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透视分析 ⬝ 分类汇总
1 概述 分类汇总是指以指定维度为汇总范围执行求和计算，可以实现小分类项的“小计”和总分类项的“合计”。 2 功能介绍 分类汇总可在行区/列区字段上右键点击，选择 分类汇总 > 显示，分别实现数据的列数据汇总和行数据汇总。 功能 状态 说明 分类汇总 显示 显示小计/合计数据 取消 删除小计/合计数据 分类汇总001.png 其中第一个分组字段的分类汇总显示为“合计”，其它分组字段的分类汇总显示为“小计”，暂不支持界面上自定义名称。 3 场景示例 某大型零售公司统计各区域以及全国的销售额情况，以辅助业务决策。 3.1 创建透视分析 以产品demo中的订单模型制作数据模型-前端接口说明
** | - | - | - | | **返回值** | fields | Array<Field> | 当前私有查询字段数组 | ### getFieldOriginIdByField(field) | | **名称** | **类型** | **说明 … ** | | ------------ | -------- | -------- | -------------------------- | | **输入参数** | - | - | - | | **返回值** | field | Object | 包含当前打开字段信息的对象 | > ### setDisableNodeList(nodeList) | | **名称** | **类型** | **说明维度面板
面板显示所选字段属性。 新建层次结构 层次结构用于在模型中将字段以层次结构进行归集。 在快捷按钮或字段的右键菜单（更多菜单）中选择 新建层次结构，弹出对话框，设置层次结构名称。 层次结构节点目录以图标”image2021-5-4_21-17-5.png“标识 … ”image2021-5-4_21-12-8.png“标识。 image2022-2-3_22-26-35.png 快捷键操作 维度面板支持对字段执行快捷键操作的功能有：标记为度量。 标记为度量 标记为度量是指将指定字段标记为度量字段。 作为度量的字段可以实现合计、平均值等聚合计算，计算设置的详情请参见：度量面板202506产品更新说明
过滤层级数据；仪表盘组件全面统一使用新版排序逻辑，支持多字段与分区排序。 2、数据治理效率显著提升 ETL高级查询支持动态抽取，确保实时数据可用性。 优化数据模型保存、多维引擎查询性能，提升系统响应速度，保障业务稳定运行。 数据模型校验新增“一键修复”功能，自动清理三类“脏数据”，降低运维成本 … 抽取；为了提升产品完整性，在最新版本中已增加对“ETL高级查询”动态抽取的支持。详情可查看：直连&抽取。 ETL.png ^ SQL引擎V2.0支持年周层次 之前版本中，年周层次涉及到时间的计算不支持通过SQL引擎执行；为了提升产品完整性，SQL引擎V2.0已在最新版本中实现对年周时间层次的支持。详情可查数据挖掘-GBDT特征选择
概述 特征选择是为算法服务的，选择不同的特征会直接影响到模型的效果。GBDT特征选择，就是使用GBDT算法，来自动选择相关性高的特征。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出增加了离散后的字段的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 选择需要的特征列，必须是数值列 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 选择做为标签列的字段 必填 需选择的特征数量 从待选择的特征列中输出特征列的数量 默认值为1,范围是[1数据挖掘-随机森林特征选择
。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出增加了离散后的字段的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 选择需要的特征列，必须是数值列 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 选择做为标签列的字段 必填 需选择的特征数量 从待选择的特征列中输出特征列的数量 默认值为1,范围是[1,已选择特征的数量]的整数 选择方法 分类 回归 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值数据挖掘-随机森林特征选择
。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出增加了离散后的字段的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 选择需要的特征列，必须是数值列 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 选择做为标签列的字段 必填 需选择的特征数量 从待选择的特征列中输出特征列的数量 默认值为1,范围是[1,已选择特征的数量]的整数 选择方法 分类 回归 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值数据挖掘-GBDT特征选择
概述 特征选择是为算法服务的，选择不同的特征会直接影响到模型的效果。GBDT特征选择，就是使用GBDT算法，来自动选择相关性高的特征。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出增加了离散后的字段的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 选择需要的特征列，必须是数值列 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 选择做为标签列的字段 必填 需选择的特征数量 从待选择的特征列中输出特征列的数量 默认值为1,范围是[1条件格式
标识单元格背景色为红色（以交叉表为例），效果如下图所示： Snipaste_2023-06-08_18-10-12.png 2、操作步骤： （1）表格中包含三个字段：产品名称、年季、销售额，为 销售额 字段添加条件格式，功能入口介绍详见本文的 2.1章节。 （2）在条件格式设置弹窗中，条件格式类型为 文字/背景 … 、相对日期功能更多说明： 为日期类字段设置条件格式时，操作符支持选择“相对日期”，根据当前日期动态计算相对日期并告警。 其中，日期类字段指：字段类型为日期型、日期时间型的字段，以及时间层次字段。 相对日期类型 说明 今天 当前系统日期。 昨天 当前系统日期的前一天。 本周 当前系统散点图
/1个度量 适用场景 销售量和折扣之间的关系；收入和消费之间的关系；三角函数关系；社会现象关系的研究等 。 示例 我们在业务分析中，经常会对研究对象进行对比分析： 如：研究促销活动销售量和折扣之间的关系。（数据量小于2000） 分类轴上显示折扣 指标轴上分布销售量 把产品名称拖动到颜色标记区以实现数据点的区分。 效果 2022-02-18_17-25-34.png 操作步骤 （1）双击“折扣”、“销售量”和“产品名称”字段，系统自动把第一个度量分配到“列区”，把第二个度量分配到“行区”，把维度分配到“颜色”标记项。 2022-02-18_17-24-46.png 上图表示销售量与折扣之间的关系，随着
