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交互式仪表盘 ⬝ 创建可视化组件
柱图、极坐标堆积柱图、瀑布图、分区柱图 趋势线 线图、堆积线图、曲线图、堆积曲线图、阶梯线图、堆积阶梯线图、极坐标曲线图、面积图、堆积面积图、曲线面积图和堆积曲线面积图 饼图 饼图、环形图、半径玫瑰图和玫瑰图 联合图 单Y联合图、双Y联合图 地图 区域地图、热力地图、散点地图和大数据散点地图 高级 散点图、大数据散点图、旭日图、词云图、矩阵树图、热力图、桑基图、力导向关系图、环形关系图、棱角面积雷达图、棱角线雷达图、圆环面积雷达图、圆环线雷达图、漏斗图、升序漏斗图、左降序漏斗图、右降序漏斗图、左升序漏斗图、右升序漏斗图 指标 指标看板、油量图、指标卡、环形进度图、外刻度油量图、内刻度问句指南
、前期值；线图展示同比、环比。 image2024-8-22_16-28-47.png 在本示例中我们可以发现：两个问句是有连贯的，第一个问句的结果是第二个问句的基础，也就是说当我们在向AIChat提问题的时候可以直接基于同一个分析需求进行拓展延伸。 3.5 条件的逻辑组合 金融行业销售额大于100万并且制造业 … 大部分使用场景的查询常用词，接下来我们将逐一举例说明。 类别 关键字 实体 指标名：销售额 维度名：年、月（份）、季（度）、品牌、媒体类型 成员名：美的、海尔、电视、广播、报纸 图形 表格、柱图、线图、饼图 聚合 总计、求和、金额、数量、计数、平均值、最多图形属性
图和漏斗图中，通过设置项可点击直接切换图形风格； 线图类型中，包括：“线”、“平滑曲线”、“阶梯线”； zujianshuxing-50.png 面积图类型中，包括：“线”、“平滑曲线”。 zujianshuxing-51.png 效果 线图的不同风格效果如图： zujianshuxing-54.png 面积图的不同风格效果如图： zujianshuxing-55.png 线样式 说明 在线样式中，可以对线的宽度和线型进行设置，使得线图整体效果在整个仪表盘中较为和谐。 zujianshuxing-58.png 效果 线型：包括实线、虚线、虚点，效果如下： xianyangshi1.png功能使用
worddavbd86c9619b230d34a759cf91e933a1b6.png 2.5.2.3 指标再聚合 查询各省份的销售额；用柱图显示，显示数值；并加上中位数线，显示标线名字和数值 worddavad781e34ef6d1ebb6948566b8032e878.png 各省份的销售额、中位数、平均值、最大值、最小值、方差 2.5.2.4 时间智能 广东省2024年上半年各月份销售额 、同期值、同比、前期值、环比 worddav52267b4cfef3e858f97c262094b1cb0f.png 用双Y图展示，柱图展示销售额 、同期值、前期值；线图展示同比、环比 worddav3ee0bbb358771f7431ce731c1a352781.png 在本示例中我们逻辑函数
的成员，不能是维度字段 expr2：条件为否的返回值，同expr1 示例 1、基于度量[销售额]的值显示是否达标：IIf([销售额]>1000,'达标','不达标') 2、基于维度[城市]的值显示是否是一线城市：IIf(([城市].CurrentMember.caption='上海' OR [城市 … 或: 一般配合其它函数使用，表示满足其中一个条件即可 参数说明 示例 基于维度[城市]的值显示是否是一线城市：IIf(([城市].CurrentMember.caption='上海' OR [城市].CurrentMember.caption='北京'),'一线城市','其他逻辑函数
的成员，不能是维度字段 expr2：条件为否的返回值，同expr1 示例 1、基于度量[销售额]的值显示是否达标：IIf([销售额]>1000,'达标','不达标') 2、基于维度[城市]的值显示是否是一线城市：IIf(([城市].CurrentMember.caption='上海' OR [城市 … 或: 一般配合其它函数使用，表示满足其中一个条件即可 参数说明 示例 基于维度[城市]的值显示是否是一线城市：IIf(([城市].CurrentMember.caption='上海' OR [城市].CurrentMember.caption='北京'),'一线城市','其他房地产投资分析面板
” 2021-10-12_17-34-00.png 3、输入文本内容，获取字段数据，调整内容样式。 2021-10-12_17-35-01.png 4、IRR/净利润率 组件名称 组件类型 数据模型 定制方法 实现效果 IRR/净利润率 图表：趋势线-堆积曲线图组件 IRR净利润率 字段：城市、irr、净利润率 1、拖入堆积曲线图组件到画布区 2、数据模型选择IRR净利润率，列选择字段城市，行选择字段irr、净利润率 2021-10-12_18-06-31.png 3、改变曲线颜色如下： image2022-2-9_19-48-33.png 4、基础设置如下： 2022-02-09_19-04-58.png数据挖掘-高维数据可视化
表示因变量随自变量而变化的大致趋势，由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合，进而找到变量之间的函数关系。 图片4.png 平行坐标图：只需要设置X轴，且必须数值型字段。 说明：平行坐标图为一种数据可视化的方式。以多个垂直平行的坐标轴表示多个维度，以维度上的刻度表示在该属性上对应值。每个样本在各个维度上对应一个值，相连而得的一个折线表示该样本。 图片5.png 高维数据可视化数据挖掘-高维数据可视化
表示因变量随自变量而变化的大致趋势，由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合，进而找到变量之间的函数关系。 图片4.png 平行坐标图：只需要设置X轴，且必须数值型字段。 说明：平行坐标图为一种数据可视化的方式。以多个垂直平行的坐标轴表示多个维度，以维度上的刻度表示在该属性上对应值。每个样本在各个维度上对应一个值，相连而得的一个折线表示该样本。 图片5.png 高维数据可视化Smartbi V10-分析展现
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