第79页，共97页。 显示 965 条结果 (0.026 秒)
采集数据模型性能CPU采样信息
?version=1&modificationDate=1631088362000&api=v2 3、进入【系统监控】-【olap服务】-【性能】界面，点击【开始】 image2023-12-4_15-32-40.png 4、切回到主界面打开对应报表，若长时间无反应建议录制时长为3-5BI笔记之--- SSAS部署的几种方式
\Administrator\ascmd\CS 这下面是它的源文件，给出源文件的目的在于，有可能你的开发环境是32位换几个，而生产环境是64位环境，那么你就需要32位和64位版本的这个ascmd文件。我们只需要在编译的时候指定就可以： 090210_0609_BISSAS4.png 这种方式部署，需要将已经部署好的SSASMDX的基本语法及概念
].[(All)], ….[(All)],….[(All)],….) 集合 元组或同一维度的成员的有序集合称为集合(Set)。在 MDX 查询中，轴维度和切片器维度由这种元组集合组成。以下示例是对上图中中的一个元组集合的描述。 {([发货区域].[(All)].[东北], [订单日期] .[(All)].[2020 … [<slicer_specification>]] MDX SELECT 语句支持可选的语法（如 WITH 关键字），支持使用 MDX 函数来创建计算成员以便确定是否包含在轴或切片器轴中，并支持在查询中返回特定单元属性的值。 比较 MDX SELECT 语句的语法与 SQL 语法，MDX SELECT 语句透视分析-功能索引
功能 说明 概述说明 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=44500429 透视分析采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。 界面介绍 透视分析的界面介绍。 定义流程 透视分析的定义流程及各流程的简要介绍。 报表设计 表头设计 系统支持表头设计的内容包含：对表头内容及文本样式设计，以及设置表头是否显示。 条件面板设计 条件面板用于显示条件项Excel融合分析如何实现仪表盘效果
图： 65.png 下面的“饼图”操作依据上面可以做出来 66.png 2.5 新增“仪表盘”Sheet，并且把画好的图表剪切到里面，并且排版好，如下图 67.png 2.6 点击“预览”，可以看到“分析表”、“仪表盘”的数据时随着“人力资源情况”表的数据改变而改变Excel融合分析如何实现仪表盘效果
图： 65.png 下面的“饼图”操作依据上面可以做出来 66.png 2.5 新增“仪表盘”Sheet，并且把画好的图表剪切到里面，并且排版好，如下图 67.png 2.6 点击“预览”，可以看到“分析表”、“仪表盘”的数据时随着“人力资源情况”表的数据改变而改变交互式仪表盘-表格分析能力
行/列区 可将行区字段通过“换到列区”变成列区字段，将列区字段通过“换到行区”变成行区字段，所换字段自动换到对应区域所有维度的最后。 换到列区/换到行区功能仅支持交叉表组件，且仅支持行区或列区上的维度字段移动。 换到行区前 换到行区后 2022-02-11_11-29-34.png产品实施流程
Smartbi Mining凝聚丰富的数据挖掘项目经验，也提炼出科学的实施流程。首先是确定商业目标，这个目标同时要具备业务定义与技术定义（例如我们前面提到的，预测商业银行客户的流失概率。就是一个明确的目标）；第二步是 进行数据的准备与模型建立。 （这两者其实是统一的，使用什么算法建立模型其实与具备什么业务数据密切相关。这里面会进行不断的实验与调整）接下来，模型相对稳定后，就需要用不同的评估方法进行模型的评估与参数调优。在达到一定的准确率后（比如8成），模型就能进行部署， 如前面所述这个在我们产品里面就很简便了。而部署并不是终结，挖掘项目通常都需要迭代。如 调整目标、补充数据、 优化模型性能等，这也是我们很多项目都是多期多维分析实现参数联动
的层次机构，从左侧资源树下拖动名称参数放在MDX表达式中，如图： 填写此命名集的名称.png 3）点击保存按钮，保存此自定义命名集。 4、创建多维分析。 1）在“分析展现”中，选择新建一个多维分析。 2）根据需要选择相关的维度成员放在行区、列区或切块区。 选择Measures维的成员放在列区，选择时间维的成员多维分析—时间段分析
至切块区制作多维分析： image2019-11-22 18_5_28.png 3、设置参数排版并将时间参数进行隐藏。 image2019-11-22 18_10_19.png 4、点击工具栏 刷新 按钮，即可得到预期的多维分析时间段类分析。 image2019-11-22 18:11:25.png
