要实现切片器（slicer）联动不同的数据源，可以考虑以下几种方法：
1. 使用数据源连接器：一些切片器工具提供了连接不同数据源的连接器，例如数据库连接器、API连接器等。你可以使用这些连接器来连接不同的数据源，并将它们与切片器进行联动。这样，当你在切片器中选择一个选项时，相关的数据就会从相应的数据源中获取并进行处理。
2. 编写自定义脚本或代码：如果切片器工具不直接支持所需的数据源连接或联动功能，你可以考虑编写自定义的脚本或代码来实现。例如，你可以使用编程语言（如Python）来连接不同的数据源，获取数据，并处理数据以供切片器使用。然后，你可以将切片器与你的自定义脚本或代码进行集成，使其能够根据选择的选项来动态刷新和展示相关数据。
3. 数据转换和整合：如果你需要在切片器中联动不同的数据源，而这些数据源的格式或结构不同，你可能需要进行数据转换和整合。可以使用ETL工具（如Pentaho、Talend等）或编程语言（如Python、R等）来将不同数据源的数据进行转换、标准化，然后再将其提供给切片器使用。
需要根据具体的情况和需求选择合适的方法，并考虑数据安全和性能等因素，在实施前进行充分的测试和评估。
一个切片器可以通过联动不同的数据源来实现数据的综合分析和展示。具体的实现方式可以包括以下几个步骤：
1. 数据源的连接：切片器可以通过不同的连接方式，将多个数据源连接到一起。这可以通过直接连接数据库、API调用或者文件导入等方式来实现。
2. 数据的整合：连接上数据源后，切片器可以将不同的数据源的数据进行整合。这可以通过数据的合并、筛选、排序等操作来实现。例如，可以将两个数据源中的相同字段进行关联，或者通过某个字段的匹配来合并数据。
3. 数据的转换和处理：切片器还可以对数据进行转换和处理，以满足业务需求。例如，可以对数据进行格式化、计算、聚合等操作，以便更好地进行数据分析和展示。
4. 数据的分析和展示：切片器可以通过内置的分析和可视化工具，对整合后的数据进行分析和展示。可以通过建立数据模型、创建透视表、制作图表等方式，对数据进行深入挖掘和可视化展示。
5. 数据的更新和同步：因为数据源中的数据可能随时发生变化，切片器需要支持数据的实时更新和同步。可以设置自动刷新数据的频率，或者手动触发更新操作，以便保持数据的最新状态。
通过以上步骤，切片器可以联动不同的数据源，将数据进行整合、转换、分析和展示，以实现全面的数据分析和决策支持。
