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抽取日志
在“抽取失败信息”中可见。 抽取整个过程的日志，分为以下几个步骤： 以控制台日志输出以及异步写日志表的方式实时监控抽取进度 1、获取总行数：记录耗时 控制台：- 【获取总行数】，耗时：2353ms，本次抽取已耗时2807ms 日志表： 1.png 2、单线程导出的取数：记录取数耗时 控制台 … 跟踪 日志类型 目前抽取过程的日志分为两种： 1、抽取过程的错误日志，这种是在抽取异常的时候会记录在error文件，在数据集抽取日志中能查看。 2、抽取过程中的DEBUG日志，这种是为了便于跟踪抽取过程直接输出到控制台。 错误日志 错误日志我们可直接在抽取监控面板查看或者右键 数据集带参数Java查询示例
; } return value; } /** 返回Java查询的输出字段 */ public List<JavaQueryOutputField> getOutputFields() { List<JavaQueryOutputField … )); result.add(new JavaQueryParameter("Min", "Min", "最小值", "", ValueType.INTEGER, true)); return result; } /** 返回总行数，返回Integer.MAX_VALUE表示未知总行数Smartbi V10.5.12-数据挖掘
开发功能 +【挖掘】增加日期时间节点 +【挖掘】监控建模增加停止功能 +【挖掘】自定义帮助指引系统 +【挖掘】支持对源和目标节点运行结果进行数据透视 +【挖掘】节点支持自动布局 ^【挖掘】全表统计节点支持输出结果 ^【挖掘】评估节点支持输出结果 ^【挖掘】模型的预测中把预测概率输出成字段 ^【挖掘 … +【挖掘】支持对源和目标节点运行结果进行数据透视 背景介绍 旧版本的数据挖掘实验的可视化实现方式不足，做数据探索需要导出数据到BI，或者用Python去做。所以增加数据透视功能，右键选择运行好的节点后能点击数据透视，进入一个透视分析界面，对该节点的运行结果进行透视分析。透视分析界面沿用BI分析展现模块数据挖掘-数据清洗V2
。 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 用于选择进行数据清理的字段： image2023-2-3_14-54-39.png 检测方法 数值型列 将空值替换为最大值： 将空值替换为最小值： 将空值替换为平均值： 将空值替换为中位数： 删除控制占比高于百分比的列 将控制替换为出现频率最高的值 将空值替换为指定值数据挖掘-OneHot编码
，特征索引和特征值组成。 image2020-9-11_16-15-16.png 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 一个输出端口，用于接入下一个节点，与抽取节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 新增列后缀 … 进行删除； 特殊编码：在转换时，对在抽取时未出现的类别以一种特殊编码进行转换； 非法检测：在转换时，对在抽取时未出现的类别进行报错提示。 示例 使用“银行零售客户流失数据”，选取性别列转换为OneHot编码，输出结果为数组组形式展示，(2,[1],[1.0])表示为总共有2个类别，索引为1的位置数据挖掘-数据清洗V2
。 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 用于选择进行数据清理的字段： image2023-2-3_14-54-39.png 检测方法 数值型列 将空值替换为最大值： 将空值替换为最小值： 将空值替换为平均值： 将空值替换为中位数： 删除空值占比高于百分比的列 将空值替换为出现频率最高的值 将空值替换为指定值IJavaQueryData
/freequery/metadata/IJavaQueryData.html#getOutputFields()() 返回Java查询的输出字段 java.util.List<com.freequery.metadata.JavaQueryParameter> getParameters … /IJavaQueryData.html#getRowCount()() 返回总行数，返回Integer.MAX_VALUE表示未知总行数 void init file:///D:/workspace_smartbi_main/Documents/00.WebHelp/vision/help/sdk/JavaQueryAPI/comETL高级查询-演示示例
ETL高级查询工作流 ETL高级查询工作流必须以数据源为起点，以输出到MPP为终点：从数据源中抽取需要进行处理的数据，通过拖拽内置的预处理方法，之后再将处理过的数据存储到目标源中。 image2019-8-6 10_54_55 (1).png 定义ETL高级查询 新建ETL高级查询 数据基础 数据源中 … 1、连接派生列节点和输出到MPP节点，并运行节点。 image2022-2-16_11-54-13.png 2、在”输出到MPP“节点右键菜单选择 查看输出，底部数据预览区展开，可以查看“销售额取整”字段的数据预处理结果，如图： image2022-2-16_12-1-14.png 3、新建高级ETL查询完成透视分析-报表设置
报表设置对透视分析报表的表属性、字体、背景颜色、表头、表尾的设置。 功能入口 点击透视分析报表上方的“工具栏”的 报表设置 （设置.png）按钮，弹出“报表设置”窗口，默认显示“表属性”面板，如下图所示： 报表设置.png 表属性 表属性是对透视分析报表的列头、行头、每页显示行数等属性进行设置。 设置项 … 勾选“居中显示”效果.png 获取总行数 表示在“分页控制器”中是否获取报表总页数和总行数。该设置项默认为“使用系统默认值”，即“系统选项”中相应的设置。 对比效果如下： 勾选“是”和“使用系统默认值”效果 勾选“否”效果 image2019-10-21 10应用场景
。 image2024-9-6_16-52-1.png 只看京沪粤苏浙闽皖这几个省份的。 AI会理解上述省份的简称，并用上一个输出结果进一步过滤。 image2024-9-6_16-54-30.png 作图。 AI会自动选择图形类型。 image2024-9-6_16-45-14.png 省份在X轴 可以通过自然语言设置图形的属性。 image2024-9-6_16-44-3.png 只看业绩排名前5的省份。 image2024-9-6_16-43-42.png 添加红色平均线，并标注。 image2024-9-6_16-42-47.png 2、场景2：数据计算能力 体验同比、环比、累计等时间智能计算。 序号
