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全局过滤器
在数据源和业务主题节点下创建的过滤器统称为全局过滤器。 操作入口 新建过滤器：系统提供两种新建过滤器的方式。在 已创建的数据源 > 过滤器 的更多操作中选择 新建 > 过滤器，进入到“过滤器”界面。在 已创建的业务主题 > 过滤器 的更多操作中选择 新建 > 过滤器，进入到“过滤器”界面。 修改过滤器：在已创建的过滤器的更多操作中选择 打开，或者双击已创建的过滤器，进入到“过滤器”界面，允许修改相关设置。 删除过滤器：在已创建的过滤器的更多操作中选择 删除，成功删除该过滤器。 不同入口下的过滤器是不能通用的。过滤器只能应用于和所用过滤器来源一致的数据源或是业务主题。关系数据源（包含联合数据源）创建的过滤器和业务过滤器
就是一个条件表达式(例如：ProductID < 10)，可用于SQL中需要条件表达式的地方(例如SQL中的where部分)。它是过滤条件表达式封装的载体，通过将复用性较多或技术上比较复杂的过滤条件进行定制封装，可多次被运用到即席查询、可视化数据集和SQL数据集的条件表达式中。过滤器在业务中的意义主要有以下两个： 增强过滤条件的复用性，避免多次定制相同的过滤条件。 实现预定制。对于一些比较难的过滤条件可预先由技术人员定制好后，提供给普通业务用户使用。 过滤器分类 Smartbi中的过滤器主要分为两类： 全局过滤器：在数据源和业务主题节点下创建的过滤器统称为全局过滤器。详情请参见：全局过滤器。 局部过滤器：在即过滤器
就是一个条件表达式(例如：ProductID < 10)，可用于SQL中需要条件表达式的地方(例如SQL中的where部分)。它是过滤条件表达式封装的载体，通过将复用性较多或技术上比较复杂的过滤条件进行定制封装，可多次被运用到即席查询、可视化数据集和SQL数据集的条件表达式中。过滤器在业务中的意义主要有以下两个： 增强过滤条件的复用性，避免多次定制相同的过滤条件。 实现预定制。对于一些比较难的过滤条件可预先由技术人员定制好后，提供给普通业务用户使用。 过滤器分类 Smartbi中的过滤器主要分为两类： 全局过滤器：在数据源和业务主题节点下创建的过滤器统称为全局过滤器。详情请参见：全局过滤器。 局部过滤器：在即值过滤
是指对数据列值值范围的过滤。 操作入口： 在过滤下拉菜单中选择 定制过滤，弹出“自定义过滤”对话框，选择 值过滤 后，自定义过滤条件。 image2019-11-1 15:3:43.png 值过滤支持两个条件书写，每个条件可以分别书写，支持选择不同的表达式，两个条件的关系可以设置为 AND 或是 OR ，如下图： image2019-11-1 15:4:39.png 示例说明： 报初始效果如下图： image2019-11-1 15:5:16.png 对销售量点击更多菜单image2019-8-6 10:6:44.png选择 过滤 > 定制过滤。 image2019-11-1 15:5:32.png 则进入多维分析-过滤
过滤是指根据用户显示数据的需要将当前数据列进行条件筛选的一类分析方法。 只有列区最内存维度才会有过滤功能。 操作入口： 在列上最内成员上点击更多菜单image2019-11-1 14:57:20.png，在弹出的选项中，选择 过滤 功能。 image2019-11-1 14:57:9.png 总入口：在当前多维分析表格区选中的数据列的列按钮中单击 过滤 按钮，弹出过滤下拉菜单。 定制过滤：在过滤下拉菜单中选择 定制过滤，弹出“自定义过滤”对话框，选择 值过滤 后，自定义过滤条件。TopN过滤和BottomN过滤请参见 TopN分析 和 累计百分比分析 章节。 取消过滤：在过滤下拉菜单中选择 取消过滤。 前/后维度过滤器
是指用户根据展现的需要对当前多维分析中的维度进行条件筛选的有效方式。 操作入口 多维分析和多维探索拥有不同的入口。 多维分析入口 新建：在“新建多维分析”界面的工作区“维度过滤器”节点的更多操作image2019-11-1 15:51:32.png中选择 新建，弹出“新建维度过滤器”窗口。 image2019-11-1 15_51_24.png 编辑：在“新建多维分析”界面的工作区已创建的维度过滤器的更多操作image2019-11-1 15:51:36.png中选择 修改 或是双击过滤器，弹出“修改维度过滤器”窗口。 删除：在“新建多维分析”界面的工作区已创建的维度过滤器的更多操作image2019-11-1过滤空目录
在进行资源搜索或选择数据来源时，可先过滤掉资源树中的空目录，提高查找效率。 空目录有以下几种情况： 目录本身为空； 当前用户对该目录有访问权限，对其子孙节点没有访问权限，因此查看到的目录为空； 目录不为空，该目录存放着在当前系统模块下无法查看的资源类型。例如分析展现下的公共空间的某目录有一个仪表盘资源，在“数据准备”模块公共空间的相应目录下看不到该资源，对于用户是空目录。 资源搜索 选择数据来源 153.png 13.png 操作入口 点击资源树搜索框旁 过滤空目录 按钮，则过滤掉资源树中的空目录。 153.png 应用场景 场景一 当A目录过滤空目录
在进行资源搜索或选择数据来源时，可先过滤掉资源树中的空目录，提高查找效率。 空目录有以下几种情况： 目录本身为空； 当前用户对该目录有访问权限，对其子孙节点没有访问权限，因此查看到的目录为空； 目录不为空，该目录存放着在当前系统模块下无法查看的资源类型。例如分析展现下的公共空间的某目录有一个仪表盘资源，在“数据准备”模块公共空间的相应目录下看不到该资源，对于用户是空目录。 资源搜索 选择数据来源 2021-09-09_11-01-51.png 2021-09-09_11-01-02.png 操作入口 点击资源树搜索框旁 过滤空目录 按钮，则过滤掉资源树中数据挖掘-过滤
概述 根据用户需求，通过写SQL语句(片段)的方式，对数据集中指定字段进行条件筛选过滤。 image2020-9-8_9-10-20.png 10.5.15版本后，左侧资源树不再显示过滤节点，但是旧的过滤节点仍能正常使用，建议使用最新的行过滤节点完成过滤操作。 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，用于输出过滤的结果。 参数设置 设置过滤与映射的参数： image2020-5-21 13:58:29.png 设置说明如下： 参数 说明 过滤器 对数据的指定字段进行过滤实现报表数据过滤
1 概述 用户对报表数据的处理存在各种特殊需求，如增加报表的行或列、对报表中的数据进行修改、对报表中的数据进行合计等二次加工。 系统提供两种方式来响应用户的这类特殊需求：一种是在报表宏中通过 JavaScript API 来修改报表的内容。另一种则是用 Java 开发一个"报表数据过滤器类"来完成，其原理类似Java web开发中的filter，在刷新报表数据的时候，会执行相应的过滤器类。为实现报表数据过滤的要求，系统提供接口类 ISDKGridDataFilter 供实现此类扩展开发。 需实现的接口方法说明如下： accept：用于判断该过滤器是否生效。例如我们可能只针对某个
