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Python组件
1 概述 Python组件支持编写代码自定义复杂的数据可视化效果，灵活拓展分析展示能力。另外，也可以在使用AIChat问数过程中，将高频数据问答结果一键转化为仪表盘的Python组件，生成主题看板。 Python组件加载需依赖AIChat，部署手册详见：Smartbi AIChat（白泽）运维手册 。 2 业务场景 2.1 自定义复杂组件 1、场景描述：通过编写Python代码自定义复杂的数据可视化效果。 2、操作步骤 （1）在仪表盘的组件中，点击 + 添加 Python 组件，如下图所示： python-01.png （2）在代码编辑器中，输入所需的Python代码，如下图所示指标模型 ⬝ 创建指标模型
1 概述 通过本文的介绍，您将了解如何创建一个指标模型的目录，此目录将作为您构建指标模型的空间。完整的指标模型构建，还需再作创建维度、创建指标、数据存储。 2 新建入口 1、如下图，点击系统首页目录中的 数据准备 ，然后点击 指标模型 。 rukou.png 3 新建指标模型 1、点击“指标模型”后，弹出 新建指标模型 窗口，填写指标模型相关信息。 xinjian.png 指标存储库：是用于存储指标模型的数据库，存储指标的物理表结构及数据。所以，我们在新建一个指标模型时，应指定一个指标模型存储的数据库。 指标存储库支持情况详细可查看：数据连接支持情况 https://wiki.smartbi.com.cn电子表格⬝ 执行回写
执行回写是指设置报表回写规则和填报属性后，在前端将当前电子表格数据写入到指定的数据库中。 执行回写界面 打开前一步 电子表格⬝ 填报属性 制作保存好的的电子表格报表，可以看到报表顶端有如下工具栏按钮。 image2019-2-26 16:18:55.png 功能说明如下： 图标 功能 说明 image2019-2-26 16:20:57.png 刷新 刷新当前报表数据。 image2019-2-26 16:21:18.png 保存 将数据保存到指定的回写库和表中。 image2019-2-26 16:21:34.png 添加行 选中主键单元格，点击 添加行 按钮，在下方添加计算度量-获取日期参数所在月份，年份的汇总值
（本文档仅供参考） 问题描述 用户需要获取日期参数所在月份，年份的汇总值 如日期参数筛选2023-03-03，获取本月数据（2023年3月份所有数据汇总值），本年数据（2023年所有数据汇总值） 解决方案 1、新建时间层次维度 image2023-7-4_9-56-26.png 2、新建日期参数并设定默认值 image2023-7-4_10-11-27.png 3、新建度量“当月数据”并验证 image2023-7-4_10-12-6.png image2023-7-4_10-15-21.png 4、新建度量“当年数据”并验证 image2023-7-4_10-13-1.png模型参数 “默认生效” 配置说明
1 概述 在数据分析过程中，我们经常需要使用参数来过滤或计算数据。“默认生效” 是模型参数的一个重要特性，它决定了参数是否自动应用默认值进行数据处理。简单来说： 勾选”默认生效“：查询的字段和过滤条件同一个子图中，无论你是否在报表中手动设置该参数，系统都会强制使用它的默认值来过滤或计算数据。就像你设定了一个 “隐形条件”，始终对数据起作用。 “不勾选”默认生效：参数只会在特定情况下生效，即它必须与查询的数据在同一个 “子图”，并且只对其映射的表起作用。如果参数所在的表或查询与当前分析的数据无关，它就不会生效。 1.1 子图 以"事实表"为中心，通过表或者查询的关系建立一个子图，子图(也可以理解为扩展表)，也可以理解为如何使用ETL的"Foreach 循环容器"节点？
1 概述 读取文件数据主要有以下方式： 使用Excel导入模型：要根据模板导入，并且一次只能导入一个文件 数据源/ 加载文件数据: 一次只能导入一个文件 ETL的”FTP数据源"节点: 一次只能读取一个文件 结合“Foreach 循环容器”就能做到一次性批量读取多个excel文件数据并且合并成大宽表存储到指定表中，业务人员无需重复导入，提高了其工作效率。 2 场景举例 零售行业，店面可能分布在不同的国家、城市里，每个店面每个月都会生成一份Execl文件数据，到了月底客户把所有店面的文件收集起来，统一存放在一个文件夹中; 客户要求文件夹下所有文件的数据落地整合成一份数据，然后再用于可视化旧版自助仪表盘实现分组字段
（本文档仅供参考，基于V10以上版本数据模型功能实现） V11版本使用“汇总表”组件即可 问题说明 希望在基于数据模型制作自助仪表盘时，根据数据实现自定义分组汇总的效果。 比如有下图str、num两个字段，希望str字段的数据{a1、a2、a3}做为a分组，然后num字段做汇总。 image2022-6-16_11-6-19.png 解决方案 建议可以在数据模型中使用自定义成员和度量，参考步骤如下： 1、数据模型中已有基本的维度、度量数据，例如下图的str、num字段。 image2022-6-16_12-0-45.png 2、新建计算成员，功能介绍参考：数据模型-创建计算成员 。 以分组a为例，在新建产品简介
1. 概述 Smartbi AIChat（白泽），是企业级AI对话式数据分析智能BI平台，融合了大语言模型（LLM）、AI Agent智能体、Smartbi指标平台及BI大数据分析技术，支持用户通过自然语言实现数据查询、数据可视化、时间计算、归因分析、趋势预测及深度数据洞察等高级数据分析任务，帮助企业准确、高效、深入洞察业务数据，真正释放数据价值。Smartbi AIChat 拥有精湛的语言理解和转化能力，通晓各行各业、洞察亿万数据。它不仅能够自由、迅速、准确、安全地智能查询，还能深入揭示数据背后的隐藏原因、价值和趋势，并提供切实有效的解决对策，展现出深刻的洞察力。 AIChat 的中文名“白泽”源自《山海经》中的一种神兽查询预览报错：表不存在或没有使用权限
（本文档仅供参考） 问题描述 现象一：用户通过SQL原生数据集查询知识库表时，提示：表不存在或没有使用权限，t_user_role无法查，t_user可以，且两张表都没有添加到数据源上 image2025-3-13_14-2-19.png 现象二：admin账户登录，查询知识库中的t_restree表，提示表不存在或没有权限使用，且只有该表存在此问题，其他表都可以查到。 image2024-6-29_11-37-50.png 现象三：admin账户登录，查询数据源中存在的表，提示表不存在或没有权限使用。 image2025-4-27_10-55-10.png 解决方案 在V10.5.15及以上版本中支持对原生交互式仪表盘 ⬝ 参数组件
1 概述 在仪表盘中支持选择数据模型中定义的参数筛选数据。 数据模型参数常应用于以下场景： 在数据模型参数中插入用户属性或函数，实现数据权限控制。 查询结果数据量过大时，可默认过滤部分数据。 下拉树参数的多级筛选效果。 在计算度量、计算成员和命名集中实现动态获取结果。 详情请参考 数据模型-参数应用 。 2 场景示例 以下拉树参数为例，演示在仪表盘中如何使用参数组件。 2.1 场景说明 在做全国各省份订单分析时，需要切换省份筛选数据，且希望以树形效果展示区域和省份之间的关系。 canshuzujian-xiaoguo.gif 2.2 操作步骤 以产品内置Demo资源的“northwind”作为数据
