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图形展现
对多维分析图形数据列作图的方式进行选择。 image2019-10-30 11:6:20.png 设置项 说明 汇总、计算项作图 多维分析中的汇总、计算项是否作图。 作图方式 图形的作图方式主要有两种：按行作图和按列作图。默认方式为"按行作图"。 按行作图：表示以行 … 以行区的成员为X轴坐标点，以列区的成员值为指标分类点。默认列区成员全部参与作图，无法自主选择。 按列全选作图：表示以列区的成员为X轴坐标点，以行区的成员值为指标分类点。默认列区成员全部参与作图，无法自主选择。 汇总、计算项作图 设置多维分析中的汇总项和计算项是否也在图形中显示。勾选表示显示，不勾选表示金蝶Apusic-AS-6.0 部署Smartbi
： worddavd9b7bab7b80468b5aa8fab5b9e50dbf8.png 4、在右侧点击 部署 按钮，开始部署。 worddav1ff64dab3b56e721279d7e1b7ed04e9f.png 5、进入部署应用框界面，输入应用名称，选择需要部署的smartbi.war文件，点击 完成 。 其中，应用名称为部署在服务器的名称，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SmartbiECharts图形-柱图
字段 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=44501967#ECharts%E5%9B%BE%E5%BD%A2-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%AE%BE%E7%BD%AE-%E5%AD%97%E6%AE%B5 … %90%E6%A0%87%E8%BD%B4-%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%BD%B4/%E6%8C%87%E6%A0%87%E8%BD%B4 坐标轴名称 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageIdECharts图形-柱图
字段 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=44501967#ECharts%E5%9B%BE%E5%BD%A2-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%AE%BE%E7%BD%AE-%E5%AD%97%E6%AE%B5 … %90%E6%A0%87%E8%BD%B4-%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%BD%B4/%E6%8C%87%E6%A0%87%E8%BD%B4 坐标轴名称 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageIdSmartbi V10.5-数据挖掘
注意：(新特性列表中：+表示新增；^表示增强) 具体改进点如下： 新增 增强 +【数据挖掘】文本分析新增LSH、相似集计算（LSH）节点 +【数据挖掘】支持导出PMML模型文件 +【数据挖掘】朴素贝叶斯、决策树、多层感知机等算法支持自动调参设置 +【数据挖掘】新增ETL和挖掘 … 、相似集计算（LSH）节点 背景介绍 我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度，怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题。如果是对一个海量的高维数据集采用线性查找匹配的话，会非常耗时，因此，为了解决该问题，我们可以使用LSH算法这类索引的技术来加快前期增长率分析
同期增长率分析是指对考察指标的当前值与前期值的差值再与前期值的比值进行分析。 其计算公式为：前期增长率＝(指标当前值－指标前期值)÷指标前期值×100%。 此数据分析方法只针对多维分析中含有时间维度的非时间维成员指标。 操作入口： 在多维分析中选定维成员或是度量值，在其更多菜单image2019-11-1 14:47:58.png中选择 添加计算 > 添加前期增长率，多维分析即显示一列或一行前期增长率分析数据结果。 image2019-11-1 14:47:51.png 示例： 下面，我们将演示对下图多维分析中的度量值“销售量”在时间维上进行前期增长率分析的效果。 image2019-11-1 14:48多维分析-分类汇总
成员的更多菜单image2019-11-1 13:51:22.png中选择 分类汇总 > 维度合计，成功实现对该维成员所属维度进行合计。 维度平均值：在多维分析维成员的更多菜单image2019-11-1 13:51:24.png中选择 分类汇总 > 维度平均值，成功实现对该维成员所属维度进行平均值计算。 维度最大值：在多维分析维成员的更多菜单image2019-11-1 13:51:26.png中选择 分类汇总 > 维度最大值，成功实现对该维成员所属维度进行最大值计算。 维度最小值：在多维分析维成员的更多菜单image2019-11-1 13:51:28.png中选择 分类汇总 > 维度最小值，成功实现对该维成员所属维度进行排名分析
是指对考察指标在其所在行或列中的名次情况进行分析。 操作入口： 在多维分析中选定在多维分析中选定维成员或是度量值，在其更多菜单image2019-11-1 14:24:18.png中选择 添加计算 > 添加排名，多维分析即显示一列或一行排名分析结果。 image2019-11-1 14:24:10.png 示例： 下面，我们将演示对下图多维分析中的维成员“2016年1季度”和“黑色家电”进行排名分析的效果。 image2019-11-1 14:24:37.png 1、对维成员“2016年1季度”的排名分析 在“2016年1季度”所在单元格的更多菜单image2019-11-1 14:24:25.png中选择 添加计算基比分析
是指对考察指标各期值与基准值的比较分析。 其计算公式为：基比＝本期值÷基准值×100%。 此数据分析方法只针对多维分析中含有时间维度的非时间维成员。 操作入口： 在多维分析中选定非时间维成员或是度量值，在其更多菜单image2019-11-1 14:30:51.png中选择 添加计算 > 添加基比，多维分析 … :30:56.png中选择 添加计算 > 添加基比，弹出"选择基比时间"对话框。 image2019-11-1 14:30:26.png 选择基准时间为“2016年1月”。 image2019-11-1 14:32:26.png 即增加一列基比结果“销售量的基比（2016年1月）”，如下图。该“销售量的基关于电子表格"少于多少sheet的一次生成结果"的说明
生成全部的HTML。当大于阈值时就按需生成对应的html。而对于sheet的计算，在不分页的情况下则每个Sheet算一个，每个照相机算一个，如果分页则每个sheet页分为多少页就是多少个，而关于数据或者计算公式之类的都是已经计算好的，与该设置项无关。 在当前的sheet页不分页，不存在照相机的情况下
