数据处理实践 数据处理类型 物可视数据处理分为两类,预设数据处理和自定义数据处理。 预设数据处理:包括行列排序、重命名、行列转换、数据透视表等预设变换能力(用过Excel的小伙伴都知道) 自定义数据处理:通过JS语法窗实现各种强大功能。
数据筛选 作用范围 目前数据筛选功能对「维度」和「度量」字段进行筛选。可以在以下地方设置数据筛选: 数据模型级别 在创建数据模型时,可以对该模型进行数据筛选,之后基于该数据模型的所有的数据可视化图表也都将应用此处设置的筛选条件。 图表级别 在报表或大屏编辑页面中,选中一个图表,绑定数据模型时,可以设置对应的数据筛选,该筛选设置只针对这一个图表生效,和其他图表无关。数据模型的筛选不支持计算度量。
可视化控件属性来源 概要 可视化控件是用户可以直接从左侧控件面板选中拖拽到画布上的组件,每个组件都有配套的属性(Prop)设置。当组件处于选中状态时,右侧属性检查面板会显示当前选中组件所有可配置的属性和数据绑定属性。 以“记分牌”组件为例, 属性配置 绑定设置 仪表盘使用中,可视化控件属性的 当前值 控制着控件的行为和视觉样式,按照设值的方式不同,属性值有三种来源: 通过属性面板在设计时确定。
微信公众号 - 需要在微信【公众号】中关注【数据可视化 Sugar BI BI】公众号,在公众号中将微信与 Sugar BI 账号绑定,可参考 微信集成 。 群机器人 - 需要配置要通知的群机器人(可多选), 如何添加群机器人? 群机器人仅支持在 【试用版】 和 【高级版】 使用,私有部署版本默认开启。
创建数据模型 连接完数据源后,便可以将需要的多张数据表关联成一张宽表,并进行需要分析的数据处理(如字段重命名、新建计算字段、创建层级、调整字段顺序等操作),建立数据模型以便于进行后续的数据可视化分析工作,下面介绍简单的一个数据表的建模步骤,多表关联以及更多详细介绍见 数据模型 。
创建数据模型 连接完数据源后,便可以将需要的多张数据表关联成一张宽表,并进行需要分析的数据处理(如字段重命名、新建计算字段、创建层级、调整字段顺序等操作),建立数据模型以便于进行后续的数据可视化分析工作,下面介绍简单的一个数据表的建模步骤,多表关联以及更多详细介绍见 数据模型 。
通过指标拆解树,您可以方便查看各个维度中各个成员对指标的贡献情况和占比,也可以将指标分解到一个或多个维度,分析每个维度对指标的影响。 指标拆解树的数据绑定 指标拆解树只支持数据模型方式绑定数据,拆解依据支持绑定 1-5 个维度,指标上需要绑定 1 个度量。
为什么物可视不直接把用户 API 作为一种数据源?(扩展) 本部分为扩展阅读,不影响功能的使用。如果您有兴趣,可以继续阅读,了解物可视的产品定位和设计思路。 许多类似的可视化产品把用户 API 作为数据源的一种,和其他常见数据源(例如各类数据库,Elastic Search 等等)并列。
LASTMONTHFIRSTDAY} 表示上月第一天,并支持年月日的加减语法 {$QUARTERFIRSTDAY} 表示本季度第一天,并支持年月日的加减语法,如 {$QUARTERFIRSTDAY+3M-1D} 表示本季度最后一天 {$YEARFIRSTDAY} 表示本年第一天,并支持年月日的加减语法 {$LASTYEARFIRSTDAY} 表示去年第一天,并支持年月日的加减语法 如下图是图表数据的
数据格式 数据表中应当包含[百度坐标系][1]经纬度值和热力权重的数据列,如下表中的『latitude』和『longitude』两列值分别为『纬度』值和『经度』值。