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占比分析
是指对考察指标数据值占其所在行或列的总值的百分比情况。 其计算公式为：占比＝指标值÷指标所在行或列的总值×100%。 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 14:14:11.png中选择 添加计算 > 添加占比，多维分析即显示一列或一行占比分析数据结果 … 菜单image2019-11-1 14:14:23.png中选择 添加计算 > 添加占比，即增加一列占比分析数据结果列“2016年1季度的占比”，如下图： image2019-11-1 14:15:46.png 该“2016年1季度的占比”列中的值是通过“2016年1季度”所在列中各个单元格的值与该列汇总值比较而得基比分析
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，多维分析即显示一列或一行基比分析数据结果。 image2019-11-1 14:30:26.png 示例： 下面，我们将演示对下图多维分析中的"销售量"对时间维度"月份"进行基比分析的效果。 image2019-11-1 14:31:50.png 在"销售量"所在单元格的更多菜单image2019-11-1 14范围分组示例
： image2019-10-18 17:11:6.png 2）设置“自定义分组字段”界面相关设置项：输入自定义分组字段的名称为“时间分组”；分组方式选择 按范围分组 ，如图： image2019-10-18 17:11:45.png 3）在分组设置区中进行分组操作，其中，范围最小值指“大于等于”，最大值指“小于”。 输入分组名称“2016年上半年”，最小值为“2016-01-01”，最大值为“2016-07-01”； 输入分组名称“2016年下半年”，最小值为“2016-07-01”，最大值为“2017-01-01”； 输入分组名称“2017年上半年”，最小值为“2017-01-01”，最大值为极坐标曲线图
概要说明 极坐标作为一种特殊的二维坐标系统，也可以用来布局维度和度量，其中分类轴对应角度轴，以上半圆的垂直线为分类轴；指标轴对应径向轴。 含义 入口 图例 极坐标曲线图 显示各类别的变化趋势。 2022-02-16_15-44-00.png 如下极坐标曲线图表示某公司 … 产品销售额的对比情况 分类轴上显示产品类别 指标轴上分布销售额 该需求为趋势对比分析，想要查看对比情况，建议通过极坐标曲线图实现。 效果 2022-02-16_15-46-17.png 操作步骤 （1）数据基础 以上业务情景基于数据模型完成，创建含产品信息和订单明细数据（如销售额等）的订单模型，具体步骤可参考计算列函数数据库适配情况
返回值与其他数据库不同，可以考虑调转参数位置满足 DORIS 已实现 GaussDB 已实现 GaussDB 200 len函数中中文只支持UTF8编码 substring、insert函数不支持中文 已实现 GBase 已实现 Gbase8sV88： 1、isnotnull … )函数测试环境无法执行，使用TO_DECIMAL函数处理，并且当精度小于0，值大于7位的时候无法支持，如trunc(12345678, 2)，原因是数据长度过长会自动转为double的科学计数 HSQL 已实现 HuaWei FusionInsight HD 已实现 不支持atan2、_cast大数据量抽取性能优化
只分配了5G，为了充分利用服务器内存，需要手工进行设置。 操作步骤如下： 1. 修改 ETL引擎部署目录/conf/engine-env.sh (注意：该文件是ETL引擎启动后自动生成的，如果ETL引擎没有启动过，需要先启动) image2024-7-18_10-11-54.png 主要修改上图两个值，删除开头的#号，同时修改分配内存，分配内存推荐设置为服务器内存70%--75%，最好这两个值设置为一样。 假如服务器内存为32G，修改如下： image2024-7-18_10-24-16.png 2. 重启ETL引擎。 3. 检验是否修改成功。进入到bi 系统监控–-实验监控，如果这里显示分配的内存跟改的一样，那就是即席查询⬝ 业务主题或数据源
刷新组件。 1、报表保存后，“刷新”的状态即为私有，再次打开报表，“刷新”使用上次的保存值。 2、在属性中修改字段宽度后，可立刻生效，不受设置项控制。 在不设置刷新的情况下，在即席查询中勾选字段后，无法显示报表数据，需要手动刷新才能显示并在表格区域进行的交互设置。 保存 … 主要涉及两个界面： 初始界面 任选其一入口，如在“分析展现”界面主菜单选择 即席查询，通过 新建即席查询 功能进入到即席查询定制界面： 初始界面.png 设计界面 勾选确定的即席查询字段则显示了即席查询的设计界面： image2024-7-15_9-18-28.png 该界面主要分为如下三个区瀑布图
概要说明 瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式，来表达数个特定数值之间的数量变化关系。 含义 入口 图例 反应数据多少的同时，更能直观的反应出数据的增减变化过程。 2022-02-15_9-29-23.png 通过瀑布图：显示了近一个星期收支的增减变化情况。 红色柱条代表增加值，蓝色柱条代表减少值。 image2018-9-21 11_44_24.png 优势 展示两个数据点之间的演变过程。 劣势 没有柱状图、条形图的使用场景多，适用情况单一。 配图建议： 列区：1个维度； 行区：1个度量； 示例 适用场景 适用于解释两个数据值之间的差异是由哪几个因素参数值控制查询字段
在Smartbi中，参数不仅只用于SQL的Where部分作为数据过滤，还可以用于Select部分，用于控制数据集的输出字段。 本示例演示通过勾选参数值内容，控制报表的输出字段。 实现步骤 1、新建参数 新建一个平铺勾选面板参数，设置参数的数据类型为“其他类型”。也可以设置控件类型为下拉框、对话框等。 image2019-11-12 15:47:9.png 2、参数的备选值设置 这里用静态列表方式。注意： 真实值必须为数据库中的字段名称。 所有字段必须来自于同一个表，这里不支持跨表查询。 image2021-8-28_17-32-15.png 3、新建原生SQL数据集 数据集内容为“select 参数参数值控制查询字段
在Smartbi中，参数不仅只用于SQL的Where部分作为数据过滤，还可以用于Select部分，用于控制数据集的输出字段。 本示例演示通过勾选参数值内容，控制报表的输出字段。 实现步骤 1、新建参数 新建一个平铺勾选面板参数，设置参数的数据类型为“其他类型”。也可以设置控件类型为下拉框、对话框等。 image2019-11-12 15:47:9.png 2、参数的备选值设置 这里用静态列表方式。注意： 真实值必须为数据库中的字段名称。 所有字段必须来自于同一个表，这里不支持跨表查询。 image2021-8-28_17-32-15.png 3、新建原生SQL数据集 数据集内容为“select 参数
