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知识库-达梦
@self多维引擎无法制作自助仪表盘查询失败,系统找不到指定的文件
（本文档仅供参考） 问题 制作好数据模型后新建自助仪表盘报错。 smartbix.augmenteddataset.util.AugmentedDataSetException: 查询失败 -> errorMessagejava.io.FileNotFoundException: C … ) ~[SmartbiX-AugmentedDataSet-0.0.1.jar:?] ... 103 more 解决方案： 1、如果是正常使用一段时间后再报错的，可能是临时文件被删除了。 此时修改 application.properties 里面 加上 server.tomcat.basedir=./work 重启多维引擎，然后清空BI的系统缓存即可以解决如何使报表不显示空行数据？
1、概述 Smartbi 在做仪表盘时， 默认情况下，多维引擎执行返回结果，如果存在度量值为空值的行，会被去掉，即压缩空行，仅显示相关数据，以便正确地管理数据的显示方式； 在仪表盘中增加了“压缩空行”设置项，如下图： 1.png 压缩空行：顾名思义指会把指标为空的数据压缩掉，Mondrian的 non empty关键字，只针对指标。 ”压缩空行“ 设置项在V10.5版本只适用于仪表盘；即席查询、电子表格暂时没有此功能。 2、场景举例说明 场景：清单表"维度"、“指标”字段中存在空值情况 步骤1：确定相关数据即造数，“选项值”列，有2行数据为空 image2022-6-20_17-37-35.png知识库-通用问题
@self知识库Gbase8S V8.4报错：Attempt to connect to database server (gbasel) failed
（本文档仅供参考） 问题现象 链接Gbase8S V8.4报错：Attempt to connect to database server (gbasel) failed image2018-11-9 19:15:17.png 解决方案 根据报错信息是由于驱动报错导致连接知识库出错，建议将校验方式改为返还时关闭连接。模型数据行权限场景介绍
： image2024-8-31_13-52-56.png 贷款与担保关系： daikyudanbaogxi.png 担保明细表： daikdanbao.png 1、如果想复现示例，需要先把示例数据导入到模型中 或者把文件导入到业务库中，详细查看：文件。 2、示例下载数据: 示例.xls 。 1、把数据导入到数据模型中，并且 … 1 背景 目前，在设置数据模型的行权限时，只能针对单个表/查询中的字段进行设置。 如果在维表中设置了行权限，这一权限会自动应用到关联的事实表，导致事实表也受到行权限的控制，这种设置行权限的做法是最常用的做法； 然而，有时候如果客户只想控制事实表的输出结果，并不想控制维表的输出结果，那么就直接在事实表上设置行权限导入Excel模板和加载文件数据的附件大小限制设置
模板附件大小(M)：对应功能 分析展现 - Excel数据导入 允许加载文件数据附件大小(M)：对应功能 数据连接 - 文件 （只对Excel生效，CSV、TXT、数据分析包不生效） 请按网络和服务器的配置进行设置，并不是设置越大就越好，如果设置不当可能会出现以下的问题： 1）多用户并发可能会出现性能 … /goods/details.html?gid=160 部署说明：扩展包部署 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=111890412 更新扩展包之前，请做好知识库以及扩展包的备份。 3.2.设置入口 在【运维设置】- 【系统选项】 - 【S数据挖掘-逻辑回归
概述 逻辑回归是一种分类算法，它进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式（寻找到最佳的拟合直线），以此进行分类。简单来说，它就是利用Logistic函数拟合数据来预测某一个事件发生的概率。 该算法可用于二元及多元分类问题，是分类算法的经典算法。对于二分类问题，算法输出一个二元逻辑回归模型。对于多分类问题，算法会输出一个多维逻辑回归模型。 示例 使用“银行零售客户流失”案例数据，包含17个特征列和1个二类的目标标签。需要对银行客户预测是否流失。通过数据预处理及模型训练，如下图： 图片30.png 其中，特征离散是将年龄、卡龄等数据离散化，是为了提高模型的准确度，提高运行速度。 逻辑数据挖掘-逻辑回归
概述 逻辑回归是一种分类算法，它进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式（寻找到最佳的拟合直线），以此进行分类。简单来说，它就是利用Logistic函数拟合数据来预测某一个事件发生的概率。 该算法可用于二元及多元分类问题，是分类算法的经典算法。对于二分类问题，算法输出一个二元逻辑回归模型。对于多分类问题，算法会输出一个多维逻辑回归模型。 示例 使用“银行零售客户流失”案例数据，包含17个特征列和1个二类的目标标签。需要对银行客户预测是否流失。通过数据预处理及模型训练，如下图： 图片30.png 其中，特征离散是将年龄、卡龄等数据离散化，是为了提高模型的准确度，提高运行速度。 逻辑知识库-人大金仓Kingbase
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