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全国各区产品销售情况分析
产品信息数据集 列：季（时间维度_OrderDate） 标记区：单价、数量、销售额 1、在组件中选择双Y联合图、并将其拖拽到画布中 2、选择组件的字段，其中标记区： 堆积分组柱图.png 单价字段选择左轴“堆积分组柱图”，颜色“#4A90E2” 数量字段选择左轴“堆积分组柱图 … 详情请参考 表组件 。 2.2.6.年度筛选器 数据 定制方法 效果 产品信息数据集 年（时间维度_OrderDate） 1、将字段“年（时间维度_OrderDate）”拖入筛选区中，选择筛选器类型为“列表（单选）” 2、筛选器设置中静态值输入“2016” 3、组件设置中添加计算
时期的样本进行比较，从而总结出分析指标发展规律。 发展分析方法主要包括：基比分析、环比分析、前期值分析、同期值分析、同期比分析、前期增长率分析、同期增长率分析。 在深入了解各类数据分析方法之前，我们先了解以下基本概念： 基准值：指定任意时间为基准时间的数据样本，时间单位可以是年、季、月、五天等任何用户设定的时间段。 本期值：指当前时间的数据样本。 前期值：指当前时间的前一个时间的数据样本。 同期值：指以某时间段为分割点，取上一分割点在当前时间的数据样本。创建目录
1 概述 在建模过程中，可以通过创建目录的方式来管理维度、度量，让用户在建模、分析的过程更易懂。 字段通过目录重新归类： 1、维度、度量、命名集、计算成员支持了多级目录。新建子目录，可以支持多级，没有级数限制。 1、字段移动到其他新目录，不影响表或查询(原目录)的数据预览、表字段属性、抽取。 2、字段拖入到新目录，是直接移过去的，在原目录下是不存在了。 3、如果模型的查询通过目录进行归类了，在报表展示时，会直接以新目录展示。 4、实现地理维度下钻，可参考：创建地理维。 5、实现时间维度下钻，可参考：创建时间维。 6、创建层次结构，可参考：创建层次 。 7、自定义目录无法进行编辑，但是可以对目录里面的字段进行右键交互式仪表盘-下钻
?pageId=83701218 和 自定义层次维下钻 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=83701256 。 时间层次维下钻：指在日期信息维度上进行的下钻，如从“年”下钻到“季”，到“月”等。 日期内容通常含有内在的层次关系，如“年-季-月-日”等的层级结构。 交互设计——时间维度下钻.gif 地理层次维下钻：指在地理维维度上进行的下钻，如从“省份”下钻到“市”等。 地理信息通常含有内在的层次关系，如“区域-省份-地市-县-乡镇”等。 地理层次维的下钻支持触发下钻的源资源可以是地图，也可以是其它图形阶梯线图/堆积阶梯线图
以上业务情景基于数据模型完成，创建含订单时间维度和订单明细数据（如销售额等）的订单模型，具体步骤可参考数据模型的创建。 （2）双击“年季”和“销售量”字段，由系统自动分配到“列区”、“行区”；或者拖拽“年季”字段到“列区”，“销售量”字段到“行区”。 2022-02-16_15-10-14.png 上图是典型 … ，因此建议使用堆积阶梯线图实现， 效果 1513.png 堆积阶梯线图中：可根据图例区分各类产品的销售额曲线，如 紫色的线的高度表示2013年-2014年饮料的销售额， 黄色的线的高度表示2013年-2014年日用品的销售额。 操作步骤 （1）数据结构 以上业务情景基于数据模型完成，创建含订单时间维度和曲线图/堆积曲线图
2013年-2014年各季度销售额的变化情况 分类轴上显示年季 指标轴上分布销售额 该需求为趋势对比分析，想要查看变化情况，建议通过曲线图实现。 效果 2022-02-16_10-44-10.png 操作步骤 （1）数据结构 以上业务情景基于数据模型完成，创建含订单时间维度和订单明细数据（如销售额 … 含订单时间维度和订单明细数据（如销售额等）的订单模型，具体步骤可参考数据模型的创建。 （2）双击“年季”、“产品类别”和“销售额”字段，由系统自动分配到“列区”、“行区”、“标记区”。 1352.png 上图是典型的堆积曲线图：只展示一个维度“年季”和一个度量“销售额”，从堆积曲线图中可以直观的看出公司2013年全国汽车销量分析
规模 组件类型 数据 定制方法 效果 面积图 【数据模型】主流热销车 ① 数据区 列：维度-时间维度层次-“月” 行：度量-“销售规模” 1、点击左上角 组件 > 图表 > 趋势图 选择 “曲线面积图” 组件拖入画布区 2、标记区中设置颜色为“#38A1D9” 3 … ", "x": 0, "x2": 0, "y": 0, "y2": 1 } } } } ] } image2021-7-2_15-14-13.png 筛选器 【数据模型】主流热销车 维度-时间维度层次-“年1 创建模型
"dateHierarchies": [{ "name":"hierDate", "alias": "时间维度", "levels": [ { "viewName … " } ] }, { "type": "WEEK", "name": "weekHierDate", "alias": "年周时间维度", "levels同期增长率分析
是指对考察指标的当前值与同期值的差值再与同期值的比值进行分析。 其计算公式为：同期增长率＝(指标当前值－指标同期值)÷指标同期值×100%。 同期值的获取多种基准设置，具体请参考 同期值分析。 此数据分析方法只针对多维分析中含有时间维度的非时间维成员指标。 操作入口： 在多维分析中选定维成员或是度量 … 。 image2019-11-1 14:49:17.png 多维分析则弹出选择层次结构对话框，选择 “1:季”层次，如下图： image2019-11-1 14:50:6.png 即增加一列“销售量的同期增长率”。如下图： image2019-11-1 14:50:42.png 该“销售量的前期增长率”行中：“2016年4月”的集对话式分析-提问技巧
。 （2）由于动态多维指标的计算依赖于时间维度，因此数据模型中需要创建好时间层次，而且问句中也需要包含有 时间层次字段。 （3）数据模型需包含时间层次，层次字段命名只能是“年、季、月、日”这种形式，不能用“年月、年季、年月日”的形式。 示例：去年各行业类型的合同金额同期 … 本章节简要介绍在使用对话式分析中的一些基础问句。此外还可以通过一些特定的唤醒词对图表进行快速计算或指定生成的图形类型。 基础问句 基础问句 含义及作用 有哪些报表？ 列举当前所有已经训练的报表名称 有哪些主题？ 列举当前所有知识图谱。 有哪些维度？ 列举当前知识图谱中所
