博客
关于我
Stimulsoft Reports如何创建新的数据转换、编辑数据转换
阅读量:696 次
发布时间:2019-03-20

本文共 557 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

Stimulsoft Reports.Net是一款基于.NET框架的高效报表生成工具,支持创建和管理复杂报表。其报表设计器界面友好,操作简便,能够满足多种报表设计需求,而不需要支付任何许可费用。

数据转换功能

Stimulsoft Reports.Net提供了强大的数据转换功能,支持以下操作:

  • 创建数据转换

    • 打开报表设计器,进入数据字典。
    • 连接数据源后,点击“新建数据转换”按钮。
    • 拖动所需数据列至编辑器,设置相应选项,包括数据类型、分组、函数应用、排序、过滤等。
    • 完成后保存数据转换,立即可用于报表设计或仪表板创建。
  • 编辑数据转换

    • 打开报表设计器,进入数据字典。
    • 选择已有的数据转换,点击“编辑”按钮。
    • 在编辑界面中调整转换规则,修改数据处理逻辑,完成后保存调整。
  • 返回结果优化

    以上内容经过优化之后,结构更清晰,语言更加简洁流畅,同时移除了不必要的attery

  • 创建数据转换

    打开报表设计器后,进入数据字典模块。

    • 完成数据源连接后,点击“新建数据转换”,选择“新建数据转换”命令。
    • 拖动所需数据列至编辑器,设置转换规则如数据类型修改、数据分组、功能应用等。
    • 基于设置好的转换,创建报表或仪表板即可。
  • 编辑数据转换

    • 在已经存在的数据转换上右键点击,选择“编辑”选项。
    • 在编辑界面中自由调整转换设置,完成后保存。
  • 转载地址:http://dztez.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>