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值转换 - 电子表格如何实现值互转如空0转换、空转换为其他字符
使用Excel的自定义格式实现0显示为空。 如下图，我们选中单元格，右键选择设置单元格格式，则会弹出对话框。 选择数字> 自定义，如图输入：_ * #,##0_ ;_ * -#,##0_ ;_ * ""_ ;_ @_ image2015-11-16 17:56:2.png 设置完成后，显示效果图Echarts图形-地图
多维数据库—数据库管理
连接了多维数据源后，需要选择数据库中的多维数据集到系统中，才能正常使用多维数据集。 多维数据集是指通过对业务系统中的数据进行垃圾数据过滤、标准化，装载到数据仓库后，把数据仓库中的数据根据决策分析的需要重新组织，抽取出来另行存储的数据集合。 为了更加贴近决策分析的需要，多维数据集在结构上将同一个分析主题所涉及到的所有数据集中存储在一起，通过采用多维结构和部分预先聚合来实现灵活而快速的数据访问。 多维数据集通常包括多个维度（分析角度）和多个度量值（衡量指标）。例如一个名为Sales的多维数据集通过会包括时间、产品、商店、顾客等维，以及销售额、成本等度量值。 在本系统中，多维数据集通常用一个蓝色的小立方体表示。 操作入口数据挖掘-K均值
。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 K值 取值范围是：>=2的整数，默认值为2 期待将数据聚类的数目； 随机种子 参数范围为：任意整数，默认值为：2。 初始化时随机选择类中心点的随机种子。seed设置为固定值，每次聚类结果是稳定数据挖掘-高斯混合模型
://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941896 介绍说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 K值 取值范围是：>=2的整数，默认值为2 期待将数据聚类的数目； 收敛阈值 参数范围为多维数据库—数据库管理
连接了多维数据源后，需要选择数据库中的多维数据集到系统中，才能正常使用多维数据集。 多维数据集是指通过对业务系统中的数据进行垃圾数据过滤、标准化，装载到数据仓库后，把数据仓库中的数据根据决策分析的需要重新组织，抽取出来另行存储的数据集合。 为了更加贴近决策分析的需要，多维数据集在结构上将同一个分析主题所涉及到的所有数据集中存储在一起，通过采用多维结构和部分预先聚合来实现灵活而快速的数据访问。 多维数据集通常包括多个维度（分析角度）和多个度量值（衡量指标）。例如一个名为Sales的多维数据集通过会包括时间、产品、商店、顾客等维，以及销售额、成本等度量值。 在本系统中，多维数据集通常用一个蓝色的小立方体表示。 操作入口数据挖掘-K均值
。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 K值 取值范围是：>=2的整数，默认值为2 期待将数据聚类的数目； 随机种子 参数范围为：任意整数，默认值为：2。 初始化时随机选择类中心点的随机种子。seed设置为固定值，每次聚类结果是稳定数据挖掘-高斯混合模型
://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941896 介绍说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 K值 取值范围是：>=2的整数，默认值为2 期待将数据聚类的数目； 收敛阈值 参数范围为数据准备快速入门
当您开始使用Smartbi进行数据分析，数据准备模块是您需要入门的第二步，您可以使用自助ETL对新连接的数据进行预处理；也可以基于新连接的数据创建业务主题或数据模型，为接下来的分析展现做准备！ 1、指标模型 功能简介 Smartbi指标管理功能，对业务数据按照企业内部统一规则和标准化计算口径进行处理，形成指标，并且对这些指标进行维护。 特点 （1）实现指标维护审核机制 （2）一站式指标库初始化及管理 （3）支持指标在自助仪表盘或大屏中展现 2、数据模型 面对对象 需提高数据建模灵活性，增强计算能力的业务人员、技术人员 功能简介 数据模型是全新的一体化建模平台，它在多种来源的表和表之间建立关系Obase数据连接
1 概述 OBASE是一个新型的分布式数据库系统，支持多活部署，不仅具有良好的扩展性、高可用性、支持关系模型、支持事务模型、采用标准SQL接口，同时不需要用户进行分库分表。因此更适合于大规模结构化数据管理和高并发事务处理的应用场景。 本文将介绍如何连接Obase数据库。 2 数据连接 2.1 配置信息 驱动程序类 连接字符串 驱动程序存放目录 支持数据库版本 com.mysql.jdbc.Driver jdbc:mysql://<servername>:<port>/<database>?useOldAliasMetadataBehavior=true&useUnicode=true
