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多维分析如何实现数据标注效果？
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。 示例说明 在项目中需要显示多维分析报表的同时也要显示某些数据的标注说明。如对字段名’销售量‘以及含有’2016年‘的字段名进行标注，对于此类问题可以通过宏实现，具体效果如下图： image2020-6-10 18:21:24.png 设置方法 在“分析展现”节点下，创建一张多维分析； 选中多维分析，右键选择 编辑宏 进入报表宏界面。 在报表宏界面新建客户端模块，在弹出的新建模块对话框中选择对象为如何跟踪数据不对的情况
group by id,num，不像多维是先查出维成员组合，再计算指标，计算指标把维成员作为查询条件； 3、通过计算列将浮点型字段转成字符串。 举一反三 类似这种比如在clickhouse中，decimal类型的指标，过滤无效，都可采用这种方法验证，如 metric1是decimal（38,6），sql如果是select … /202409031728095527.png 问题原因 如果了解同期等时间计算的逻辑，我们很容易知道问题出在切片区。比如计算订单维日期2014-11-28，华北区域的销售额同期值，多维引擎需要获取订单维日期2013-11-28，华北区域的销售额；有订单日期原始字段筛选器的情况下，计算订单维日期2014-11-28，华北区域、对应订单默认值&备选值&被联动后取值
。 beixuanzhi-03.png 2、在筛选器设置弹窗中点击 备选值过滤 ，选择 条件过滤 ，选择 销售额 字段，并设置 大于 200000 ，点击 确定 ，操作步骤如下图所示： 可选择的字段包括：业务数据集中所有维度、层次字段、分组字段、计算列、原始度量和计算度量； 不支持选择数据模型中定义的命名集、参数，以及在仪表盘上定义分组字段、计算列、计算度量和自定义命名集。 shaixuanqiui-16.png 3、再点击筛选器设置弹窗的 确定 ，此时 区域 筛选器的备选值会自动变成只有 华东和华北 两个值。 beixuanzhi-08.png 3 被联动后取值 筛选器被其他筛选器联动时，可自定义配置筛选器被联动后选择什么值进行航空公司客户价值分析
。因此，本案例采用聚类的方法识别客户价值。通过对航空公司客户价值的LRFMC五个指标进行K-Means聚类，识别出最有价值客户。图片1.png 本案例航空客户价值分析的总体流程如图所示： 图片2.png 实施过程 本案例数据集共计62988条，以下是字段说明： 字段名称 字段说明 备注 … ://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725 节点，将航空公司客户数据读取进来，部分数据如图所示： 图片3.png 为了便于理解字段含义，让字段看起来更加直观，使用 元数据编辑 https://wiki.smartbi.com.cn/pages航空公司客户价值分析
。因此，本案例采用聚类的方法识别客户价值。通过对航空公司客户价值的LRFMC五个指标进行K-Means聚类，识别出最有价值客户。图片1.png 本案例航空客户价值分析的总体流程如图所示： 图片2.png 实施过程 本案例数据集共计62988条，以下是字段说明： 字段名称 字段说明 备注 … ://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725 节点，将航空公司客户数据读取进来，部分数据如图所示： 图片3.png 为了便于理解字段含义，让字段看起来更加直观，使用 元数据编辑 https://wiki.smartbi.com.cn/pages自助ETL-关系数据源
挑选出数据分布最为均匀的字段。 image2024-7-17_14-29-12.png 分区数量：表示把数据切分成多少个分区，系统会提供默认值，一般不需要修改，系统提供的默认值取决于分配给ETL执行引擎的cpu核数。 采样条数：对表数据进行采样条数，因为全量数据做数据分布计算性能较差，所以只能做数据采样。 点击“刷新”按钮，就展现出数据分布图表，并默认选中数据分布最为均匀的字段。因为是基于采样的数据进行计算，所以展现出来的结果不是绝对准确的。如果对表的数据比较了解的话，可以换选更加合适的字段作为分区字段，比如这里我们换选LO_ORDERDATE字段作为分区字段： image2024-7-17_14-35-52.png脱敏规则
1 概述 数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 脱敏规则是涉及数据安全的，和数据行权限一样，越底层越优先，如数据源上给表字段身份证设置了脱敏规则A，在数据模型上给此字段设置脱敏规则B，系统依然会用脱敏规则A，避免用户钻漏洞，同样基于身份证的计算字段等都会是脱敏的，都是为了避免安全漏洞。 1、脱敏规则支持 字符串、数值 字段脱敏，暂不支持 日期 字段进行脱敏。 2、字符串、数值字段如果设置了脱敏规则，再使用该字段去做二次计算比如：计算度量、新建计算列、新建计算字段、新建命名集、新建计算成员等构建的新字段，都会继承脱敏规则，使用***显示。 3、重建索引过程中，如果正在新建修改自定义表达式模板
图： 4.png 向导名称：必填，同一个目录下不能存在同名的名称；不同目录名样可一样。 向导别名：必填，默认功能向导名称一样，用户可手动调整 类型：默认计算度量，还可新增命名集 状态：默认开启，开启的话在新增时可以查看到对应的计算类型；如果“禁用”则是不会在新增时查看到 数据类型：默认浮点型，数据格式会跟着数据类型进行改变。 描述：即备注，可把这个计算类型的作用或者用途进行说明 表达式：必填; 该表达式只是一个输入框，不是编辑器无法识别字段、函数等。 当输入了表达式，点击【解析】按钮，出现如下图： 5.png 可以把表达式中的参数解析出来，使用"?参数?“ 代表参数,参数区分大小写，如果同一个参数用又有大写又有小写系统选项-用户管理
说明如下： 字段名 中文含义 数据类型 约束 c_userid 用户id。 VARCHAR(255) NOT NULL c_key 扩展属性id。 VARCHAR(255) NOT NULL c_value 扩展属性值 … 属性 创建用户时，用户默认信息包含名称、别名、密码、描述、是否启用。若这些信息在数据权限设置，用户属性设置时有可能无法满足需求，需要我们对用户的属性进行扩展。 如下图，我们点击设置按钮，则会弹出用户扩展属性对话框。我们增加一条属性。 用户扩展属性.png image2019-10-25 10:49:14.png汇总依据介绍
1 概述 汇总依据可以对一组数据进行汇总，一般使用汇总后的值进行再计算。 汇总依据包括：求和，平均值，计数，去重计数，最大值，最小值，中位数、样本标准差、总体标准差、样本方差、总体方差、百分位数（如5、10、25、50、75、90、95）、属性，以满足用户不同的需求。 数值型字段汇总依据默认：合计，非数值字段默认 … 最大值、最小值、属性，即使在模型中把非数值字段设置成了最大值、最小值、属性在报表层也不会显示该字段。 中位数 数据库中对应函数MEDIAN()(有的数据库可能不叫这个名称)。 MEDIAN返回所有记录中的中位数。只能用于数字字段。是基于数据库本身的算法得出的。 样本标准差 例如在mysql数据库中
