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ECharts图形-热力图
的差异，网站分析等等。 不适用场景： 1) 两个分类维度的组合40%以上都不具有度量值，导致矩形空缺过多的数据。 2) 大部分的度量值数据差值百分比都低于5%，会导致大部分矩形颜色会过于相近，难以辨别，无法查看各度量值的大小比较信息 。 {html}<div styleSmartbi V10.5-分析展现
展示相同维度下不同指标的数据，它通常适用于如下情况： 指标数据值差距较大，如：同一区域销售额为几百万元，单价为几元，此时可以分区分别显示销售额和单价这两个指标。 指标类型不同，如：同一区域利润为万元单位，折扣为百分比，此时可以分区分别显示利润和折扣这两个指标。 分区柱图效果ECharts图形-地图
%97-%E7%89%B9%E6%95%88%E5%B0%BE%E5%B7%B4%E5%AE%BD%E5%BA%A6 √ √ 特效尾巴长度百分比 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId … %AE%9A%E7%9A%84%E5%9C%B0%E5%8C%BA%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%BE%97%E5%88%B0%E5%9C%B0%E5%9B%BE √ √ √ 百度地图 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action交互式仪表盘-组件设置
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MDX计算聚合数据的分位数函数： 中位数：Median image2024-1-17_17-21-5.png 前四分位：FirstQ image2024-1-17_13-16-37.png 后四分位：ThirdQ image2024-1-17_13-17-17.png 分位数：Percentile image2024-1-17_13-8-17.png 函数文档：Pentaho Mondrian Documentation https://mondrian.pentaho.com/documentation/mdx.php ETL：计算明细数据的分位数 【聚合】节点百度地图标记点偏移
问题描述 如下图所示，百度地图中，省份位置偏移了，这个要如何解决呢？ image2022-4-12_11-1-16.png 解决方案： 在地图的基本设置中，有一个偏移量设置的入口，可以自定义设置点坐标的偏移。 默认情况下，是存在偏移的，因为考虑到同一个位置有多个系列数据的场景，若没有偏移，则会导致数据点重合。若不希望数据点重叠，偏移量要设置得大些，如果要标记点更准确，就应该设置得小些。 image2022-4-12_11-6-25.png 如下是设置偏移量为0时的效果。 image2022-4-12_11-1-7.png宏示例-百度地图默认定位中心点并放大中心点附近地图区域
（本文档仅供参考） 需求 在使用百度地图进行页面设计时，如果数据涉及区域只集中在某一块地区(例如数据涉及地区均在北京天津地区)，但打开报表后百度地图默认显示的中心点位置是北京，放大倍数是将全国地区都放在页面里显示，需要针对北京天津地区进行手工放大才能看到里面的数据标记点。如何能做到百度地图默认定位中心点并放大中心点附近地图区域呢？ image2018-10-18 21:27:23.png 方案 此问题需要通过编辑宏解决，详细步骤如下： 1、新建一个客户端宏，如下图设置模块名称，对象和事件； image2018-10-18 21:32:38.png image2018-10-18 21:34:1.png 2、在代码数据模型计算前十分类的度量合计值
（本文档仅供参考） 问题 希望在仪表盘文本组件/指标卡组件中展示前十分类的度量合计值，如计算产品中前十的总销售量，应该如何实现？ image2025-3-18_10-49-59.png 解决方案 目前可通过自定义计算度量实现。具体步骤如下： 1、创建计算度量 （1）获取前10的类别 topcount(维度.members,10,度量) （2）按类别汇总 aggregate(类别,度量) 最终效果： image2025-3-18_10-41-34.png已超出设置的文件导出最大执行时长:15分钟，导出终止
（本文档仅供参考） 问题说明 V10.5执行仪表盘导出的时候报错：当已超出设置的文件导出最大执行时长:15分钟，导出终止，请联系管理员处理。 image2023-7-18_10-21-11.png 解决方案 可通过去系统运维—>系统选项—>高级设置修改此设置项 “MAXIMUM_FILE_EXPORT_TIME”文件导出最大执行时长。初始值为15，单位为分，值可以是数值型或false，值为false时表示不限制导出时间。 image2023-7-18_10-25-4.png数据挖掘-二分类算法
二分类算法指的是分类的目标标签为两类。只能做二分类问题。 二分类算法
