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实现参数允许为空且为空时查询不到数据
（本文档仅供参考） 问题 希望实现文本框没输入值，既要不报错，还要不输入查询不到数据，而不是获取全部数据 解决方案 注：以下示例以MYSQL为例，其他数据库需要自行调试 select `ProductName` from `products` where case when {[ 参数 is null ]} then 1 = 2 else {[ `ProductName` = 参数 ]} end image2023-11-10_17-52-2.png 实现效果数据挖掘-聚类算法
聚类算法常用于无监督学习问题。例如：客户价值细分：高价值客户，一般客户，低价值客户。 聚类：对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大，而类别间的数据相似度较小。 聚类算法数据挖掘-聚类算法
聚类算法常用于无监督学习问题。例如：客户价值细分：高价值客户，一般客户，低价值客户。 聚类：对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大，而类别间的数据相似度较小。 聚类算法自助仪表盘-线图的数据点个数
（本文档仅供参考） 问题说明 自助仪表盘线图中，发现线图中的小圆点个数并不是根据数据量大小来生成的，有的时候数据量很大，但是圆点个数反而更少，而小数据量时，圆点个数反而更多。 而且也并不是一条数据对应一个圆点，或者一个坐标轴数据对应一个圆点的，请问这个小圆点的个数是怎么来确定的，能否在不影响x轴显示步长的情况下，设置他显示的频度？ 解决方案 自助仪表盘的图形<数据点>是根据图形画布的大小以及输出行数，自适应地显示的个数（如下图所示），目前还没有办法去控制数据点的显示个数与频度。 同样的输出行数，在画布较大的情况，此时数据点个数会比画布较小的时候更多的。 image2018-12-3 10:41:5.pngExcel融合分析如何处理超大数据量
1. 背景 一线的业务人员获取Excel明细表，原始数据量动辄几十万上百万条；虽然Excel是一款深受青睐、广泛使用的数据处理工具，但是Excel自身在处理大数据量情况下存在性能问题；并且当大数据量的Excel分析报表展现在web上会占用太多缓存，会容易撑爆内存导致宕机。 基于上述背景，本文将介绍在创建大数据量的Excel融合分析报表过程中，应该采取哪些操作方案，能够有效避免大数据量导致卡顿、提升查询性能。 2. 操作步骤 2.1 数据准备方式 在创建Excel融合分析报表前的数据准备阶段，我们可参考如下两个方式操作： 查询情况 操作要点 效果 单表查询 创建透视分析数据集Excel融合分析如何处理超大数据量
1. 背景 一线的业务人员获取Excel明细表，原始数据量动辄几十万上百万条；虽然Excel是一款深受青睐、广泛使用的数据处理工具，但是Excel自身在处理大数据量情况下存在性能问题；并且当大数据量的Excel分析报表展现在web上会占用太多缓存，会容易撑爆内存导致宕机。 基于上述背景，本文将介绍在创建大数据量的Excel融合分析报表过程中，应该采取哪些操作方案，能够有效避免大数据量导致卡顿、提升查询性能。 2. 操作步骤 2.1 数据准备方式 在创建Excel融合分析报表前的数据准备阶段，我们可参考如下两个方式操作： 查询情况 操作要点 效果 单表查询 创建透视分析数据集数据模型转换规则介绍
1 概述 转换规则是指查询时把数据库中各字段的内容按需要转换为熟悉的业务术语。比如， 对Code字段配置在线字段，对应关系如下： Code name 1 不适用 2 县域 3 非县域 4 重点县域 并且这种配置会适用多个模型，当前数据模型虽然可以用分组字段支持，但是到了另外一个模型还是要重新建一个分组字段，费时费力。 并且还有更复杂的转换，比如跨表，带查询条件，这些模型都没办法支持，所以数据模型支持了转换规则。 1、支持维度、度量、计算度量均支持设置转换规则。 2、命名集不支持设置转换规则。 3、转换规则的缓存机制需要跟着数据模型； 数据模型不缓存则不缓存，缓存ECharts图形-数据设置
ECharts图形的数据设置包括“字段、分类(X)轴、指标(Y)轴、左垂直(Y)轴、右垂直(Y)轴、并列轴”等等。 2019-10-9 星期三 9-45-56.png {html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C … ;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 属性说明 设置根节点名称。 例如：图形包括多个城市的产品情况，根节点名称输入北京，则显示北京的数据。 该名称填写时，需要输入已有的数据。 image2019-10-9 11部署Smartbi-Mining 数据挖掘
数据挖掘-实验引擎 负责接收smartbi 发送实验执行请求。 通过解析实验定义，生成spark 计算任务或python计算任务，分别发送给spark集群或python集群。 本身并不承担计算任务，只负责计算任务的调度跟分发。 数据挖掘-服务引擎 提供模型预测服务给第三方系统调用 … 数据 Zookeeper 用于实现数据挖掘实验引擎和数据挖掘服务引擎的高可用。 +部署数据挖掘引擎-单机 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=69737827 +部署数据挖掘引擎-集群 https数据模型-支持转换规则
只有在V10.5.15及以上版本的数据模型才支持转换规则 1、概述 转换规则是指查询时把数据库中各字段的内容按需要转换为熟悉的业务术语。比如， 对Code字段配置在线字段，对应关系如下： Code name 1 不适用 2 县域 3 非县域 4 重点县域 并且这种配置会适用多个模型，当前数据模型虽然可以用分组字段支持，但是到了另外一个模型还是要重新建一个分组字段，费时费力。 并且还有更复杂的转换，比如跨表，带查询条件，这些模型都没办法支持，所以数据模型支持了转换规则。 2、在数据模型的使用介绍 转换规则的介绍：详情 https
