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ECharts图形-油量图
;"> </div>{html} 我们在业务分析中，经常会对数据进行分析对比。 下面，我们将以汽车公司为例，年底对公司汽车销售情况进行数据分析时，通常会有如下分析需求： 数据对比分析需求 分析 效果 情景1：查看公司中各个类别汽车的车型数的数据。 该需求的数据对比分析，是要直接显示出各个类别 … : 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 业务场景描述： 查看公司中各个类别汽车的车型数的数据。 image2020-2-21 15:1:45.png 定制要点： 1、插入“车类”下拉框控件。详情请参考 电子表格-下拉框 httpECharts图形-油量图
;"> </div>{html} 我们在业务分析中，经常会对数据进行分析对比。 下面，我们将以汽车公司为例，年底对公司汽车销售情况进行数据分析时，通常会有如下分析需求： 数据对比分析需求 分析 效果 情景1：查看公司中各个类别汽车的车型数的数据。 该需求的数据对比分析，是要直接显示出各个类别 … : 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 业务场景描述： 查看公司中各个类别汽车的车型数的数据。 image2020-2-21 15:1:45.png 定制要点： 1、插入“车类”下拉框控件。详情请参考 电子表格-下拉框 http其它组件 ⬝ 文本组件
1 概述 文本组件主要用于显示动态的数据或复杂的静态文本信息，可对重点内容进行文字说明，让主题更加鲜明突出。 2 业务场景 2.1 动态标题 1、场景描述：在仪表盘上增加一个标题，对仪表盘主题进行说明，使之一看便知此仪表盘分析的是全国各区产品销售情况，且可根据切换不同年份动态变化标题。 2、以产品内置Demo资源的“订单模型”作为数据来源。 3、操作步骤 （1）在仪表盘编辑界面中新建一个单选列表筛选器，拖拽 订单年份 字段到 筛选器区 ，调整筛选器风格，如下图所示： wenbenzujian01.png （2）双击 文本 组件，进入编辑文本界面，点击 更多 ，点击 字段 获取筛选器的值，如下图所示其它组件 ⬝ 页签组件
1 概述 页签组件的每个页签都可以批量绑定多个不同类型的组件，用于控制绑定该页签的所有组件显示还是隐藏。每个页签绑定的组件不相冲突，绑定的组件只能在其绑定的页签下显示，当切换到其它页签时，隐藏这些组件。 页签组件不支持绑定页签组件。 2 业务场景 1、场景描述：页签1用于查看产品销售情况，页签2用于查看产品库存情况，效果如下图所示： yeqianzujian01.gif 2、以产品内置Demo资源的“订单模型”作为数据来源。 3、操作步骤： （1）在仪表盘编辑界面添加六个图标组件，摆放位置如下图所示： yeqianzujian01.png （2）在仪表盘编辑界面添加一个页签组件，修改页签组件的组件设置自由布局-手机布局
1 概述 手机布局用于单独配置报表在手机端上的布局排列效果。 2 业务场景 2.1 基于已有报表创建手机布局 1、场景描述：在PC端制作好了仪表盘，并且设置了手机布局，出差时不方便用电脑进行访问，这时就可以通过移动设备进行查看。 2、操作步骤 （1）在仪表盘编辑界面，点击工具栏的 设备 按钮，点击 ＋ 创建一份单独的手机布局，用于单独配置手机端的布局效果，该布局效果不影响 电脑/平板 的最终查看效果。 shoujibuju-01.png （2）创建手机布局后，默认保持和 电脑/平板 相同的布局效果，但画布大小自动切换成手机的规格。此时对手机布局进行调整 手动拖拽调整组件的大小和排列位置（这些操作只在手机布局下生筛选器区
1 概述 在筛选器区中，可通过拖入字段快速生成筛选器组件，以及查看当前选中组件被哪些筛选器影响。 2 操作入口 编辑仪表盘时，默认是收起筛选器区面板，可点击面板折叠区的 筛选器 ，可打开筛选器区面板。 01.png 3 快速生成筛选器组件 3.1 业务场景 以产品内置Demo资源的“订单模型”作为数据来源，在全国订单销售数据分析看板中，通过切换选择不同的年份和区域，查看对应数据。 jichugongn-chakanshuju.gif 3.2 操作步骤 1、已有全国订单销售数据分析看板效果如下图所示，看板中的图表组件创建示例可参考 创建第一个可视化组件 。 jichugongneng-01.png 2、选中模型
选择数据来源 选择数据来源是即席查询定义的数据基础。在选择业务主题数据集窗口中，选择需要的模型，然后点击 确定 按钮。 image2022-3-7_21-3-10.png 确定即席查询的数据来源后，进入即席查询的初始界面。 image2022-3-7_21-1-47.png 所选择模型在即席查询定制界面以下数据挖掘-FP-Growth
、前项、后项等）。 fp+关联规则11.png输出.png 相关概念 序号 概念 定义 说明 业务意义 1 频繁项集 频繁项集是指满足支持度最小阈值的所有项集。 项，是指我们分析数据中的一个对象；项集，就是若干项的项构成的集合，如集合{牛奶、麦片、糖}是一个3项集BI笔记之---Cube增量处理的一个场景的处理方案
增量处理概述: 通常来说Cube会随着时间的积累而日渐增长，这样一来如果每次都是全量处理的话会导致处理时间逐渐变长。所以对于大规模的 Cube，为了追求处理时间和性能，都会采取增量处理的方案。 场景： 根据数据仓库的数据结构以及业务含义的不通，数据的组织会有差异，这里讨论的是增量处理的其中一个场景，其中： 事实表是以日期键为主键（数据的生成日期），根据日期有建立为月的分区。 并且事实数据是不发生变化的，只随日期的增长而增长。Cube的处理周期为天，Cube的分区是按月进行的分区。 这种场景多发生在分析状态数据，比如分析IIS日。 问题： 关于增量处理的一般过程，可以参考我的 BI笔记之---增量方式处理透视分析⬝ 时间计算
1 概述 业务分析中各种时间计算（比如同期/前期、同比/环比、累计值等）是比较常见的需求，但在获取这些数据时经常需要写复杂的SQL或公式，而透视分析打破了瓶颈，通过快速计算功能一键生成各种分析指标。 2 快速时间计算-函数逻辑说明 数据模型中创建时间维 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=112786799，并把时间维字段添加到透视分析的行区/列区/过滤条件区。 计算类型 原数据计算逻辑说明 小计行/列&合计行/列计算逻辑说明 同期 同期值 指上一年当前时间点的数据值 如：当前值是“2021年01月
