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场景案例
分组
汇总
分组
汇总
设定对指定内容相同的数据进行分组,
汇总
处理。
汇总
方式:求和、平均、取最大值或最小值、统计个数、去重。节点配置节点配置根据“分组字段”相同内容的数据进行分组,
汇总
“计算字段”的数值,进行求和、平均、取最大值或最小值、计数、去重计数,等
汇总
处理。无:取分组数据的第一条“计算字段”的值,可以用于数据去重。数据预览数据来源来源数据有5条数据。分组
汇总
汇总
“入库商品”总共入库数量。
分组
汇总
分组
汇总
设定对指定内容相同的数据进行分组,
汇总
处理。
汇总
方式:求和、平均、取最大值或最小值、统计个数、去重。节点配置节点配置根据“分组字段”相同内容的数据进行分组,
汇总
“计算字段”的数值,进行求和、平均、取最大值或最小值、计数、去重计数,等
汇总
处理。无:取分组数据的第一条“计算字段”的值,可以用于数据去重。数据预览数据来源来源数据有2条数据。分组
汇总
汇总
“张三”总共支出金额。
用户
汇总
配置管理
用户
汇总
配置管理
汇总
配置用户
汇总
配置管理管理页面显示每一个用户的具体性能参数。用户
汇总
配置用户基础配置+赠送配置+套餐配置
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详情:用户账号:配置所属用户账号手机号码:配置所属用户绑定手机号成员数量上限(个):所属用户团队可邀请成员数量数据视图(个):可创建数据视图个数所有表单数据量上限(条):可提交表单数据总条数上传总流量(GB/年):可上传图片、附件消耗总流量回收站时间(天):表单数据删除后可
快速
汇总
分析大批量数据
快速
汇总
分析大批量数据功能介绍在实际工作中,我们经常需要整理各个业务部门发来的数据。不仅分散,而且数据量大、格式多。单是从不同地方
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整理这些原始数据就花了大量的时间,更不用说还要把有效的数据收集上来拼接计算最后做成分析报告。当原始数据尚未
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时,大多数人会使用数据透视表
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分析、浏览和呈现
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数据,但很难从表中成堆的数字快速了解当前趋势变化。而透视图可以将数据进行归类之后
汇总
统计,并对
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数据添
多表
汇总
分析运算
多表
汇总
分析运算功能介绍在日常工作中,经常会遇到多个表格的数据需要
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,但是有时候每个表格的顺序、项目不一定完全相同,如何将多个工作表的数据
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到一个工作表中并对这些数据进行求和或者其他运算呢?百数提供的数据视图就能轻松解决这个问题,数据视图可以对一个或多个表单进行数据合并、数据过滤筛选、数据排序、数据关联等操作,然后将处理结果输出为新的数据表。利用数据视图可以将多个数据列表中所包含的大量数据进行
查询用户
汇总
配置信息
查询用户
汇总
配置信息描述查询用户
汇总
配置信息使用须知开发前,请仔细阅读[开发指南]。POST请求头{"Authorization":"BearerYOUR_APIKEY"}YOUR_APIKEY请阅读开发指南了解。接口URLPOST/openapi/v1/property/total请求参数参数名示例值参数类型是否必填参数描述user_id5d66359813f33ef2e45916f2Strin
互联企业导入失败问题
汇总
互联企业导入失败问题
汇总
说明当我们需要连接的企业未注册过,那么我们可以通过导入的方式快速建立企业连接。在导入的过程中,可能出现部分或者全部企业导入失败,详情参考下文:整个企业导入失败整个企业导入失败时,不会导入任何内容。1企业资料不符合要求当企业资料不符合要求时,会出现如下图所示的一种或多种报错,任意一种报错都会导致该企业无法导入成功:导入失败后,可以根据下述方案解决导入失败的问题:失败原因解决方
隐藏控件赋值
类清空,保证后期统计
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数据的正确性。举例:1.设置[显隐规则],单选按钮组当选择男时,出现“男生回答”控件,当选择女时,出现“女生回答”控件。2.表单属性,设置隐藏控件赋值方式为“空值”。3.录入数据。并对第一条数据进行修改。修改选项后,“男生回答”控件成为隐藏状态,则旧值被清空,提交空值。保持原值保持原值——控件被隐藏时,不改变该字段的原有值。适用于流程中,不同节点负责人负责填写不同字段、互不
MAPX 聚合操作
MAPX简介根据设定对比条件,获取表单历史数据,返回当前表单页面。通常用于关联或
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表单历史数据(包括当前表),如获取最新录入的那一条数据,或
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数据中某数字的总和等。函数原型MAPX(聚合类型,要查的值,被查字段,聚合字段)函数说明设定指定内容,对比表单字段的历史数据,根据设定的聚合类型返回对应结果。名称类型描述聚合类型字符型共支持7种类型,详情看下表要查的值文本类型、数字类型、时间戳、成员、部
数据分享
数据分享简介数据链接分享即分享数据管理中的单条数据。分享的对象可以是团队成员和外部人员,如果分享对象是团队成员可以在数据权限中设置该成员的数据权限,外部人员可以直接通过数据外链进行查看数据。使用场景数据分享功能可以使数据收集更方便迅速,常用于信息交互比较频繁且数据信息量比较大的场景,节省了后期数据
汇总
的工作。数据收集后,在表单数据管理处打印出单条数据的二维码,在相关人员需要查看数据信息时扫码二维码
透视图
透视图简介透视图也被叫做
汇总
表,可以将数据进行归类之后
汇总
统计;将表单内的原始数据进行归类,使用指标对所指定的维度的数据进行量化(或得到比例)。例如销售额、销量、增长率等。场景推荐透视图适合对数据进行
汇总
和分析的场景,如:中,店铺销售详情概况表单中就利用透视图的
汇总
分析功能,对销售额、销售环比、销售额同比、销量、销量环比、销量同比等几个关键数据进行了
汇总
和分析,为企业掌握经营情况提供有效的数字依据
指标
指标简介指标是数据最直观的体现,指标图只能显示一个指标数据,常用来对某个数据的监测,根据指标的值衡量是否符合预定要求。优点是简洁、直接,适合用于展示单一字段数据。场景推荐指标适合对重要数据进行直观展示的场景,如:中,公司运营概况报表中就利用透视图的
汇总
分析功能,对订单数、销量总额等几个关键数据进行了直观展示,无需查看具体数据详情,即可了解订单和销售的情况。案例赏析:本章重点以下内容为本节重点内容:
柱形图
柱形图简介柱形图使用宽度相同的柱形展示各组数据之间的比较关系;通常横轴为分类项,纵轴为数值项。场景推荐柱形图、条形图、饼图、折线图和面积图适合对数据进行可视化展示的场景,如:客户销售管理系统中,商品销售
汇总
表单中就利用图表对数据可视化的功能,对数据进行月销售数量对比、商品销售排行、销售数量占比、销售金额占比等几个关键数据进行可视化的
汇总
和分析,为企业掌握经营情况提供有效的数字依据。案例赏析:本章重
仪表盘
在指标图中的表头文字
汇总
方式:指标的
汇总
方式仅支持数字字段,非数字字段在拖入指标中,
汇总
方式只有计数一项。数据格式:可通过数据格式的设计,在报表中显示自己想要的格式,详见[数据格式详解]。删除字段:此处的删除字段,是指从指标中删除,删除后仍可重新添加,不会对原表造成任何影响。更多指标知识参考[指标]。过滤条件可以将仪表盘中显示的数据,通过对过滤条件进行设置,只显示符合条件的数据。仪表盘显示区仪表盘
双轴图
在双轴图中的表头文字
汇总
方式:仅日期时间字段可设置,可以设置按照何种日期格式对数据进行
汇总
(如:按年、按季度、按月
汇总
)排序:支持按照指定的格式对双轴图内的数据进行排序[默认为数据创建时间]对齐方式:支持报表的排列方式删除字段:此处的删除字段,是指从显示字段中删除,删除后仍可重新添加,不会对原表造成任何影响。更多维度知识参考[维度]。指标指标就是衡量目标值的参数,统计出来的结果用数值表示,双轴图支
雷达图
在雷达图中的表头文字
汇总
方式:仅日期时间字段可设置,可以设置按照何种日期格式对数据进行
汇总
(如:按年、按季度、按月
汇总
)排序:支持按照指定的格式对雷达图内的数据进行排序[默认为数据创建时间]对齐方式:支持报表的排列方式删除字段:此处的删除字段,是指从显示字段中删除,删除后仍可重新添加,不会对原表造成任何影响。更多维度知识参考[维度]。指标指标就是衡量目标值的参数,统计出来的结果用数值表示,雷达图支
面积图
管理系统中,商品销售
汇总
表单中就利用图表对数据可视化的功能,对数据进行月销售数量对比、商品销售排行、销售数量占比、销售金额占比等几个关键数据进行可视化的
汇总
和分析,为企业掌握经营情况提供有效的数字依据。案例赏析:本章重点以下内容为本节重点内容:数据源报表权限字段维度指标过滤条件报表别名面积图别名图表类型数据显示报表菜单图表联动图表自定义联动数据源数据源就是指当前面积图表的数据来源,可以是表单、数据
饼图
管理系统中,商品销售
汇总
表单中就利用图表对数据可视化的功能,对数据进行月销售数量对比、商品销售排行、销售数量占比、销售金额占比等几个关键数据进行可视化的
汇总
和分析,为企业掌握经营情况提供有效的数字依据。案例赏析:本章重点以下内容为本节重点内容:数据源报表权限字段维度指标过滤条件报表别名饼图别名图表类型数据显示报表菜单图表联动图表自定义联动数据源数据源就是指当前饼图的数据来源,可以是表单、数据视图。
地图
改其在图中的表头文字
汇总
方式:指标的
汇总
方式仅支持数字字段,非数字字段在拖入指标中,
汇总
方式只有计数一项。高级计算:高级计算可进行同环比、占比的计算,详见[同环比和占比]。数据格式:可通过数据格式的设计,在报表中显示自己想要的格式,详见[数据格式详解]。排序:支持按照指定的格式对图表内的数据进行排序[默认为数据创建时间]对齐方式:支持报表单元格文字的排列方式删除字段:此处的删除字段,是指从指标中删
折线图
管理系统中,商品销售
汇总
表单中就利用图表对数据可视化的功能,对数据进行月销售数量对比、商品销售排行、销售数量占比、销售金额占比等几个关键数据进行可视化的
汇总
和分析,为企业掌握经营情况提供有效的数字依据。案例赏析:本章重点以下内容为本节重点内容:数据源报表权限字段维度指标过滤条件报表别名折线图别名图表类型数据显示报表菜单图表联动图表自定义联动数据源数据源就是指当前折线图表的数据来源,可以是表单、数据
条形图
条形图简介条形图可以视为是横向显示的柱形图,条形图强调各个数据项之间的差别情况。纵轴为分类项,横轴为数值项,这样可以突出数值的比较。场景推荐柱形图、条形图、饼图、折线图和面积图适合对数据进行可视化展示的场景,如:客户销售管理系统中,商品销售
汇总
表单中就利用图表对数据可视化的功能,对数据进行月销售数量对比、商品销售排行、销售数量占比、销售金额占比等几个关键数据进行可视化的
汇总
和分析,为企业掌握经营情
报表共享
报表权限简介报表可以对数据进行处理与分析,将报表共享给成员,就可以进行结果的查看,如明细、
汇总
、趋势等。报表在共享时,经常与报表数据获取权限配合使用。数据获取权限指成员在打开报表时可见的数据范围,以此实现对成员的数据查看权限控制。一个组织内不同层级的权限不一样,通常就是由数据获取权限实现的,如经理可以查看所有数据,部门主管只可以查看本部门的数据,成员只可以查看自己提交的数据。报表分享有两种方式:(
同比环比
同比环比的指标字段的
汇总
方式为求和或计数,其他
汇总
方式(平均值、最大值、最小值)不支持计算同比环比。③除数据表以外,其余图表均可计算同比/环比同比分析同比是指在相邻时段中的某一相同时间点进行比较。例如,按年月
汇总
销售额时,把2019年7月份的销售额与2018年7月份相比,计算出来的就是上年同比。同比图解和计算方法图解根据日期
汇总
方式的不同,支持不同的同比:和上一年同一季的同比;和上一年同一月的同比
维度
维度简介维度是对数据做分类的依据,如可以从时间维度分析不同月份/年份的销售额变化,可以从地域维度分析不同省/市的销售额。添加维度:新建报表控件并添加数据源后,直接从左侧字段列表中拖动字段到指标处。点击添加的字段,显示的功能列表中显示了该字段支持的功能。相关功能修改显示名鼠标点击需要更改的字段,在下拉列表中点击「修改显示名」可以对字段重命名。
汇总
方式日期、地址、定位字段有
汇总
方式属性,具体
汇总
方式如
指标
」可以对字段重命名。
汇总
方式根据
汇总
方式,计算不同维度下该字段的值,默认
汇总
方式为‘求和’。数字字段才有
汇总
方式。
汇总
方式支持:求和、平均、最大值、最小值、计数、去重计数。去重计数方式,定位字段会根据经纬度计算是否重复。高级计算同比/环比:当维度中仅有一个日期字段时,才能设置同比/环比。同比/环比计算支持:环比增长值、环比增长率、上年同比增长值、上年同比增长率。具体算法参考[同比环比]。数据格式如
聚合表
能差异聚合表的效果与
汇总
表相似。与报表相比,最大的不同在于聚合表中的数据可以被调用到表单中。如进销存场景,计算出的当前库存调用到出库表中,以实时掌握最新库存,避免出现负库存。本章内容[聚合表介绍][聚合表设计][聚合表多表关联][聚合表其他设置][聚合表案例赏析][聚合表与数据视图]
聚合表案例赏析
,对数据进行分组,并
汇总
“指针”所配字段,再运算公式结果。⑤设置“校验条件”,拦截库存不足的出货操作。聚合设计关联数据选择关联表单配置:数据来源1.选择需要聚合计算的“进货信息”与“出货信息”。2.配置“商品名称”与“商品规格”为关联字段,横向连接两表数据。字段公式字段配置配置:“行表头”与“指针”字段类型添加字段配置类型行表头文本字段指针数字字段计算原理1.先对“指针”所配公式中的字段,按“行表
聚合表与数据视图
数据视图与聚合表简介介绍数据视图与聚合表的功能区分。数据视图数据视图是可以通过创建数据流对已有数据进行数据统计、数据处理,处理后形成的数据可以在报表中进行分析,同时还可调用数据。数据视图是用于复杂数据统计/多表关联/分组
汇总
/分组过滤,制作复杂数据报表,还可以用来被数据联动调用数据。数据视图详情见:[数据视图]聚合表可以对数据进行聚合计算。聚合表的作用,是对已有的表单数据进行预计算(预处理),以备
聚合表多表关联
聚合表多表关联简介本章单独介绍聚合表的多表关联配置。示例:
汇总
商品的入库与出库,计算最新库存数量。跳转:[聚合表设计]关联表单数据来源点击右侧面板的“数据来源”,选择需要关联的表单数据。数据来源多表关联选择需要聚合计算的多张表单。数据预览关联字段关联字段配置多表之间的关联字段,以此为条件,根据关联字段内容相同的数据,进行横向连接。聚合计算聚合计算行表头聚合条件:根据所配置“行表头”字段,对其内容相
数据视图
数据视图简介数据视图主要功能是引用表单数据,进行二次数据处理,(如:拼接、合并、筛选、
汇总
、计算、排序)最终生成一份虚拟数据。可引用“多个表单”或“跨应用表单”数据进行处理,生成的虚拟数据可被当前应用表单正常联动调用,报表使用等。功能特性数据处理数据视图可以通过创建视图,添加数据处理方式来对已有数据进行复杂的统计计算、数据处理,处理后形成的数据可以在报表中进行分析,同时还可调用数据(如:数据关联联
数据视图与聚合表
数据视图与聚合表数据视图数据视图是可以通过创建数据流对已有数据进行数据统计、数据处理,处理后形成的数据可以在报表中进行分析,同时还可调用数据。数据视图是用于复杂数据统计/多表关联/分组
汇总
/分组过滤,制作复杂数据报表,还可以用来被数据联动调用数据。数据视图详情见:[数据视图]聚合表可以对数据进行聚合计算。聚合表的作用,是对已有的表单数据进行预计算(预处理),以备进一步调用。目前,表单可以通过数据联
刷新规则
刷新规则设置数据视图的刷新规则,设置规则后会定时在天/周/月/年的某天某个时间刷新数据,报表和表单调用时会调用最近一次的视图刷新的数据。一般用于大数据量时,周期性
汇总
分析时使用。设置配图不刷新需要手动触发操作,才会激活视图处理一次数据。类型描述适合场景数据量较大,对数据时效性要求不高,在需要看的时候手动刷新一次再查看数据的场景,可以在报表里面操作刷新。及时刷新及时刷新模式会在数据视图在访问时计算最
案例赏析
案例赏析商品库存计算示例:根据商品名称,入库数据,出库数量,计算库存。计算思路入库表单入库商品入库数量A100A100B50出库表单出库商品出库数量A100B10B20视图处理处理配置:1.配置:输入节点,分别引入“入库”与“出库”两表数据。2.配置:分组
汇总
,对出入数据按“商品”相同的进行
汇总
出入“总数”。3.配置:横向连接,以“商品”为连接字段,把出入两表数据进行横向拼接,把“入库”与“出库”
视图设计
于大数据量时,周期性
汇总
分析时使用。详情跳转:[刷新规则]设计数据视图节点设计序号名称描述①助手名称可修改,方便区分与其他助手不同。②输入节点可配置多个,引用真实表数据进行视图处理。③数据处理对接“输入节点”对其数据进行对应功能处理。④输出节点可查看最终处理后的数据内容。⑤节点名称可修改,方便其他联动设置在选择表单时区分。注意:「输入节点」名称不可更改,使用数据源的表单名称。引用关系在一些复杂业务
视图介绍
转到下一节点。④分组
汇总
对数据源里的表单进行分组及
汇总
计算。⑤字段设置将上一步的输入端的表的字段进行隐藏、重命名以及额外添加所需要的计算字段。⑥字段排序按单张表中的指定字段进行排序操作。4.数据输出序号设置描述①输出预览查看视图最终处理后的数据。②节点名称修改自定义名称,方便其他地方调用配置时,区分不同视图。5.刷新规则序号设置描述①不刷新由人工点击操作或点报表的刷新按钮,触发视图计算。②及时刷新
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