第182页，共445页。 显示 4,442 条结果 (0.072 秒)
创建SQL查询
如果嵌套后，可能会导致字段的数据类型识别不准确，如果不准确，可通过CONVERT函数转换规避。 6、数据模型的SQL查询中的参数，不支持备选值中包含逗号，如果备选值包含逗号是会自动分割，以多个值进行查询。 2 功能介绍 sqlchau.png 序号 功能 功能说明 1 执行 执行：执行全部 … ”表为例，由于每天的订单数据很大，需要增加时间过滤进行查询。 具体的操作步骤如下： 1、创建数据模型并在模型中增加 “SQL查询”，在SQL查询下面编写带有条件的SQL语句，如下图： where {[字段=${ParamName}]}参数是动态值，"{[]}"代表参数默认值可不填写，不填写代表查询全部数据ETL-Sparks精度超过限制问题
[DECIMAL_PRECISION_EXCEEDS_MAX_PRECISION] Decimal precision 8 exceeds max precision 7.日志显示出Decimal的最大精度是7，然后出现了精度8位数。实际上Spark的Decimal类型最大位数是38位，引擎也未提供接口修改位数限制。注意到客户的数值是通过sql计算的，并没有指定计算结果的类型，有可能spark自行推导了结果类型，超出了推导类型的限制。 解决办法 在SQL中显示地指定结果的类型，比如SELECT CAST(123.45 AS DECIMAL(38,2))，显示地指定为 DECIMAL(38,2)类型。仪表盘系统扩展开发场景
) => { iDataSetPanel.openDatasetSeletor() }) } } ``` # 数据选择面板相关场景 ## 设置数据面板显示内容（只显示某个目录的数据） <strong>示例代码：</strong> ```javascript class … => { // 移除返回上一级按钮 return item.id !== 'DRILL_UP' }) ``` ## 过滤弹框初始化显示的结果 <strong>示例代码</strong> ```javascript let whiteListAPI之间如何传递数据
1. 应用场景 B 接口请求参数依赖于 A 接口返回的数据，典型的案例：先通过登录接口获取到token，然后把token传给下一个需要token才能访问的接口。 2. 实现思路 解析A接口返回的数据，提取出B接口需要的数据，然后把数据映射成参数，B接口就可以通过参数获取的相应的数据。 3. 具体示例 获取图书列表的接口需要登录接口返回的token作为参数，示例如下图： image2024-4-11_11-7-3.png 3.1 获取token 获取token 接口url配置： image2024-4-11_11-8-38.png 获取token接口返回的数据： image2024-4-11_11-9-1公共设置-文件导出设置
用于数值导出类型默认值的设置。 界面介绍 image2021-8-24_14-22-15.png 设置项说明如下： 设置项 说明 默认值 数值导出类型默认值 用于文件导出时，数值导出类型的默认值。 真实值即席查询获取导出行数接口
/ExportHttpServlet 请求方式：POST 请求参数： Key Type 默认值 说明 resId 字符串 报表资源的id fileName 字符串 导出文件名，不包含后缀 exportType 字符串 导出 … 行数 withDataFormat 布尔值 应用数据格式后导出 exportFilters 布尔值 导出过滤条件 该接口返回一个重定向 重定向接口： /vision/ExportHttpServlet;jsessionid=${jessionid}?action数据挖掘-OneHot编码
概述 OneHot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。它是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，其它都是零值，它被标记为1。（即：标记位置为1，其他位置为0）我们编码后的结果是一个稀疏向量，稀疏向量就是有特征数量，特征索引和特征值组成。 image2020-9-11_16-15-16.png 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 一个输出端口，用于接入下一个节点，与抽取节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 新增列后缀数据挖掘-OneHot编码
概述 OneHot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。它是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，其它都是零值，它被标记为1。（即：标记位置为1，其他位置为0）我们编码后的结果是一个稀疏向量，稀疏向量就是有特征数量，特征索引和特征值组成。 image2020-9-11_16-15-16.png 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 一个输出端口，用于接入下一个节点，与抽取节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 新增列后缀交互式仪表盘 ⬝ 表格分析
：仅支持列头区域，包括右侧横向扩展的维度单元格。 此限制的原因：添加整个字段的所有数据，和具体维成员值无关。 维度-添加维度.gif 按照当前成员添加 在当前维度字段的右侧/下方增加新的维度字段，且需要按所选的成员值过滤数据。 使用限制：仅支持行头区域的维成员单元格，且仅支持交叉表组件。 此限制的原因：和所选的维成员有关。 维度-按成员维度.gif 替换当前维度 选择新的维度字段替换当前的维度字段。 使用限制：仅支持列头区域，包括右侧横向扩展的维度单元格。 此限制的原因：添加整个字段的所有数据，和具体维成员值无关。 维度-替换维度.gif时间累计
1 概述 仪表盘可以通过快速计算或计算度量生产各种累计数据，包括累计值、同期累计、同期累计比、同期累计增长、同期累计增长率。 快速计算：系统内置一批常用的时间计算类型，通过点选操作即可快速生成时间计算数据。时间累计相关计算逻辑详情可参考 时间计算 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=114983309 。 计算度量：支持向导和函数的方式自定义时间计算数据，一般用于逻辑较复杂的时间累计值计算。相关函数逻辑详情可参考 自定义计算度量 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId
