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成员面板
以列表显示当前数据模型所有计算成员。 新建计算成员 计算成员是维度的一个成员，其值通过MDX表达式计算而得。 新建计算成员方法： 1、在成员面板，单击“image2021-5-5_14-42-10.png”图标，弹出下拉菜单，选择 新建计算成员。 image2022-2-4_11-10-36.png 2、弹出“新建计算成员”窗口。在该窗口中对计算成员属性进行设置，以及MDX表达式。示例详情请参见：创建成员 https://wiki.smartbi.com.cn//pages/viewpage.action?pageId=69737553。 image2021-9-26_15-0-48.png 修改属性 成员的属性命名集面板
以列表显示当前数据模型所有命名集。 新建命名集 命名集指的是将多个维度成员按照规则组织在一起的集合，通过MDX表达式获取结果集。 新建命名集方法： 1、在命名集面板，单击“image2021-5-5_14-42-10.png”图标，弹出下拉菜单，选择 新建命名集。 image2022-2-4_11-12-33.png 2、弹出“新建命名集”窗口。在该窗口中对命名集属性进行设置，以及MDX表达式。示例详情请参见：创建命名集 https://wiki.smartbi.com.cn//pages/viewpage.action?pageId=69737555。 image2022-2-4_11-13-43.png 修改饼图/圆环图-如何将标签中的百分比改成字段数值
右下角的 “保存”按钮，回到组件编辑界面，点击工具栏上的“刷新”按钮，即可看到效果。 0407-13.png 注意事项 1、若在将isLabelPrecent:true 改成 isLabelPrecent:false，并保存宏代码之后，回到组件编辑界面刷新后，很可能发现标签不显示百分比或者数值，而是只显示维度数据模型SQL查询什么情况下会强制抽取
了。 image2023-11-21_20-53-11.png 那为什么直连一定要求SQL是可嵌套呢？ 原因在于我们基于SQL查询做聚合运算时，会嵌套SQL，如果SQL不支持嵌套，就无法进行正常的聚合查询。 比如原始SQL我们从订单表中查询数据 select * from northwind.dbo.orders 现在需要从省份维度查询订单数量，就需要构造如下SQLSmartbi 环境之间必须开通哪些端口
V93版本以上版本如果需要部署自助仪表盘导出引擎实现自助仪表盘的导出，单节点默认端口号如下： 端口号默认“3003” 如果项目修改相关端口号，依据实际情况开启对应端口号即可 自助ETL模块 8899、4040 8899数据挖掘实验引擎http请求端口，4040用于监控spark 作业的 olap … 版本如果部署了SmartbiUnionServer 跨库联合数据库，单节点默认端口如下： 默认对外访问端口48080，如果项目修改相关端口号，依据实际情况开启对应端口号即可。 自助仪表盘导出引擎 3003 V93版本以上版本如果需要部署自助仪表盘导出引擎实现自助仪表盘的导出，单节点默认端口号如下模型数据行权限场景介绍
设置好关系联系以及筛选方向，保存模型，并且命名为”贷款与担保模型“ moxing.png 以下示例都是以该模型作为演示示例。 2、在用户管理中创建另外一个用户：demo，赋予它能引用查看该模型以及基于它做的的报表的权限。 2.1 在维度表上设置行权限 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业务库迁移之后ID替换操作指南
catalog或schema，用null参与ID构成 2 操作步骤 目前schema节点、表字段的ID会记录添加表时数据库对应的catalog、schema；目前产品有2种规则，一种是新规则实现了多catalog的资源，另外一种是之前没有实现多catalog的资源；如果修改数据连接（如换库）后导致已超出设置的文件导出最大执行时长:15分钟，导出终止
（本文档仅供参考） 问题说明 V10.5执行仪表盘导出的时候报错：当已超出设置的文件导出最大执行时长:15分钟，导出终止，请联系管理员处理。 image2023-7-18_10-21-11.png 解决方案 可通过去系统运维—>系统选项—>高级设置修改此设置项 “MAXIMUM_FILE_EXPORT_TIME”文件导出最大执行时长。初始值为15，单位为分，值可以是数值型或false，值为false时表示不限制导出时间。 image2023-7-18_10-25-4.png安装准备
配置为推荐配置时，即32核128GB。并发数推荐为30个左右，最高不应超过40个。 30用户并发情况（每用户登录5次，每次登录执行5次查询）（不同大模型表现不一样，对速度会有很大影响；查询内容不同，也会影响大模型响应时间） image2025-2-18_16-46-52.png 1.2. 系统环境要求数据挖掘-模型自学习
概述说明 机器学习中发布到生产的服务内所训练的模型随着时间推移，准确性可能会逐步降低。这时若通过补充新的数据，重新进行训练，则有可能提高模型准确性。模型自学习则是将这个步骤自动化，并能自动将符合一定要求的模型发布或者部署到生产中，它能解决模型长期得不到更新而导致准确性降低的问题，并极大减轻运维人员的工作量。 适用场景 1、模型已经训练好并发布为服务，用户希望模型能定期更新 2、模型的训练数据能定期更新 功能入口 图片3.png 进入模型自学习界面可模型自学习自定义并可以设置定时任务，如下： 图片4.png 模型自学习示例 以房价预测为例： 1、打开房价预测实验实例
