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MDX的基本语法及概念
永久或临时将两个字符串合并成一个字符串。 串联运算符 永久或临时将两个集表达式合并成一个集。 set 运算符 对一个操作数执行操作。 一元运算符 同时使用多个运算符时，MDX 计算运算符的顺序非常重要。 同样，运算符的用户可能需要在计算运算符之前将一个数据类型转换为另一个数据 … 1 MDX 简介 多维表达式 (MDX) 是用于在 多维数据库(olap)中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 利用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，计算结果可以检索对象 (，例如集或成员) ，或者 (标量值，例如字符串或数字) 。 MDX 查询和表达式用于执行以下操作： 从SQL Server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，所以计算度量一般在报表交互时使用。 1、如果开启了SQL引擎，勾选了计算度量可能无法走SQL引擎取数，详参：SQL引擎介绍。 2、内置的向导：数学运算、时间计算、汇总计算、文本转换、命名集几大类的向导，详参：自定义表达式模板 3、在报表层创建计算度量，可参考：仪表盘创建计算度量、透视分析创建计算度量 。 4、计算Echarts图形-扩展属性：电子表格实现极坐标柱图
的情况下，这个就是控制条数柱图转换为极坐标图的，有多少条就写多少个 //这个在动态数据情况下不适用，如果有动态数据场景，可以考虑使用宏代码去实现 "type": "bar", "coordinateSystem": "polar", }, { "type": "bar … , } }, //显示极坐标系的角度轴 "angleAxis": { "show": true }, "series": [{ //只有一个指标销售量，写一个即可控制所有，对动态数据友好 //类型为柱图 "type": "barSQL查询的行数和电子表格模型查询的行数不一致
（本文档仅供参考） 问题说明 在数据模型的sql查询查出来的数据为20行，但是在电子表格新建模型查询，选择全部字段，查询出来的数据行数显示为18行，少显示了2行。 image2024-6-29_14-26-7.png image2024-6-29_14-27-3.png 解决方案 数值作为维度使用时，可能由于精度问题导致数据检索异常。例如，数值 0.01 在 OLAP 封装的 SQL 查询中（如：SELECT xxx FROM xx WHERE num IN (0.01)），在数据库中可能无法正确匹配到对应记录。 对此，建议以下两种解决方案： 1、启用 SQL 引擎：如果当前模型支持使用 SQL 引擎，则建议开启该透视分析 ⬝ 透视分析转即席查询
1、概述 用户使用透视分析过程中，发现不能满足业务数据需求，需要查询清单明细数据，新建一个即席查询，还需要把所有的字段及条件等重新选择一遍，非常的麻烦，希望能自己转为即席查询。 2、功能说明 2.1 功能入口 即席查询工具栏 -> 更多 -> 进入即席查询模式。 image2024-7-16_10-49-8.png 2.2 转换规则说明 字段转换基本原则： 当前报表使用的，目标报表也能使用的的所有字段都传递到目标报表中，包括行区、列区、度量区、筛选条件区的所有字段信息 字段：用户的模型中的所有字段、私有字段（分组字段、计算列） 字段内属性：显示名、排序、数据格式 筛选条件区的字段及字段内属性：控件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ETL-计算时间区间有多少个工作日
（本文档仅供参考） 需求背景 数据集里会保存[开始时间]和[结束时间]，为了统计有效工时，需要计算[开始时间]和[结束时间]这段时间范围内的实际工作日天数，剔除其中的周六日、法定节假日等非有效工作日天数。例如 2023-12-30至2024-01-04 期间，2024-01-01、2024-01-02、2024-01-03为节假日，实际只有2个有效工作日2023-12-30、2024-01-04。 前提准备 准备一个包含节假日的表，通过文件导入到指定数据源中。每年末进行数据追加即可。 image2024-8-7_13-51-15.png 实现步骤 1、对业务库，包含[开始时间]、[结束时间]的表处理 a.确保ETL高级查询-演示示例
，选择“转换为ETL高级查询”。 image2022-2-16_15-41-34.png 进入“ETL高级查询”设计界面。 image2022-2-16_15-42-44.png 2、删除节点之间的连线，在“即席查询”右键菜单选择 执行该节点，执行成功则保证了该数据源可以应用 … 的数据，如图： image2022-2-16_16-6-21.png 3、点击 保存 按钮，提示信息如下，点击 确定 按钮，转换为抽取模式。 image2022-2-16_16-8-28.png 4、再次点击 保存 按钮保存查询后，点击 回到模型 按钮，返回新建数据模型主界面即席查询转透视分析
。 image2024-7-15_17-36-47.png 2.2 转换规则说明 字段转换基本原则： 当前报表使用的，目标报表也能使用的的所有字段都传递到目标报表中，包括数据区、筛选条件区的所有字段信息 字段：用户的模型中的所有字段、私有字段（分组字段、计算列） 字段内属性：显示名、排序、数据格式 筛选条件区的字段及字段内属性：控件类型、联动过滤条件、排序方式 参数：参数的基本设置信息 基于数据源的即席查询不支持转为透视分析，当鼠标移动到 “进入透视分析模式” 时提示：“基于数据源的即席查询不支持转为透视分析”。 image2024-7-15_17-47-41.png 字段转换细节 “表格/列字段”的维度字段转到透视分析“行”中银行客户精准营销
emp_var_rate、cons_price_idx、cons_conf_idx、euribor3m、nr_employed更改为double型变量。更改方式如下图所示。 3.png 数据中有很多String类型的字段，需要将其转换成数值型才可以提供给算法模型使用，所以我们使用 特征转换 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941816 节点可以实现这一操作。首先在元数据编辑节点后接入一个 特征选择 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941814 节点，选取需要转换的字段名称（字段y
