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计算列中使用系统函数
1 概述 在数据处理与分析场景中，计算列作为一种灵活的数据加工工具，能够基于已有数据字段生成新的计算字段，为数据分析提供更丰富的维度和视角。 系统函数指与用户信息相关的一类函数，包括内置的系统函数和用户自定义的函数; 本文旨在说明如何在计算列中调用系统函数，帮助用户掌握通过系统函数提升计算列数据处理能力的方法，以满足复杂业务场景下的数据加工与分析需求。 2 系统函数与计算列函数的区别 2.1 定义与定位 系统函数：是平台预先开发并内置的函数集合，属于底层通用型工具，为各类数据处理场景提供基础功能支持，具有高稳定性和广泛适用性。详细可查看：系统函数。 计算列函数：特指在计算列场景下使用的函数，其范围可能包含系统用户&资源之间的权限明细查询
。 image2025-5-12_13-50-29.png 配置高速缓存库：确保高速缓存库能连接通过。 image2025-5-12_13-52-52.png 3.4.数据模型 构建的分析数据模型，在【数据准备】->【数据集】->【system】→【数据集】→【用户权限查询数据集】，具体的分析维度如下： image2025-5-16_11-25-3.png 数据模型全量抽取设置：当 “用户权限信息Java查询” 的抽取参数为空时，则会抽取全量数据。 image2025-5-16_11-32-26.png image2025-5-16_11-32-52.png 3.5.打开资源 在【分析展现】中，搜索”用户权限即席查询“，即可找到对应的报表资源跨库联合数据源
这些系统的数据进行整合和联合查询，实现数据的统一访问和分析。例如，可以将客户关系管理（CRM）系统和企业资源计划（ERP）系统的数据整合起来，实现对客户与销售数据的综合分析。 2、数据仓库联合查询：对于建立了数据仓库的企业，数据通常存储在多个不同的数据源中，例如数据仓库、数据湖等。通过 Smartbi 跨库联合数据源，可以连接不同的数据源，并进行联合查询和分析，实现对整个数据仓库的全面分析。例如，可以连接数据仓库和实时数据流，将历史数据和实时数据进行联合分析，帮助企业了解业务趋势和实时监控。 3、外部数据整合：在一些情况下，企业可能需要整合和分析来自外部的第三方数据。通过 Smartbi 跨库联合数据源，可以连接外部数据源，并将认证考核问答集锦
想了解详细的中级数据分析师考核认证情况以及学习路径等内容 视频链接：https://my.smartbi.com.cn/index/meeting/content?qid=5&me_mid=236&smt_poid=7 https://my.smartbi.com.cn/index/meeting/content … ，右上角的系统生成名，包括后面生成的数字。 （保存资源一定要保存在 公共空间_中级数据分析师认证_认证考核资源保存目录 下方，自己以用户名新建的目录中，不能保存在个人空间中） image2024-9-10_10-59-3.png 中级BI数据分析师IDC和中级数据分析师SCAP（技术侧）有什么区别？ BI数据分析二手车交易价格预测
背景描述及需求 自2010年开始，中国的二手车市场开始步入了快速发展阶段，并开始成为汽车市场重要的组成部分，二手车市场已经具备了实现跨越式发展的基本条件，为符合国际通行的运营模式的应用打下了坚实的市场基础。面对市场上激烈的二手车价格竞争，为了针对二手车高效的销售，对此根据二手车历史数据进行分析价格的涨幅情况。 本次对二手车历史销售数据进行合理的价格预测，本次数据挖掘数据建模目标如下： 1.借助二手车历史销售数据分析对价格的影响的相关因素； 2.建立模型预测二手车销售价格，掌握二手车价格的情况； 3.针对二手车价格预测情况做好活动方便合理销售。 图片10.png 1）获取数据，数据来源于赛题二手车二手车交易价格预测
背景描述及需求 自2010年开始，中国的二手车市场开始步入了快速发展阶段，并开始成为汽车市场重要的组成部分，二手车市场已经具备了实现跨越式发展的基本条件，为符合国际通行的运营模式的应用打下了坚实的市场基础。面对市场上激烈的二手车价格竞争，为了针对二手车高效的销售，对此根据二手车历史数据进行分析价格的涨幅情况。 本次对二手车历史销售数据进行合理的价格预测，本次数据挖掘数据建模目标如下： 1.借助二手车历史销售数据分析对价格的影响的相关因素； 2.建立模型预测二手车销售价格，掌握二手车价格的情况； 3.针对二手车价格预测情况做好活动方便合理销售。 图片10.png 1）获取数据，数据来源于赛题二手车创建可视化SQL查询
参数设置进行参数映射。 3、可视化SQL查询基于业务主题、数据源进行分析。 2 示例说明 基于产品销售数据，业务人员希望可以通过简单拖、拉拽实现得到要分析的数据，详细操作可查看：入门视频。 基于上述要求，本次可视化SQL查询分析思路如下： 展现输出字段：产品名称、单价、数量、销售额。 区域、产品类别作为 … ，选择“新建计算字段 ”。 2、表达式: 支持表、业务视图、函数、用户属性、字段、+、-、*、/。 2.png 4、新建好了计算字段，在右侧列表表头上可以切换聚合方式，分别把单价、数量、销售额的聚合方式切成”合计值“。 8.png 2.3 生成宽表 根据以上步骤，示例分析要求都已做完，保存之后，在模型中会电子表格树状结构合并第一列
示例说明 在电子表格中可以通过宏实现树状结构，数据之间存在层级关系，可以展开收缩，如下： image2020-6-11 17:1:17.png 版本及客户端说明 1.smartbi版本：V9 2.客户端：PC 3.浏览器：IE11、谷歌浏览器（Chrome）、火狐浏览器（Firefox） 设置方法 1.数据准备，该电子表格数据必须拥有id和父id字段，并且按顺序排序，如下： image2020-6-11 17:2:50.png 2.在电子表格设计其中，创建电子表格。如下： image2020-6-11 17:3:34.png 3.在浏览器的资源定制节点下，选中电子表格，右键选择 编辑宏 进入报表宏界面SQL查询
是指通过SQL语句输出数据结果。 适用情况：熟悉SQL语句的技术人员。 1.SQL查询支持直连、抽取模式，但是如果是嵌套SQL语句，也只支持抽取模式； 2.另外SQL语句中如果使用了Order By 进行排序，可能没用；是由于mdx查询的时候，会按多维引擎的默认排序。 操作入口 在“数据模型”定制界面单击创建私有查询按钮image2022-2-4_20-46-19.png，选择 SQL查询（如下图所示），进入SQL查询的定制界面。 image2022-2-4_20-18-28.png 界面介绍 SQL查询定制界面如下图所示： image2021-7-8_16-37-19.png 该界面主要分为如下几个区IJavaQueryData
/00.WebHelp/vision/help/sdk/JavaQueryAPI/com/freequery/metadata/IJavaQueryData.IOrderSupport.html 声明该实现类支持排序 static interface … /sdk/JavaQueryAPI/com/freequery/metadata/IJavaQueryData.ISimpleData.html 声明返回该类返回的数据量比较少，Smartbi会自动读取所有数据并支持计算字段、排序、聚合、条件的功能 static interface
