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进入即席查询模式
信息、过滤条件等传递到即席查询中，下图以仪表盘浏览界面为例： 进入即席查询模式.gif 2、能传递到即席查询的信息： 仪表盘的明细表，等同于即席查询，所有字段信息都直接转过去。 仪表盘除明细表外的其它组件默认使用字段都转到即席查询的“表格/列”区，同时遵循以下原则: 度量名称不转 度量的汇总依据不转。 命名集、私有命名集不转 计算度量、私有计算度量不转 组件使用的参数，筛选器转到即席查询的“过滤条件”区 3、不能传递到即席查询的信息： 组件属性，包括组件属性设置、条件格式等。 交互设置，包括跳转规则和宏。 交叉表组件的分类汇总设置。 在交叉表组件上点击进入即席查询模式MySQL常用命令总结
数据库的列表。查询到数据库名后，紧接着我们可以使用 use 命令，改变当前数据库。 4.png 5.png 5、查看表信息 show tables; 上述命令列出当前数据库中的所有表。查询到表名后，紧接着可以使用 desc 命令查询某张表的定义信息。 5-1.png 5-2.png 6、创建、修改 … 默认数据库。 1.png 2.png 2、查看数据库状态信息 status 上述命令，列出所登录数据库的当前状态信息。 3.png 3、调用函数 select database(); 调用 MySQL 数据库所支持的各种函数，在 select 之后跟着函数名。 database() 显示当前数据模型-概述
。 image2021-7-7_10-30-8.png 如果相关列都是主键或都具有唯一约束，则可以创建一对一关系。 image2021-7-7_10-47-48.png 这种关系并不常见，因为一般来说，按照这种方式相关的信息都在一个表中。可以利用一对一关系来： 分割具有多列的表。 由于安全原因而隔离表的一部分。 保存临时的数据，并且可以毫不费力地通过删除该表而删除这些数据。 保存只适用于主表的子集的信息。 多对多关系 多对多的关系，可以看成是两个多对一的关系，如下的课程表和学生表： image2021-7-7_11-28-41.png 站在课程表的角度，一门课可以被多个学生选择，是多对一的关系；站在学生表的角度，一个学生可以选择多门课程，是多202409产品更新说明
据格式 为了避免用户在同步数据源表后手工调整的数据表字段类型和格式被默认覆盖，新版本在进行同步更新数据表信息时，增加允许用户选择是否覆盖字段数据类型和数据格式，提高了数据管理的便利性和准确性。详情可查看：Schema相关操作、表相关操作。 3.2 数据准备 + 指标模型的指标存储库支持Greenplum数据库 … 。为确保用户能全面了解数据情况，新版本新增了“显示无数据项目”选项。这样，即使维度在事实表中没有记录，用户仍可查看这些维度的信息，从而提升了数据的完整性和分析的准确性。详情可参考：即席查询支持查看无事实数据的维度数据 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action某市政府重点区域人群密度预测
image2020-6-5 16:41:8.png 表2-2 重点区域信息表 image2020-6-5 16:41:22.png 表2-3 北京市迁徙指数表 image2020-6-5 16:42:35.png 数据说明： 重点区域人流量情况表中，人流量指数指与某天某小时内该区域内出现的人数成正比。A区域的人流量指数越大 … 数据探索分析，我们发现两张数据表中的字段格式不统一，无法进行合并。因此需统一字段格式，具体处理方法：对两张表均接入一个 派生列 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940629 节点，截取出日期时间字段的年月日信息，再统一字段格式。所以某市政府重点区域人群密度预测
image2020-6-5 16:41:8.png 表2-2 重点区域信息表 image2020-6-5 16:41:22.png 表2-3 北京市迁徙指数表 image2020-6-5 16:42:35.png 数据说明： 重点区域人流量情况表中，人流量指数指与某天某小时内该区域内出现的人数成正比。A区域的人流量指数越大 … 数据探索分析，我们发现两张数据表中的字段格式不统一，无法进行合并。因此需统一字段格式，具体处理方法：对两张表均接入一个 派生列 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940629 节点，截取出日期时间字段的年月日信息，再统一字段格式。所以⬝ WebSpehre概要文件管理（图形界面方式).
”。 worddav10e877ef5a8af818c08fc4794fb6739d.png 14、进入“概要表信息”界面，点击“创建”。 worddav0a05e053364af35e014b93feca212904.png 15、完成概要表创建。 worddav6ae17ae0538ac227de09038c156416be.png 16、进入新建的概要表目录，执行启动或停止命令 … 1、进入/opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/ProfileManagement目录，运行./pmt.sh。 worddavecf919de8c1e952ea7c74fde316ea671.png 2、弹出概要表管理界面，点击“创建”按钮WebSpehre概要文件管理（图形界面方式).
”。 worddav10e877ef5a8af818c08fc4794fb6739d.png 14、进入“概要表信息”界面，点击“创建”。 worddav0a05e053364af35e014b93feca212904.png 15、完成概要表创建。 worddav6ae17ae0538ac227de09038c156416be.png 16、进入新建的概要表目录，执行启动或停止命令 … 1、进入/opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/ProfileManagement目录，运行./pmt.sh。 worddavecf919de8c1e952ea7c74fde316ea671.png 2、弹出概要表管理界面，点击“创建”按钮各类组件日志获取方式参考
/clickhouse-server.log 注意，数据抽取记录存放在知识库tx_extractlog表，抽取失败信息存放路径为： /bin/smartbi-ExtractData/smartbi-ExtractData 五、导出引擎（SmartbiExport）日志 NodejsHttpServer.log：仪表盘导出 … 到tomcat的catalina.out），其他中间件也是一样。 当第一次部署启动smartbi时，可能由于各种原因导致smartbi启动失败，此时还没有配置config页面，无法指定的smartbi.log。此时会导致找不到日志信息分析启动失败原因。 解决办法 可以在smartbi.properties某商业银行客户流失预测
收集高价值客群的个人信息、账户类信息、交易类信息等维度数据，以及结合第三方数据，利用随机森林算法构建客户流失预警模型，并输出影响客户流失的主要因素。 实施过程 数据来源于CRM系统中客户基本信息表、账单表等；第三方数据，数据时间窗为近一年的数据，客群为高价值客群，本次案例已获取到部分数据总共100000条数 … 营销管理，减少不必要的客户流失。 据调研表明，商业银行客户流失较为严重。国内商业银行，客户流失率可达20%甚至更高。而获得新客户的成本，可达维护现有客户的5倍。 因此，从海量客户交易记录中挖掘出对流失有影响的信息，建立高效的客户流失预警体系尤为重要。 现状分析 业务现状 选取近一年的零售客户某业务的高价值客群
