如果发现计算展示出来的效果格式不太对，可以重新选择其他格式或者去新建数据格式，详参：数据格式树状表
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 … 折叠全部 展开树状表行区上的所有节点。 shuzhuangbiao-10.gif 3、列区和行区维度字段上的展开和折叠功能类似，不过列区不支持显示 +/- 图标， 只能通过菜单 按成员展开/按成员折叠 ，如下图所示： shuzhuangbiaozhankai-01.png 4、列区上添加了多个[正则匹配]-选择列增加正则匹配机制
正则表达式进行匹配，提供了部分正则匹配公式提示，截取了部分如下图所示 image2024-1-4_14-49-32.png 应用场景 使用正则匹配来匹配列名 image2024-1-4_14-56-12.png 功能节点 节点使用 etl节点 列匹配 正则teradata数据源，表名过长在smartbi中显示不全
。 image2018-7-30 17:13:24.png 我们发现，连接td数据库的jdbc驱动是不支持表名超过30个字符的，因此若表名过长，变会进行截取，只显示表名前面的部分。关于这个问题只能将表名改短或者咨联系d数据库厂商解决。 表名显示不全 缺少表名 表名缺失期初期末
的最后一天为空，向前找不为空的一天，追溯区间不超过一年；比如求2016年的期初时点值，是2017年最后1天，由于不跨年，它默认null。 参数说明 DateLevel: 可以选择时间维度或时间层次字段。 Metric: 度量字段。 isDateBack: 遇到空值是否追溯，此为非必填项，默认值为 … 年年初（1月1号）到上年最后一天的累计值 参数说明 DateLevel: 可以选择时间维度或时间层次字段。 Metric: 度量字段。 示例 2025年3月份的期初值(累计)是从2025年01月01日到2025年02月28日的值。 3、periodsEnd 期末值（时点1 创建模型
| | dateHierarchies | List\<DataModelDateHierarchyVO\> | 基于日期字段生成时间层次列表 | | calcMeasures | LIst\<DataModelCalcMeasureVO\> | 计算度量列表 … 、DISTINCT_COUNT、MAX、MIN | | fieldName | String | 私有查询字段名 | | viewName | String透视分析⬝ 添加交互⬝ 跳转规则
下钻至2021年某类别下各产品的销售额明细数据，效果如下图： 01.gif 2、以产品内置Demo资源的“订单模型”作为数据来源。 3、操作步骤 （1）先新建一个展示汇总表数据的透视分析，拖拽 产品类别 字段到 行 、拖拽 销售额 字段到 度量区 、拖拽 订单年份 字段到 过滤条件 ，并设置 订单年份 的值为 2021，保存报表并命名为 跳转源资源 。 01.png （2）再新建一个展示明细表格数据的即席查询，拖拽 产品名称、销售额 字段到 表格/列字段 、拖拽 订单年份、产品类别 字段到 过滤条件 ，保存报表并命名为 跳转目标资源 。 02.png （3）编辑步骤1中保存的 跳转源资源，在设置面板的 交互 中点透视分析 ⬝ 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 3.1 精确过滤 1、以产品demo中的订单模型为例创建透视分析，想要查看“2020”年“华北”区域的销售额。 2、勾选/拖拽字段，分别将“发货区域”字段放在”行区“，”销售额“字段放在”度量区“，将”订单年份“和“发货区域”字段放在”过滤条件区“。 3、设置“订单年份”的筛选条件值为“2020”、发货区域的筛选条件功能 - 电子表格自定义分组如何使用
我们在报表查询的时候，有时候需要对数值类型的维度字段进行分段，或者叫分层统计。比如客户年龄，是一个连续的数值字段，我们需要进行年龄分段，分成0-20岁、20-60岁、60岁以上三段。再比如客户年收入分层，我们可能需要分成10万以下、10到20万、20到50万、50万以上等。上述需求在电子表格中，是通过自定义分组功能实现的。下面介绍使用过程。 1、首先我们看一下数据集查询出来的数据内容，见下图。其中运费字段是数值类型，现在我们希望对运费分段，看不同区间运费范围内的订单数量。 image2015-11-17 10:5:41.png 2、在Excel中设计电子表格报表表样，如下图所示。"发货区域"和"发货商"两个字段放到B5创建计算列
1 概述 计算列：添加到数据模型表或查询中的一个新列，对每一行都计算值。 如果当前分析的数据不包含获取期望结果所需的特定字段，可以使用公式或已封装的函数进行数据加工处理，定义新的列。计算列适用场景如下： 数据补充：计算列可以通过基于表中已有的列进行计算，生成新的列来补充数据。例如，可以根据产品的单价和销售数量 … 是需要知道表全部数据的)、不支持INTERVAL关键字。 4、新建的计算列字段名称(在表字段属性查看)：字段名+(查询名称)。 5、在新建列的的表达式编辑框中，支持解析当前使用数据库支持的函数、语法；开启数据模型引擎V2.0时，如果要使用数据库的原生函数需要在函数前面增加@。 6、目前编辑器只支持英文的标点符号
