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用户权限不正确如何排查
SQL查询和SQL查询制作的报表是不生效的，需要在SQL上where语句中的系统函数实现，具体如下（相关数据权限设置，可先查看F-数据权限示例：https://history.wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=26445545 https://history.wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=26445545）: 图9.png 2）如果还是有问题，需要具体问题具体排查了。先看用户具体的操作是怎样的，再者可以分析后台日志中报表的执行SQL是怎样的，权限控制逻辑是否Echarts图形-扩展属性：Y轴数据不随X轴的区域缩放拖动变换
、在数据集中将需要作为Y轴最大刻度值获取到，之所以需要先获取到最大值，是因为如果直接在Y轴的最大刻度中设置字段，读取的是返回结果的第一个值，不会默认遍历所有数据获取到最大值，因此需要通过SQL获取到用于作为Y轴最大刻度的字段，如下： image2018-11-20 13:45:40.png电子表格java api常见问题
（本文档仅供参考） 在使用java api连接Smartbi操作电子表格的时候，常有如下问题： 1、导出报表报400错误 image2024-1-9_22-4-16.png 原因分析： 一般是导出分组报表doExport方法传递的的type参数的值不对，比如导出分组报表的excel2007格式应该传递EXCEL2007，实际代码写的EXCEL_2007。 2、清单报表导出Excel数据只有一页 使用的导出接口为smartbi.sdk.service.spreadsheetreport.SSReport 类的 public void doExport(java.lang.String type电子表格设置图形位置下的单元格背景色
; } } } 资源下载：设置图形下的单元格背景色.xml 备注：若打开报表时抛出如下错误 image2016-3-15 15:2:59.png 是由于在代码中，对需要设置的列前后扩充了一列，需要检查Excel中图形是否跨出了其单元格列范围，若超出了其范围，会导致代码错误电子表格设置图形位置下的单元格背景色
; } } } 资源下载：设置图形下的单元格背景色.xml 备注：若打开报表时抛出如下错误 image2016-3-15 15:2:59.png 是由于在代码中，对需要设置的列前后扩充了一列，需要检查Excel中图形是否跨出了其单元格列范围，若超出了其范围，会导致代码错误宏模块里如何获取到用户默认组信息
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。 通过以下方式可获取到用户的默认组信息。 用途“ 在执行SQL前先获取到当前用户信息，当前用户组信息、再获取到默认用户组、最后是获取到当前用户默认组ID，替换 CurrentUserDefaultDepartmentID() ，拼接到SQL中。” var userService = jsloader.imports("bof.usermanager.UserService").getInstance数据挖掘-服务SDK使用示例
内容则为错误内容, 其中对象的statusCode相当于http请求的状态码。 服务部署年周说明
1 背景 按年周统计时，存在跨自然年周数据割裂为两条记录的问题（如 2025 年第 1 周跨期数据被错误拆分），导致统计结果与客户需求不符。 基于2025-05-06号之前版本，想要做到该效果，需要重新保存数据模型。保存数据模型之后，前端报表查数会自动基于最新的逻辑进行显示。 1.1 适用场景 年周统计模式 当时间维度包含”年周“时，在报表层勾选的是 这个层次下面的“年”，系统自动基于”年周所属年份“进行数据计算。示例：2025 年第 1 周若跨自然年（如 2024.12.30-2025.01.05），数据将完整归属 2025 年第 1 周，彻底消除“一周分两年”的统计断层。 自然年统计模式 当时间维度License验证失败：cluster count exceed
节点做集群的话，会报出以下错误“集群服务器License超出范围”，一般后台显示“License验证失败：cluster count exceed”。 1.png 问题原因 该提示信息表示节点数不足，即是License文件授权的节点数少于环境集群节点数（或是少于Smartbi知识库中识别到的节点数）。 处理方案Python组件
用于Python组件即可。 （5）示例的Python代码如下： import plotly.graph_objects as go # 查询各车系的销量情况 sql_json = {"sel": ["车系", "销量"],"conds": [${年}], "from": "即席查询"} df_car_series_sales = detail_trend_data_query_assistant(sql_json) # 用柱形图展示数据 fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Bar( x=df_car_series_sales['车系'], y
