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计算度量-根据日期参数获取“前日/上月/去年同期”数据
（本文档仅供参考） 问题描述 在数据模型中创建日期参数，根据日期参数值（默认2021-03-05）获取 ①前日数据 ②上月数据（系统默认的前期数据是上月整月数据，需要获取2021-02-01至2021-02-05的汇总值 ③去年数据（系统默认的同期数据是去年全年数据，需要获取2020-01-01至2021-03-05的汇总值 解决方案 1、新建时间层次维度 image2023-7-4_9-56-26.png 2、新建日期参数并设定默认值 image2023-7-4_10-11-27.png 3、新建度量“前日数据”并验证 image2023-7-4_10-39-29.pngEcharts图形-扩展属性：X轴标签 - 折线设置x轴起始标签在0处或者坐标轴刻度中间
/2022-06-16_155231.png?version=1&modificationDate=1655366580000&api=v2 折线从左y轴开始 折线图设置x轴标签、圆点显示在坐标轴刻度中间 折线起点 折线的起始与y轴中间不留白Echarts图形-扩展属性：图例 - 饼图图例样式，以及图例和文字的位置修改
文字间距 V10.5.8以上的仪表盘中，饼图图例显示内容可勾选分类、指标、占比，有的时候觉得图例的文字间距距离太远，希望调整间距。 https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments/122618326/image2023-11-10_18-17-17.png?versionEcharts图形-扩展属性：标签 - 饼图数据项标签颜色和饼图一致，但想修改字体
（本文档仅供参考） 问题1 我在做饼图的时候，数据标签设置显示，没有设置文本样式之前，我的饼图的数据项标签的颜色是和饼图一样的，如下图的效果： image2021-4-15_16-51-26.png image2021-4-15_16-50-47.png 但是我想修改字体的大小时，这个设置项会把我的字体颜色都变成统一了，如下的效果： image2021-4-15_16-53-15.png image2021-4-15_16-53-33.png 我不想把我字体的颜色修改，希望和饼图的颜色一致，同时又想修改字体的大小，我要怎么实现呢？ 解决方案 数据项标签这里不设置： image2021-4-15_16-55-48.png数据-电子表格数据数量不全
后续的操作实际上都是B的会话信息，此时刷新浏览器，可以很明显看到对应的用户已经切成了B用户，因此重新打开报表则数据显示不全。垃圾数据导致操作报错（No row with the given identifier）
（本文档仅供参考） 问题说明 场景1.在用户管理中进行某个操作之后，如：新建组。弹出报错信息：未指定错误。 场景2.点击搜索按钮，弹出报错信息：未指定错误。 image2020-8-26_17-39-4.png 场景3.更改报表对应的数据集后，打开报表报宏异常。 image2020-8-26_19-38-26.png 场景4：数据源测试连接通过，打开数据库管理界面显示空白，并报未指定错误。 image2020-9-23_18-36-7.png 场景5：数挖启动的，但是前端测试链接报错，日志输出 异常 https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments系统监控-索引监控
索引监控页面用于查看服务器的索引状态信息、索引重建信息，并支持进行资源索引搜索、索引检查等操作，方便定位索引异常等问题。 系统监控-索引监控-01.png 操作说明 1.资源索引查询 输入资源的ID，查询该资源的索引信息、血统分析信息，以及当前用户对该资源的依赖资源的权限信息。 系统监控-索引监控-02.png 支持同时输入资源ID及用户名，查询该资源的索引信息、血统分析信息，以及对应用户对该资源依赖资源的权限信息。如下： 系统监控-索引监控-03.png 注：当用户不存在时，将显示当前用户对该资源的依赖资源的权限信息。 系统监控-索引监控-04.png 2.索引检查 检查服务器Echarts图形-扩展属性：样式 - 取消数据标签引导线并且数据标签拼接数值
（仅供参考） 问题描述： 希望实现取消数据标签引导线并且数据标签实现拼接数值效果，当下效果如下图： image2023-1-29_10-50-41.png 解决方案 可以使用扩展属性实现 { "series": [{ "label": { "normal": { "formatter": "function(arg){return arg.name + ':'+arg.value.toFixed(1)}" } }, "labelLine"数据挖掘-日期计算
概述 在日期的计算中，经常要对日期计算日期差或对日期进行加减指定天数等操作。 image2023-2-3_11-42-53.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 一个输出端口，用于输出日期计算处理后的结果。 参数设置 设置日期时间处理的参数： image2023-2-3_11-45-7.png 设置说明如下： 参数 说明 选择列 要进行日期计算处理的列。 计算方式 作和：日期列与整数、日期与整数列作和 作差：日期列与日期列、日期列与整数列作差 指定列(值) 指定列或者指定值 粒度数据挖掘-归一化
归一化是一种无量纲处理手段，使物理系数值的绝对值变成某种相对值关系。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到某个范围之内处理，更加便捷快速。 归一化实质是一种线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效”，反而能提高数据的表现，这些性质是归一化/标准化的前提。比如有一个很重要的性质：线性变换不会改变原始数据的数值排序。 一般需要用到归一化的算法有：支持向量机、梯度提升决策树、逻辑回归、梯度提升回归树、线性回归、K均值、高斯混合模型。 归一化
