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透视分析-界面介绍
主题”为数据来源特有的一个区域，它以树的形式分别组织可选字段和过滤器。 通过勾选的方式选择字段或过滤器：字段以报表行头或列头的方式组织，过滤器通常作为条件存在。 字段选择 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId … 了透视分析用到的字段，其中勾选的字段展现在报表中，未勾选的字段可通过执行维度钻取展现。 待选列 行列度量区 该区用于组织已选择的字段列表，以及当前透视分析中行区、列区、度量区展现的字段及字段操作入口。 行列度量设计 报表展示区 该区用于以报表形式构建并展现所选字段和过滤器：显示了报表的所有元素及设计极坐标曲线图
各类产品销售额的情况： 2022-02-16_15-46-17.png 优势 容易比较出数据变化及大小。 配图建议： 列区：1个或多个维度 行区：1个或多个度量 示例 我们在业务分析中，经常会对趋势进行分析。实际应用中， 线图主要有如下应用情景： 示例1：某公司各类产品销售额的对比情况 分类轴上显示产品类别 指标轴上分布销售额 该需求为趋势对比分析，想要查看对比情况，建议通过极坐标曲线图实现。 效果 2022-02-16_15-46-17.png 操作步骤 （1）数据基础 以上业务情景基于数据模型完成，创建含产品信息和订单明细数据（如销售额等）的订单模型，具体步骤可参考Foreach循环器
1. 概述 Foreach循环器：支持三种类型的Foreach枚举器，“FTP文件枚举器”对FTP服务器上指定路径下的文件进行遍历，“Item枚举器”手动指定多个Item然后逐个遍历它们，“参数枚举器”对所选择的公共参数遍历其所有备选值。然后通过参数映射的方式将每个枚举值传入所选择的自助ETL、作业流，从而达到让被循环资源的私有参数动态化的目的。 image2025-6-30_16-9-29.png 2. 节点使用说明 1、从”添加节点“面板上，把”Foreach循环器“节点拖入画布。然后在右侧”设置“面板上，点击”循环器配置“。 image2025-6-30_16-11-53.png 2、首先选择关系型数据源-星环数据连接
=org.apache.commons.logging多个冲突的包名用英文逗号分隔，确保这些包下的所有类优先从产品中加载 缺少处理方案： 1）确保移除产品war内置lib目录下的星环JDBC驱动驱动，驱动使用自定义； 2)自定义目录下只放置星环的JDBC普通包，测试连接看能否成功 … 助产品的【系统监控】-【类查找】功能，找到该类所在的jar ，并把该jar添加到自定义驱动目录下。如果产品中找不到，需要去数据库的官网提供的所有依赖jar，再去查找对应的jar添加 image2023-8-4_10-50-22.png 3. 注意事项：自定义目录下的星电子表格⬝ SQL查询
SQL查询是指通过SQL语句输出数据结果。 适用情况：熟悉SQL语句的技术人员。 功能入口：在“电子表格”编辑界面单击创建私有查询按钮image2022-1-7_17-44-38.png，选择 SQL查询(如下图所示)，进入SQL查询的定制界面。 image2022-1-7_17-57-5.png 定制流程 … 。 image2022-1-11_11-46-9.png 3、在数据集面板中，点击创建私有查询按钮image2022-1-7_17-44-38.png，新建一个SQL查询。 image2022-1-11_15-12-7.png 4、选择数据源：在“数据源选择区”下拉选项中选择数据源。如下图所示： jiemian.png 5、输SQL查询语句：确定服务引擎
针对挖掘服务的设置项。 服务引擎页面如下： 223.png 各设置项说明如下： 序号 名称 说明 1 引擎服务端口 实验引擎的服务端口 2 引擎高可用时连接zookeeper地址 引擎高可用时，使用zookeeper进行主备选举，ip:port格式，如有多个 … ://enginecluster。 13 节点数据hdfs访问控制列表 控制节点数据hdfs的访问权限。产品特点
产品具有如下特点： 专业算法能力： Smartbi Mining内置50+挖掘组件，丰富机器学习成熟算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法， 支持使用SQL扩展数据处理能力。 3333.png 简单易用： 业务人员也能高度参与的数据挖掘产品，分析全程可视化。采取直观的流式建模，极简风格的节点配置界面，支持可视化探索，轻松理解数据质量和数据并联，流程节点在线帮助，模型超参数自动调整。 可视化建模1.png 能满足大型企业数据挖掘需求： 产品采用分布式云计算，线性扩展，保证性能，一键发布挖掘模型，模型库提高知识复用，减少重复投入，支持跨库查询，统一控制数据访问权限，训练自动化、模型自学习服务引擎
针对挖掘服务的设置项。 服务引擎页面如下： 66.png 各设置项说明如下： 序号 名称 说明 1 引擎服务端口 实验引擎的服务端口 2 引擎高可用时连接zookeeper地址 引擎高可用时，使用zookeeper进行主备选举，ip:port格式，如有多个 … ://enginecluster。 13 节点数据hdfs访问控制列表 控制节点数据hdfs的访问权限。产品特点
产品具有如下特点： 专业算法能力： Smartbi Mining内置50+挖掘组件，丰富机器学习成熟算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法， 支持使用SQL扩展数据处理能力。 3333.png 简单易用： 业务人员也能高度参与的数据挖掘产品，分析全程可视化。采取直观的流式建模，极简风格的节点配置界面，支持可视化探索，轻松理解数据质量和数据并联，流程节点在线帮助，模型超参数自动调整。 可视化建模1.png 能满足大型企业数据挖掘需求： 产品采用分布式云计算，线性扩展，保证性能，一键发布挖掘模型，模型库提高知识复用，减少重复投入，支持跨库查询，统一控制数据访问权限，训练自动化、模型自学习用户验证
1.说明 若是实际项目中有多个系统（包括Smartbi系统）需要统一登录认证，且将某个第三方系统作为统一登录认证平台，其余系统访问此系统来进行登录认证。此时需要自定义登录验证类替换Smartbi中登录验证逻辑，但还是需要通过角色来设置操作权限。如下图所示，根据实际情况扩展开发实现接口类，即可使用其他系统用户验证平台。 图1.png 2.实现步骤 1.参考“插件开发框架”，开发一个项目扩展包；（也可以直接创建一个java项目） 2.在扩展包项目中新建一个Java类 com.mycomp.mypackage.MyAuth，并且实现接口 IAuthentication http
