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电子表格⬝ 跨sheet页取数
电子表格支持跨sheet页取数。跨sheet页取数指当前sheet页报表的数据需要从其他的sheet页报表中获取。 示例效果 如下示例图，“汇总”页的合计值是从“明细数据”页取值。 1）“汇总”页： image2019-1-28 9:36:46.png 2）“明细数据”页： image2019-1-28 9:37:56.png 实现步骤 实现步骤 说明 1、新建电子表格 创建如下电子表格： 1）“汇总”页： image2019-1-25 15:37:48.png 2）“明细数据”页： image2019-1-25 15:57:18.png 关于合计的操作，详情请参考 电子表格-小计前进后退
状态，因此前进、后退的最大次数是"4"。 微信截图_20180117153533.png 从以上状态保存流程图可以了解：当前展现的状态其后还存在状态的情况下，操作产生的新状态会覆盖其后的状态。资源权限-实现某个字段权限设置
image2021-8-26_10-13-0.png 本示例需要去掉EveryOne角色和普通角色。 image2021-8-26_10-14-41.png 3、设置好后，登录普通用户，效果图如下： image2019-12-2 18:7:10.png透视分析（旧）如何实现表格行合计加粗？
该宏示例在 V10.5上 验证通过 提示：本文档的示例代码仅适用于本文档中的示例报表/场景。若实际报表/场景与示例代码无法完全适配（如使用功能不一致，或多个宏代码冲突等），需根据实际需求开发代码。 示例说明 透视分析合计行数据字体加粗。效果图如下： image2020-6-10 14:33:47.png 设置方法 在“分析展现”节点下，创建一张透视分析。 选中透视分析，右键选择 编辑宏 进入报表宏界面。 在报表宏界面新建客户端模块，在弹出的新建模块对话框中选择对象为 INSIGHT；事件为 onRenderTable；并把下面宏代码复制到代码区域。 宏类型用户验证
1.说明 若是实际项目中有多个系统（包括Smartbi系统）需要统一登录认证，且将某个第三方系统作为统一登录认证平台，其余系统访问此系统来进行登录认证。此时需要自定义登录验证类替换Smartbi中登录验证逻辑，但还是需要通过角色来设置操作权限。如下图所示，根据实际情况扩展开发实现接口类，即可使用其他系统用户验证平台。 图1.png 2.实现步骤 1.参考“插件开发框架”，开发一个项目扩展包；（也可以直接创建一个java项目） 2.在扩展包项目中新建一个Java类 com.mycomp.mypackage.MyAuth，并且实现接口 IAuthentication httpClickhouse对于小于1970年1月1日时间显示异常
/data-types/datetime/ 建议是通过将日期字段转成字符串或是通过其它支持作为高速缓存库的数据库进行抽取。 图3.png mpp显示时间不对 高速缓存库时间不对组合分析如何做到参数分组，例如100元以下，100-5000元，5000-10000元
image2018-10-31 11:46:39.png == Step 3 ==== 在组合分析勾选字段和过滤器，效果图如下： image2018-10-31 11:48:25.png image2018-10-31 11:48:39.png image2018-10-31 11:49:17.png 参数分组 分组参数收件人中有失效的邮箱时计划任务发送失败
功发送 高级配置默认设置新增效果图如下： Catch.jpg 注意：设置完高级选项之后需要重启服务器才能生效！指标模型-维度结构管理
等。 操作 效果图 单击修改层次结构名称 2023-01-31_16-00-03.png 默认层次结构名称为“新层次”，为保证层次结构不重名，必须修改默认层次结构名称。 单击修改层级名称 2023-01-31_16-02-08.png 拖拽调整层级顺序 … 层次结构。 拖拽维度属性到“<新级别>”中，在已有层次结构中生成新的层级。 2023-01-31_16-17-46.png 3、层次结构操作包含：修改层次结构名称、层级名称、调整顺序、标记时间层次等。 操作 效果图 单击修改层次结构名称 2023-01-31_16-21-09.png垃圾短信识别
/viewpage.action?pageId=51942021 算法进行抽取变换，输出结果如图： image2020-6-15 13_55_33.png 整个的数据预处理流程图如下： image2022-2-10_16-7-14.png 构建模型 本案例采用 随机森林 https … ://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942291 节点接入，如构建模型的整体模型训练预测图所示。评估结果如图： image2020-6-15 16:11:13.png 分析结果得出F1分数达到0.91,说明该模型效果比较不错的。 该模型能较好地识别
