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分区柱图
概要说明 分区柱图可用于同时展示相同维度下不同分类的指标数据，适合用于展示数据差距较大的多指标数据。 入口 图例 image2022-2-19_15-22-3.png 如下图查看某公司顾客在全国各个区域不同性别的人口分布情况。 2022-02-15_13-46-15.png 优势 适用于展示数据差距较大的数据，可突出显示不同分类指标的数据量差距。 劣势 当维度数据较多时，图表的可读性会比较差； 配图建议： （1）列区：1个或多个维度； （2）行区：1个或多个维度； 示例 业务情景描述 查看某公司顾客在全国各个区域不同性别的人口分布情况。 效果热力地图
概要说明 热力地图是在区域地图的基础上形成的，其数据量以渲染色的形式展示。 含义 入口 图例 用颜色展现某一数据范围内不同地区数据量的差异，比如温度、含水量、人口密集、气象等，可用于展示一个连贯的变化过程。 image2022-2-16_18-11-25.png image2022-2-16_20-18-4.png 优势 能直观形象地体现与地理位置相关的数据。 劣势 只能在涉及到地理数据的特殊状况下使用。 配图建议： 列区：1个或多个区域/经度地理维； 行区：1个或多个维度地理维； 颜色：1个或多个维度/度量； 数据要求：维度必须是地理维度数据修改指标存储库
1 概述 指标模型从测试环境迁移到生成环境，或者指标存储库更换数据库等情况下，此时往往需要更换指标模型对应的指标存储库。本文将介绍如果修改指标存储库。 2 设置指标存储库 1、在 数据准备 界面的资源目录中，选定需要修改指标存储库的指标模型节点，在其更多菜单中选择 指标存储库。 rukou.png 2、打开该指标模型的属性面板，重新设置 指标存储库 和 选择schema 。 schema：schema在数据库中表示的是数据库对象集合，它包含了表，视图，存储过程，索引等，为了区分不同对象的集合就给不同的集合起的名字。 2.png 重新设置指标存储库后，新旧指标存储库里的表结构很可能不一致，此时需要作 检查表结构设置序列属性（指标）
#dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 属性说明 在数据量大于大数据阀值时，对图形展现进行优化，不显示数据点、数据名称、航线指向箭头和飞行动画。 image2019-12-18 9:30:22.png 预览效果 设置大数据阈值为“5”，是否大数据的效果对比，如下： image2019-12-18 9_35_44.png {html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom设置序列属性（指标）
#dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 属性说明 在数据量大于大数据阀值时，对图形展现进行优化，不显示数据点、数据名称、航线指向箭头和飞行动画。 image2019-12-18 9:30:22.png 预览效果 设置大数据阈值为“5”，是否大数据的效果对比，如下： image2019-12-18 9_35_44.png {html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom如何创建原生SQL查询
"); if (ret) { BusinessViewService bvService = new BusinessViewService (conn); String datasourceId = "DS.FoodmartCN"; String name = "保监会数据集"; String alias = "保监会数据集"; String desc = "保监会数据集"; String folderId = "DEFAULT_TREENODE"; String sqlDatasetId如何创建原生SQL查询
"); if (ret) { BusinessViewService bvService = new BusinessViewService (conn); String datasourceId = "DS.FoodmartCN"; String name = "保监会数据集"; String alias = "保监会数据集"; String desc = "保监会数据集"; String folderId = "DEFAULT_TREENODE"; String sqlDatasetId即席查询 ⬝ 界面介绍
1 概述 本文整体介绍即席查询的界面，让新用户可以快速熟悉该功能。 2 界面介绍 11.png Smartbi即席查询界面包括如下几部分： 数据面板：用于作数据来源的选择，支持的数据来源类型包括数据源、数据模型； 设置面板：用于作表格字段数据、表格属性及表格的交互设置； 表格区：明细查询的数据查询显示区域，生成查询结果的表格； 过滤条件区：添加数据的过滤条件，用于对查询数据结果的过滤； 工具栏：常见工具，包括撤销、重做、保存、另存为、浏览/编辑状态的切换等；连接模式-直连
适用场景 1、企业出于数据安全考虑，不允许数据加载到其他系统中。 2、数据频繁变化，又要求看到最新的数据。 3、数据量大且客户本身的存储性能很高。 注意事项 1、只支持SQL查询、数据源表、即席查询三种类型的模型表。 2、直连时计算依赖原始数据库，要求数据库性能良好。 3、由于mondrian的原因，个别数据库不支持直连： Smartbi JDBC for Excel MongoDB Tinysoft Smartbi jdbc4Olap面积图/堆积面积图
堆积面积图 表达多数据系列中部分与整体的关系，或者是表达累加的数据集，适用堆积面积图。某一分类的值是通过折线之间的相对高度来表达。 如下堆积面积图表示各产品销售额与整体总销售额的关系： image2018-9-17 14:5:31.png 优势 面积图可以进行层叠，方便比较数据 … 表示，用来展示股市大致上的趋势。 2) 包含值的对比。 3）显示部分与整体的关系。 不适用场景：数据系列过多，不易区分。 示例 我们在业务分析中，经常会对趋势进行对比分析。实际应用中， 面积图主要有如下三种应用情景： 示例1：查看公司当年销售额的变化情况 通过参数进行“年份”控制 分类轴上
