搜索

Help

第38页,共47页。 显示 466 条结果 (0.021 秒)

  1. 简介

    1. 什么是Smartbi Excel融合分析 Smartbi Excel融合分析是一款面向excel用户的自助式分析工具,它等于"Smartbi 数据服务 + Excel分析插件 + Excel自身功能”, 用户在使用时简单易上手,并且该功能延续了Excel的优点,解决了Excel的缺点,同时融入了BI软件的强大能力; image2020-7-28_20-40-36.png 2. 为什么需要 Smartbi Excel融合分析 用户已经习惯使用Excel,学习新的工具成本高,使用不顺手; Excel提供了非常强大灵活的数据处理、数据分析以及数据可视化的能力; 用户存在大量基于Excel的报表模板
  2. Excel融合分析如何拖拽字段

    字段拖拽到报表设计区后,不能再修改数据来源。 image2022-2-20_21-58-57.png 如果用户想要修改数据来源,则需要重新建一个工作簿。 2、用户可通过系统设置项控制是否开启或关闭Excel“系统数据集”入口,详情请查看 设置电子表格excel插件显示旧资源数据集 https
  3. 电子表格⬝ 页面设置

    "Smartbi 数据服务 + Excel分析插件 + Excel自身功能”。 Excel融合分析 当基于数据模型创建上述报表类型时,不同的报表类型,右侧数据集面板可拖拽的字段类型不同,具体说明如下: 分组报表 Excel融合分析 清单报表 维度 √ √ √ 度量
    Smartbi Insight V11帮助中心十二月 19, 2023
  4. 电子表格⬝ 列表报表

    报表简介 列表报表是基于“分组表”类型,以列表的形式展示字段值的一类报表 示例效果 2021-08-09_17-09-08.png 本示例效果数据来源为模型查询。 若是希望使用旧数据集作为数据来源,则需更新授权包含旧数据集的License文件;若是希望使用关系数据源、透视分析、即席查询作为数据来源,则可以选择通过配置高级设置开启旧数据集面板,详情请参考 电子表格插件启用旧资源数据集 ; 数据要求 定义如下模型查询进行列表报表定制 模型查询的创建可参考文档 电子表格-模型查询 2021-08-09_17-12-48.png 分析定制 该表比较简单明了,具体的分析及实现详情如下: 定制内容 分析
  5. 电子表格⬝ 清单报表

    、即席查询作为数据来源,则可以选择通过配置高级设置开启旧数据集面板,详情请参考 电子表格插件启用旧资源数据集 ; 数据要求 定义如下模型查询进行清单表定制。 模型查询的创建可参考文档 电子表格-模型查询 image2024-5-7_9-29-6.png 分析定制 该表比较简单明了,具体的分析及实现详情如下
  6. 电子表格报表布局在不同的分辨率上发生偏移、错位

    系统级别的缩放会影响excel的默认行高,而第三方插件转换图片高度是依据100%系统缩放的情况下转换的,如果发布的设备不是100%缩放,会导致图片的高度异常。 ①修改系统缩放之后,需要重启excel,并对资源重新按照步骤2中方式编辑后发布; ②查看excel是否是按照100%缩放打开,一般可以通过新建excel
    FAQ中心四月 28, 2022
  7. 扩展包项目介绍

    > </portlet-app> 插件介绍 smartbi 插件 favourite
  8. 附录:扩展包项目结构介绍

    > </portlet-app> 插件介绍 smartbi 插件
  9. 【升级注意事项】V9.5➜V10.5

    启用系统数据集,详情请参考 电子表格插件启用系统数据集 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=50693076#id-%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%80%89%E9%A1%B9%E9%AB%98%E7%BA%A7%E8%AE … 或Excel融合分析中继续使用旧数据集、关系数据源、透视分析、即席查询作为数据来源,则需更新授权包含旧数据集的 License 文件,并且还需通过配置高级设置启用系统数据集,详情请参考 电子表格插件启用系统数据集 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action
  10. 4、部署Python节点

    image2023-6-12_17-16-29.png 2、查看pip版本验证 pip -V image2023-6-12_17-21-6.png 3、pip查看安装插件列表 pip list image2023-6-12_17-21-57.png 2.3. 部署数据挖掘引擎包 上传安装包到服务器,并解压到指定目录 tar