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数据预警示例-动态接收人
场景 当预警数据存在多个负责人，需要根据不同的数据发送消息给对应负责人时，无法为预警指定固定的接收用户，可以选用“动态接收人”满足需要。 以下为物料库存的监控数据，每种物料都有负责的采购员。当物料的库存低于库存警戒线时，需要推送预警消息给对应的采购员，采购员收到提醒后跟进物料的采购事宜。 新 ⬝ 新建数据预警 预警配置关键步骤 1 前提 ：以邮件推送为例，系统中存在采购员A、采购员B、采购员C三个用户（用户别名），并且三个用户都设置了邮箱账号 dt-02.png dt-03.png 2 参考新建数据预警 在对应报表上新建数据预警，触发条件设置为 “低于库存警戒线“ 字段 “ 大于 0 “ dt-04.png饼图数据标签分行显示
饼图设置显示数据标签，但有时数据标签的值较长，画布无法显示完整的数据标签，导致显示效果不好，此时可设置数据标签换行显示 image2020-6-10 15:43:4.png 设置后的效果如下图，比如设置数据标签长度超过10个字符则换行： image2020-6-10 15:41:59.png 思路 1 … ; // return name; // 也可设置只显示分类标签，不显示数据 }; } // 字符串换行函数 function strFormat(str) { // 将分类标签分割开 var label数据挖掘-高维数据可视化
概述 将数据用图形展示（散点图/平行坐标图），实现对数据或结果可视化分析。 散点图常用在因变量随自变量而变化的趋势，进而找到变量之间的函数关系。 平行坐标图常用在反映变化趋势和各个变量间相互关系，它具有良好的数学基础，其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 没有输出端口，允许可视化查看分析结果。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择需要绘制图形的字段列 必填 采样比例 用于对输入数据按比例进行抽样，抽样结果用于绘图数据挖掘-高维数据可视化
概述 将数据用图形展示（散点图/平行坐标图），实现对数据或结果可视化分析。 散点图常用在因变量随自变量而变化的趋势，进而找到变量之间的函数关系。 平行坐标图常用在反映变化趋势和各个变量间相互关系，它具有良好的数学基础，其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 没有输出端口，允许可视化查看分析结果。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择需要绘制图形的字段列 必填 采样比例 用于对输入数据按比例进行抽样，抽样结果用于绘图回写 - 电子表格数据库行转列回写
（本文档仅供参考） 问题 当数据库中回写表结构如下1图，同时在smartbi中的设计的回写表样如下2图所示，接下来想知道 如何实现把数据库行回写转列的效果，详细如下动图gif所示效果。 （1）数据库表结构图 … 解决方案 （1）数据库准备工作 自行参考附件的建表语句，通过数据库工具在数据库中建txcj表。 <建表语句和数据SQL.txt> （2）smartbi 创建步骤备份数据库恢复到新的数据库之后，咨询访问次数表数据丢失
（本文档仅供参考） 问题 系统内置了一些统计报表，比如说【资源访问次数明细查询】【资源访问次数统计查询】。在服务迁移，更换新的知识库之后，使用备份知识库进行恢复，查看报表无数据。 问题原因： 【资源访问次数明细查询】【资源访问次数统计查询】报表的数据来源于系统内置 … 或者数据库工具对未备份的报表进行手动备份迁移；此方案同样适用于当日志表数据量太大，而需要保留历史数据进行分析的情况下，备份知识库时不选择日志表，日志表通过ETL同步或者数据库工具迁移，备份知识库相关日志表参考链接：【内部】备份知识库中备份日志表包含的表 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------数据挖掘-数据清洗V2
概述 新版本的数据清洗合并了旧版本中的空值处理、值替换、数据清理节点。通过该节点，可以实现以下几点功能： （1）空值替换为均值、最大频数或者用户自定义的值等，实现空值的填充或者过滤； （2）移除字符串中空格、标点符号、字母、数字等不必要的字符，或设置大小写方式。 image2023-2-3_14-52-13.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 一个输出端口，用于输出数据清洗的结果。 参数设置 设置异常值处理的参数： image2023-2-3_14-52-53.png 设置说明如下： 参数 说明 选择字段数据挖掘-数据清洗V2
概述 新版本的数据清洗合并了旧版本中的空值处理、值替换、数据清理节点。通过该节点，可以实现以下几点功能： （1）空值替换为均值、最大频数或者用户自定义的值等，实现空值的填充或者过滤； （2）移除字符串中空格、标点符号、字母、数字等不必要的字符，或设置大小写方式。 image2023-2-3_14-52-13.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 一个输出端口，用于输出数据清洗的结果。 参数设置 设置异常值处理的参数： image2023-2-3_14-52-53.png 设置说明如下： 参数 说明 选择字段Excel数据导入模版如何放到仪表盘页面上
（ 本文档仅供参考） 我们在定制管理 ->数据管理-> Excel数据导入界面上定制的导入模版，如何放到仪表盘页面上呢，让用户在浏览仪表盘的时候，也可以选择本地Excel文件数据导入到后台数据库。我们通过发布主题发布后，没办法直接浏览到创建的excel文件数据导入模板，但是可以通过定制Web链接引用Excel导入模版，通过发布电脑主题发布给用户浏览。具体的操作步骤如下。 1、如下图所示，我们定制了一个Excel导入模版"导入月度销售数据"。右键单击该导入模版，点击"属性"菜单项，在出现的"资源属性"对话框上，将"节点ID"值记下来，后面我们需要用到它。 image2016-7-7 20:12:48.png 2、到"定制如何跟踪数据不对的情况
1 概述 类似经营分析模型，一个模型接入100张表很正常，并且最终查数据库的SQL是根据用户查询意图动态构建，无法一开始知道最终查询SQL，此时用户查询数据时如出现以下疑问，该如何跟踪确认？ 怀疑数据被放大，明明是2000，系统看到是6000； 明明有数据，查询结果显示无数据； 数据的值明显不对，和实际相比小了很多； 汇总查询，A业务部门怎么会有两条记录，并且销售额还不一样； 新建数据模型后，有哪些方案验证数据是否正确？ 2 哪些特性影响数据结果？ 在说跟踪方法前，重温下模型的各种特性对数据结果带来的影响，下面以证券类企业可能常见的数据描述模型的基数关系、筛选方向、默认生效的参数、数据行权限、层次结构
