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移动端OEM定制更新后提醒用户下载
/viewpage.action?pageId=58101365 ，在OEM定制的第6个步骤需要设置如下两个地方，具体看截图信息： image2016-11-18 13:0:55.png iOS：参考文档进行iOS的ipa的OEM定制：苹果IPA文件OEM定制 httpsECharts图形-图形说明
下载并安装Excel插件之后，便可开始制作ECharts图形。操作流程如下： image2020-2-25 14:12:28.png 新建电子表格 1、在Excel工具栏上点击 登录，弹出“设置”界面。 image2021-9-29_11-44-22.png 2、填入服务器URL、用户名和密码，点击 确定，连接服务器。 2021-09-02_11-21-19.png 选择数据来源 从右侧数据集面板拖拽字段到报表中。 image2020-2-24 10_11_29.png V10版本中，如需使用“除数据模型外的数据集、透视分析、即席查询”作为数据来源，需更换一个包含"相关数据集线图或双Y轴调整起始点为最小值
该宏示例在 V10.5上 验证通过 提示：本文档的示例代码仅适用于本文档中的示例报表/场景。若实际报表/场景与示例代码无法完全适配（如使用功能不一致，或多个宏代码冲突等），需根据实际需求开发代码。 需求 资源中有线图时，有时候希望以指标轴数据的最小值的百分比作为Y轴的起始值，那要如何实现？ 调整前的效果： image2020-6-10 15:59:37.png 调整后的效果： image2020-6-10 15:58:54.png 思路 1）新建客户端宏 image2020-6-10 16:0:6.png 2）宏代码如下，设置Y轴起始点 function main东方通 7.0 部署Smartbi
图： 图片1.png 可以选择本地或者服务器上的Smartbi war包。 图片2.png 点击“开始部署”，进入基本属性配置界面。 可设置应用名称，其他默认 图片3.png 选择虚拟主机 图片4.png 下一步，完成部署 图片5.png 如果显示部署成功，则整个部署过程完毕。 3、访问金蝶Apusic-AS-6.0 部署Smartbi
的名称，根据需要自定义名称，可以是Smartbi，可以是公司名称等。 worddav672f09c8bfb8d8711cbfd6afa7f4e54e.png 6、部署成功。 7、登录Smartbi配置页面，设置知识库信息，上传License文件，请参考 配置Smartbi。 8、如需要在系统中加载Smartbi并行流程应用-预算计划审批 ⬝ 业务需求说明
1.需求说明 总公司组织今年的团建活动前，要求各分公司将活动预算计划好，提交后分别走各分公司的审核流程，再上报到总公司。 其中，北京分公司需要通过北京分公司领导审核，广州分公司需要通过广州分公司领导审核和区域领导审核。 分析需求如下： 1、不同分公司每月底需要进行报销数据统计上报； 2、各分公司填报好数据后，由该分公司领导或区域领导进行审核； 3、审核通过后数据上报到总公司进行汇总审核。 2.需求解析 通过分析以上的需求，总结出如下几点内容： 1、不同分公司的流程并行执行，需要有两条路径且两条路径互不影响，因此流程需要设置并行网关 。 2、不同分公司的员工进行填报且只能查看和编辑本公司填报的数据数据集抽取
计划任务 系统默认为数据集抽取生成相应的计划任务，支持通过该功能操作修改相关的设置： 计划任务.png 关于计划任务的功能，详情请参考 计划任务。 中断抽取 用于立即停止抽取操作。 点击 中断抽取 （image2020-3-10 15:17:5.png）按钮，弹出“确认”窗口，确认是否中断数据抽取数据挖掘 - CBLOF
概述 CBLOF（Cluster-Based Local Outlier Factor，基于聚类的本地异常因子）是一个异常检测节点，原理是先用聚类算法把为数据分为K个簇，而后通过设定占比阈值和突降倍数阈值，把簇区分为大簇和小簇，聚类完成后，计算每个点到最邻近大簇的距离（邻近距离），邻近距离越大的数据点为异常数据的概率越大。 CBLOF算法适用于当没有已知正常的数据时，对所有输入的新数据进行异常值的辨别。 输入/输出 输入 一个输入端口，接收要异常检测的数据 输出 一个输出端口，用于输出检测后的结果 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列数据挖掘-孤立森林
概述 孤立森林是一个异常检测算法节点，需要配合特征选择、训练、预测节点使用（异常检测算法为无监督学习，不需要评估节点）。孤立森林对正常数据进行采样，训练时随机生成决策树对数据进行划分。在预测未知数据时，决策树划分出某单个数据点需要的划分次数越少，对应的异常分数越高，该数据点为异常数据的概率越大。 孤立森林适用于用已知为正常的数据作为训练数据，然后对未知的新数据作预测，检测新数据中的异常数据。 参数设置 参数名称 说明 备注 树的个数 生成的决策树的数量 树的数量，整数 子采样集大小 生成每个决策树时用的子数据集的大小 整数，推荐用2的n次幂 异常值阈值仪表盘宏
、行列区标记区、组件菜单、字段菜单、仪表盘工具栏、组件工具栏、组件设置面板等功能。 图片1.png 2. 应用场景 扩展开发： 现在仪表盘做不到的效果，通过宏管理可以实现 内嵌URL资源的联动 ，通过宏管理可以实现 通过仪表盘无法实现内嵌URL资源的联动，通过宏管理可以实现 3. 功能简述 通过
