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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SinoDB数据连接
、numberformat。 4、默认情况下数据库的引用标识符为空，如果数据库没有设置标识符，数据连接业务库的标识符也必须为空，否则执行sql会报错。 5、case when 只支持返回同类型数据；因此*无法支持分组字段（原值与设定值类型不同）的保持原值* 支持： select ( case whenEcharts图形-扩展属性：样式 - 树图文字重叠
（本文档仅供参考） 问题： 数据量比较大时，树图显示的效果会出现文字重叠的情况，影响美观，可否调整？ image2023-11-8_14-13-43.png 解决方案： 1、尽可能调大画布 2、文本字体调小一些 3、数据量通过参数筛选控制 4、如用上面方法后数据量仍然很多，且显示不全，可以参考配置下面的扩展属性调整 { "series": [{ "roam": true,//允许鼠标缩放和平移漫游 "initialTreeDepth": 1 //控制树图初始展开的层级（深度）。根节点是第 0 层，然后是第 1 层、第 2 层，... }] } 其中，控制树图初始展开数据挖掘-行选择
概述 行选择是根据不同的筛选或者删除条件，选择不同数量的行。 image2020-5-22 14:44:3.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，用于输出行选择的结果。 参数设置 设置行选择的参数： image2020-5-22 14:49:39.png 设置说明如下： 参数 说明 过滤与筛选 1、支持三种方式进行筛选： 根据行号筛选：输入正整数或负整数，分别代表TopN和BottomN。 根据行号区间筛选：输入两个正整数，代表区间行。 根据条件筛选：从左至右依次分别为多维分析数据权限—自定义命名集
。 image2019-11-19 15:14:20.png GetUserAccessibleMembers()函数：获取指定维度层次中当前用户具有数据访问权限的成员。有两个参数： 第一个参数：“hierarchy”即维度层次。 第二个参数：“Self”表示获取顶层成员；“SelfAndChildren”表示获取顶层成员及其子成员数据挖掘-行选择
概述 行选择是根据不同的筛选或者删除条件，选择不同数量的行。 image2020-5-22 14:44:3.png 10.5.15版本后，左侧资源树不再显示行选择节点，但是旧的行选择节点仍能正常使用，建议使用最新的行过滤节点完成行选择操作。 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，用于输出行选择的结果。 参数设置 设置行选择的参数： image2020-5-22 14:49:39.png 设置说明如下： 参数 说明 过滤与筛选 1、支持三种方式进行筛选： 根据行号筛选：输入数据挖掘-PSI评估
概述 对离散特征稳定性进行评估，在支持评分卡模型应用后，PSI评估可以对模型效果进行评估。 image2020-9-1_16-27-13.png 输入/输出 输入 两个输入端口，一个为在模型训练预测过程中的评分卡模型预测结果，一个为利用评分卡模型在实际生产中产生的评分卡数据集；两个数据集均需通过离散化处理。 输出 没有输出端口。 参数说明 设置PSI评估的参数： image2020-9-1_16-45-45.png 设置说明如下： 参数名称 说明 备注 选择特征列 用于选择特征列的变量，结果显示每个特征或分数数据集定义-告警设置
告警设置可以帮助用户对特殊数据进行监控。 如下图，可以根据文本框输入值进行告警，当“单价”大于参数值20时，则出现蓝底告警。 image2019-10-29 16:16:24.png 实现如上效果，对应告警设置如下图： 数据集定义-告警设置.png 操作入口 新建：在“数据集输出区”的“告警”节点右键 … 窗口介绍 数据集定义-告警设置1.png 点击 格式 按钮后进入设置格式对话框。 image2019-10-29 16:15:31.png “告警”窗口主要分为以下几个区域： 可选资源区：该区列出了可视化数据集“字段区”中的所有字段，以供告警触发条件使用，直接将字段或参数拖拽到设置区的触发条件部分即可数据挖掘-拆分
概述 拆分是将原始样本集按照训练集和测试集的方式拆分为两个子集。拆分后各个子集的比例总和小于等于100%。 数据拆分经常作为回归或者分类算法节点的前置节点。 image2020-5-21 16:32:33.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 两个输出端口，用于输出不同的拆分结果。 参数设置 设置拆分的参数： image2020-5-29 14:11:34.png 设置说明如下： 参数 说明 数据集占比 表示用于算法模型训练的数据集占总体数据的比例，范围是[0,1]的数值，默认是0.7。 随机种子 作为随机数据挖掘 - CBLOF
数据的概率越大。 CBLOF算法适用于当没有已知正常的数据时，对所有输入的新数据进行异常值的辨别。 输入/输出 输入 一个输入端口，接收要异常检测的数据 输出 一个输出端口，用于输出检测后的结果 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 … 比 设的越大，判定为异常的数据越多 聚类K值 聚类训练的K参数 把数据分成K个簇 示例 worddav6f7d7d9bc3ab9e297ef303ad370d8606.png 如图，对数据进行标准化后接入CBLOF节点，运行完成后输出结果
