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Smartbi V10.5.15-分析展现
，对数据较多的表组件进行分页设置，提高大屏的美观度！ fenye.png ^【仪表盘】支持压缩空列 功能简介 在构建模型的过程中经常会出现空的数据，一部分是由于数据本身存在空；一部分是由于在构建模型的过程中产生的空， 这部分数据是客户不需要的，经常会造成误解；所以在V10.5.15及以上版本增加”压缩空数据挖掘-快速入门
1126.png 案例背景 现在银行产品同众化现象普遍存在，客户选择产品和服务的途径越来越多，客户对产品的忠诚度越来越低，所以客户流失已经成为银行业最关注的问题之一。其实，银行流水数据反应了客户使用银行卡的行为特点，通过对这些数据进行深入分析，挖掘不同类别客户的特点，有针对性地进行营销，加强客户关系管理，提高客户与我行粘度，减少图形排序逻辑说明
，从而提高图表的可读性。 最小化交叉：自动布局算法尝试最小化节点间链接的交叉，以保持图表清晰易读。这意味着具有更多连接或者更强连接（即更高的权重）的节点可能会被放置在更有利的位置上，以减少不必要的连线交叉。 如ECharts判断不需要优化，则按照字段数据排序顺序直接展示。 tuxingpaixu-22.png 4V11产品安全加固指导手册
://10.10.109.93:8090/pages/viewpage.action?smt_poid=43&pageId=114995413 设置复杂的用户登录密码和密码有效期 对于系统安全来说，用户登录密码强度是一个系统安全检测点，如何提高用户密码的安全性，比如说进行口令复杂度校验以及定期更新密码： 1）密码位数要求8位以上1、部署数据挖掘
10.10.204.249 10-10-204-249 Spark，Hadoop /data 10.10.204.250 10-10-204-250 Python执行节点 /data PS：可根据实际服务器资源，将数据挖掘及其组件部署在不同服务器，或者部署在同一台服务器中(可能导致性能下降). 1、系统系统环境要求
）作为知识库存在性能问题，属于数据库层面，暂时无法解决。 GoldenDB V6.1.03.05 Kingbase V7.1.1、V8 MSSQL 2016 MariaDB V10.3.24 MogDB V3.0.6（LTS） MySQL V5,V8ETL自动化工程
为了简化数据库表的迁移操作，使项目实施流程标准化，降低项目实施门槛，提高项目实施效率。产品中提供了ETL自动化工具，它能够基于简单的模板配置，自动生成自助ETL和物理表，用户可以执行生成的ETL实现物理表的灌数操作。同时，它还允许用户手动修改对应的Excel规则模板，实现更细致的配置。 它主要用来解决ETL操作中比较简单但繁琐的贴源层数据的自动化处理，它通过简单的界面话配置操作，配置源库和贴源层的表和字段的关系，自动创建ETL流程，简化繁琐的操作。 功能入口 入口：在“数据准备“界面左侧资源树的“ETL自动化”节点上，右键选择 新建 > ETL自动化。 image2024-9-14_13-48-37.png 操作流程自助ETL-节点介绍
导出数据到HDFS(追加／覆盖)：支持将输出的结果数据实时保存到HDFS文件系统中，并支持从HDFS文件系统中下载到本地。 3. 转换（数据预处理） 自助ETL拥有强大的数据处理功能，对各种结构化数据，可进行排序、去重、映射、行列合并等处理，满足客户日常数据处理的需要。使用数据预处理可以： 提高设置及修改查询
编写SQL语句的时间，提高工作效率。 1、复制查询，复制后的命名方式：以原查询名词2,3,4依次增加 。 2、另外注意：复制【生成日期表】，复制后编辑进入【生成日期表】的“表名”会自动增加a,b,c....依次增加。 新建关系 创建查询与其他查询的关系，详细可参考设置查询关系。 转为ETL高级查询BI笔记之---BI通用流程
aspnetx_2.jpg 此图是根据个人经验总结出的一个BI通用流程，适用于报表方案，多维分析方案，但不适用于数据挖掘的方案。 BI项目关键资源：业务专家，BI开发人员，业务开发人员。 业务专家的参与有助于提高需求的准确性，BI开发人员主要负责BI过程相关资源的组织和管理，业务开发人员配合BI开发人员确认数据及业务的相关工作。 下面对这个开发流程做一个解释： 首先，从报表下手可以很容易的掌握用户所关注的东西，结合业务系统以及数据结构可以有助于对主题有个大体的印象，同事对一些用户比较关注的维度和度量才能有个概念。 但是理解业务是个需要经验和理解能力的过程，不同行业都会有不同的特点，所以这里需求人员和业务专家的参与就比较
