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汇报型分析报告
，图形类型：柱图；字段：雇员名称、订单数量。 顾客职业分析表 创建灵活分析，字段：职位、订单数量、所占比例。 3、分析报告设计 （1）连接登录Smartbi系统。 打开PPT分析报告模板，切换到“Smartbi”分类页，点击工具栏上的 设置 按钮，在“服务器设置”界面填入Smartbi服务器URL、登录商品销售分析
查询。 image2021-11-4_15-25-26.png 5、在左侧资源树的计算字段上，右键新建“销售额”计算字段。 image2021-11-4_15-30-22.png 6、保存即席查询，根据表关系连接各个表之间的关系如图： image2021-11-4_15-34-54.png 2.2.2.新建时间地理维度 1、在“订单日期”和“发货日期Excel融合分析如何进行权限管理
2设权限.png 第二步：设置数据源表的数据权限 在左侧导航进入【数据连接】，我们需要通过对报表其依赖的关系数据源设置数据权限 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=44500382，其中可结合 【系统函数 https字符串处理函数
1 concat(col1, col2, ..., colN) ：拼接字符串 函数说明：连接字符串col1, col2, ..., colN 示例： > SELECT concat('Spark', 'SQL'); SparkSQL 2 concat_ws(sepwindows exe安装各组件目录说明
Smartbi-License.xml smartbi的license文件 dynamicLibraryPath 动态链接库目录，配置数据源连接的自定义驱动目录 ext 扩展包目录。放置客户定制扩展包的目录 Font-smartbi smartbi的字体目录。里面默认存放了思源黑体字Linux系统MySQL版本升级
1、升级前准备以及注意事项 升级前准备和注意事项： 1、了解项目情况、项目环境，升级MySQL版本的原因。 2、了解项目上MySQL的版本信息，部署方式、部署路径，MySQL数据库中是否仅有知识库，如果有业务库数据，需要项目自行备份数据。 3、获取新版的MySQL安装包，获取项目环境接服务器的连接方式。 4、MySQL只建议小版本之间升级，比如 5.7.1升级到5.7.x。 5、服务器可能存在多个MySQL服务，需要检查Smartbi使用的是哪个MySQL服务，检查步骤： ①登陆smartbi config配置页面，检查MySQL的地址和端口 ②登陆服务器查看MySQL端口对应的进程，确认MySQL的信息如何分析报表性能问题
的一般都是smartbi或smartbix打头。 image (1).png 注：此工具核心是录制之后下载，初步判断是否是数据库执行性能（包名带有数据库驱动特征，如mysql.xxx），如非数据库直接连同浏览端采集信息，直接上报问题分析。 2.3数据库端性能分析工具 主要指建立数据库连接和SQL执行性能某政府单位疫情期间网民情绪识别
如图2-10所示。 11.png 图2-10 分词 停用词处理 文本通过分词节点分词后，如图2-10中可以看到有些词语对模型训练而言并没有什么实际的意义，比如说标点符号、连接词等。我们接入一个 停用词处理 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId … ?pageId=51941814 节点，选择特征列如图2-19所示。接入 LDA https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942052节点，参数配置如图2-20所示。通过抽取将两个节点连接起来，接入一个 主题-词分布（LDA） https某政府单位疫情期间网民情绪识别
如图2-10所示。 11.png 图2-10 分词 停用词处理 文本通过分词节点分词后，如图2-10中可以看到有些词语对模型训练而言并没有什么实际的意义，比如说标点符号、连接词等。我们接入一个 停用词处理 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId … ?pageId=51941814 节点，选择特征列如图2-19所示。接入 LDA https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942052节点，参数配置如图2-20所示。通过抽取将两个节点连接起来，接入一个 主题-词分布（LDA） https数据模型错误用法
纳入一方的维表，所以扩展表指标数据不会被放大或缩小，多方的表只有在启用了双向筛选才会被纳入作为筛选条件，这是基于join关系无法构建的一个规则。 通过本文，我们一同审视了数据建模过程中的种种“乌龙”，包括基数关系的误判到以及传统连接方法的局限。面对这些问题，虽然每一步都充满了挑战，但借助对业务需求的深刻洞察和
