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修改或隐藏加载图标
（本文仅供参考，因宏代码对于场景有限定，如果当前的宏代码不适用于实际应用场景，需要自行调整相关宏代码） 需求一： 修改加载图标的大小 修改前： 修改前大小.png 修改后： 修改后大小.png 宏代码： /*类型：ClientSide对象：smartbix_page 事件：onRender */ /*说明：通过CSS修改仪表盘正在加载图标的大小 */ function main(page: IPage) { page.appendCss(".sx-loading__bar-embed div:nth-child(2)", "{left: 16px}"); page.appendCss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”，如图数据挖掘 – LSH
该功能为V10.5版本功能。 概述 LSH（局部敏感哈希）是一种哈希算法，用于对高维数据进行快速最近邻查找。LSH把两个高相似度的数据以较高的概率映射成同一个哈希值，把两个相似度很低的数据以较低的概率映射成同一个哈希值。利用哈希过后的数据进行最近邻查找，能提高查找效率，减少耗时。 对于数据向量的相似度距离，LSH节点提供了两种距离度量：欧式距离和杰卡德距离。其中，欧式距离适用于绝大多数数据向量，而杰卡德距离适用于由0和1组成的向量（如，00101，10011等，非0的数值都会被视为1）。在文本分析问题中，可先使用词向量或TF-IDF把文本转换为数值型向量，再选用欧氏距离的LSH对向量进行哈希，哈希后的向量可用于相似数据挖掘 – LSH
该功能为V10.5版本功能。 概述 LSH（局部敏感哈希）是一种哈希算法，用于对高维数据进行快速最近邻查找。LSH把两个高相似度的数据以较高的概率映射成同一个哈希值，把两个相似度很低的数据以较低的概率映射成同一个哈希值。利用哈希过后的数据进行最近邻查找，能提高查找效率，减少耗时。 对于数据向量的相似度距离，LSH节点提供了两种距离度量：欧式距离和杰卡德距离。其中，欧式距离适用于绝大多数数据向量，而杰卡德距离适用于由0和1组成的向量（如，00101，10011等，非0的数值都会被视为1）。在文本分析问题中，可先使用词向量或TF-IDF把文本转换为数值型向量，再选用欧氏距离的LSH对向量进行哈希，哈希后的向量可用于相似电子表格⬝ 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ETL-如何导入本地csv文件
（文档仅供参考） 问题说明 用户本地存储的csv文件过大，需要使用etl工具上传。但是没有hdfs服务器怎么处理？ 解决方案 预先把文件放到Smartbi服务器上，更改文件地址格式如下，即可上传本地csv文件： linux系统: file:///data/bigdata.csv file:///data/bigdata.csv windows系统: file:///D:/data/bigdata.csv image2023-8-15_10-29-28.png自助ETL-FTP/SFTP数据源
1. 概述 FTP数据源是指通过FTP方式读取数据。 image2023-7-31_17-28-40.png 2. 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 只有一个输出端口，用于输出数据到下一节点资源。 3. 参数配置 image2023-7-31_17-29-52.png 设置说明如下： 参数 说明 协议类型 FTP、SFTP 服务器ip或主机名 连接服务器的地址 服务器端口 连接服务器的端口 用户名 服务器用户名 密码 服务器密码 文件路径 填写读取文件的路径 自动生成表头 表示上传数据时是否生成表头：若企业微信集成
概述 企业微信是一款常用的企业通讯与办公工具，Smartbi支持与企业微信深度集成。只需要简单的配置，即可打通Smartbi与企业微信两个系统，实现在企业微信中便携访问数据和分析结果，营造企业数据分析文化氛围，促进数据驱动的决策。 企业微信集成功能，需通过企业微信扩展包实现。扩展包下载地址请参考：步骤1 Smartbi环境准备 业务价值 Smartbi与企业微信集成的业务价值，主要有： Smartbi作为企业微信的应用，用户在企业微信中即可直接访问Smartbi系统，无需切换多个系统，提高工作效率；可随时随地访问数据及分析结果，增强决策能力。 qw-01.png 用户可方便地推送、分享报表给他人，促进企业内部交流安装部署Smartbi导出引擎
导出引擎主要用于自助仪表盘等场景导出，导出格式包含：PNG、PDF、Execl等。 导出引擎安装包，请联系Smartbi官方支持获取。 导出引擎概述 V9.3及之后版本支持自助仪表盘的导出，该功能正常使用的前提需要部署好导出引擎服务。 V9.3及之后的版本若通过exe执行文件安装的环境，默认 … 1、获取最新版本的导出引擎安装包文件：“SmartbiExport.zip”，并解压。 2、在解压后的文件中找到文件“install_Smartbi_Export.cmd”，鼠标右键 > 以管理员身份运行 该文件。 image2020-3-13 17:29:23.png 3、启动服务 服务部署成功后，需要安装部署Smartbi数据挖掘/SmartbiETL
本章简要介绍如何在Windows环境上单独部署Smartbi数据挖掘引擎/SmartbiETL服务。 准备工作 获取数据挖掘安装包。 1、请确认license中包含数据挖掘服务，如若不包含，需要重新申请。 2、数据挖掘服务目前只支持jdk1.8。 3、安装包请联系Smartbi官方支持获取 … w8.png 2、测试数据挖掘服务。 选择一个案例进行测试。 image2021-8-17_17-11-1.png 提示运行成功，表明数据挖掘服务正常。 image2021-8-17_17-15-36.png 注册为windows服务 1、联系Smartbi官方支持获取对应的脚本
