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跨表创建计算列
的字段了，这里显示表/查询的逻辑：以”选择表“为中心的核心子图(什么叫核心子图？简单的理解就是以它为中心的构建的星型模型上的表)，如果不在它的核心子图上，编辑器中无法拖入对应的表字段的。详细可查看本文章节：4 跨表计算列创建原理。 编写好之后，点击【确定】，回到数据模型： 创建好的跨表计算列“区域顾客编号：无法“预览数据 … ，分析商品的利润数据，如下图可以清晰的看到各个商品的利润情况： lirun002.png 4 跨表计算列创建原理 以 “核心子图” 为准进行跨表计算列的创建。 什么叫“核心子图”？先要了解子图：子图(也可以理解为扩展表)，也可以理解为数据模型中的每个表都可构建一个子图，A表的子图是以A表为中心，根据筛选交互式仪表盘-图层区
组件或节点在图层结构中其父节点铺设的区域为容器； image2021-3-16_9-36-29.png 通过“布局容器”可以整体移动位置或者样式布局，效果参见如下动图： 布局容器-移动及布局设置.gif 移除组件 在组件上右键选择“移除组件”，删除选中的组件自助仪表盘图形指定字段排序
（本文档仅供参考） 问题说明 目前自助仪表盘图形需求是：下列柱图十二星座按照指定顺序排列，并且星座名称本身是通过转换规则转换实现的，是否能通过加扩展属性代码实现？例如：十二星座按照指定的“白羊座、金牛座、双子座”等固定顺序排列。 image2019-4-25 17:10:6.png 解决方案 方案原理：因为字符串字段有时候排序效果不是像数值型字段那样直接设置升序降序就达到相应的排序效果的，所以需要指定一个可以设置【升序\降序】的字段以达到需求效果。 方案步骤参考： 假设存储在数据库的星座是编码，然后通过转换规则的方式转换成极坐标曲线图
概要说明 极坐标作为一种特殊的二维坐标系统，也可以用来布局维度和度量，其中分类轴对应角度轴，以上半圆的垂直线为分类轴；指标轴对应径向轴。 含义 入口 图例 极坐标曲线图 显示各类别的变化趋势。 2022-02-16_15-44-00.png 如下极坐标曲线图表示某公司各类产品销售额的情况： 2022-02-16_15-46-17.png 优势 容易比较出数据变化及大小。 配图建议： 列区：1个或多个维度 行区：1个或多个度量 示例 我们在业务分析中，经常会对趋势进行分析。实际应用中， 线图主要有如下应用情景： 示例1：某公司各类大数据散点图
概要说明 大数据散点图用于考察坐标点的分布，判断两组变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式，主要适用于大数据量情况（数据量>=2000）。 含义 入口 图例 用于表示数据项大于2000的数据的关系。通常用来研究区间分布模式。 image2022-2-16_18-9-51.png 下图是模拟三角函数（正弦sin）的图像显示，体现周期性特点： image2018-9-6 16:55:2.png 优势 大数据量的情况下，在图形上能得到秒级渲染展示。 劣势 无法自定义单个数据项的样式。 配图建议： 列区：1个度量； 行区：1个维度/1个度量； 数据要求图形No data时可以自定义样式
(); if (chart.container.noDataDiv) { chart.container.noDataDiv.innerHTML = "此柱图无数据"; chart.container.noDataDiv.style.color = '#FF4040'; //修改字体颜色对话式分析-构建知识图谱
资源的数据量很庞大或字段过多，或者有部分字段信息（如”ID”、“URL链接”等）对当前主题无意义的字段，则可以根据实际需求勾除掉该部分字段数据。 image2021-12-17_14-55-32.png 删除AI图谱 删除当前资源所构建的知识谱图 “构建/删除图谱”按钮需要满足以下两个条件图形No data时可以自定义样式
(); if (chart.container.noDataDiv) { chart.container.noDataDiv.innerHTML = "此柱图无数据"; chart.container.noDataDiv.style.color = '#FF4040'; //修改字体颜色低版本IE浏览器安装插件（Smartbi Cef ActiveX）说明
7、刷新或重启IE浏览器，输入smartbi连接地址，即可进入登录页面。 9.png 三、注意事项 1、安装插件如遇到安装中止并提示“注册插件失败”时见图001，需要用管理员身份运行命令提示符，安装vc_redist.x86："C:\Smartbi … ，见图002。提示成功后，刷新或重启IE浏览器即可进入smartbi登录页面。 【图001】 001.png 【图002】 002.png 2、 浏览器访问的时候提示类似如下信息【图003某市政府重点区域人群密度预测
； 2、建立模型预测重点区域未来的人群密度，掌握人员流动聚集的动向； 3、针对人群密度较大的区域，做好紧急疫情防控工作。 本案例重点区域人群密度预测的总体流程如图1-1所示。 1.png 图1-1 1）获取数据，数据来源于赛题重点区域人群密度预测数据； 2）对获取的数据进行基本的处理操作 … /viewpage.action?pageId=51941725 节点，将上述3张表的数据读取进来，部分数据如图2-1所示。 2_副本.png 图2-1 为了便于理解字段含义，让字段看起来更加直观，我们使用 元数据编辑 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId
