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数据挖掘-产品简介
Smartbi Mining是广州思迈特软件公司自主研发的一站式可视化的数据挖掘平台。 1.什么是数据挖掘 数据挖掘是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息的过程。数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计学知识、机器学习、可视化等多学科知识的综合应用。 数据挖掘应用举例： 某商业银行不仅面临同业间的激烈竞争，还要面临非同业的竞争，特别是来自互联网金融的冲击，导致超过30%客户流失，并且流失率还在不断提高。针对这个商业银行的困惑我们派出了几个数据挖掘工程师用一周的时间提交了一个银行客户流失预测模型，预测准确率达到 86%。通过数据Smartbi V10.5.8-数据挖掘
表新建自助ETL时，会在新建的ETL中自动添加关系目标表（覆盖）节点，并自动填写数据库、Schema、表名的信息。 指标新建ETL.PNG … 注意：(新特性列表中：+表示新增；^表示增强) 具体改进点如下： 新增 增强 +【数据挖掘】支持异常检测使用场景功能(CBLOF) +【数据挖掘】支持异常检测使用场景功能(孤立森林) +【数据挖掘】增强特征工程(WOE)模型保存 +【数据挖掘】支持自定义调整节点目录结构通过Java查询实现自定义数据结构的查询要求
1 概述 Smartbi 默认提供可视化查询、SQL查询、存储过程查询等给客户使用，但这些查询均依赖于系统连接的关系数据源。有些项目存在一些特殊的数据源，例如文本文件或非结构化的数据，"Java查询"即是 Smartbi 产品提供给客户实现自定义数据结构的一种扩展方法。 Java 数据源不同于关系数据源和多维数据源之处为：它没有一个物理的数据库存储其字段和数据；但它可以通过Java类将任意一个含有数据的文件或报表通过解析后，在Smartbi中展现分析。 为实现自定义数据结构的查询要求，系统提供接口类 IJavaQueryData 供实现Java查询扩展开发。需实现数据挖掘-关联规则生成
说明 我们可以基于产品内置的购物篮分析案例，通过发现在交易数据库中不同商品之间的关联规则，有助发现顾客购买行为，指导企业进行科学的商业活动。 图片3.png 如下图的输出数据中，{冻肉，啤酒} → {蔬菜罐头} 这组关联商品的置信度、提升度最高，说明冻肉、啤酒和蔬菜罐头出现在同一购物篮的概率非常高（可信度达到 … 关联规则致力于挖掘隐藏在海量数据中有趣联系，已被广泛应用于各个商业领域。本文将介绍如何基于FP-Growth关联算法输出关联规则和相关分析指标，以此满足用户不同的关联分析场景，支持企业进行科学地营销决策。 1. 功能概述 关联规则生成，基于 FP-Growth https数据挖掘-关联规则生成
说明 我们可以基于产品内置的购物篮分析案例，通过发现在交易数据库中不同商品之间的关联规则，有助发现顾客购买行为，指导企业进行科学的商业活动。 图片3.png 如下图的输出数据中，{冻肉，啤酒} → {蔬菜罐头} 这组关联商品的置信度、提升度最高，说明冻肉、啤酒和蔬菜罐头出现在同一购物篮的概率非常高（可信度达到 … 关联规则致力于挖掘隐藏在海量数据中有趣联系，已被广泛应用于各个商业领域。本文将介绍如何基于FP-Growth关联算法输出关联规则和相关分析指标，以此满足用户不同的关联分析场景，支持企业进行科学地营销决策。 1. 功能概述 关联规则生成，基于 FP-Growth https数据集主体区
在连接结果中包含左表与右表中对应的值相等的记录行，相当于inner join。 全连接 在连接结果中包含左表和右表的所有行，相当于outer join。 默认 在连接结果取数据库的默认设置，一般为相当于内连接，相当于SQL中的join。 可以从表达式的字段或函数等从可选资源区中拖拽 … 关于可视化数据集的创建入口、资源显示和使用，统一通过V10 license控制。如希望在V10版本中继续使用可视化数据集，则需更新授权包含可视化数据集的license文件。 数据集主体区用于定制可视化数据集的输出字段、条件等部分。 它通过从左侧拖拽相关的资源来到不同的区域来实现定制。目前工作区又可分为如下几个区域Smartbi V10.1-数据准备
： image2021-9-12_16-33-8.png 在该界面中，维护人员可以进行的操作有：执行取数SQL、查找MPP数据库表、检查所有私有查询表、查看原始数据、查看宽表数据、查看建表SQL、快捷编辑数据模型、查看元数据。 注意事项 模型表管理仅支持全量抽取或增量抽取的数据模型。 参考文档 模型表管理功能的详情请参见：系统监控－模型表管理 https … 新特性列表中：+表示新增；^表示增强；<表示变更 新增【+】 增强【^】 +【数据模型】MDX常用函数实现封装成模板 +【数据模型】数据模型实现用户的数据权限控制 +【数据模型】新增数据模型表管理，实现快速追踪数据抽取问题 ^【数据模型】MDX表达式可读性增强 ^【数据模型】保存和校验数据模型-参数应用
参数的数据源不允许修改，其它属性都可以修改； 当默认值改为SQL设置时，支持选择当前登录用户拥有查看权限数据库，且SQL表达式支持参数嵌套：参数嵌套示例请参见：参数联动应用 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=69740375 … ： 映射关系：只允许选择带参数的私有查询。 数据源：默认值为”静态列表“时不允许修改，默认继用关联的私有查询参数的数据源；默认值为”SQL“时支持修改，只允许选择当前登录用户拥有查看权限数据库。 SQL表达式支持参数嵌套。参数嵌套示例请参见：参数联动应用 https://wiki.smartbi.com.cn自助数据集-数据来源
系统支持自助数据集的数据来源有两个： 1. 支持基于“关系数据源、高速缓存库”创建。 支持基于创建.png 注： 1）上图的“数据连接”区中，灰色状态的数据源，表示该数据源不支持应用于自助数据集。 2）上图的“数据连接”区中，彩色长条上的小圆表示image2023-10-10_17-13-52.png：该数据源支持跨数据源定义自助数据集。 自助数据集支持跨库查询，其中，kingbase、神通、达梦6、达梦7暂不支持跨库。 “kingbase、达梦”暂不支持group by一个blob字段。 2. 支持引用其它数据集 系统支持引用的其他数据集有：SQL数据集、原生SQL数据集、可视化数据集、存储过程数据集、JAVA多维分析如何实现数据标注效果？
该宏示例在 V10.5上 验证通过 提示：本文档的示例代码仅适用于本文档中的示例报表/场景。若实际报表/场景与示例代码无法完全适配（如使用功能不一致，或多个宏代码冲突等），需根据实际需求开发代码。 示例说明 在项目中需要显示多维分析报表的同时也要显示某些数据的标注说明。如对字段名’销售量‘以及含有’2016年‘的字段名进行标注，对于此类问题可以通过宏实现，具体效果如下图： image2020-6-10 18:21:24.png 设置方法 在“分析展现”节点下，创建一张多维分析； 选中多维分析，右键选择 编辑宏 进入报表宏界面。 在报表宏界面新建客户端模块，在弹出的新建模块对话框中选择对象为
