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产业分布图 本章节主要介绍产业分布图各配置项的含义。 字段 在“数据”标签页选择数据集，并将所需的“维度”、“度量”双击或拖拽至“字段”标签页。 设置过滤 在数据列内的维度和度量列表内找到需要的数据字段。 单击过滤内的需要设置过滤字段上的，进入设置过滤器页面。 过滤参数设置完成后，
如图2所示，智能问数具备以下三大核心能力。 自然语言交互：用户可以直接用自然语言提问，智能分析助手将理解问题并进行回答。 即问即答：支持即问即答，同时能够进行多轮问答，以深入探讨和解答复杂问题。 推荐关联问题：推荐与当前问题相关的其他问题，帮助用户更全面地了解数据。
散点图 散点图用于展示数据的相关性和分布关系，由X轴和Y轴两个变量组成。通过因变量（Y轴数值）随自变量（X轴数值）变化的呈现数据的大致趋势，同时支持从类别和颜色两个维度观察数据的分布情况。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断多变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式
配额管理 配额管理是专门统计基础用量使用情况和项目分布的界面。可以帮助用户更好地管理已购配额的使用情况，并为收费扩容提供入口页面，提升服务的使用体验。 使用场景 当用户扩容后，用于查看基础用量使用情况和项目分布。 加速引擎 加速引擎空间管理用于加速引擎空间购买和释放，用来存储用户加速数据和查询结果及缓存数据
矩形树图 矩形树图用于描述考察对象之间数据指标的相对占比关系。维度值基于指标的占比结果进行分布显示，用突出、放大等效果进行数据结果表达，多用于维度值的分布。本文为您介绍如何为矩形树图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。
气泡图 用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断多变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。本文为您介绍如何为气泡图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择3个度量。例如订单数量
概述 欢迎使用智能数据洞察（DataArts Insight）。 智能数据洞察（DataArts Insight）是一站式数据可视化BI开发平台，提供可视，实时，易用，安全的企业智能分析服务。适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的可视化组件，采用拖拽式自由布局，轻松实现数据分析和报表搭建
创建地图 地图类组件主要用于通过地图展示指标的数据大小和分布范围。地图组件包括基础平面地图、世界地图、自定义地图、多图层地图。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目，参考创建项目完成项目创建。 您已获取数据，参考新建数据源。 已创建所需的数据集
新建层次结构 层次结构是一种有效的数据组织方式，能够将维度值进行分类，例如可以将成绩划分为几个不同的等级，如“不及格”、“及格”、“良好”和“优秀”。通过这种分组，能够清晰地观察到每个成绩等级中的学生数量分布情况。本文为您介绍如何新建层次结构。 前提条件 已创建项目，请参见创建项目
DataArts Insight应用场景 智能数据洞察（DataArts Insight）致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙来帮助业务人员发现、诊断业务问题。
雷达图 雷达图可以展示分析所得数据或比率，用户能够清楚地查看各类数据指标及数据变化趋势。将多个维度的数据量映射到起始于同一个圆心的坐标轴上，结束于圆周边缘，并将同一组的点使用线连接起来。多用于维度值的分布。本文为您介绍雷达图相关配置。 字段 在“数据”标签页选择数据集，并将所需的“
典型场景示例：搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示
大屏概述 数据大屏是数据可视化的重要展示形式和载体，能够展示企业的关键业务指标，如销售额、库存情况等。数据大屏通过动态图表、实时数字和交互式界面，使得复杂的数据信息变得易于理解和分析，广泛应用于展览中心、控制中心等重要场所，有效满足企业对于高可视化数据展示场景的需求。 界面功能 DataArts
搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待
使用智能分析助手进行智能数据分析 应用场景 DataArts Insight提供的基于盘古大模型的对话式数据智能分析，通过自然语言与数据交互，进行数据分析、进而获取智能见解、构建仪表板等，智能分析助手简化了数据分析的处理难度，提升了自助图表分析的效率。 本文档以某类商品的销售数据为例
快速搭建智能分析助手 应用场景 智能分析助手提供对话式数据分析，通过自然语言与数据交互进行数据分析、获取智能见解、生成可视化图表等操作。智能分析助手不仅能简化数据分析的处理难度，也能提升自助图表分析的效率。本文以某类商品的销售数据为例，介绍使用智能分析助手的方法。 操作流程 图1
典型场景示例：使用智能分析助手搭建某商品销售数据的仪表板 应用场景 智能分析助手提供对话式数据分析，通过自然语言与数据交互进行数据分析、获取智能见解、构建仪表板等操作。智能分析助手不仅能简化数据分析的处理难度，也能提升自助图表分析的效率。 本文以某类商品的销售数据为例，介绍使用智能分析助手搭建仪表板的方法
其他组件使用 创建组件 日期选择器 漏斗图 仪表盘 进度条 产业分布图 里程碑 父主题： 大屏组件
计费模式 目前智能数据洞察（DataArts Insight）提供包年/包月的计费模式。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。 阶梯计费：用户购买不同的通用用户数计费方式。 表1 企业版计费说明 计费项 周期 说明
应用场景 仪表板/大屏制作场景 场景简介：DataArts Insight支持快速搭建固定报表/大屏。AutoGraph引擎自动生成风格统一美观的可视化图表，能够快速搭建仪表板、大屏，实现全自然语言交互的BI自助分析，让一般业务人员和管理者也能轻松获取和分析数据。 解决的业内痛点：
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