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Excel数据导入完整教程
shujucaiji8.png 字段名和字段类型：根据基本设置中设置的表自动读取。 是否主键：缺省会自动从数据库读取，但用户可以更改，例如选择学校代码、单位号作为主键。 是否允许为空：缺省会自动从数据库读取，但用户可以更改。绑定输入：设置数据库表列的数据来源。 不绑定：执行导入时，该列不插入值。 绑定 … ： worddav3cca9a1f7f411e8fb8b053286d02d3b3.png 目标表结构如下： worddav34792214352e15d0f3acacf274f743af.png 其中学校代码，需要根据用户选择的值导入，唯一id需要根据学校代码和单位号组合而成，实现步骤如下： 1）新建扩展包“DataImporterDemo电子表格⬝ 差值
示例效果 本例在电子表格中实现扩展字段的差值，差值=销售量最大值-销售量最小值，如下图所示： image2022-2-4_19-30-45.png 实现步骤 实现步骤 说明 1、新建电子表格 1）设置电子表格的静态表样如图： image2022-2-4_19-32-47.png 2）拖拽字段。将字段拖拽到相应单元格。 image2022-2-4_19-33-56.png 2、设置排序 设置月份按照销售量的升序顺序排序。 选中A3单元格，在工具栏点击 属性 按钮，弹出“单元格属性”界面，切换到“其他”分类页，同一分组内排列顺序选择“升序”，排序单元格选择“B3”，如图个性门户
功能简介 企业的分析系统往往不只一个，缺乏统一的企业数据门户，业务用户很难知道满足自己的需求要用哪个系统。另外市场上提供数据门户相对固化，难以匹配不同用户的个性化分析需求和习惯。Smartbi Eagle门户首页正是为解决这些问题而诞生。 门户首页就是Smartbi Eagle自助分析平台的“门面”，决定了用户对平台的第一印象。门户首页定位是一站式的分析工作台，涵盖用户日常的自助使用需求。用户可以在门户首页中迅速找到自己收藏关注的应用、系统的公告、待办工作事项、应用商店资源、便捷分析入口。 图片2.png 门户首页由如下特点（内容）组成： 统一分析入口：用户只需要登录Smartbi Eagle一个系统，即可完成各种电子表格⬝ 差值
示例效果 本例在电子表格中实现扩展字段的差值，差值=销售量最大值-销售量最小值，如下图所示： image2022-2-4_19-30-45.png 实现步骤 实现步骤 说明 1、新建电子表格 1）设置电子表格的静态表样如图： image2022-2-4_19-32-47.png 2）拖拽字段。将字段拖拽到相应单元格。 image2022-2-4_19-33-56.png 2、设置排序 设置月份按照销售量的升序顺序排序。 选中A3单元格，在工具栏点击 属性 按钮，弹出“单元格属性”界面，切换到“其他”分类页，同一分组内排列顺序选择“升序”，排序单元格选择“B3”，如图第三方集成smartbi资源导致的跨域问题
已解决。 https://s2-cs-pub-std.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/icon/tid8599/image_1600239753282_fj98l.png 注：如果是通过代理去访问的，那任何位置的地址都要用代理的地址，而不是一部分用代理地址，一部分又用smartbi的原始采集数据模型性能CPU采样信息
分钟。 5、录制后点击【下载】按钮，把文件发回技术支持团队分析。 注：若录制后的文件为0kb则录制失败，需重新录制 image2023-12-4_15-30-38.png垃圾短信识别
基本单元，使用计算机自动对中文文本进行词语的切分，将文本数据转化为机器可识别的形式。英文单词之间是由空格作为分界符的，中文则是由字为基本书写单位，词语之间没有明显的区分符，因此，中文分词是中文信息处理的基础与关键。分词结果的准确性，对后续文本挖掘有着重要影响。如在进行特征的选择时，不同的分词效果将影响词语在文本中的重要性 … ://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942291 节点接入，如构建模型的整体模型训练预测图所示。评估结果如图： image2020-6-15 16:11:13.png 分析结果得出F1分数达到0.91,说明该模型效果比较不错的。 该模型能较好地识别垃圾短信识别
基本单元，使用计算机自动对中文文本进行词语的切分，将文本数据转化为机器可识别的形式。英文单词之间是由空格作为分界符的，中文则是由字为基本书写单位，词语之间没有明显的区分符，因此，中文分词是中文信息处理的基础与关键。分词结果的准确性，对后续文本挖掘有着重要影响。如在进行特征的选择时，不同的分词效果将影响词语在文本中的重要性 … ://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942291 节点接入，如构建模型的整体模型训练预测图所示。评估结果如图： image2020-6-15 16:11:13.png 分析结果得出F1分数达到0.91,说明该模型效果比较不错的。 该模型能较好地识别用户组
。 yonghuguanli-07.png 界面介绍 “组设置”中所有对组的设置项在“组设置”界面分两页显示：组信息、角色列表。 组信息：用于设置组的基本信息，如编号、名称、别名和描述。 26.png 各设置项说明如下： 设置项 说明 ID 组ID，每个用户组的唯一ID，由系统自动生成。 数值 组交互式仪表盘-参数筛选器
使用方法 参数筛选是指数据模型中定义的参数，在仪表盘中作为筛选器筛选数据。 数据模型中的参数主要有三个方面的应用： 在仪表盘或电子表格中实现参数的筛选。 在仪表盘或电子表格中实现参数的联动。 在计算度量、计算成员和命名集中实现动态获取结果。 详情请参考 数据模型-参数应用 。 示例 某张数据表每2分钟更新一次，图表实时显示最新更新的数据。 image2021-8-19_17-5-21.png 操作步骤 1、新建数据模型，在新建的数据模型中新建SQL查询，编写SQL语句并设置参数默认值如下： image2021-8-19_16-49-55.png 2、保存SQL查询，在参数管理中进行时间参数映射
