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可视化数据集-实现并查询（不去重）
国地区的高层领导人员，包括每个领导人员的ID和姓名。其中，中国地区和美国地区的领导人员存在姓名相同的情况。 业务分析 我们基于两张表“employees_china”、“employees_usa”，对上面所描述的业务场景进行如下分析： 1、获取“employees_china”表的数据，统计中国地区领导人员的ID和姓名； 2、获取“employees_usa”表的数据，统计美国地区领导人员的ID和姓名； 3、将两张表的结果组合为单个结果集，考虑到存在同名的情况，需做“并查询（不去重）”的查询关系。 示例效果 将查询1和查询2的结果组合为单个结果集，且保留相同的数据，如图： 不去重1.png 关于可视化数据集的创建同一个字段在数据集中使用两次，as别名不同，但是结果集中只能输出一个字段
解决方案 该问题是因为使用的数据库是mysql数据库，且数据源中的连接字符串不正确。主要是由于连接字符串中少了一个配置项：useOldAliasMetadataBehavior=true 参考的链接字符串如下： jdbc:mysql://192.168.1.10:3060/dw?useOldAliasMetadataBehavior=true&useUnicode=true&characterEncoding=GBK&zeroDateTimeBehavior=convertToNull image2018-9-21 14:20:18.png 关于mysql连接字符串的参数说明参考：通过原生sql数据集，查询sql预览时发现Echarts图形-扩展属性：数据标签 - 柱图标签换行显示
'name：'+ a.name + '\\n' + 'data：'+ a.data.value[1]}" } } } } ] } 2022-10-08_133928.png 数据标签换行数据预警 - 勾选了携带“来源报表”的访问链接后跳转的地址不对
。 image2025-3-3_15-26-21.png 数据预警来源报表的访问链接异常内置数据库相关配置信息
参考如下（不同的数据库具体的配置信息会不同）： Vertica配置信息 内置Vertica数据库信息如下： 连接参数 参数值 Vertica的IP地址 100.168.1.12 Vertica的端口 5433 Vertica数据库 smartbi Vertica帐号 dbadmin Vertica密码 manager SmartbiMpp配置信息 内置SmartbiMpp数据库信息如下： 连接参数 参数值 SmartbiMpp的IP地址 100.168.1.15如何在作业流中调度数据挖掘实验？
1 概述 数据挖掘实施项目中，需要在新数据产生和读入时，把数据用到建模和重新训练模型。目前依赖实施人员人工检查数据情况，发现新数据时手动执行挖掘实验，所以需要支持在作业流中对挖掘实验进行编排调度。 在Smartbi V10.5.12 版本，作业流中已经可以支持拖入数据挖掘资源，并通过计划任务定时调度。 2 示例 通过作业流直接调度数据挖掘实验，新建作业流，在作业流中增加需要调度的挖掘实验，如下图： 1、添加开始节点 拖入开始节点：运行作业流必须要以该节点作为起始节点 2、添加挖掘实验节点 拖入银行客户流失预测节点：示例中需要调度的挖掘实验 image2023-12-5_20-41-8.png 3大屏报表中的表格数据如何轮播
（本文档仅供参考） 问题说明： 大屏报表上的表格数据太多了，但是展示的空间又有限，可以自动轮播显示数据吗？ image2018-12-21 17:50:27.png 方案： 方案一：如果想做到滚动条来回自己滑动，需要写报表宏去做。 方案二： 1.新建一个参数，参数的设置如下图（下图是mysql的语法，不同数据库语法不同，相关语法可自行网上搜索，如果备选值比较多，可以把参数数据维护在一张数据表中） image2018-12-21 17:57:42.png 2.数据集里面直接把参数拖拽过去 image2018-12-21 18:0:1.png 3.再在电子表格上设置参数自动轮播，可参考此文档：https仪表盘导出excel没有明细数据标签页
（本文档仅供参考） 问题说明 仪表盘存在一个大数据量报表，导出的excel没有明细数据标签页，只有截图标签页。若其他报表数据量比较少，导出excel则正常有明细数据标签页，为什么会造成此现象呢？ image2024-3-4_18-14-42.png 解决方案 可检查是否明细数据的数据量太大（行*列）超过了系统设置的【数据集单次查询最大单元格数】导致无法导出明细数据仅导出图片。故针对此情况，如要导出大数据量数据，建议可以调大jvm配置在足够的情况下，根据性能自动优化，调大【数据集单次查询最大单元格数】，注：不要盲目调大设置项，否则可能出现内存溢出宕机。 具体数据挖掘-卡方特征选择
概述 卡方特征选择与特征选择的功能类似，都是用于筛选特征到算法节点。卡方特征选择是根据卡方检验的数据相关性对特征变量进行排序，然后选择与目标变量相关性较大的特征变量。不同之处是卡方特征选择只设置需要选择的特征数量，然后该节点会根据目标字段列自动选择最相关的特征。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 用于设置待选择的特征列(人工选择可能相关的特征列) 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 用于设置数据挖掘-卡方特征选择
概述 卡方特征选择与特征选择的功能类似，都是用于筛选特征到算法节点。卡方特征选择是根据卡方检验的数据相关性对特征变量进行排序，然后选择与目标变量相关性较大的特征变量。不同之处是卡方特征选择只设置需要选择的特征数量，然后该节点会根据目标字段列自动选择最相关的特征。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 用于设置待选择的特征列(人工选择可能相关的特征列) 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 用于设置
