仪表分析

仪表分析

仪表分析要把sql语句保存下来才能做仪表分析

 

仪表分析是指基于各类业务查询数据的图形展示,图形展示的方式使数据更灵活直观。
不同的仪表类型对应不同的图形类型,不同的图形类型体现不同业务数据分析需求。

 

流程介绍

创建仪表分析流程如下:

 
其中,定义关系数据源请参考定义关系数据源;设置数据基础请参考设置数据基础;创建业务主题请参考创建业务主题。 

示例


接下来,我们将学习如何创建一个仪表分析。

一、定义数据集

定义数据集,是指定义查询条件和内容的过程,它将查询出仪表分析所需的数据和字段,以及仪表分析中使用的筛选条件。它是创建仪表分析的前提。

1.在定制管理界面选择“新建SQL查询”

2.选择数据源。在弹出的数据源选择窗口中选择 northwind数据源,进入"新建SQL查询"界面。

3.在新建窗口的中间空白区域,输入完整的SQL语句。如下图:


说明:SQL查询要求输出字段需要加别名,即增加(as alias)

4. 在输出字段上,右键选择输出字段,在弹出的右键菜单中选择 检测输出字段类型。如下图:

 

5.在新建窗口右侧输出字段区域,分别选中各个字段,修改字段别名为中文,如下图:

6 单击工具栏上的 保存 按钮,弹出"保存SQL查询"对话框。

7.在"保存SQL查询"对话框中,选择保存的路径,输入查询名称,如“仪表分析查询”

8.在"保存SQL查询"对话框中单击 确定 按钮,该业务查询定制成功。

说明
关于业务查询设置的详细说明请参见数据集定义

二、定义仪表分析

1.在定制管理界面,左侧资源树“资源定制”上找到保存的sql查询“仪表分析查询”

2.在sql查询“仪表分析查询”上,右键-》新建分析-》仪表分析



3. 在"图形设置"对话框选择 柱图。如下图所示:

4.在"图形设置"界面进行如下设置。每一步设置都可以点击预览进行图形效果预览。

数据设置:切换到数据设置标签,设置“类别”为分类(X)轴,“销售量”为指标(Y)轴


5. 在"图形设置"界面单击 确定 按钮,进入"仪表分析"显示界面。

6. 点击工具栏上 视图 按钮,取消勾选"显示表头"和"显示表尾"选项,则隐藏表头和表尾。具体效果如下图:

7.在仪表分析界面的工具栏中选择 保存 按钮,弹出"保存仪表分析"对话框。

8. 在"保存仪表分析"对话框中,设置保存路径,保存此仪表分析名称为"仪表分析示例“。

9.(可选)选择仪表分析工具栏上的 图形设置 按钮,进入到"仪表分析设置"界面,允许对仪表分析属性设置进行修改。如下图所示:

说明
对于仪表分析图形的相关介绍请参考仪表分析

转载于:https://www.cnblogs.com/handsome1013/p/7766557.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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