观远BI经验总结

观远BI（Galaxy platform）简介

​ 观远数据是一站式智能分析平台，为企业提供数据分析可视化与智能决策服务，打通数据采集-数据接入-数据管理-数据开发-数据分析-AI建模-AI模型运行-数据应用全流程，全方位提升企业数据分析的准确性与时效性，并提供可落地的经营预测和智能决策洞察，助力企业实时掌握经营状况，激发个体价值促进组织创新，让业务用起来，让决策更智能。

​ 观远BI分析的开发流程为：1、数据接入（文本类型excel/csv，数据库类型，Web Service(API数据，支持解析选择等灵活配置)，视图数据集(之前的表类似temp表，视图数据集可以对表进行二次加工，加入全局参数，也可以多表关联引用)，存储过程(主要针对Oracle)，实时数据集等）。→2、数据处理ETL（ETL操作符，ETL管理，观远自带的SmartETL最佳实践之提升BI渲染展示效率的方法(分叉前置，筛选/选择列前置等)，支持定时更新和触发更新）。→3、数据可视化（是构成仪表板的最小单元，tableau称之为工作簿，FineBI/FIneReport称之为组件，观远称之为卡片，主要包括：图表，表格，可视化拓展(自定义图表，饼图，柱图，蝴蝶图，自动轮播，高德迁徙地图，Echarts/highcharts图表，从观远市场中下载可视化插件)。→4、仪表板设计（仪表板可以沿着故事线讲述问题，仪表板设计包括：卡片类型，卡片管理(如：另存为，移动，删除，订阅，预警，联动跳转下钻)，页面布局(拖拉拽，审美美观)，页面管理(权限，订阅（不仅仪表板报表可以订阅，某一张具体的卡片也是一样可以订阅的），样式，导出，投屏)）。→5、数据分析（数据分析查找出现的问题，方法有即席分析(联动，下钻，跳转)，高级计算(一键计算同环比，百分比，重复率，排名)，其他(全局参数，动态时间宏，全局参数与动态时间宏两者联用)）。→6、分享与协作（订阅，预警，设置权限(仪表板权限，轻应用权限，移动大屏权限，数据集设置行列权限，ETL设置权限等)）。→7、管理员中心（管理员简介，用户管理，资源管理(仪表板，移动轻应用（实际是H5展示而不是APP），公司大屏，数据集设置行列权限，ETL)，权限管理(用户与资源之间的权限分配)，运维管理(甘特图可视化，明细)）。→8、其他（数据大屏，移动轻应用，复杂报表，表单填报）。

数据中心

​ 数据中心是指：数据接入、数据整理与融合的管理中心。

​ 在数据中心里，用户可以为数据可视化分析做好充分的准备工作。通过数据中心的界面，可以看到数据中心的功能模块包含四个：数据集、数据账户、智能ETL、数据安全模板。

数据中心操作界面及各模块简介

​ 点击顶部的“数据中心”，进入管理页面，即可在左侧的功能模块栏中进行模块选择。

模块名称	模块简介
数据集	数据集，是观远数据BI系统中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。
数据账户	数据账户，是用于连接数据库（服务）的通行凭证。通过数据账户，用户可快速进行数据库连接，获取数据库中的表信息，进行数据集的创建。
智能ETL	智能ETL，是观远数据业内首创智能数据准备（Smart ETL，也称智能ETL、ETL），旨在帮助用户在数据分析、数据可视化制作前，对数据集进行易操作、低门槛、智能化的高效数据处理。
数据安全模板	数据安全模板，包含数据权限模板、数据脱敏模板以及数据脱敏探测规则。

数据账户（数据库连接）

​ 观远Bi新建数据账户的时候，会弹出很多类型的“数据库”，选择对应的数据库，可以连接对应数据库数据源。

​ 步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（数据中心→数据账户）操作界面上。→2、点击（新建数据账户）按钮。→3、在（账户平台）右侧的下拉框中选择相应的数据库如MySQL数据库。→4、在（编辑账户）里面输入相应的数据库地址IP，用户名，密码，数据库名，端口，显示名称等等→5、点击“测试连接”按钮，如果弹出“连接成功”则说明配置成功，然后点击（确定）按钮完成相应数据账户创建。

创建数据集

​ 注意：只有SQL数据集可以下推到数据库执行，其他如excel数据集，内嵌数据集是不能下推到数据库执行的。另外出于性能优化考量：1、优先保证下推到数据库的计算；2、筛选条件前置（采用数据集筛选器）

​ 观远Bi常用的数据集主要有7种，具体如下：1、数据库数据集：通过上一步的（数据账户）创建的数据库连接，连接相应的数据库取数；2、文件数据集：主要是直接连接Excel和CSV和TXT文件。3、卡片数据集：类似于帆软的FineBI借助（我的分析）里面的创建的（分析主题）进行二次开发一样，卡片数据集也是可以将初步开发的卡片数据拿来当数据集从而进一步进行开发。4、Web Service数据集：通过Get或Post请求连接相应的API接口取数。5、账号数据集：观远数据支持从常用的（企业微信、钉钉，LADP、飞书）系统中获取账户数据，并通过账户同步实现企业OA系统与观远数据分析平台之间的账户数据无缝对接。6、在线文档数据集：观远数据支持与飞书电子表格进行集成，使用户能够无缝地将飞书电子表格中的数据导入与同步，形成在线文档数据集。并支持在观远BI中进行ETL处理与可视化分析等，实现更深入的数据洞察和决策支持。7、存储过程数据集：存储过程，是指通过参数化拉取的方式进行创建，并可在页面端对存储过程数据集发起参数化动态查询数据的功能。目前观远支持MySQL、SQLServer和Oracle存储过程。8、视图数据集：相当于内置sql，合理利用强大的sql来解决复杂的数据处理需求。

创建数据库数据集

​ 步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（数据中心→数据集）操作界面上。→2、点击（+新建数据集→数据库）按钮。→3、选择连接器即上一步创建的（数据账户如mysql账户），点击（下一步）按钮→4、在（选择数据表）区选择相应的（选择账户如上一步创建的TEST_KDS），系统自动弹出该数据账户下所有的数据表，双击所需要的表或在（SQL查询）区域写相应的SQL语句（如果需要添加参数，则在SQL后面添加相应的参数，如系统自带的时间参数），当然切换为（图形建模）按钮，可以进行相应的数据建模，配置多个表的关联关系（内连接，左外连接，全连接，行连接等等），预览后点击（下一步）按钮→5、配置（数据连接及更新设置），点击（数据库连接方式）的选择框，选择（直连数据库）或（Guan-Index），并设置数据更新的周期，以及是否支持实时卡片数据。→6、为创建的数据集提供一个方便辨识的名字，以及指定保存位置。点击确认后，数据集创建成功，可以在（数据中心—数据集）中找到它。当字段名或字段类型需要修改时，点击字段名修改字段名称，点击字段类型右侧的下拉小箭头，即可打开下拉框，修改字段类型。修改好之后，下游引用此数据集的计算字段、ETL节点将会自动继承修改好的字段名。若勾选（字段名称显示为字段注释），字段名称将自动同步成数据库中已设置的字段注释。当企业的IT部门构建应用层宽表时，通常在数仓或者数据库环境会将宽表的数据集字段中文名称标注在表结构的comments中。当BI在对接宽表时，可通过此功能直接将原表comments中的字段注释直接覆盖成字段名称，减少手动修改的重复工作。

直连数据库

​ 其中直连数据库，是指选择（直连数据库）时，卡片数据将直接从数据库获得，后续有任何计算压力都是来自于数据库的。需要配置数据更新周期，以及选择是否（支持实时卡片数据）。设置数据更新周期，即（缓存有效周期），作用是定时更新与该数据集相关的所有卡片、卡片数据集、ETL、JOIN等的数据。（支持实时卡片数据）是指建在该数据集上的卡片，可支持更短周期的数据更新，当前默认为（10分钟）；举个例子：如同双十一电商网站的销售量，销售额等等公司销售大屏，就需要进行实时卡片数据更新。

Guan-Index连数据库

​ Guan-Index，是指数据被抽取到观远服务器后将构建物理数据集，后续的计算压力都是来自于观远平台的，支持增量更新，注意：如果后期需要进行计算加工处理或者增量更新，最好选择（Guan-Index连数据库）连接数据库的方式。具体使用步骤如下：1、首先，当您选择Guan-Index模式时，在上一步的（数据库查询）中，不能选择（添加参数）。→2、其次，若你要对数据集进行增量更新或未来有设置增量更新的可能，可以通过点击选择（去重主键如这里的ID字段），对未来需要增量更新的字段进行设置。→3、再次，如点击即勾选（增量更新），为了性能优化，只有第一次会对数据进行全量抽取，后续都是对数据进行增量（每天，每月）的更新。你可以填写SQL来设置增量更新的条件，通常与时间宏参数配合进行。→4、最后，设置数据更新周期，即可进入“下一步”。

数据更新

​ 数据集创建完后，您可以在创建的数据集详情中，点击（数据更新）按钮。对于直连数据库数据集类型，可以设置（缓存有效周期即更新周期）为手动更新/每天/每周/每月4种方式，如为定时更新还可具体设置几时几分。勾选（支持实时卡片数据），默认时长为10分钟。勾选（URL触发）后即可点击（复制链接）来复制URL，即允许用户调用某个接口来执行数据更新。在更改（数据更新）的相关配置之外，您也可以手动触发数据集的更新，点击右上角的（更新）按钮即可（更新方式分为添加新数据、覆盖旧数据两种模式）。

前置清理规则

​ 对于Guan-Index数据集类型，在设置（数据更新周期）与勾选（URL触发）以外，可以设置（去重主键）。以及在开启（增量更新）下，设置（前置清理规则），在（前置清理规则编辑器）中自定义提前过滤掉指定时间范围/指定ID范围内的数据（等于删除操作），随后再进行增量更新操作。在（前置清理规则编辑器）框中，您可以根据需要，选择更新的字段，用（时间宏）设置动态时间，以及添加参数，设定规则。

创建文件数据集

​ 本地CSV文件或Excel（.xlsx或.xls）文件上传，如果出现乱码，可以先将本地文件的编码修改为：UTF-8。如果tableau一样， 这里的文件数据集最终可以导出为excel或csv文件。

​ 步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（数据中心→数据集）操作界面上。→2、点击（+新建数据集）按钮。→3、点击(EXCEL&CSV)按钮，然后点击（下一步）按钮→4、系统会自动跳转到（选择数据表）操作界面→5、点击（点击上传文件）按钮，然后在本地文件下点选相应的文件，这时系统会自动显示出我们所选文件的所有sheet页→6、勾选我们需要导入的sheet页，系统自动跳转到（确认数据表信息）操作界面，进而对数据范围进行配置（设置表头：用户可设置数据集表头位置，系统仅抽取表头至末端非空行的数据，默认为第1行；选取列数据：单击“自定义”可以指定列范围，系统仅抽取指定范围内数据，默认为第A列到表头的末端非空列；当上传多个sheet页，而其又有相同的表头和列数据范围时，可使用（同步配置）功能，系统会将当前配置方案同步至其余所有数据集。）；确认是否修改字段名称及字段类型（其中字段名称：点击字段位置，可以重命名字段；其中字段类型：单击字段类型右侧的向下箭头，即可调整字段类型。）→7、最后点击（确认新建）按钮完成Excel数据集的新建，在对应的文件夹目录下能找到对应数据集。

追加/替换数据

​ 数据明细：即数据展示的最终样式；数据结构：可以看到字段名称和字段类型，可以根据实际情况修改导入的数据字段名称及其对应的数据类型。追加：保持列数不变，行数进行追加；而替换用另一份数据替换当前数据。

​ 点击文件夹目录下的某个数据集，即可进入数据集概览（数据明细）页面，点击右上角（追加数据）或（替换数据）按钮，跟随页面提示操作，即可进行数据追加/替换。追加/替换时，当上传数据集和原数据集字段不一致，允许自行关联字段，并上传数据；当上传的多个数据集表头一致，对同一个数据集，允许多文件一起追加/替换此数据集。注意：追加时，支持字段去重。点击（开启主键去重），可以选择需要去重的字段，当有字段重复时，数据将替换为新的数据。主键，是指表中的一个或多个字段，它的值用于唯一地标识表中的某一条记录，例如：行ID，订单ID等。

简单数据处理（数据集筛选器（性能优化）/新建计算字段）

​ 出于性能优化考量：进行筛选条件前置（采用数据集筛选器）。从上面的截图可知，在（数据明细）页面的右侧有（筛选数据）下拉箭头按钮和（新建计算字段）下拉箭头按钮，直接点击（筛选数据）按钮可以筛选行，点击右侧下拉箭头切换为（选择列）可以去除不需要使用的列；直接点击（新建计算字段）按钮可以新建计算字段，点击右侧下拉箭头切换为（新建分组字段）可以按需要对数据源进行分组。

创建视图数据集

​ 视图数据集：相当于内置sql，合理利用强大的sql来解决复杂的数据处理需求。使用场景：1、单数据集的嵌套计算（卡片层无法对聚合结果做再次处理，比如：对库存量聚合后，筛选库存量大于0的门店；计算会员消费次数后，根据消费次数进一步筛选）；2、多数据集自动关联（卡片层仅支持单数据集聚合计算），而利用视图数据集就可以实现多数据集的自动关联，视图数据集常用于RFM模型。

示例：筛选出高价值客户

​ 示例：筛选出高价值客户，首先需要统计各个客户在某一段时间的消费次数，然后再根据这些消费次数进行筛选，进行客户分层，找出高价值客户。

​ 创建视图数据集的步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（数据中心→数据集）操作界面上。→2、点击（+新建数据集）按钮。→3、点击（视图数据集）按钮→4、系统会自动跳转到（视图数据集）操作界面→5、点击（点击添加数据集）按钮，系统自动弹出（选择数据集）弹框，在该弹框中勾选已经建好的其他数据集（可以是数据库数据集，文件数据集，ETL处理后的数据等等），这里选择（示例-超市05_订单）数据集，然后点击（确定）按钮。→6、在SQL编辑页面中输入相应的SQL语句，其中时间参数可以利用系统自带的动态参数（如这里的“开始日期”时间参数），点击（预览）按钮查看SQL查询结果，然后在（数据集名称）中输入相应的数据集名称。→7、最后点击（确认新建）按钮完成视图数据集的新建，在对应的文件夹目录下能找到对应数据集。

​ 新建仪表板，利用上面的视图数据集来筛选出高价值客户。步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（仪表板→仪表板）操作界面上，在这里新建一个文件夹（如KDS_LIU）来存储开发的仪表板。→2、点击（+新建卡片）按钮，系统弹框出（新建卡片）弹框，在该弹框中点击（筛选器）按钮。

​ →3、系统弹框出的（新建筛选器）弹框的（类型）界面中，点击（参数）按钮，系统自动转入（属性配置）界面，勾选上一步创建视图数据集所使用的参数（开始日期）参数，然后点击（下一步）按钮，系统自动转入（联动）界面，点击（完成）按钮完成参数筛选器的配置。

​ →4、点击（+新建卡片）按钮，系统弹框出（新建卡片）弹框，在该弹框中点击（筛选器）按钮。然后在系统弹框出的（新建筛选器）弹框的（类型）界面中，点击（范围）按钮，系统自动转入（属性配置）界面，在（数据集）勾选上一步所创建的视图数据集，（联动字段）勾选上一步所创建的视图数据集中的度量字段，（操作符）选择大于等于，（默认值）先不写，然后点击（下一步）按钮，系统自动转入（联动）界面，点击（完成）按钮完成范围筛选器的配置。

​ →5、点击（+新建卡片）按钮，系统弹框出（新建卡片）弹框，在该弹框中点击（可视化图表）按钮。然后系统自动弹框出的（选择数据集）弹框，勾选上一步创建的视图数据集，然后点击（确定）按钮。

​ →6、系统自动进入（可视化图表）编辑页面，默认为创建一个可视化清单表，在编辑页面左侧为数据集（字段显示区），系统自动将数据集中的字段拆分为维度字段和数值字段两个类型。在编辑页面右侧为可视化（图表类型选择区），可以看到系统默认勾选了清单表类型。分别将（字段显示区）中的维度和数值字段拖拽到（图表绘制区）的维度和数值中，系统会自动将可视化图表显示在（图表显示区）中。点击（图表显示区）左上角的名称可以更改该可视化图表的名称，然后点击（保存）按钮，完成可视化图表的制作。

​ →7、回到（仪表板）页面，可以随意动态更改（开始日期）参数的日期和更改数值字段（count(DISTINCT订单ID)字段）范围筛选器的值来筛选动态变动下面的可视化图表。注意：如果需要该（数值字段范围筛选器）起作用，还需要将鼠标移动端其筛选框右上角，系统自动出现3个点，点击这3个点，在弹出的功能框中点击（联动）按钮，系统自动弹框出（创建图表联动）弹框，在该弹框中勾选需要联动的卡片（如这里的客户消费次数）卡片。到这，通过视图数据集来筛选高价值客户示例就完成了，数值字段范围筛选器也可以顺利起作用。

创建存储过程数据集

​ 步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（数据中心→数据集）操作界面上。→2、点击（+新建数据集→存储过程）按钮。→3、选择连接器即上一步创建的（数据账户如SQL Server账户），点击（下一步）按钮→4、在（选择账户）区选择相应的账户（如上一步创建的TEST_KDS），（添加存储过程）中选择我们需要查询的存储过程，系统自动弹出该存储过程需要绑定的参数让我们进行配置，在（参数绑定）栏目下进行参数绑定设置。（注意：（参数绑定）设置的前提条件是需要在系统（管理员设置→资源管理→全局参数）中创建全局参数，全局参数是各个报表都可以利用到的参数，如这里的year和month和begin_time和end_time四种，设置参数名称，类型，是否多值，默认值等）→5、配置（数据更新设置），在（缓存有效周期）设置中设置是（每天/每周/每月/手动更新），并设置更新时间点，然后点击（下一步）按钮。→6、为创建的数据集提供一个方便辨识的名字，以及指定保存位置。点击确认后，数据集创建成功。（注意：为了后续能够参数联动仪表板上的各种卡片，最好不要去修改字段名称，更不要将英文字段翻译为中文）

智能ETL(数据治理)

​ 数据是企业核⼼资产，数据治理能成就企业（特别是银⾏）的未来。它涉及数据质量、数据管理、数据政策、商业过程管理、⻛险管理等多个领域。 观远智能ETL，可达到专业级的数据处理效果，旨在让用户在数据分析、数据可视化制作前，能够对数据集进行易操作、低门槛、智能化的高效数据处理，使数据经过清洗、转换、装载后得到对终端业务人员更有效的数据集。

脏数据的种类

​ 脏数据主要问题体现在：1、数据源中用户ID存在不一致；2、数据中个别数据不规范；3、产品类型很多，字段很多，难于梳理；4、存在大量的重复数据；5、关键数据缺失等等。

数据治理原则

数据治理之数据字段处理

​ 下图所示为需要进行数据治理前的数据表，这个数据表的数据存在三个问题：1、有些字段存在空值；2、有些字段左右存在空格；3、性别字段为数字形式而不是常有的男女类型。

​ 下图所示为数据治理后的数据结构，其中红色框中的字段是数据治理后的字段。

智能ETL操作界面

​ 智能ETL操作界面左侧的（添加操作）分为5类：数据集、列编辑、数据编辑、数据集组合、高级计算。将左侧的操作项拖拽至空白面板区，即可快捷进行具体操作。注意：至少需要一个（输入数据集）和一个（输出数据集）才能构成一个完整的ETL。直接点击上一步流程拖拽到下一步流程就可以连线，点击连接会弹出（删除）按钮来取消连线。

各操作含义

操作对象	缓存时机
输入数据集（上一步创建数据集中已经创建）	整个节点级，数据集选择确定不需要缓存、替换数据集
输出数据集	数据集名称编辑、保存目录修改、加速字段设置、注释编辑
添加计算列	计算字段(如加减乘除计算)添加/编辑/删除
合并列	新建列名称编辑、合并列添加/删除、删除原始列选择、分隔符设置；相当于将A列和B列通过连接符合并为一列
分组聚合	计算列添加/编辑/删除、维度和数值修改/别名/聚合方式；类似于SQL中的group by
选择列	列选择/反选、重命名、顺序调整；选择一些需要分析的列，以便减少字段提升效率
行转行	操作列选择、填充列选择、聚合类型选择、主键列选择、新建列添加/删除、新建列名称同原始行值勾选；装置
列转行	标签列名称编辑、数值列名称编辑、新建列添加/删除、新建行名称同原始列的值勾选；装置
筛选数据行	过滤规则添加/删除/复制/编辑、触发条件设置
去重	待去重列的添加/删除
值替换	值替换列选择、替换结果写入方式修改、不满足替换规则的值设置、替换规则编辑/删除
Null值替换	替换规则添加、替换值修改、替换规则删除
行拼接	行拼接规则选择
关联数据	关联列添加/删除、关联前/后字段选择、关联方式设置
SQL输入	已有数据集顺序调整、每次查询SQL编辑
其他节点	按照节点级别缓存，内部

更新设置

​ 点击右上角的（更新设置）按钮，即可选择更新方式为（手动、定时、勾选的数据集更新后）三种。选择（手动）时，可以通过默认和自定义进行超时设置。

选择（定时）时，可以设置更新时间、任务优先级、超时设置。选择（勾选的数据集更新后）时，可以设置触发条件、任务优先级、超时设置。

• 触发条件：可以选择（任何一个勾选的数据集更新后都会触发ETL）或者（所有勾选的数据集都更新后触发ETL）两种。
• 任务优先级：可以选择（最高）、（高）、（中等）、（低）或（最低）五个等级。如设置为（最高），则会在所有ETL任务中最先执行，如所有任务均设置为（最高），则按照任务提交时间执行。
• 勾选的数据集更新后：显示所有输入数据集，勾选/取消勾选后，点击“确定”按钮，可以更改当前数据流更新的触发条件。

输入数据集

​ 这里的输入数据集是在创建数据集时已经创建的数据集，可以是数据库数据集，文件数据集，卡片数据集，Web Service数据集，存储过程数据集等上面数据集章节所述数据集，只需要找到需要处理的数据集位置即可。

高级计算之SQL输入

​ SQL输入是借助SQL语句将数据源里面的原数据进行二次SQL加工，如下面的语句，将substring_index（）字符串截取函数对数据源中的字段进行进一步拆分处理。

SELECT 
substring_index(input1.`科目名称`,'_',1) as A,
substring_index(substring_index(input1.`科目名称`,'_',2),'_',-1) as B,
substring_index(input1.`部门`,'-',1) as C,
substring_index(input1.`部门`,'-',-1) as D,
substring_index(input1.`员工`,'-',1) as E,
substring_index(input1.`员工`,'-',-1) as F,
substring_index(input1.`研发项目`,'-',1) as G,
substring_index(input1.`研发项目`,'-',-1) as H,* from input1
/*这里的input1就是上一步的（输入数据集）

选择列

​ 可以选择勾选自己分析所需要的字段，不需要的字段不勾选，从而提示报表展示效率，也可以对字段进行重命名处理（如这里的A字段名称重命名为1级物料类别）

Null值替换

​ 将数据源里面的Null值替换为其他形式，如这里将Null值替换为0。

添加计算列

​ 类似于tableau的计算字段，利用观远BI内置的一些函数，对数据源数据进行进一步处理，注意：制作可视化视图所创建的计算字段只能应用于当前所制作的可视化卡片，如果需要应用于整个可视化报表的所有卡片中，则需要在智能ETL中设置相应的计算字段，也可以点击创建了所有计算字段的卡片右侧的三个小点点，在弹出的功能中选择（生成卡片数据集）来进一步应用于整个可视化报表的其他卡片组件中。

分组聚合

​ 分组聚合，相当于SQL中的group by，将数据源的明细字段通过（分组聚合）变成汇总字段。（分组聚合）处理后，系统只保留我们进行（分组聚合）处理时所选择的那几个字段，如这里只保留选择了的5个字段。

关联数据

​ 对两个数据源进行关联操作（内连接，左外连接，全连接）三种，将两个数据源结合成一个宽表数据集。注意：这里可以勾选后期分析需要的数据，也可以对字段进行重命名，另外可以不勾选副表中关联字段。完成关联数据操作。

智能ETL管理

​ 在（数据中心→智能ETL）界面中可以对已经开发的ETL进行管理。如这里的（订单ETL处理）流程，可以看到其名称，输入/输出，最近修改时间，最近运行时间，上传运行时长。另外其（操作）栏目可以点击（编辑）按钮进入编辑页面，点击（运行）按钮，让ETL流程运行起来，点击（查看资源血缘）按钮可以查看这个ETL流程的输入与输出，点击三个点图标功能框，弹出的功能框中，点击（查看运行记录）按钮，可以查看到其运行日志，对于ETL运维来说，是很好的维护地方。

智能ETL权限

​ 对于智能ETL来说，可以配置有多个访问者权限，但是使用者（即所有者）只能转移（从这个人转移给另一个人），不能配置多个，ETL只能1人编辑。

ETL更新

​ ETL更新：可以在上一步中直接点击（运行）按钮进行手动更新，也可以修改为（定时）的更新方式，或者勾选（勾选的数据集更新后）的更新方式。其中（定时）更新时，需要配置其（设置更新周期）；（勾选的数据集更新后）时，有2种触发条件，其中一个是（所有勾选的数据集都更新后才会触发），另一个是（任何一个勾选的数据集更新后都会触发），当选择（任何一个勾选的数据集更新后都会触发）为触发条件时，最好勾选（选择数据集）中最后更新的的数据集。

ETL导入导出

​ 一般开发时，会搭建两个环境，一个是测试环境，一个开发环境，为了避免重复开发，可以将测试环境搭建的且测试通过的ETL点击右上角3个点功能按钮所弹出的（导出）按钮将其导出为（json）格式；在开发环境中将刚刚测试环境导出的（json)格式ETL流程导入即可。

仪表板页面管理

​ 仪表板页面管理：1、对所开发的所有仪表板进行分类归纳管理，如果个人电脑创建文件夹把相同类型的文件存储在同一个文件夹中，仪表板页面管理也是把相同类型的页面（即仪表板）存储在同一个文件夹中，以便归纳仪表板。2、对所创建的（文件夹）进行（权限管理）含有（使用者权限和所有者权限），（批量授权）包括（访问者权限和所有者权限）等方式进行一些权限的设置。

​ 3、对具体某个页面（即仪表板）进行管理，如点击任意一个所开发的仪表板右上角的三个点图标功能按钮，弹出的功能框中，点击（权限管理）按钮可以设置（使用者权限和所有者权限），点击（收藏页面）按钮，可以将某个仪表板收藏到（收藏夹）中，这样可以利用收藏夹的仪表板当做模版来进行下一次开发。点击（数据集）按钮，可以显示本仪表板所使用的数据集。勾选（自动刷新）按钮，如果仪表板需要实时刷新时，可以让该仪表板实时刷新。

​ 4、点击（投屏设置）按钮，可以对仪表板进行投屏设置，设置投屏的分辨率，以便更好的大屏显示。

​ 5、点击（页面订阅）按钮，可以对仪表板设置订阅，也可以对仪表板中某个卡片设置订阅，通过邮件的方式把仪表板发邮件给某个人或一群人进行订阅。输入（订阅名称），设置（触发方式（定时执行，数据更新后，手动触发）），设置订阅发送时间，添加收件人邮箱地址以便系统自动将仪表板发送给某个人。

创建仪表板/大屏的步骤

​ 观远BI制作仪表板的步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（仪表板→仪表板）操作界面上。→2、点击（+新建文件夹）按钮，创建一个文件夹用于存放开发的仪表板。→3、点击（+新建页面）按钮，创建一个仪表板。→4、系统自动弹框出一个（新建页面）弹框，在该弹框中输入仪表板（名称），在（布局类型）中可以设置为（瀑布流或自适应），在（位置）中指定仪表板存放的位置；然后点击“确认”按钮，完成仪表板的创建。

​ 观远BI制作大屏的步骤：1、将观远Bi操作界面切换到（数据大屏→数据大屏）操作界面上。→2、点击（+新建文件夹）按钮，创建一个文件夹用于存放开发的大屏。→3、点击（+新建数据大屏）按钮，创建一个大屏。→4、系统自动弹框出一个（新建数据大屏）弹框，在该弹框中输入大屏（名称），在（位置）中指定大屏存放的位置；然后点击“确认”按钮。

​ →5、系统自动跳转到该大屏界面，选择一个合适的模版作为大屏的整体布局样式，然后点击（使用该模版）按钮，再然后点击顶部的（完成）按钮，完成大屏的创建。

观远BI常用卡片

​ 观远BI开发的仪表板是由一个个卡片（相当于tableau的工作簿，帆软FR/FB的组件，永洪的组件，思迈特的组件）组成的，卡片作为仪表盘组成的最小单位。打开任意一个仪表板，点击右上角的（新建卡片）按钮，系统自动弹出（新建卡片）弹框，该弹框中有3大类卡片类型，分别是基础卡片（可视化图表，中国式报表，筛选器，外链，图片，文本）共6项，增强分析（杜邦分析图，规则洞察）共2项，可视化扩展（自定义图表，蝴蝶图，散点回归图）共3项。

卡片绑定数据集

​ 注意：制作（可视化图表，中国式报表，筛选器，规则洞察，自定义图表，蝴蝶图，散点回归图）这7种卡片时，点击这种卡片如（可视化图表）卡片，系统自动跳转到（选择数据集）页面，在该页面中，选择需要分析的数据集（如订单数据集），然后点击（确定）按钮，完成卡片绑定数据集操作。

文本卡片

​ 文本卡片的功能：1、文本卡片有时相当于可视化图表中的指标卡卡片（主要是通过引用卡片数据来实现），可以展示各度量汇总值；2、当报表中各组成组件的标题，或者当整个报表顶部的标题；3、插入超链接用来跳转到其他页面；4、插入特定属性（如数据集创建时间，更新时间，当前用户姓名/账号/邮箱等等）。

可视化图表卡片

​ 注意：所有制作的可视化图表，在“字段”栏目下，点击所拖拽过来的字段胶囊右侧，可以修改字段“对齐方式”，“排序”，“高级计算”（TOPN），“字段显示内容”（修改显示字段名称），“隐藏字段”及“钻取”功能，另外对于度量字段还可以设置其“数据展示格式”（整数，保留一位小数，百分数等等）。

​ 线图和面积图都是用于展示指标趋势变化情况，面积图除了展示趋势变化，同时展示结构占比情况。柱形图和环形柱状图和条形图都是展示结构占比变化情况的。饼图和圆环图主要用来体验结构成分占比情况（通常当作辅助图形放在可视化大屏中）。交叉表通常是可视化仪表板不可缺少的部分，通过交叉表的指标数值大小可以一眼看出异常数据出现的时间及所属维度类别等等。散点图是大屏展示数据分析的一个重要图表，通常是用于做数据探索，因为散点图可以纳入两个不同度量，一起看不同维度在两个不同度量的分布，了解这两个度量的相关性（正相关，负相关还是不符合相关性等等），散点图还可以进行四象限分析，如同RFM模型一样。漏斗图是互联网公司常用的图，通常用来展示客户留存转化率的特点，看每一个步骤的客户留存变化情况；对比漏斗图常用于对比两种不同渠道转化率变化情况；通常建议漏斗图不要超过五层，如果超过五层，先把几个大的方面拿出来，如果这里面中间有流失比较大，再比这中间的因素拿出来分析**。雷达图，玫瑰图（玫瑰图是饼图的一种变种，饼图是用块的角度区分占比的大小，而玫瑰图是用块的面积大小区分占比的大小），矩阵树图，指标拆解树（也叫树图，有分支，有叶子，像高中生物学遗传族谱图）**都是用来表示一个维度中几种类型指标数据的对比，也可以用来看占比的大小。词云图是根据不同词出现的大小来了解用户对某一事情偏好的情况。桑集图是互联网公司常用图，用于表示一组值到另一组值的流动情况，两端是不同时间点维度的数据情况，追踪上一个月不同维度占比的用户到下一个月处于什么样占比的情况，如上个月处于RFM模型的忠诚用户下个月流向了RFM模型中的哪里。来源去向图也是互联网公司常用图，用于展示从中间页面的上一个页面到下一个页面的流动情况。注意：各常规可视化图表组件创建步骤的第1步都是一样的，都是将观远Bi操作界面切换到”制作报告“操作界面上，然后点击“+”号按钮新建报告（有三种方法新建报告：1、新建空白报告，2、基于模板新建报告（可以直接调用里面的模板进行开发报表，只需要将里面的数据源切换为自己业务所需要分析的数据源即可），3、基于主题新建报告（就是设置了所创建报表的主题颜色等），这里采用默认主题创建报告来创建仪表板报表，在创建仪表板操作界面中的“组件”功能栏目下将对应的图标拖拽到报表编辑区即可。

指标看板(指标卡)

​ 注意：指标看板通常放置在可视化大屏报表的最顶端，最重要的位置上。功能：可以一眼让人看到公司或项目的KPI实际展示情况。

​ 创建指标看板的步骤类似于Quick Bi指标看板创建。创建指标看板步骤：1、在（图表类型选择区）中点击（指标卡）卡片（如果是多个指标，如需要显示同环比时，则点击（对比指标卡）卡片）。→2、将（字段显示区）中的某个（数值）类型字段（如销售额）字段拖拽到（图表绘制区）中的（数值）栏目中，这样（图表显示区）中会自动生成一个指标看板。→3、在（图表类型选择区→图表属性）中可以对指标看板就行相应的设置，如这里的（指标卡设置）栏目可以设置对齐方式，字段类型，大小，颜色及给指标卡添加图标等等。

汽车油量仪表盘

​ **汽车油量仪表盘无轮播效果。汽车油量仪表盘和水波图和进度条三种可视化图是为了展示KPI实际与目标对比情况的一类图表。**通过这类图表可以清楚的看出现在KPI完成目标值的多少，还可以了解我们是否能够完成目标值，离目标值有一段差距时，去探索什么手段来提升KPI。创建汽车油量仪表盘步骤：1、在（图表类型选择区）中点击（填充仪表板）卡片。→2、将（字段显示区）中的某2个（数值）类型字段（如销售额）和（销售额目标）两个字段拖拽到（图表绘制区）中的（仪表值比率（当前值,目标值））栏目中，这样（图表显示区）中会自动生成一个汽车油量仪表盘。→3、在（图表类型选择区→图表属性）中可以对汽车油量仪表盘进行相应的设置，如这里的（数据标签）栏目可以设置字段类型，大小，颜色，勾选（次指标）中的（百分比）和（目标值）等等。

表格卡片

​ 表格是使用频率最高的图表之一，观远BI提供了五种表格样式，包括：普通表格（默认就是普通表格，但是使用普通表格可以制作出分组表或一键将其转换为清单表）、分组表（只能制作分组表）、轮播列表、明细表（实际就是清单表）和热力图。在右侧（图表类型选择区）中按需选择合适的表格样式，根据可视化绘制提示，拖拽相应的维度与数值至绘制区域即可。同时，用户可对表格进行多种可视化操作，如设置主题样式、合并单元格、显示行序号等。此外，若普通表格拖入维度过多时，可能会因数据量大而造成堵塞，系统会自动推荐使用明细表，以提升表格稳定性。当表格从拖入10个维度及以上时，页面会出现“是否转换为明细表”的提示，点击“转换”即可一键切换为明细表。

​ 注意：在（图表类型选择区→表头设置）可以对各种表格设置其表头字体大小，颜色及字体类型（如微软雅黑），行高等等；而在（图表类型选择区→表格数据）可以对各种表格设置其表格内容的字体大小，颜色及字体类型（如微软雅黑），行高等等。

单元格扩展

​ 单元格扩展：指在web端查看模板效果的时候，原来在观远BI设计器中的单元格由一个变成了多个。

​ 纵向扩展：单元格中的数据依次从上至下的显示，即纵向扩展（行方向的扩展，观远BI设计器上的一行变成多行）。

​ 横向扩展：单元格中的数据依次从左至右的显示，即横向扩展（列方向的扩展，观远BI设计器上的一列变成多列）。

​ 不扩展：单元格中的数据不扩展。

父子格

​ 常用于制作（中国式报表），直接双击中国式报表某个单元格，系统自动弹出（动态属性）弹框，在这个弹框中可以设置其扩展方向，父格，排序，分组，布局等等。父子格：是用来描述父格和子格关系的，父格是指在对子单元格由牵引作用的单元格。

​ 父子格关系：主要包括跟随扩展关系和过滤关系，跟随扩展关系是指子单元格会跟随父格的扩展方向而扩展，过滤关系是指单元格在同一行（列）且来自于同一个数据集时，子单元格会自动将父格作为过滤条件，形成一种附属关系。

使用普通表制作分组表

​ 分组表是将报表中的数据按组显示，即将数据列中相同项合并为一组显示。

制作步骤

​ 类似于帆软FineBi和Tableau制作分组表。1、直接在观远BI设计器中（图表类型选择区）点击（表格（默认就是普通表格））。→2、分别将（字段显示区）里面的维度字段（如：地区和省）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）栏目中，将（字段显示区）里面的度量字段（销售额，利润，数量）拖拽到（数值）栏目中，也可以将维度字段（如订单ID维度字段）拖拽到（数值）栏目中，系统自动将其展示为（计数）形式，到这，系统自动生成一个即非清单表也非分组表的一个奇特的散装的类分组表。

设置双表头格式

​ 双表头可以方便指标字段进行分类。

​ 3、点击（图表绘制区）里面（数值）栏目右侧的设置图标，点击（+添加数值组）按钮，系统自动在（数值）栏目下生成（新建数值组）栏目，将2个也可以更多个（销售额）字段和（销售额目标）字段和（销售额与目标差）字段拖拽到某个（新建数值组）栏目中，系统自动在该数值组栏目下生成对应的4个胶囊，点击其中一个（销售额）字段胶囊，弹出的功能框中点击（高级计算→百分比→按列）按钮，并修改其（别名）为（销售额占比），其他的（利润）字段和（数量）字段按（销售额）的方式类推，这样二级表头就修改完成了，如果需要显示一级表头，则将该（新建数值组）重命名为（销售额），那样一级表头就显示出来了。从下面截图可以看出，只有这个（销售额）数值组进行了一级及二级表头重命名，他才能显示出双表头，其他的（利润）和（数量）数值组没有进行对应设置，则只有二级表头，其中（数量）的二级表头还需要将其中一个胶囊修改（数量占比）才能完整显示二级表头。

展示为分组表与主题样式设置

​ 4、将分组字段（地区）字段拖拽到（图表绘制区）里面的（排序）栏目下，系统自动将上面截图显示的特色散装分组表变成真正意义的分组表。为了将分组表显示的美观些，可以在右侧（图表类型选择区）的（图表属性）栏目下的（主题及样式）栏目中选择合适的主题样式，系统默认是勾选了（外边框）的，如果需要表格奇偶行显示不同的颜色，则勾选（斑马条）功能。注意：观远BI默认是冻结表头的，不需要进行额外的冻结表头设置。

设置分页报表

​ 5、在右侧（图表类型选择区）的（图表属性）栏目下的（基本格式）栏目中勾选（表格分页）按钮，设置（每页行数）为16或其他数字，这样就实现了分页报表的设置。注意：无论翻转到第几页，表头依然存在，且表头都处于冻结表头状态。

冻结表头设置

​ 6、普通表默认纵向表头是冻结的，但是如果清单表是个大宽表，有很多个指标的话，其横向默认是不冻结，为了冻结横向表头，可以在（图表类型选择区→图表属性→表头设置）栏目下，勾选（固定表头）按钮，输入（表头列数）为数值类型，例如这里为3。则这个列表的前3列自动处于冻结状态。

维度设置及同环比与数据格式修改

​ 7、点击（图表绘制区）栏目下的（维度）或（数值）栏目下各字段胶囊，系统自动弹出功能框，对于维度字段，可以设置（别名，字段释义，显示小计，设置条件格式，编辑表头格式（字体大小，颜色等等），对齐方式，显示为（切换显示类型为文本或图片或超链接形式））等等；对于度量字段，可以设置（聚合方式（求和，最小值，最大值，平均值，计数，去重计数等等），高级计算（同环比，百分百即占比，期末值，重复率，排名等），数据格式（百分比，精度，单位等等）。

小计总计设置

​ 8、在（图表类型选择区→图表属性→小计/总计）栏目下，将（列总价）由（不显示）切换为（底部显示）或（顶部显示），在这里还能设置小计和总计显示的字体大小，颜色，字体类型等等，这样总计就设置完成了。至于小计显示，则像上面步骤7一样，点击（图表绘制区）栏目下的（维度）字段（订单日期）和（地区）字段胶囊，系统自动弹出功能框，点击（显示小计）按钮，这样小计就显示出来了。

图形或颜色样式

​ 9、类似于excel条件格式下的图标集功能，点击（图表绘制区）栏目下的（数值）栏目下各字段胶囊，系统自动弹出功能框，点击（设置条件格式）按钮，系统自动弹框出（自定义样式设置）弹框，在弹框中，（样式选择）可以勾选（单色，图标集，色阶，数据条）等选择，勾选需要的样式，根据提示进行设置，如这里的（销售额）字段选择了（数据条）样式，（销售额月环比）字段和（销售额与目标差）字段选择了（图标集）样式，（利润）字段选择了（色阶）样式。

柱状图/堆积柱状图/百分比堆积柱状图

​ 创建柱状图/堆积柱状图/百分比堆积柱状图的具体步骤是：1、在（图表类型选择区）中点击（柱状图）卡片（这里采用的是2个指标并排显示，所以点击簇状图）。→2、分别将（字段显示区）中的某个（维度）类型字段（如子类别）字段和某个（数值）类型字段（如销售额，销售额目标）两个字段拖拽到（图表绘制区）中的（维度）和（数值）栏目中，这样（图表显示区）中会自动生成一个2个指标并排显示的柱图。→3、为了使柱状图进行排序，将（销售额）数值字段拖拽到（图表绘制区）中的（排序）栏目中，并设置其排序方式为降序排序，这样就生一个按销售额降序排序的柱图。

​ 4、跟tableau和永洪不同，他们在同一个柱图中显示2个不同度量值时，需要设置两个Y轴为双轴同步轴或共享轴等，而观远不需要设置，系统自认他们共享同一个Y轴，不需要额外设置（注意：要求两个度量字段的值相差不是很大，一个小数，一个整数那样相差很大的设置共享轴就没有什么意义）。对于柱图，在（图表类型选择区→图表属性→辅助线）中，点击（ + 添加）按钮，可以像tableau和永洪一样设置参考线（如这里的销售额中位数目标线）

柱状图TOPN

​ 创建柱状图TOPN具体步骤是：1、上面截图中制作的柱状图已经是按（销售额）字段降序排序的柱状图了，如果想只显示销售额TOP10，点击（图表绘制区）中的（维度）栏目中的设置图标（齿轮图标）弹出的（显示数量）弹框中，输入数字（10），这样在（图表显示区）中会自动生成一个只显示销售额前TOP10子类别的柱图。（注意一定要先排序）

帕累托图（二八法则图）

​ 帕累托图应用帕累托法则，往往称为二八原理，即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。在帕累托图中，通过图形体现两点重要信息： “至关重要的极少数”和“微不足道的大多数”。

​ 创建帕累托图步骤：1、在（图表类型选择区）中点击（柱状图→帕累托图）卡片。→2、分别将（字段显示区）中的某个（维度）类型字段（如省）字段和某个（数值）类型字段（如销售额）字段拖拽到（图表绘制区）中的（维度）和（数值）栏目中，然后将（销售额）字段拖拽到（图表绘制区）中的（排序）栏目中，这样（图表显示区）中会自动生成一个即能够显示各省份具体销售额柱图，加上能够显示出各省份销售额占总销售额比率的折线图组合在一起的，且含有双Y轴的帕累托图。→3、从这个帕累托图可以看出，前面16个省份销售额就占了总销售额的80%，后面的15个省份只占比不到20%，典型的二八法则，如果要更清楚的体现二八法则，可以将（维度）细化，如比维度中的（省）字段变更为（城市）字段，那样就看出哪几个少量城市对我们的销售额影响最大，是最重要的销售额来源地。

组合图(柱线图)

​ 注意：跟SmartBi和永洪一样组合图默认为柱形图（通常表示整数的一个指标如销售额等）和折线图（通常为小数的什么率或同环比值）的组合方式。

​ 创建柱线图的步骤：1、在（图表类型选择区）中点击（柱状图→簇状 + 折线图）卡片。→2、分别将（字段显示区）中的某个（维度）类型字段（如地区）字段和某个（数值）类型字段（如销售额，销售额目标）2个字段和某个（数值）类型字段（如销售额完成率）拖拽到（图表绘制区）中的（维度）和（数值）和（叠加图形数值）栏目中；为了美观，再将（销售额）字段拖拽到（图表绘制区）中的（排序）栏目中并设置降序排序，这样（图表显示区）中会自动生成一个含双柱图外加一个折线图组合在一起，且含有双Y轴的（柱线组合图）。

​ →3、折线变曲线，在（图表类型选择区）中点击（图表属性→图形显示→线条），将默认的（直线）更改为（曲线），到这就完成折线变曲线操作。

旭日图

​ 旭日图是一个能够很好的展示层级关系的图。

​ 创建旭日图的步骤：1、在（图表类型选择区）中点击（饼图与漏斗图→旭日图）卡片。→2、分别将（字段显示区）中的某个（维度）类型字段（如类别，子类别）2个字段（注意，大类（类别字段）在上，小类（子类别字段）在下）和某个（数值）类型字段（如销售额）字段拖拽到（图表绘制区）中的（维度）和（数值）栏目中，这样（图表显示区）中会自动生成一个双层旭日图。当然如果第三层的字段内容不会有很多的话，也可以再拖拽一个第三层的维度字段到（维度）中，从而生成一个三层旭日图。→3、在（图表类型选择区→图表属性→数据标签）中可以设置标签显示方式。

桑基图

​ 桑基图（去向图）是互联网公司常用图，用于表示一组值到另一组值的流动情况，两端是不同时间点维度的数据情况，追踪上一个月不同维度占比的用户到下一个月处于什么样占比的情况，如上个月处于RFM模型的忠诚用户下个月流向了RFM模型中的哪里。
​ 创建桑基图的步骤：1、在（图表类型选择区）中点击（其他类型→多维桑基图（彩色）/二维桑基图（黑白））卡片。→2、分别将（字段显示区）中的某个（维度）类型字段（如子类别，地区）2个字段和某个（数值）类型字段（如销售额）字段拖拽到（图表绘制区）中的（维度）和（数值）栏目中，为了美观，可以将（销售额）字段拖拽到（排序）中，这样（图表显示区）中会自动生成一个桑基图。

地图

​ 不同于tableau和QuickBi和永洪和帆软FB需要先将（国家），（省份），（城市）等字段转换为地理维度，观远BI可以直接运用这些地理字段。

染色地图/热力地图/气泡地图/符合地图/飞行地图

​ 其中飞行地图需要有出发地和目的地两个字段，这里略。

​ 创建染色地图的步骤：1、在（图表类型选择区）中点击（地图→染色地图）卡片。→2、分别将（字段显示区）中的某个地理（维度）类型字段（如省）字段和某个（数值）类型字段（如销售额）字段拖拽到（图表绘制区）中的（维度）和（颜色）栏目中，这样（图表显示区）中会自动生成一个染色地图。

卡片管理

​ 将鼠标移动到所开发的仪表板中任意一个卡片的右上角，系统自动弹出对该卡片进行（卡片管理）的相应按钮，对应第一个按钮显示该仪表板所涉及的筛选条件；第二个按钮为（放大）按钮，点击可让该卡片放大显示；第三个按钮为（卡片信息）按钮，点击可显示该卡片的卡片信息（含创建时间，更新时间，数据集路径及名称）；第四个按钮为（显示数据）按钮，点击让可视化图表显示为清单表形式；第五个按钮为（格式刷）按钮，点击可以将该卡片的格式同步到其他卡片中；第六个按钮为（编辑）按钮，点击可以对该卡片进行编辑；第七个按钮为（另存为）按钮，点击可以将该卡片另存到其他仪表板中；第八个按钮为（导出）按钮，可以将该卡片导出为excel格式或图片格式；第九个按钮为（前往详情）按钮，点击可以跳转到该卡片的详情页面（显示可视化图形或清单表）；第十二个按钮为（钻取）按钮，点击可以设置该可视化图表下钻的相应页面；第十三个按钮为（联动）按钮，点击可以设置该卡片联动的其他各种卡片；第十四个按钮为（跳转）按钮，点击可以设置跳转到某个仪表板，数据大屏或链接；第十五个按钮为（提示信息）按钮，点击可以设置该卡片的提示信息；第十六个按钮为（预警）按钮，点击可以设置相应的预警，第十七个按钮为（创建订阅）按钮，点击可以设置订阅；第十八个按钮为（管理订阅）按钮，点击可以进行订阅管理；第十九个按钮为（移动至）按钮，点击可以将该卡片移动至到其他仪表板中；第二十个按钮为（生成卡片数据集）按钮，点击可以将该卡片数据存储为一个新的数据集，用于二次开发；第二十一个按钮为（查看资源血缘）按钮，点击可以对该卡片进行血缘分析；第二十二个按钮为（设置为锚点）按钮。

​ 另外对于（筛选器）卡片，其卡片管理还有一个（移至筛选栏）按钮，点击该按钮可以将该筛选器卡片移动到对应仪表板页面的顶部。

仪表板页面布局

​ 页面布局可以使整个仪表板页面看起来更美观，含页面整体样式调整和卡片的整合规整（可以使用组件（新建卡片组组件和新建标签页组件（实际就是TAB页））将高度关联或类似的卡片整合起来）。

​ 卡片整合规整操作步骤：1、在所开发的仪表板中，点击仪表板右上角（+ 新建卡片）按钮右侧的下拉箭头。→2、系统弹框对应的功能栏，该功能框包含（新建卡片组组件）按钮，点击该按钮可以新建一个卡片组，可以将相似的卡片（如这里的6个汇总类卡片）添加到卡片组中，然后对卡片组进行设置；点击（新建标签页组件）按钮，类似TAB页，将需要动态显示的卡片添加到标签页组件中，以便动态显示；点击（新建小标题）按钮，可以给仪表板添加标题，如这里的标题就是采用这种方式制作的。

新建标签页组件（TAB页）

​ 新建标签页组件的功能是节约报表空间，总体类似于SmartBi中的Tab页控件和永洪的TAB页选项卡组件。

​ 创建新建标签页组件的步骤：1、在所开发的仪表板中，点击仪表板右上角（+ 新建卡片→新建标签页组件）按钮，系统自动在所开发的仪表板中显示出一个空白的标签页组件，然后点击该标签页组件中的（添加）按钮，为该标签页组件添加相应的卡片。

​ →2、勾选所开发的仪表板中需要添加为TAB页的卡片，然后点击顶部的（确定）按钮将卡片添加到TAB页中某一个页签中，为了美观，最好一个页签添加一个卡片。

​ →3、点击（标签名称）右侧的功能按钮，可以修改该标签页的显示名称。

​ →4、点击（标签页组件）右侧的功能按钮，弹出的功能框中点击（+ 新建标签页）按钮，可以为该标签页组件添加多个标签页，如这里添加了3个标签页。然后按之前的步骤给每个标签页添加相应的卡片，并修改对应标签页的显示名称。

​ →5、点击（标签页组件）右侧的功能按钮，弹出的功能框中点击（样式）按钮，可以修改标签页组件的样式，让他看起来更美观。

页面样式设置

​ 页面样式设置步骤：1、在所开发的仪表板中，点击仪表板右上角3个点图标的功能按钮，系统弹出的功能框中点击（页面样式）按钮，对仪表板页面样式进行设置，如类型（瀑布流，自适应），选择（自适应）时，如果该仪表板在一个页面显示不下，系统自动在该仪表板中出现一条虚线，虚线以下的内容需要在第二个页面显示。

PC端与移动端布局切换

​ 观远BI一个王炸级别的功能就是PC端和移动端可以相互切换，开发完PC端仪表板后，可以一键将PC端保存为移动端而不需要重新开发一版移动端。

​ PC端切换为移动端的方式：1、在所开发的仪表板中，点击仪表板顶部的（桌面端布局）右侧的下拉箭头，弹出的功能框中点击（移动端布局）按钮，系统自动将其切换为移动端布局。

​ 移动端切换为PC端的方式：1、在所开发的仪表板中，点击仪表板顶部的（移动端布局）右侧的下拉箭头，弹出的功能框中点击（桌面端布局）按钮，系统自动将其切换为PC端布局。

分析可视化仪表板报表

​ 如何制作差异性分析可视化？怎样让自己的可视化报表的信息增益能够发现的多一点，发现更多的数据逻辑及数据问题？这时，我们就需要来分析这些可视化仪表板报表。如进行细化挖掘分析的下钻上卷，图表联动，跳转等功能。

筛选器卡片：如何进行信息集中

​ 筛选器卡片相当于整个仪表板报表的总开关（总筛选器），来控制整个报表。通过筛选器卡片，让整个仪表板报表显示的内容都呈现为我查询过滤控件所选定条件的内容。**注意：筛选器卡片适用于创建筛选器或者参数卡片。**筛选器卡片包括：选择，树状，条件，范围，日期，快捷日期区间，参数，组合条件，共8项筛选器。

筛选器卡片创建的3步骤

​ 使用筛选器卡片的步骤包含：1、类型选择（包括选择，树状，条件，范围，日期，快捷日期区间，参数，组合条件）共8项，2、属性配置，3、联动设置。注意：除了（日期）和（快捷日期区间）2种筛选器卡片不需要绑定数据集之外，其他的（选择）和（树状）和（条件）和（范围）和（组合条件）筛选器都需要绑定数据集。

快捷日期区间筛选器卡片

​ 特别注意（快捷日期区间）筛选器卡片，跟（日期）筛选器卡片一样，不需要绑定数据集，但是（快捷日期区间）筛选器更加智能，他不需要想永洪，思迈特等一样需要借助额外的JS脚步来动态点击控制整个报表页面显示（最近一周，最近一个月，最近一年）等等情况，而是直接使用其自带的功能即可动态点击控制整个报表页面显示（最近一周，最近一个月，最近一年）等等情况。

​ 创建（快捷日期区间）筛选器卡片步骤：1、在所开发的仪表板中，点击（新建卡片→筛选器→快捷日期区间）按钮。→2、系统自动弹框出的（新建筛选器）弹框中，进行（属性配置），输入（名称）文本，（可选项）中有系统默认的4个选项，也可以点击（可选项）右上角的（+）按钮，然后添加其他可选项。→3、勾选（提供日历区间选择）按钮，则在页面中显示的筛选器尾部会根据点击的选项显示对应的始终日期；（默认值）栏目中选择一个默认值选项（如最近1年），则页面中筛选器默认点击（最近1年）按钮，筛选器尾部显示的也是对应最近1年的始终日期。→4、点击（下一步）按钮进行（联动）设置。

​ →5、（联动）设置，勾选本筛选器的（目标卡片），这里勾选的是全部卡片，然后点击（完成）按钮，完成（快捷日期区间）筛选器卡片的制作。

选择筛选器卡片

​ 创建（选择）筛选器卡片步骤：1、在所开发的仪表板中，点击（新建卡片→筛选器→选择）按钮。→2、系统自动弹框出的（新建筛选器）弹框中，进行（属性配置），首先选择（数据集），这里选择（订单）数据集，选择（联动字段），这里选择（地区）字段，系统自动将名称（默认同所选择的字段，这里是地区），选择类型（默认为单选，可以手动切换为多选），样式（默认为下拉框，可以手动切换为单选按钮或按钮栏），默认值（默认为固定值，但是未设置具体固定值，可以手动切换为自定义时间宏/跟随用户属性/列表中第一个）4个项目，而且默认勾选了（显示“全部”选项）按钮。点击（下一步）按钮进行（联动）设置。

​ →3、（联动）设置，勾选本筛选器的（目标卡片），这里勾选的是全部卡片，然后点击（完成）按钮，完成（选择）筛选器卡片的制作。

​ →4、显示效果：因为第2步中没有对（固定值）进行配置，且默认勾选了（显示“全部”选项）按钮，所以该（选择筛选器卡片）显示为空，但实际是显示所有地区。

树状筛选器卡片

​ 树状筛选器卡片主要用于维度字段存在分层结构的过滤。

​ 创建（树状）筛选器卡片步骤：1、在所开发的仪表板中，点击（新建卡片→筛选器→树状）按钮。→2、系统自动弹框出的（新建筛选器）弹框中，进行（属性配置），首先选择（数据集），这里选择（订单）数据集，添加（联动字段），这里选择（类别和子类别）2个字段（大类在上，小类在下），系统自动显示出名称（默认同所选择的字段，这里是（类别-子类别）），选择类型（默认为单选，可以手动切换为多选），样式（默认为下拉框，可以手动切换为平铺），默认值（默认为固定值，但是未设置具体固定值，可以手动切换为列表中第一个）4个项目。点击（下一步）按钮进行（联动）设置。

​ →3、（联动）设置，同上面的（快捷日期区间）和（选择）筛选器卡片，略。→4、显示效果：因为第2步中没有对（固定值）进行配置，且默认勾选了（显示“全部”选项）按钮，所以该（选择筛选器卡片）显示为空，但实际是显示所有地区。

范围/日期筛选器卡片

​ 范围筛选器主要用于度量字段，为度量设置一个范围值。注意：范围筛选器不同于永洪和tableau仅仅针对明细筛选，观远BI的（筛选层级）有3种类型，分别是明细筛选，聚合筛选，结果筛选共3种类型，创建过程整体同（选择）和（树状）筛选器，略。而（日期）筛选器的创建过程整体同（快捷日期区间）筛选器卡片，略。

条件筛选器卡片

​ 条件筛选器卡片主要用于在筛选框中手动输入文本进行筛选，有类似于SQL模糊查询的效果进行的过滤。

​ 创建（条件）筛选器卡片步骤：1、在所开发的仪表板中，点击（新建卡片→筛选器→条件）按钮。→2、系统自动弹框出的（新建筛选器）弹框中，进行（属性配置），首先选择（数据集），这里选择（订单）数据集，选择（联动字段），这里选择（细分）字段，系统自动显示出名称（默认同所选择的字段，这里是（细分）），操作符（默认为包含，可以手动切换为等于，不等于，不包含，以…开始，以…结尾，不以…开始，不以…结尾），默认值（默认为空，可以手动输入一个文本）3个项目。点击（下一步）按钮进行（联动）设置。→3、（联动）设置，同上面的（快捷日期区间）和（选择）筛选器卡片，略。→4、显示效果：因为第2步中默认值为空，所以该（选择筛选器卡片）显示为空，但实际是显示所有地区。

组合条件筛选器卡片

​ 组合条件筛选器卡片可以将多个字段组合一起共同担当筛选条件，也可以直接用单个字段担任筛选条件。

​ 创建（组合条件）筛选器卡片步骤：1、在所开发的仪表板中，点击（新建卡片→筛选器→组合条件）按钮。→2、系统自动弹框出的（新建筛选器）弹框中，进行（属性配置），首先选择（数据集），这里选择（订单）数据集，选择（联动字段），这里选择（渠道和性别）2个字段（也可以单独选择1个字段），手动输入（名称）文档，（默认条件）可选可不选，有且和或两种，可以直接点击（下一步）按钮，进行联动设置；也可以先设置默认条件然后再点击（下一步）按钮进行联动设置。→3、（联动）设置，同上面的（快捷日期区间）和（选择）筛选器卡片，略。→4、显示效果：如截图，略。

筛选器卡片联动控制筛选器卡片过滤条件

​ 1、点击某个筛选器卡片（如这里的地区筛选器）卡片左侧三个点图标，弹出的功能框中点击（联动）按钮，系统自动弹框出（创建图表联动）弹框，在该弹框页面的（目标卡片）中勾选需要被控制的筛选器卡片（如这里的省筛选器卡片），然后点击（确定）按钮，完成筛选器卡片联动控制筛选器卡片过滤条件的设置。

​ →2、显示效果：如截图，（地区）筛选器卡片选择为（东北）时，（省）筛选器卡片的选项只有东北地区下辖的3个省份。

全局参数

​ 注意全局参数只有管理员账号才能创建全局参数，但是其他账号可以使用管理员所创建的全局参数。参数的本质是一个值，所以要让参数起到过滤效果，还需要把参数应用到报表中各卡片的过滤条件里，或者将参数写人直连数据库中的SQL语句中来起到充当过滤条件的作用，或者如同上面的（创建视图数据集）章节应用在视图数据集的SQL语句中来充当过滤条件作用。参数的使用范畴：1、应用于SQL语句；2、像永洪和tableau一样应用于“新建计算字段”；3、应用于筛选器卡片中。

全局参数应用在SQL语句示例

​ 如上面（创建视图数据集）示例，略。

全局参数应用在新建计算字段

​ 全局参数应用在新建计算字段示例：1、如这里的（销售额与利润时间趋势图）卡片，在（字段显示区）点击（+）按钮。→2、系统自动弹框出（计算字段编辑器）弹框，输入（字段名称），输入（字段公式），这里使用了系统自带的（参数专题日期）全局参数，勾选（字段类型），这里选择（文本）类型，然后点击（确定）按钮，完成（全局参数应用在新建计算字段）的设置。

if([订单日期] > [DYNAMIC_PARAMS.参数专题日期],1,0)

​ 3、将刚刚新建的（日期全局参数筛选）计算字段拖拽到（图表绘制区）中（筛选）栏目下，单击该胶囊，弹出的对应功能框中，勾选相应的选项，然后点击（确定）按钮，系统自动将筛选后的结果显示在（图表显示区）中，点击（图表类型选择区）顶部的（保存并退出）按钮。

​ 4、在所创建的仪表板页面中，点击（新建卡片→筛选器→参数）按钮，（选择参数）中勾选对应的参数如这里的（参数专题日期）参数，然后点击（下一步）按钮，完成将全局参数应用于（筛选器）卡片中。该（筛选器）卡片自动绑定了（销售额与利润时间趋势图）卡片，不需要额外设置。

​ 5、将上述（筛选器）卡片移动到仪表板左上角中，使仪表板更美观，更改（筛选器）卡片中的日期，（销售额与利润时间趋势图）随之变化，对比第4步的截图可知，到这（全局参数应用在新建计算字段）示例就设置完成了。

细分分析：如何突出问题重点

图表联动

​ 联动的作用：让仪表板中所有图表都观看同一维度下某同一种类的数据情况，通过观看其不同类型的图表信息展示形式去发现这个维度的问题究竟在哪里？

​ 观远BI联动：1、卡片与卡片之间的联动；2、筛选器与卡片之间的联动；3、筛选器与筛选器之间的联动。其中筛选器与卡片之间的联动以及筛选器与筛选器之间的联动在《筛选器卡片》章节已经介绍完了，这里只分析卡片与卡片之间的联动；注意：必须是使用同一个数据集的卡片。

​ 观远BI并没有默认同一个数据源所创建的仪表板中的所有图表卡片之间存在联动关系，其图表联动功能类似于永洪图表联动中的（缩放联动），但是没有永洪的（笔刷联动）功能。

​ 设置方法：1、点击仪表板中任意一个图表卡片（如这里的柱线组合图卡片）右上角三个点功能按钮，弹出的功能框中，点击（联动）按钮，系统自动弹框出（创建图表联动）弹框。→2、在该弹框中勾选需要联动的卡片（注意：如果不需要图表联动筛选器，则不需要勾选筛选器卡片），然后点击（确定）按钮，完成图表联动的设置。

​ 图表联动结果：点击观远仪表板报表中的任意一个卡片（如这里的柱线组合图卡片）中的任意一个柱子（东北），整个报表中与这个柱状图使用相同数据集的其他可视化图表跟着联动，不管是图形组件还是表格组件，都只显示所点击的那个柱子（东北）类别的内容，对于柱线组合图卡片，所点击的柱子和线框点（东北）高亮显示，其他柱子和线框点颜色变淡。再次点击（东北）类别的柱子，仪表板恢复一开始的样子，显示所有类型的内容。

上钻下钻

​ 作用：通过所建立的层级结构，一层一层的剥开问题所在的面目。下钻是从高维度层次向低维度层次的下钻，上钻正好相反，通过上钻下钻能够发现不同维度数据问题所在度，常用于地图分析。注意：上钻下钻要求数据集有层级结构的数据，而且观远的“上钻”和“下钻”还拥有“联动”功能，能够联动同一个数据集下制作的其他组件。

​ 设置方法：1、点击仪表板中任意一个需要上钻下钻的图表卡片（如这里的销售地图卡片）右上角三个点功能按钮，弹出的功能框中，点击（钻取）按钮，系统自动跳转到钻取配置页面中，点击（新建钻取）按钮，系统自动跳转到新建一个可视化图表卡片的画布中。

​ →2、将（字段显示区）中的（城市）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）栏目中，替换原本的（省）字段，系统自动更新（图表显示区）显示的地图，查看（图表类型选择区→地图显示设置→地图显示范围）可知系统默认为显示（全国轮廓），因为这里是从省份下钻到城市，所以需要更改其地图显示范围为（省级轮廓），系统自动更新（图表显示区）显示的地图为某个省份的地图，然后点击（保存）按钮，完成图表上钻下钻的设置。

​ 上钻下钻结果：未下钻状态，点击观远仪表板报表中全国地图中任意一个省份，系统自动下钻到展示所点击的那个省份的销售情况地图。

​ 下钻状态，下钻到了（城市）维度，可视化地图的左下角出现（省 > 广东）按钮，点击（省）按钮可以返回显示全国所有省份的销售地图。

跳转

​ 作用：类似于PPT中的超链接，在当前仪表板报表逻辑主题线下无法分析的问题，让它跳转到另一个能体现该维度指标细化的另一个逻辑主题线的仪表板报表中进行分析。类似于永洪的超链接跳转功能，但是只有永洪的（普通超链接跳转）和（带参数超链接跳转）两个功能，只不过观远BI没有永洪的（动态参数列）功能，但是观远BI类似于永洪的（带参数超链接跳转）功能可以不设置参数就能实现那种（带过滤条件跳转）的功能。

普通跳转

​ 类似于永洪的（普通超链接跳转）功能，创建普通跳转的步骤：1、点击仪表板中任意一个图表卡片（如这里的柱线组合图卡片）右上角三个点功能按钮，弹出的功能框中，点击（跳转）按钮，系统自动弹框出（创建图表跳转）弹框。→2、在该弹框中（跳转至）中勾选某项功能（这里勾选仪表板），然后在（目标页面）中选择需要跳转的目标页面仪表板，再然后选择某个（打开方式），这里选择（在弹窗中打开）方便对比跳转源于跳转目的地，然后点击（确定）按钮，完成普通跳转的设置。

​ 下面是点击（柱线组合图）某个柱子或线框点（如东北）后仪表板显示效果及点击后的跳转弹窗的内容。

带过滤条件跳转

​ 带过滤条件跳转类似于永洪的（带参数超链接跳转）功能：上面是普通跳转，我们在跳转源仪表板上点击（东北），跳转目的地仪表板报表展示的是所有地区下辖省市的内容；有时，业务需要是在跳转源点击（东北）时，目的地报表只显示东北地区下辖省市的内容，这就需要借助（带过滤条件）来设置了。注意：本示例中跳转源的关联字段是（地区）字段，所以目的地报表需要将（地区）字段应用到该报表的筛选器中。

​ 创建带过滤条件跳转的步骤：1、点击仪表板中任意一个图表卡片（如这里的柱线组合图卡片）右上角三个点功能按钮，弹出的功能框中，点击（跳转）按钮，系统自动弹框出（创建图表跳转）弹框。→2、在该弹框中（跳转至）中勾选某项功能（这里勾选仪表板），然后在（目标页面）中选择需要跳转的目标页面仪表板，再然后选择某个（打开方式），这里选择（在弹窗中打开）方便对比跳转源于跳转目的地，然后勾选（带过滤条件跳转）按钮，在（目标页面关联筛选器）中勾选相应的（地区）字段，再然后点击（确定）按钮，完成带过滤条件跳转的设置。

​ 下面是点击（柱线组合图）某个柱子或线框点（如东北）后仪表板显示效果及点击后的跳转弹窗的内容，跳转源点击（东北）地区后，目的地报表只显示（东北）下辖省市内容。

分析预警：如何增强信息增益

​ 注意：一般有辅助线和趋势线（但是趋势线含有预测功能）两种分析预警功能。

辅助线

​ 借助辅助线可以知道哪个指标点的KPI数值低于我们的理想预期，在tableau中，叫做参考线，在永洪叫目标线。

​ 创建辅助线的步骤：1、以散点图为例，点击（图表类型选择区→图表属性→辅助线→添加）按钮→2、对辅助线进行命名，跟tableau的参数线一样，永洪的目标线一样，指定辅助线绑定的字段（如此散点图使用的销售额和利润2个字段），也可以不绑定字段，直接选择（固定值）；指标辅助线的值（最大值，最小值，平均值，中位数，分位数等），点击（确定）按钮，完成辅助线配置。

新增字段：如何进行信息重构

新建分组字段

​ 新建分组字段：是将某个维度字段进行再次分组，或将某个度量字段根据某种步长进行分组。

​ 利用度量字段新建分组字段的步骤：1、点击（新建分组字段）按钮，系统自动弹框出（分组编辑器）弹框。→2、输入（新字段名称），在（选择字段）中勾选某些度量字段（如利润）字段，选择（分组方式），这里选择（自定义步长）分组方式，点击（添加分组）按钮，输入（组名）和（自定义步长）。→3、点击（保存）按钮，完成新建分组字段的操作，显示结果，系统自动将（利润）字段进行分组并生成一个名称为（利润分组）的新字段。

​ 利用维度字段新建分组字段的步骤：1、点击（新建分组字段）按钮，系统自动弹框出（分组编辑器）弹框。→2、输入（新字段名称），在（选择字段）中勾选某些度量字段（如地区）字段，选择（分组方式），这里选择（项目）分组方式，点击（添加分组）按钮，输入（组名）和（自定义步长）。→3、点击（保存）按钮，完成新建分组字段的操作，显示结果，系统自动将（利润）字段进行分组并生成一个名称为（利润分组）的新字段。

新建计算字段（观远常用函数）

​ 针对数据集中已有的字段来新建新的计算字段，类似于tableau的新建计算字段和永洪的新建计算列。可以在数据集中新建计算字段，也可以在制作报告中新建计算字段。总体类似于tableau新建计算字段，聚合后的计算字段不能再进行聚合操作，在数据集上新建计算字段，他的作用域是运用了该数据集的所有报告，而卡片中的新建计算字段的作用域仅限于当前卡片，另外数据集新建计算字段是不能聚合的，而报告中新建计算字段是可以聚合的。

sum(IF([地区]='东北',[利润],0)) /
sum(IF([地区]='东北',[销售额],0))
//计算东北利润率，观远和tableau是“=”号，永洪是“==”，而且永洪和tableau是以end结束。if(sum([销售额]) = 0,0,sum([利润]) / sum([销售额]))
//计算利润率，观远和tableau是“=”号，永洪是“==”，避免除数为0IF([订单日期] =  current_date() -1,[销售额],0)
//计算昨天的销售额

日期函数

函数	含义	用法	说明	示例
DATEDIFF	间隔天数	DATEDIFF([终止日期字段], [起始日期字段])	返回起始日期距离终止日期的间隔天数，只允许传入日期型[字段]	DATEDIFF(‘2021-12-31’,‘2021-01-01’), 返回364
DATE_ADD	日期推算（向后）	DATE_ADD(起始日期, 数值)	返回从起始日期算起，数值[字段]对应天数之后的日期	DATE_ADD(‘2021-01-01’,7), 返回2021/1/8
DATE_SUB	日期推算（向前）	DATE_SUB(起始日期, 数值)	返回从起始日期算起，数值[字段]对应天数之前的日期	DATE_SUB(‘2021-01-01’,7), 返回2020/12/25
DATE_TRUNC	按格式返回日期	DATE_TRUNC(格式，[日期字段])	按格式返回对应的日期，格式支持year、quarter、month、week、day、hour、minute等	格式可以是year, quarter, month, week, day, hour, minute。例如： DATE_TRUNC(‘month’,‘2021-12-31’), 设置字段类型为日期，返回2021-12-01 DATE_TRUNC(‘hour’,'2021-12-31 13:14:15’)，设置字段类型为日期和时间，返回2021-12-31 13:00:00
DAYOFMONTH	日期中，日的数值	DAYOFMONTH(日期[字段])	返回该日期对应的日的值。只允许传入日期型字段	DAYOFMONTH(‘2021-12-31’), 返回31
FROM_UNIXTIME	时间戳转日期	FROM_UNIXTIME(时间戳[字段])	UNIX时间戳转日期，支持秒级，传入参数为unix时间戳	FROM_UNIXTIME(1609430401), 返回2021/01/01 00:00:01
HOUR	时间小时值	HOUR(日期[字段])	返回该日期对应的小时的值,只允许传入日期型字段	HOUR(‘2021-01-01 00:00:01’), 返回0
LAST_DAY	日期所在当月最后一天	LAST_DAY([字段])	返回日期在当月的最后一天，只允许传入日期型字段	LAST_DAY(‘2021-01-01’), 返回2021/1/31
MINUTEDIFF	间隔分钟数	MINUTEDIFF([终止日期字段], [起始日期字段])	返回起始日期字段距离终止日期字段的间隔分钟数，传入日期型或Timestamp字段。	MINUTEDIFF(‘2021-01-02’,‘2021-01-01’), 返回1440
MONTH	日期对应月份	MONTH(日期[字段])	返回该日期对应的月份。只允许传入日期型[字段]	MONTH(‘2021-12-31’), 返回12
MONTHS_BETWEEN	间隔月份	MONTHS_BETWEEN(日期[字段]1, 日期[字段]2)	返回两个日期相差的月数，不足一月则按天计算小数值，只允许传入日期型[字段]	MONTHS_BETWEEN(‘2021-12-31’,‘2021-01-01’), 返回11.967742
NOW	当前系统时间	NOW()	返回当前系统时间，无需参数	NOW(), 返回当前系统时间，精确到秒
QUARTER	日期当年季度值	QUARTER(日期[字段])	返回该日期在当年的第几个季度，只允许传入日期型[字段]	QUARTER(‘2021-12-31’), 返回4
SECONDDIFF	间隔秒数	SECONDDIFF([终止日期字段], [起始日期字段])	返回起始日期字段距离终止日期字段的间隔秒数，只允许传入日期型或Timestamp字段。	SECONDDIFF(‘2021-01-02’,‘2021-01-01’), 返回86400
TO_DATE	转化为日期[字段]	TO_DATE(日期[字段]/文本[字段])	返回日期[字段]的年月日部分，或者将文本[字段]转换为年月日格式的日期类型	TO_DATE(‘2021-01-01 00:00:01’), 返回2021/1/1
WEEKOFYEAR	日期在当年的第几周	WEEKOFYEAR(日期[字段])	返回该日期在当年的第几周，只允许传入日期型[字段]	WEEKOFYEAR(‘2021-12-31’), 返回52
YEAR	日期对应的年份	YEAR(日期[字段])	返回该日期对应的年份。只允许传入日期型[字段]	YEAR(‘2021-12-31’), 返回2021
add_months	增加月份	add_months(起始日期, 数值)	返回从起始日期算起，数值[字段]对应月数之后的日期。数值需要是整数，可以是正数，也可以是负数。	add_months(‘2021-01-01’,12)，返回2022/1/1
unix_timestamp	日期转UNIX时间戳	unix_timestamp(日期[字段])	日期转UNIX时间戳，支持秒级	unix_timestamp(‘2021-01-01 00:00:01’, ‘yyyy-MM-dd HH:mm:ss’)，返回1609430401
dayofweek	取星期	dayofweek(日期[字段])	返回该日期在当周的第几天，周日返回1，周一返回2，以此类推。	dayofweek(‘2021-01-01’)，返回6，表示星期五。
current_date()	今天的日期	current_date()	返回当前系统的日期，无需参数。设置字段类型为日期	假设系统日期为2021-12-17，则current_date()返回2021-12-17。

窗口函数

函数	含义	用法	说明	示例
AVG	平均值（窗口函数）	AVG([字段]) OVER (PARTITION BY ([开窗字段]))	返回[字段]在同一[开窗字段]范围内的平均值，但NULL值不会计算	返回大区平均来客数：AVG([来客数]) over (partition by [大区] )，返回大区滚动3个月的平均来客数：AVG([来客数]) over (partition by [大区] order by [月份] rows between 2 preceding and current row)。在计算滚动平均时需要注意数据是否有缺失。
COUNT	计数（窗口函数）	COUNT([字段]) OVER (PARTITION BY ([开窗字段]))	返回[字段]在同一[开窗字段]范围内的数据条目数，但NULL值不会计算	每个大区的门店数：COUNT([店铺名称]) over (partition by [大区] )
SUM	求和	SUM([字段]) OVER (PARTITION BY ([分组字段]))	返回[字段]在同一[分组字段]范围内的累计	每个大区的总营业额：SUM([营业额]) over (partition by [大区] )，每个大区的月累计(MTD)营业额：SUM([营业额]) over (partition by [大区],[年],[月] order by [日期] )，每个大区的年累计(YTD)营业额：SUM([营业额]) over (partition by [大区],[年] order by [月份] )
RANK	有并列，有占位的排序	RANK() OVER(ORDER BY [排序字段])	返回结果集的分区内每行的排名，根据当前的记录数生成序号,即出现相同排名时跳过相同排名，排序结构一般是：1，2，2，4，5，5，7……	rank() over (partition by [店名] order by [实际营业额] desc)
DENSE_RANK	有并列，无占位的排序	DENSE_RANK() OVER(ORDER BY [排序字段])	与 rank 函数类似，dense_rank 函数在生成序号时是连续的。dense_rank 函数出现相同排名时，将不跳过相同排名号。排序结构一般是：1，2，2，3，4，4，5……	门店内各单品按照营业额从大到小排序，有并列排名：dense_rank() over (partition by [店名] order by [实际营业额] desc)
ROW_NUMBER	行序号	ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY [排序字段])	为查询出来的每一行记录生成一个序号，依次排序且不会重复，即[排序字段]相同情况下，排序依然存在先后排序结构是：1，2，3，4，5，6，7……	row_number() over (partition by [店名] order by [实际营业额] desc)
FIRST	取第一行的值	FIRST([字段]) OVER(ORDER BY [排序字段])	返回同一分组中第一行的结果	获得每张订单第一次发货日期。First([发货日期]) over (partition by [订单] order by [发货日期])
LAST	取最后一行的值	LAST([字段]) OVER(ORDER BY [排序字段])	返回[字段]同一列中最后一行的结果	获得每张订单最后一次发货日期。Last([发货日期]) over (partition by [订单] order by [发货日期])
LAG	取同列前n行的值	LAG([字段],数值,默认值) OVER (ORDER BY [排序字段])	返回同列前n行的值，若取不到值（例如本行是第一行），则返回默认值	每个门店上一个交易日金额，没有上一个数据的用“0”代替，可用于求日环比。LAG([交易金额],1,0) over (partition by [门店] order by [交易日期])
LEAD	取同列后n行的值	LEAD([字段],数值,默认值) OVER (ORDER BY [排序字段])	返回同列后n行的值，若取不到值（例如本行是最后一行），则返回默认值	企业分期还款，前一期的还款单还款日，需要由本期的还款单还款日确定，并返写至上一期还款单。LEAD([还款日期],1,0) over (partition by [借款单] order by [还款日期])

其他常用函数

函数	含义	用法	说明	示例
AVG	平均值	AVG([字段])	返回[字段]所有值的平均值，只适用于数值[字段] NULL值不会计算	AVG(销售额)，返回销售额[字段]对应的所有非空值的平均值
COUNT	计数	COUNT([字段])	返回表达式所有有效[字段]的数据条目数 NULL值不会计算	COUNT(销售额)，返回销售额[字段]对应的所有非空值的数据条目数
COUNT DISTINCT	去重计数	COUNT(DISTINCT([字段]))	去重计数，返回表达式所有有效[字段]的不同数据条目数，空值不会计算	COUNT(DISTINCT(销售额))，返回销售额[字段]对应的所有非空值的不同数据条目数
LASTING_DAYS_TO_DATE	截止查询日期的持续天数	lasting_days_to_date(collect_list([日期字段]), TO_DATE(‘查询日期’))	返回日期字段内小于等于指定日期的持续天数，用于计算库存缺货天数等。	lasting_days_to_date(collect_list([日期]), TO_DATE(‘2021-01-05’))，返回日期列表中小于等于2021-01-05的天数。使用该函数时，一般不把日期字段添加到卡片的维度栏，否则返回的数值永远是1.
MAX	最大值	MAX([字段])	返回表达式或数值[字段]中的最大值，只适用于数值字段	MAX(销售额)，返回销售额字段对应值的最大值
MIN	最小值	MIN([字段])	返回表达式或数值[字段]中的最小值，只适用于数值字段	MIN(销售额)，返回销售额字段对应值的最小值
PERCENTILE	中位数/百分位数	PERCENTILE([字段], 百分位)	求数值类型[字段]的中位数及百分位数, 传入参数为数值[字段]; 第二个参数范围是0<p<1, 例如0.1，0.25，0.75，0.95	PERCENTILE([数学考试分数], 0.5)，返回考试分数的中位数
SUM	求和	SUM([字段])	返回表达式或数值[字段]所有值的合计，只适用于数值[字段] Null值不会计算	SUM(销售额)，返回销售额[字段]对应的所有非空值的总和
GREATEST	对比最大值	GREATEST([字段1], [字段2]……)	对比同行中各列的值，返回最大的值	GREATEST([部门1销售额], [部门2销售额])，返回该行中部门1销售额与部门2销售额两个字段中的最大值
LEAST	对比最小值	LEAST([字段1], [字段2]……)	对比同行中各列的值，返回值最小的	LEAST([部门1销售额], [部门2销售额])，返回该行中部门1销售额、部门2销售额两个字段中的最小值
BASE64	返回base64编码值	BASE64([字段])	返回base64编码值	BASE64([字段])
CONCAT	拼接字符串	CONCAT([字段1], [字段2]…)	返回按照顺序连接的字符串	CONCAT([货品编号], [类型编号])，返回货品编号和类型编号联结后的字符串
INSTR	查找字符串位置	INSTR([文本字段], [查找字段])	返回查找字符串在文本[字段]的值中第一次出现时的位置，结果是大于0的整数，如果找不到则返回0	INSTR([名字], ‘,’)，返回’,'在名字字段中第一次出现时的位置
LENGTH	字符串长度	LENGTH([字段])	返回字符串的长度	LENGTH([货品名])，返回货品名的长度
LOWER	小写形式	LOWER([字段])	返回表达式或[字段]值全部小写形式的字符串	LOWER(ABC)，返回abc
REGEXP_EXTRACT	字符串正则表达式解析	REGEXP_EXTRACT(字符串, 正则表达式, 索引)	返回字符串正则表达式解析结果，'索引’是返回结果(0表示返回全部结果，1表示返回正则表达式中第一个匹配结果)	REGEXP_EXTRACT([商品ID], ‘\d+’, 0)，返回商品ID中的数字部分
REGEXP_REPLACE	字符串正则表达式替换	REGEXP_REPLACE(字符串A, 正则表达式, 字符串B)	返回将字符串A中符合正则表达式的部分替换成字符串B后的结果	REGEXP_REPLACE([货品名], ‘\d＋’, ‘’)，将货品ID中数字部分替换成空字符串
REPEAT	重复字符串	REPEAT([字段], 数值)	返回字符串重复对应数值次数后的新字符串结果	REPEAT([货品名], 2)，返回货品名重复2次得到字符串，如[货品名][货品名]
SUBSTR	截取字符串	SUBSTR([字段], 起始位置[, 长度])	返回从起始位置起对应长度的字符串的子字符串，长度为可选项；负数索引代表从结尾向前计算字符串个数	SUBSTR([商品类型], 4)，返回商品类型的索引为4起至末尾的子字符串；SUBSTR([商品类型], -4)，返回商品类型最后4个字符串
TRIM	去除空格	TRIM([字段])	去除表达式或[字段]中数据两边的空格	TRIM(" ABC " ), 返回ABC
UNBASE64	返回base64解码值	UNBASE64([字段])	返回base64解码值	UNBASE64([字段])
UPPER	大写形式	UPPER([字段])	返回表达式或[字段]值全部大写形式的字符串	UPPER(“abc”),返回ABC
string	将其它类型字段转换为字符串	sring([字段])	将其它类型字段转换为字符串。需要设置字段类型为文本。	string(123)，返回文本格式的123。
format_string	格式化输出	format_string(指定格式,[字段])	以指定形式对字符串进行格式化输出	format_string(‘%06d’,82343) ，返回 082343
concat_ws	用指定分隔符拼接字符串	concat_ws(指定分隔符,[字段],[字段],…)	用指定分隔符拼接字符串	concat_ws(‘-’,‘A’,‘B’,‘C’,‘D’,‘E’)，返回A-B-C-D-E
COALESCE	返回非空值	COALESCE([字段1], [字段2], ‘默认’)	返回一组[字段]中的第一个非空值； 如果所有值都为NULL，那么返回NULL	COALESCE([名字1], [名字2], ‘匿名’); 返回参数中的第一个非空名字，若都为空，返回‘匿名’
IF	判断函数	IF(表达式,结果1,结果2)	满足表达式返回结果1，否则返回结果2	IF([成绩]>80,‘合格’,‘不合格’)
CASE WHEN	判断函数	CASE WHEN(表达式1) THEN 结果1 WHEN (表达式2) THEN 结果2 …… ELSE 结果n END	满足表达式则返回对应结果，都不满足返回ELSE后的默认结果 最后必须有END关键词	CASE WHEN([成绩]>=60 and [成绩]<70) THEN ‘及格’ WHEN ([成绩]>=70 and [成绩]<80) THEN ‘中’ WHEN ([成绩]>=80 and [成绩]<90) THEN ‘良’ WHEN ([成绩]>=90) THEN ‘优’ ELSE ‘不及格’ END
ABS	绝对值	ABS([字段])	返回绝对值	ABS(-3),返回3
CEIL	向上取整	CEIL(数值/[字段])	返回不小于数值/[字段]的最小整数	CEIL(4.12),返回5
FLOOR	向下取整	FLOOR(数值/[字段])	返回不大于数值/[字段]的最大整数	FLOOR(4.12),返回4
LOG	取对数	LOG(数值/[字段]A,[数值/[字段]B])	以A为底，求B的对数，默认为自然对数底	LOG(2,4),返回2.0
POW	求次方	POW(数值/[字段]A,数值/[字段]B)	求数值/[字段]A的数值/[字段]B次方	POW(4，2),返回16.0
RAND	随机数	RAND()	返回大于0小于1的随机小数	RAND(),返回随机数
ROUND	四舍五入	ROUND(数值/[字段]A[,整数D])	返回数值/[字段]A四舍五入到小数点后D位。不填时为0	ROUND(4.12，1),返回4.1
SQRT	开平方	SQRT(数值/[字段])	求数值/[字段]的根号，需要大于等于零	SQRT(4),返回2.0
INT	转换为整型数值	INT([字段])	返回不大于数值/[字段]的最大整数 。 将String 格式转化为数值/[字段]类型	INT(1.5)，返回1
collect_list	创建不去重数组	collect_list([字段])	多行合并为一行，返回不去重的数组。collect_list近似聚合运算，需要指定聚合的维度，因此只能在ETL的分组聚合、SQL输入中使用，或者在卡片中新建计算字段使用。字段类型需设置为文本。	collect_list([日期])，返回[18731, 18634, 18806, 18278, 18663]
collect_set	创建去重数组	collect_set([字段])	多行合并为一行，返回去重后的数组。collect_set近似聚合运算，需要指定聚合的维度，因此只能在ETL的分组聚合、SQL输入中使用，或者在卡片中新建计算字段使用。字段类型需设置为文本。	collect_set([日期])，返回[18731, 18634, 18806, 18278, 18663]
split	拆分字符串	split([字段],正则表达式,limit)	用分隔符或正则表达式拆分字符串，返回数组。分隔符支持正则表达式，limt控制分隔后元素数，省略时代表全部分割。设置字段类型为文本。	split(‘A-B-C-D-E’,‘-’)，返回[A, B, C, D, E]
sequence	生成固定步长的序列数组	sequence(start, stop, step)	生成从 start 到 stop（包括）的元素数组，逐步递增。返回元素的类型与参数表达式的类型相同。	sequence(1, 5)，返回[1,2,3,4,5] sequence(to_date(‘2018-01-01’), to_date(‘2018-03-01’), interval 1 month)，返回 [2018-01-01,2018-02-01,2018-03-01]
explode	一行拆分为多行。	explode(expr)	一行拆分为多行。因此会产生笛卡尔积，在使用时需注意数据行数的变化。	explode(array(10, 20))，返回 10 20 两行数据
size	数组内元素个数	size(expr)	计算数组内元素个数。	size(array(‘A’,‘B’,‘C’))，返回3
slice	截取数组	slice([数组], start, length)	从 start 索引位置开始从数组中截取 length 长度的子数组；如果 start 为负数，则从后面向前截取。	slice(array(‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’), 2, 2)，返回[B, C] slice(array(‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’), -2, 2)，返回[C, D]
transform	转换数组	transform(expr, func)	使用给定函数转换数组中的元素。转化后的数组长度不发生变化。	transform(array(1, 2, 3), x -> x + 1)，返回[2,3,4]
filter	筛选数组	filter(expr, func)	用指定条件筛选数组，返回包含符合条件元素的数组。	filter(array(1, 2, 3), x -> x % 2 == 1)，返回[1,3] 可搭配全局参数使用，filter([日期列表], x -> x>=to_date([DYNAMIC_PARAMS.开始日期]) and x<=to_date([DYNAMIC_PARAMS.结束日期]))
aggregate	数组运算	aggregate(expr, start, merge, finish)	将二元运算符应用于初始的state 和数组中的所有元素，并返回单个值。	aggregate(array(1, 2, 3), 0, (acc, x) -> acc + x)，返回6
exists	判断元素是否满足条件	exists(expr, pred)	判断数组中是否有1个及以上元素满足指定条件，是的话返回true，不是返回false	exists(array(1, 2, 3), x -> x % 2 == 0)，返回true 可搭配全局参数使用，exists([日期列表], x -> x>=to_date([DYNAMIC_PARAMS.开始日期]) and x<=to_date([DYNAMIC_PARAMS.结束日期]))

时序UDF

函数	函数	含义	用法	说明示例
构建查询表字段	date_range_build	构建数值查询表字段	(date_array,value_array)	date_range_build(collect_list(日期),collect_list(库存))
构建查询表字段	date_text_range_build	构建文本查询表字段	(date_array,text_array)	date_text_range_build(collect_list(会员首单日期),collect_list(会员号))
构建查询表字段	date_range_build_v2	构建数值查询表字段	(struct_array)	date_range_build_v2(collect_list(struct(日期,库存量))) as 库存查询
构建查询表字段	date_text_range_build_v2	构建文本查询表字段	(struct_array)	date_text_range_build_v2(collect_list(struct(会员首单日期,会员ID))) as 会员查询
构建查询表字段	date_range_remove_adjacent_same_values	对数值查询表字段中的相邻等值做去重	(dateRangeStruct)	date_range_remove_adjacent_same_values([库存查询])
构建查询表字段	date_text_range_remove_adjacent_same_values	对文本查询表字段中的相邻等值做去重	(dateTextRangeStruct)	date_text_range_remove_adjacent_same_values([会员查询])
构建查询表字段	date_range_zipper	对数值查询表字段中的相邻等值做去重。对缺省日期添加一条值为null的记录并压缩	(dateRangeStruct)	date_range_zipper([库存查询])
构建查询表字段	date_text_range_zipper	对文本查询表字段中的相邻等值做去重。对缺省日期添加一条值为null的记录并压缩	(dateTextRangeStruct)	date_text_range_zipper([会员查询])
构建查询表字段	date_range_merge	合并两个数值查询表字段	(dateRangeStruct_1,dateRangeStruct_2)	date_range_merge([库存查询老],[库存查询新])
构建查询表字段	date_text_range_merge	合并两个文本查询表字段	(dateTextRangeStruct_1,dateTextRangeStruct_2)	date_text_range_merge([会员查询老],[会员查询新])
构建查询表字段	date_range_period_to_date	构建周期内累计值查询表字段	(dateRangeStruct,period string)	date_range_period_to_date([销售额],‘month’)
查找数据	date_range_lookup	在数值查询表字段中，从查询日期开始滚动向上查找	(dateRangeStruct,lookup_date)	date_range_lookup([库存查询],[DYNAMIC_PARAMS.查询日期])
查找数据	date_text_range_lookup	在文本查询表字段中，从查询日期开始滚动向上查找	(dateTextRangeStruct,lookup_date)	date_text_range_lookup([会员查询],[DYNAMIC_PARAMS.查询日期])
查找数据	date_range_get	在数值查询表字段中，精确查找查询日期的数值	(dateRangeStruct,lookup_date)	date_range_get([销售额查询],[DYNAMIC_PARAMS.查询日期])
查找数据	date_text_range_get	在文本查询表字段中，精确查找查询日期的文本	(dateTextRangeStruct,lookup_date)	date_text_range_get([会员查询],[DYNAMIC_PARAMS.查询日期])

动态时间宏

函数	含义	用法	说明
{{{today}}}	今天	可以直接单独使用来获得当前系统日期，也可以用于日期偏移，例如{{{today - 2 days}}}	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-12-31
{{{yesterday}}}	昨天	可以直接单独使用来获得当前系统日期对应的昨天，也可以用于日期偏移，例如{{{yesterday - 1 weeks}}}	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-12-30
{{{tomorrow}}}	明天	可以直接单独使用来获得当前系统日期对应的明天，也可以用于日期偏移，例如{{{tomorrow + 1 months}}}	假设系统日期为2021-12-31，则返回2022-01-01
{{{first day of last month}}}	上个月第一天	该动态时间宏表达式由3个部分组成，共有2x3x3共18种搭配使用方法。 1. First day表示第一天。Last day表示最后一天。两者可以自由选择使用。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。 3. Month表示月份，quarter表示季度，year表示年份。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-11-01
{{{last day of last month}}}	上个月最后一天	该动态时间宏表达式由3个部分组成，共有2x3x3共18种搭配使用方法。 1. First day表示第一天。Last day表示最后一天。两者可以自由选择使用。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。 3. Month表示月份，quarter表示季度，year表示年份。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-11-30
{{{first day of this month}}}	本月的第一天	该动态时间宏表达式由3个部分组成，共有2x3x3共18种搭配使用方法。 1. First day表示第一天。Last day表示最后一天。两者可以自由选择使用。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。 3. Month表示月份，quarter表示季度，year表示年份。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-12-01
{{{first day of this quarter}}}	本季第一天	该动态时间宏表达式由3个部分组成，共有2x3x3共18种搭配使用方法。 1. First day表示第一天。Last day表示最后一天。两者可以自由选择使用。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。 3. Month表示月份，quarter表示季度，year表示年份。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-10-01
{{{Monday last week}}}	上周的周一	该动态时间宏表达式由2个部分组成，共有7x3共21种搭配使用方法。 1. Monday、Tuesday、Wednesday、Thursday、Friday、Saturday、Sunday，分别表示周一到周日。可以自由选择使用任意一天。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-12-20
{{{Sunday last week}}}	上周的周日	该动态时间宏表达式由2个部分组成，共有7x3共21种搭配使用方法。 1. Monday、Tuesday、Wednesday、Thursday、Friday、Saturday、Sunday，分别表示周一到周日。可以自由选择使用任意一天。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-12-26
{{{Monday this week}}}	本周的周一	该动态时间宏表达式由2个部分组成，共有7x3共21种搭配使用方法。 1. Monday、Tuesday、Wednesday、Thursday、Friday、Saturday、Sunday，分别表示周一到周日。可以自由选择使用任意一天。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2021-12-27
{{{Sunday next week}}}	下周的周日	该动态时间宏表达式由2个部分组成，共有7x3共21种搭配使用方法。 1. Monday、Tuesday、Wednesday、Thursday、Friday、Saturday、Sunday，分别表示周一到周日。可以自由选择使用任意一天。 2. This表示当前的，last表示前一个，next表示后一个。三者可以自由选择使用。	假设系统日期为2021-12-31，则返回2022-01-09
{{{today - 2 days}}}	2天前	该动态时间宏表达式由3个部分组成，有无数种可能的组合方式。1. 时间点类型的关键词：可以使用任意日期类型的动态时间宏关键词。2. 往前倒推的时间长短：可以使用任意的整数。3. 往前倒推的时间单位：days表示天，weeks表示周，months表示月，years表示年。四者可以自由选择使用。	假设today为2021-07-13，则返回2021-07-11
{{{first day of this month - 1 days}}}	本月的第一天往前倒推一天，也就是上个月的最后一天	该动态时间宏表达式由3个部分组成，有无数种可能的组合方式。1. 时间点类型的关键词：可以使用任意日期类型的动态时间宏关键词。2. 往前倒推的时间长短：可以使用任意的整数。3. 往前倒推的时间单位：days表示天，weeks表示周，months表示月，years表示年。四者可以自由选择使用。	假设first day of this month为2021-12-01，则返回2021-11-30
{{{yesterday - 1 years}}}	昨天的一年前	该动态时间宏表达式由3个部分组成，有无数种可能的组合方式。1. 时间点类型的关键词：可以使用任意日期类型的动态时间宏关键词。2. 往前倒推的时间长短：可以使用任意的整数。3. 往前倒推的时间单位：days表示天，weeks表示周，months表示月，years表示年。四者可以自由选择使用。	假设today为2021-07-13，则返回2020-07-13
{{{today + 2 days}}}	2天后	该动态时间宏表达式由3个部分组成，有无数种可能的组合方式。1. 时间点类型的关键词：可以使用任意日期类型的动态时间宏关键词。2. 往后推的时间长短：可以使用任意的整数。3. 往后推的时间单位：days表示天，weeks表示周，months表示月，years表示年。四者可以自由选择使用。	假设today为2021-07-13，则返回2021-07-15
{{{first day of this month + 25 days}}}	本月的26号	该动态时间宏表达式由3个部分组成，有无数种可能的组合方式。1. 时间点类型的关键词：可以使用任意日期类型的动态时间宏关键词。2. 往后推的时间长短：可以使用任意的整数。3. 往后推的时间单位：days表示天，weeks表示周，months表示月，years表示年。四者可以自由选择使用。	假设first day of this month为2021-12-01，则返回2021-12-26
{{{first day of this year + 2 months}}}	今年的3月1日	该动态时间宏表达式由3个部分组成，有无数种可能的组合方式。1. 时间点类型的关键词：可以使用任意日期类型的动态时间宏关键词。2. 往后推的时间长短：可以使用任意的整数。3. 往后推的时间单位：days表示天，weeks表示周，months表示月，years表示年。四者可以自由选择使用。	假设first day of this year为2021-01-01，则返回2021-03-01
{{{last day of last year% y}}}	动态时间宏对应日期的年份	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回2020
{{{last day of last year % Y}}}	动态时间宏对应日期的Week year	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回2021
{{{last day of last year % M}}}	动态时间宏对应日期的月份	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回12
{{{last day of last year % d}}}	动态时间宏对应日期在当月的第几天	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回31
{{{last day of last year % D}}}	动态时间宏对应日期在当年的第几天	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回366
{{{last day of last year % e}}}	动态时间宏对应日期在当周的第几天，以周日为第一天算	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回5
{{{last day of last year % E}}}	动态时间宏对应日期在当周的星期几	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回星期四
{{{last day of last year % w}}}	动态时间宏对应日期在当年的第几周，但只要本周跨年，那么这周就算入下一年。	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回1
{{{last day of last year % W}}}	动态时间宏对应日期在当月的第几周	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理。	假设last day of last year为2020-21-31，则返回5
{{{today % yyyy’年’}}}	动态时间宏对应日期的年份	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理，可以根据需要在公式中添加文字。	假设today为2021-07-13，则返回2021年
{{{today % yyyy’年Q’Q}}}	动态时间宏对应日期的季度	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理，可以根据需要在公式中添加文字。	假设today为2021-07-13，则返回2021Q3
{{{today % yyyy-MM}}}	动态时间宏对应日期的的年月格式	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理，可以根据需要在公式中添加文字。	假设today为2021-07-13，则返回2021/7/1
{{{today % y年M月d日 E}}}	返回今天的日期完整格式，包括年月日星期	可以对任意的日期类型的动态时间宏关键词做日期格式的处理，可以根据需要在公式中添加文字。	假设today为2021-07-13，则返回2021年7月13日 星期二

动态时间宏使用示例

​ 动态时间宏常用于（快捷日期区间筛选器）卡片，示例如上面（快捷日期区间筛选器卡片）章节的内容。

​ 使用动态时间宏创建（最近14天）的步骤：1、在所创建的仪表板页面中，点击（新建卡片→筛选器→快捷日期区间）按钮，系统自动弹框出（新建筛选器→属性配置）弹框界面。→2、在该弹框中，点击（可选项）右侧的（+）按钮，点击（自定义）按钮，然后输入对应的（名称）为（最近14天）和（时间宏起始）为（{{{yesterday - 13 days}}}）和（时间宏结束）为（{{{yesterday}}}）3项内容，然后点击（✔）按钮。

​ 3、输入（筛选器）卡片的名称，勾选（提供日历区间选择）按钮，使方便查看（最近14天）是否设置成功，在（默认值）中勾选第2步创建的（最近14天），然后点击（下一步）按钮，完成相应设置。

​ 4、配置其联动的（目标卡片），这里勾选（24年销售额趋势）卡片，然后点击（完成）按钮。

​ 5、显示效果如下，（24年销售额趋势）卡片仅显示最近14天。

复杂报表

函数	含义	用法
G_	对字段进行横/纵向扩展	G_(视图名,字段名)
G_DT	对派生表字段进行纵向扩展	G_DT(视图名,字段1|字段2…,派生字段名)
G_EXPFIELD	对派生表字段进行横向扩展与合并单元格	G_EXPFIELD(视图名,字段1|字段2…,派生字段名,合并单元格数)
G_EXPMETRIC	对固定文本进行横向扩展	G_EXPMETRIC(视图名,字段1|字段2…,文本名称1|文本名称2…)
G_LOOKUP	数值查询及聚合计算	G_LOOKUP(函数代码,搜索视图名,搜索目标字段1|搜索目标字段2…,条件字段:条件字段值位置)
G_LOOKUPEXP	动态扩展地数值查询及聚合计算	G_LOOKUPEXP(函数代码,视图名,字段1|字段2…,搜索视图名,搜索目标字段1|搜索目标字段2…,条件字段:条件字段值位置)
G_SUBTOTAL	分类汇总	G_SUBTOTAL(函数代码,视图名,范围1|范围2…,[范围字段]:[文本名称]:[文本名称位置])
G_SUBTOTALEXP	动态扩展地小计计算	G_SUBTOTALEXP(函数代码,视图名,范围字段1|范围字段2…,派生视图名,派生字段1|派生字段2…,参与计算数值数,[范围字段]:[文本名称]:[文本名称位置])
G_GRANDTOTAL	列总计计算	G_GRANDTOTAL(视图名,字段1|字段2…,数值字段个数,范围)
G_COLTOTAL	行总计计算	G_COLTOTAL(视图名,字段1|字段2…,起始计算位置,数值间隔扩展列数,横向扩展偏移数)
G_CELLCALC	单次扩展的Excel函数计算	G_CELLCALC({列序号}{行序号} + 运算符 + {列序号}{行序号}) （仅作用于当前使用公式的单元格）
G_CELLCALCEXP	动态横/纵向扩展的Excel函数计算	G_CELLCALCEXP({列序号}{行序号} + 运算符 + {列序号}{行序号}) （可作用于当前使用公式的单元格所在列中的所有单元格）

函数使用示例

IF()与and嵌套函数：

IF(YEAR([订单日期])='2023' AND MONTH([订单日期])='07',[销售额],0)
/*计算23年7月份的金额*/

CASE WHEN()与 and嵌套函数：

CASE WHEN([利润]>-8000 and [利润]<0) THEN '负利润'
WHEN([利润]>=0 and [利润]<5000) THEN '中等利润'
WHEN([利润]>=5000 and [利润]<10000) THEN '高等利润'
ELSE '其他' END

COALESCE()函数返回非空值：

COALESCE([1月PO],0)+COALESCE([2月PO],0)+COALESCE([3月PO],0)+COALESCE([4月PO],0)+COALESCE([5月PO],0)+COALESCE([6月PO],0)+COALESCE([7月PO],0)+COALESCE([8月PO],0)+COALESCE([9月PO],0)+COALESCE([10月PO],0)+COALESCE([11月PO],0)+COALESCE([12月PO],0)
/*注意：不要合在一起使用COALESCE()函数，因为合在一起，12个月任何一个月有空值，合在一起的结果都是0，只能一个月一个月分开分别使用COALESCE()函数*/

IF()函数与ROUND()函数嵌套：

IF(SUM([月均销售])=0,"",
ROUND(30*(SUM([深圳账内之存货工厂])+SUM([武汉良品仓])+SUM([货存第三方仓])+SUM([工厂帐内])) / SUM([月均销售]),1))
/*注意：不要合在一起使用COALESCE()函数，因为合在一起，12个月任何一个月有空值，合在一起的结果都是0，只能一个月一个月分开分别使用COALESCE()函数*/

高级计算

高级计算之同环比

​ 选定一段日期：Date1 ~ Date2 ，日环比：Date1 ~ Date2 VS Date1 - 1day ~ Date2 - 1day；周同比：Date1 ~ Date2 VS Date1 - 1week ~ Date2 - 1week；月同比：Date1 ~ Date2 VS Date1 - 1month ~ Date2 - 1month；季同比：Date1 ~ Date2 VS Date1 - 1quarter ~ Date2 - 1quarter；年同比（年/月/日）：Date1 ~ Date2 VS Date1 - 1year ~ Date2 - 1year；年同比（年/周/星期）：计算出Date1 ~ Date2对应的年、周、星期，然后找到对应的（年 - 1），周不变，星期不变的日期Date3，Date4，Date1 ~ Date2 VS Date3 ~ Date4；自定义：人为指定一个对比规则。

​ 应用场景：维度中有日期（如时间趋势图）：仅仅只有1中模式创建同环比；维度中无日期：可选普通模式和基于日期筛选两种模式；其中普通模式：所选日期&对比日期是相对固定的；基于日期筛选：所选日期&对比日期随着筛选器变化而变化，非常灵活。

​ 维度中有日期同环比设置场景：这种场景，借用高级计算之同环比计算可以快速计算同环比，是最简单的情况。步骤：1、在（图表类型选择区）中选择（多线图）。→2、分别将（字段显示区）的（订单日期）字段和（销售额）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再次将（销售额）字段拖拽到（叠加图形数值），默认其为（次轴）。→3、单击（叠加图形数值）栏目中的（销售额）胶囊，更改其（别名），另外点击（高级计算→同比/环比→自定义）按钮。

​ →4、在（自定义同环比设置）弹框中，（对比类型）选择（自定义），勾选相应的（所选日期），这个日期可以任选一个日期，然后勾选相应的（对比日期），此日期根据自身需求选择，在（数值设置）中选择（增长率），在（计算方式）中选择相应的技术方式，然后点击（确定）按钮。 →5、系统自动在（图表显示区）将刚刚设置的同环比时间趋势曲线显示出来了，这样就完成（维度中有日期同环比设置场景）的制作。

​ 维度中无日期，所选日期&对比日期是相对固定的同环比设置场景：这种场景，步骤：1、在（图表类型选择区）中选择（对比指标卡）。→2、将（字段显示区）的（昨天销售额）字段拖拽到（图表绘制区）的（数值）栏目中，再连续3次将（销售额）字段拖拽到（数值）栏目中。→3、分别单击3个（销售额）字段胶囊，更改这3个胶囊的（别名），另外点击（高级计算→同比/环比）按钮，系统自动弹框出（自定义同环比设置）弹框。→4、在该弹框中将（模式）切换为（普通），按需求选择（对比类型），按需要选择（数值设置），按需要选择（计算方式），然后点击（确定）按钮，完成对应设置。

​ →5、结果：维度中无日期，所选日期&对比日期是相对固定的同环比设置场景就制作完成了。

​ 维度中无日期，基于日期筛选导致所选日期&对比日期随着筛选器变化而变化的同环比设置场景：这种场景，步骤：1、在（图表类型选择区）中选择（普通表）。→2、分别将（字段显示区）的（地区，省）字段和（销售额）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再连续3次将（销售额）字段拖拽到（数值）栏目中。→3、分别单击3个（销售额）字段胶囊，更改这3个胶囊的（别名），另外点击（高级计算→同比/环比）按钮，系统自动弹框出（自定义同环比设置）弹框。→4、在该弹框中将（模式）切换为（基于日期筛选），按需求选择（对比类型），按需要选择（数值设置），按需要选择（计算方式），然后点击（确定）按钮，完成对应设置。→5、结果：维度中无日期，基于日期筛选导致所选日期&对比日期随着筛选器变化而变化的同环比设置场景就制作完成了。

高级计算之百分比

​ 类似于tableau的高级计算。

​ 双重表头按列算百分比场景：1、在（图表类型选择区）中选择（表格）。→2、分别将（字段显示区）的（地区）字段和（销售额）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再次将（销售额）字段拖拽到（数值）栏目中，再将（订单日期(年)）拖拽到（对比）栏目中，注意：必须让该字段胶囊位于（度量名）胶囊之上，这样才能让年份字段变成第一层表头。→3、单击（数值）栏目中的第二个（销售额）胶囊，更改其（别名），另外点击（高级计算→百分比→按列）按钮。→4、系统自动在（图表显示区）中不同年份各个地区的销售额及其按列占比。

​ 双重表头按行算百分比场景：1、在（图表类型选择区）中选择（表格）。→2、分别将（字段显示区）的（订单日期(季度)）字段和（销售额）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再次将（销售额）字段拖拽到（数值）栏目中，再将（类别）拖拽到（对比）栏目中，注意：必须让该字段胶囊位于（度量名）胶囊之上，这样才能让类别字段变成第一层表头。→3、单击（数值）栏目中的第二个（销售额）胶囊，更改其（别名），另外点击（高级计算→百分比→按行）按钮。→4、系统自动在（图表显示区）中不同年份各个地区的销售额及其按行占比。

​ 双重表头按维度算百分比场景：1、在（图表类型选择区）中选择（表格）。→2、分别将（字段显示区）的（南北方，地区）字段和（销售额）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再次将（销售额）字段拖拽到（数值）栏目中，再将（订单日期(年)）拖拽到（对比）栏目中，注意：必须让该字段胶囊位于（度量名）胶囊之上，这样才能让年份字段变成第一层表头。→3、单击（数值）栏目中的第二个（销售额）胶囊，更改其（别名），另外点击（高级计算→百分比→南北方）按钮。→4、系统自动在（图表显示区）中显示不同年份各个地区的销售额及其按（南北方）字段的占比。

高级计算之重复率

​ 重复率：通过分析客户对产品的重复购买次数来了解客户对产品的忠诚度。

​ （按次数）算购买某订单N次的客户分别有多少？

​ 操作：1、在（图表类型选择区）中选择（表格）。→2、分别将（字段显示区）的（订单ID）字段和（客户ID）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再次将（客户ID）字段拖拽到（数值）栏目中，单击（数值）栏目中的第一个（客户ID）胶囊，更改其（别名），另外点击（聚合方式→去重计数）按钮。→3、单击（数值）栏目中的第二个（客户ID）胶囊，更改其（别名），另外点击（高级计算→重复率）按钮，系统弹框出（重复率设置）弹框，在该弹框中的（配置日期字段）中选择（订单日期）字段，在（数值设置）中选择（重复数），在（计算方式）中选择（按次数），在（计算周期）中勾选（日期筛选）按钮，然后点击（确定）按钮。→4、系统自动在（图表显示区）中显示出购买某订单N次的客户分别有多少的列表。

​ （按条件）算购买某订单N次的客户分别有多少？

​ 操作：1、在（图表类型选择区）中选择（表格）。→2、分别将（字段显示区）的（订单ID）字段和（客户ID）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再6次将（客户ID）字段拖拽到（数值）栏目中，单击（数值）栏目中的第一个（客户ID）胶囊，更改其（别名），另外点击（聚合方式→去重计数）按钮。→3、单击（数值）栏目中的第三个（客户ID）胶囊，更改其（别名），另外点击（高级计算→重复率）按钮，系统弹框出（重复率设置）弹框，在该弹框中的（配置日期字段）中选择（订单日期）字段，在（数值设置）中选择（重复数），在（计算方式）中选择（按条件），在（重复条件）中选择（等于2次），在（计算周期）中勾选（日期筛选）按钮，然后点击（确定）按钮，由此算出重复2次的人数，根据这方法依次计算重复1次，重复3次，重复4次，重复4次以上（重复条件选择大于4次）。至于（重复1次的重复率），则将（重复率设置）弹框中的（数值设置）更改为（重复率）即可→4、系统自动在（图表显示区）中显示出购买某订单N次的客户分别有多少的列表。

高级计算之排名

​ （高级计算之排名）有3中（排序方式），方法1为（RANK），方法2为（DENSE_RANK），方法3为（ROW_NUMBER）。

​ 高级计算之排名的创建步骤：1、在（图表类型选择区）中选择（表格）。→2、分别将（字段显示区）的（渠道）字段和（订单ID）字段拖拽到（图表绘制区）的（维度）和（数值）栏目中，再3次将（订单ID）字段拖拽到（数值）栏目中，单击（数值）栏目中的第一个（客户ID）胶囊，更改其（别名），另外点击（聚合方式→去重计数）按钮。→3、分别单击（数值）栏目中的第二个，第三个，第四个（客户ID）胶囊，更改其（别名），另外点击（高级计算→排名）按钮，系统弹框出（排名设置）弹框，在该弹框中的（排序方式）中选择（RANK / DENSE_RANK / ROW_NUMBER）方式，其他默认即可，然后点击（确定）按钮完成相应配置。→4、系统自动在（图表显示区）中显示出各个渠道购买的订单数及其3种不同方式的排名，由此知道三种不同排序方式的不同。

输出策略

​ 报表可以以PDF格式，Excel格式，PNG格式进行输出。

分享与协作

​ 分享与协作有订阅，预警和权限设置3项内容。

分享与协作之订阅

​ 为了方便用户定期查看报告，可以设置一个固定的时间，系统将在你设置的时间内发送你需要查看的报告到你的邮箱或钉钉或飞书或企业微信中。订阅的发起页面：点击整个观远BI操作页面右上角的（九宫格）按钮，弹出的功能框中点击（订阅计划）按钮，进入订阅的发起页面中，在该页面可以看到有4中订阅方式，分别是：卡片订阅，页面订阅，合并订阅，数据集订阅；注意：实际上（卡片订阅）和（页面订阅）是在仪表板中进行设置的，另外2项才在这里设置。

卡片订阅

​ 如同上面的（卡片管理）章节，将鼠标移动到所开发的仪表板中任意一个卡片（如这里的销售地图）的右上角，系统自动弹出对该卡片进行（卡片管理）的相应按钮，点击（创建订阅）按钮，系统自动弹框出（卡片订阅）设置弹框，在该弹框中，设置（订阅名称），默认（触发机制）为（启用订阅），有效期为（长期有效），触发方式为（数据更新后），默认订阅发送的通知渠道为（邮件），也可以更改为钉钉或飞书或企业微信，选择（收件人），订阅内容的（邮件标题）和（邮件正文）可以不写，可以勾选（图片与附近）中的（图片）和（Excel）2项，然后点击（确定）按钮完成卡片订阅设置。

页面订阅

​ 如同上面的（仪表板页面管理）章节，点击任意一个所开发的仪表板右上角的三个点图标功能按钮，系统自动弹出的功能框中，点击（页面订阅）按钮，系统自动弹框出（页面订阅）设置弹框，在该弹框中，输入（订阅名称），设置（触发方式（定时执行，数据更新后，手动触发）），设置订阅发送时间，添加收件人邮箱地址以便系统自动将仪表板发送给某个人。订阅内容的（邮件标题）和（邮件正文）可以不写，可以勾选（图片与附近）中的（图片）和（PDF）2项，然后点击（确定）按钮完成页面订阅设置。

合并订阅

​ 合并订阅：把多个订阅进行组合起来订阅，可以多个卡片组合订阅，也可以多个页面组合订阅，也可以多个卡片与多个页面组合起来订阅。具体操作：除了（订阅对象）中可以添加多个（卡片）或（多个页面）外，注意：添加订阅对象时，是通过模糊查询搜索到相应的页面或卡片添加到订阅对象中，另外再点击（添加）按钮来添加多个卡片或页面；其他设置同卡片订阅和页面订阅。另外（图片与附近）中的（页面）为（图片）和（PDF）2项，卡片为（图片）和（Excel）2项。

数据集订阅

​ 数据集订阅：是将每天更新变化的数据集生成FTP/SFTP网站，方便用户下载。如将下面超市订单数据拆分为8份不同数据集，每份对应全国不同的地区，各个地区的人员只能下载自身所在地区的数据集。步骤：输入（订阅名称），绑定（数据集），选择（拆分字段），这里为（地区）字段，选择（文件输出）名称及格式，路径，时间戳等等，点击（确定）按钮完成数据集订阅设置。

分享与协作之预警

​ 预警：设定一个规则，当条件触发这个规则时，系统将发送邮箱或钉钉或飞书或企业微信中给我们一个预警提示。预警的发起页面：点击整个观远BI操作页面右上角的（九宫格）按钮，弹出的功能框中点击（预警中心）按钮，进入预警的发起页面中，在该页面可以看到有2中预警方式，分别是：卡片预警，数据集预警。注意：实际上（卡片预警）是在仪表板中进行设置的，（数据集预警）才在这里设置。

卡片预警

​ 如同上面的（卡片管理）章节，将鼠标移动到所开发的仪表板中任意一个卡片（如这里的年度销售额/利润/销量分组表）的右上角，系统自动弹出对该卡片进行（卡片管理）的相应按钮，点击（预警）按钮，系统自动弹框出（预警设置）弹框，在该弹框中，设置（预警名称），设置（规则），这里采用（利润小于0）则触发预警，默认预警发送的通知渠道为（邮件），也可以更改为钉钉或飞书或企业微信，选择（收件人），订阅内容的（邮件标题）和（邮件正文）可以不写，默认（图片内容）为无，可以修改为（卡片图片），然后点击（确定）按钮完成卡片订阅设置。

数据集预警

​ 数据集订阅：将某个地区中触发预警的信息发送给对应地区的负责人。如将下面超市订单中销售额 < 销售额目标的信息发送给对应8大地区的不同负责人。步骤：输入（预警名称），绑定（数据集），创建（规则），这里为（销售额 小于 销售额目标）字段；（收件人分发条件）中勾选对应的字段；其他采用默认设置，也可以修改，最后点击（确定）按钮完成数据集预警设置。

分享与协作之权限

​ 权限设置：仪表板权限设置，移动轻应用权限设置，数据大屏权限设置，数据集权限设置，智能ETL权限设置。

仪表板权限设置

​ 对于仪表板页面来说，可以配置有多个使用者（即所有者）权限和多个访问者权限。

​ 仪表板权限设置步骤：1、打开任意一个仪表板，点击仪表板右上角3个点图标的功能按钮，系统自动弹出功能框，点击该功能框（权限管理）右侧的（+）号按钮，进入权限管理配置界面。

​ →2、在（权限管理）配置页面为该仪表板（添加）多个（所有者）或（访问者），这些可以是某些用户，也可以是某些用户组。

应用管理(移动轻应用)权限设置

​ 对于（移动轻应用）来说，可以配置有多个使用者（即所有者）权限，但是无法单独配置访问者权限。

​ 移动轻应用权限设置步骤：具体步骤如同上面的（仪表板权限）设置，略。

数据大屏权限设置

​ 对于数据大屏来说，可以配置有多个使用者（即所有者）权限和多个访问者权限。

​ 数据大屏权限设置步骤：具体步骤如同上面的（仪表板权限）设置，略。

数据集权限设置

​ 对于数据集来说，可以配置有多个使用者（即所有者）权限和多个访问者权限。有两种权限配置方式，一种是对整个数据集表格进行权限配置，另一种是对数据集表格中具体某行/某列进行权限配置（即精细化权限配置）。

数据集整体权限管控

​ 整个数据集表格权限设置步骤：1、打开（数据中心）中任意一个数据集（如此处的超市订单）数据集，点击该数据集顶部（权限管理）右侧的（+）号按钮，进入权限管理配置界面。

​ →2、在（权限管理）配置页面为该数据集表格（添加）多个（所有者）或（访问者），这些可以是某些用户，也可以是某些用户组。

数据集精细化权限管控

​ 对数据集表格中具体某列（即某字段）进行权限配置步骤：1、打开（数据中心）中任意一个数据集（如此处的超市订单）数据集，点击该数据集顶部（数据安全）按钮，勾选（是否启用列权限）右侧的（是）按钮，然后点击（新增）按钮，系统自动弹框出（列权限编辑器）弹框，在该弹框中进行相应设置，可以设置某些客户不能查看某些字段。

​ 对数据集表格中具体某行（如东北区经理只能查看地区字段为东北的销售信息）进行权限配置步骤：1、打开（数据中心）中任意一个数据集（如此处的超市订单）数据集，点击该数据集顶部（数据安全）按钮，勾选（是否启用行权限）右侧的（是）按钮，然后点击（新增）按钮，系统自动弹框出（行权限编辑器）弹框，在该弹框中进行相应设置。

智能ETL权限设置

​ 对于智能ETL来说，可以配置有多个访问者权限，但是使用者（即所有者）只能转移（从这个人转移给另一个人），不能配置多个，ETL只能1人编辑。

​ 智能ETL权限设置步骤：1、打开任意一个ETL，点击ETL上面（所有者）和（访问者）进行相应的权限设置。