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前进后退
状态切换是指对多维分析进行不同的分析操作产生的状态进行查看的一种操作方式。 切换状态的操作有： 后退：指从当前状态回退到前一个状态。 前进：指从当前状态前进到后一个状态。 系统中会记录状态的操作有：查询体的改变（包括添加删除维度或维成员、添加删除自定义成员或自定义命名集、钻取、展开、收起等）、分页设置（包括是否分页、每页行数、翻页）、排序、表格列过滤、参数变更。 系统不会记录状态的操作有：维度过滤器、告警、空行或空列的压缩、父成员或表格列按钮的展示、分类汇总。 操作入口 在多维分析产生了两个或两个以上状态的前提下，通过单击工具栏中的 后退 或 前进 按钮，实现状态之间的切换。 状态的保留流程 系统只允许保存五个即席查询 ⬝ 设置样式
”中“自动缓存”设置。 缓存策略 设置项，只有选择 数据源 类型的数据时才显示。如果选择的是 数据模型 类型数据时不显示，此时缓存策略由数据模型中设置的选项控制。 huancuncelue-01.png 2.2 表格 对明细查询结果表格样式的设置，提供了丰富的表格风格、颜色、样式及列宽的自定义设置 … 对筛选器的字体、颜色、样式等进行设置。 2.3.3 过滤条件区每行列数 过滤条件区的筛选器是纵向布局，默认每行2列，可以输入修改每行列数。 2.3.4 列表筛选器每行列数 控件类型为“列表单选”、“列表多选”的筛选器，其备选值是以纵向布局进行展示，默认每行显示3列，可以输入修改每行列数。 ll-05.png同期增长率分析
值，在其更多菜单image2019-11-1 14:49:29.png中选择 添加计算 > 添加同期增长率。 image2019-11-1 14:49:17.png 多维分析则弹出选择层次结构对话框，如下图。选择完成后即显示一列或一行同期增长率分析数据结果。 image2019-11-1 14:49:53.png 示例： 下面，我们将演示对下图多维分析中的度量值“Unit Sales”在时间维上进行同期增长率分析的效果。 image2019-11-1 14:49:58.png 在“销售量”所在单元格的更多菜单image2019-11-1 14:49:34.png中选择 添加计算 > 添加同期增长率关系数据源-MonetDB数据连接
1. 概述 MonetDB是一个开源的面向列的数据库管理系统。MonetDB被设计用来为较大规模数据（如几百万行和数百列的数据库表）提供高性能查询的支持，常用于对数据读取有高性能要求。 本文介绍如何在Smartbi V10.5及以上版本中连接 MonetDB 数据库。版本信息如下： 驱动版本 … >：数据库名称； 以上信息一般向数据库管理员获取。 2）添加自定义驱动方法： a、首先进入到 “<Smartbi_PATH>\Tomcat\bin\dynamicLibraryPath” 文件夹下，手动添加 monetdb 文件夹。 image2022-1-25_18-41-39.png b、然后指标组件 ⬝ 进度图
）添加进度图组件，在数据选择区中，勾选 产品类别 和 销售量 字段，由系统自动分配到 列区 和 指标 上；或拖拽 产品类别 字段到 列区 ， 销售量 字段到 指标 。 jindutu01.png （2）对组件进行设置： 布局列数 为 1 ； 目标值 选择 自定义 ，按需设置为 10000 ；即可得到场景中所需图形效果 … Demo资源的“订单模型”作为数据来源。 3、操作步骤 （1）添加进度图组件，在数据选择区中，勾拖拽 销售额 字段到 指标 ， 销售目标 字段到 提示 。 jindutuxiaoguo-02.png （2）在组件属性设置中，设置 目标值 ，选择 自定义 ，并选择 销售目标 字段，如下图所示组件属性
。 zujianshuxing-20.png 操作步骤 1、已有如下图所示的仪表盘看板，现需要点击左侧的产品类别，联动筛选右侧柱图的数据，并增加文字提示当前筛选的是哪个产品类别。 zujianshuxing-15.png 2、添加文本组件到画布中，并调整文本组件到合适的位置，如下图所示： zujianshuxing-16.png 3、双击编辑文本组件，在工具栏中点击“添加字段”，选择左侧组件的“产品类别”字段。 zujianshuxing-17.png 同时在后面添加文字“各区域销量情况”，并设置字体样式，如下图所示： zujianshuxing-18.png 4、将左侧的组件设置作为筛选器，并应用于右侧的柱图，如下图所示导入用户信息
是指将事先定制好的用户、用户组和角色信息从Excel表导入到系统中。 主要用于批量添加用户信息。 操作入口 在“功能菜单栏”选择 导入用户信息 按钮，弹出“同步用户”对话框 image2022-1-23_17-28-57.png “同步用户”界面 … ，“用户名称”为“测试用户3”）的信息中的“用户别名”为托尔斯泰，其他列无需更新，那么其他列对应的位置就使用用"\"替代。 参考如下： image2021-12-29_17-25-31.png 注意事项 1. 当用户id为一串数字时，导入用户信息之后发现在用户id显示了千分位或者小数，见下图： 2.png 这个脱敏规则
注意事项 序号 内容 源表的脱敏规则最大： 1、在源表设置了脱敏 引用到模型里面时， 作为【维度】要继承源表的脱敏规则；作为【原子度量】，也要继承源表的脱敏规则；引用【原子度量】做计算度量、计算列、计算字段、命名集等，也需要默认继承源表字段的脱敏维度。 2、如果源表设置了脱敏规则，在模型里面又设置了脱敏规则，则优先取源表的，再按照创建的时间顺序取其他的，最终是【并集】效果； 3、如果源表没有设置脱敏规则，只是在数据集设置脱敏规则：比如设置了【指标】的脱敏规则，那么它作为"维度"，以及被引用的计算度量、计算列、命名集、计算成员都要继承对应的脱敏规则； 4、计算字段、新建列、计算度量、命名集某市政府重点区域人群密度预测
，表示A区域出现的人越多，反之越少。 北京市迁徙指数表中，迁徙指数指与某天北京市与其他城市之间的人群流动量成正比。A城市到B城市的迁徙指数越大，表示从A城市迁徙到B城市的人数越多，反之越少。 数据接入 我们在实验中添加 数据源 https://wiki.smartbi.com.cn/pages … =51940609 节点，添加中文字段别名。更改后的输出如图2-2所示，流程图如图2-3所示。 3.png 图2-2 4.png 图2-3 数据探索 本案例的探索分析是对数据进行缺失值分析与数据分布分析，分析出数据的缺失和分布情况。通过数据观察之后，发现重点区域人流量情况表和北京市迁徙指数表中的日期时间字段格式某市政府重点区域人群密度预测
，表示A区域出现的人越多，反之越少。 北京市迁徙指数表中，迁徙指数指与某天北京市与其他城市之间的人群流动量成正比。A城市到B城市的迁徙指数越大，表示从A城市迁徙到B城市的人数越多，反之越少。 数据接入 我们在实验中添加 数据源 https://wiki.smartbi.com.cn/pages … =51940609 节点，添加中文字段别名。更改后的输出如图2-2所示，流程图如图2-3所示。 3.png 图2-2 4.png 图2-3 数据探索 本案例的探索分析是对数据进行缺失值分析与数据分布分析，分析出数据的缺失和分布情况。通过数据观察之后，发现重点区域人流量情况表和北京市迁徙指数表中的日期时间字段格式
