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图形 - 电子表格实现百分比堆积柱图
（本文档仅供参考） 问题描述 在电子表格里面使用echarts图形如何实现百分比堆积柱图？ 解决思路 在数据处理时使用一个辅助列求出分组的百分比计算，选择echarts堆积柱图，然后将计算出来的值作为指标轴展示 解决方案 1、 使用一个辅助列求出分组字段中的数值占比计算，且汇总的字段需要设置父格 image2022-10-7_22-6-40.png 2、数据处理后展示效果如下： image2022-10-7_22-7-21.png 3、基于已处理好的数据制作图形，选择堆积柱图，将计算占比值作为指标值 image2022-10-7_22-9-18.png 4、echarts高级设置
、计数、唯一计数、无聚合方式。详情请参考 度量区 值的显示方式 无计算 系统默认设置项，表示不进行聚合计算。 汇总百分比 概述 汇总百分比包括：行汇总百分比、列汇总百分比、父行汇总百分比、父列汇总百分比。 注：进行汇总百分比计算，行区或列区字段必须进行分类汇总，百分比才能正常显示。 汇总百分比的计算公式如图： image2019-10-21 9:51:55.png 对应的示例原数据如图： image2019-10-21 9:20:43.png 行汇总百分比 行汇总百分比=当前值/当前值所在行的合计值*100% 设置行汇总百分比的步骤为：1、设置列区车类显示分类汇总。22024年Smartbi线上公开课回放合集
填报属性-单元格填报属性勾选可以插入/删除行 在单元格添加动态扩展字段 问题三：电子表格回写时如何实现主键自增 点击工具栏的 回写规则 按钮->回写规则设置区域选中列，在主键列对应的单元格右键菜单中选择设置主键（自增） 问题四：怎么回写当前时间及回写用户【升级注意事项】V10.1➜V10.5
。 V10.1 使用旧的“表”和“交叉表”组件。 V10.5 使用新的“汇总表”和“交叉表”组件。 针对从V10.1升级到V10.5的用户： 1、旧报表上的“表”和“交叉表”组件，升级后可以继续正常使用原有功能，但移除组件后，无法再添加。 2、在仪表盘上新创建的“汇总表”和“交叉表”组件，则使用新组件逻辑，在10.5.15版本表格组件上增加的新功能只支持新“汇总表”和“交叉表”组件。新增加的功能包含：表格支持多次过滤、调整列头行高、调整字段位置支持保留原列宽。 3、可通过图层区的组件图标区分新旧组件，下图以“交叉表”组件为例： jxb.png 该功能为V10.5→V10.5.15版本变更点部署Smartbi MPP分布式集群
: 在 /etc/security/limits.conf 文件末尾加入以下内容： * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 131072 * hard nproc 131072 2、添加hosts文件解析 ： 在/etc/hosts 文件末尾添加 … ① 执行 vi ~/.bash_profile 在文件末尾添加java环境变量参数，并保存 export JAVA_HOME=/opt/jdk8.0.202-linux_x64 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib数据挖掘-自动特征组合
。 输出 一个输出端口，用于输出特征组合过后的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 选择需要进行组合的特征列，必须是数值列。 必填 选择标签列 用于选择作为标签列的字段 类别数需小于100 选择方式 用于 … 输出的特征数 用于设置从自由组合的特征列集合中需要输出特征列的数量。 必填，从组合出的特征中选择重要性最高的特征数，当所填值超过产生的特征数时，输出特殊数为全部组合特征数。 示例 使用“鸢尾花数据”，选择4个特征列和1个标签列，选择搜索组合方式，设置派生度为2，输出特征数为5。输出的结果特征业务库迁移之后ID替换操作指南
catalog或schema，用null参与ID构成 2 操作步骤 目前schema节点、表字段的ID会记录添加表时数据库对应的catalog、schema；目前产品有2种规则，一种是新规则实现了多catalog的资源，另外一种是之前没有实现多catalog的资源；如果修改数据连接（如换库）后导致catalog与schema实际发生改变，需要重新添加表，这种场景下为了保证之前的报表正常使用，重新添加表之前需要针对已有资源设置ID替换规则，保证重新添加的表字段的ID与之前保持一致，才能正常查数。 以：源库为mysql，目标业务库为postgresql 为迁移示例进行说明。 1、需要先在数据连接把连接信息改成目标库二手车交易价格预测
（预测目标） v系列特征 整型 匿名特征，包含v0-14在内15个匿名特征 数据接入 在实验中添加 数据源 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725 节点，将二手车交易价格数据读取进来，部分 … 标的分布情况，发现部分数据含有缺失情况，如图： image2020-6-15 11:9:31.png 数据预处理 我们通过 派生列 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940629 节点对notRepairedDamage字段中“-”值购物篮分析
} 性别 字符串 取值为{F,M} 年龄 浮点型 物品 字符串 数据接入 在实验中添加 数据源 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725 节点，将购物篮 … 排序，输出结果如图： 2022-02-10_17-19-37.png 数据预处理流程图如图： 图片5.png 构建模型 经过特征选择物品列表一列，通过 拆分 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940554 节点按照7：3比例将购物篮分析
} 性别 字符串 取值为{F,M} 年龄 浮点型 物品 字符串 数据接入 在实验中添加 数据源 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725 节点，将购物篮 … 排序，输出结果如图： 2022-02-10_17-19-37.png 数据预处理流程图如图： 图片5.png 构建模型 经过特征选择物品列表一列，通过 拆分 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940554 节点按照7：3比例将
