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数据挖掘-自助机器学习
概述 机器学习的应用往往需要大量拥有专业知识的人进行人工干预，这些人工干预表现在：特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。AutoML可以将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习，使得机器学习模型无需人工干预即可被应用，也让更多的人可以在没有专业知识的情况下轻松使用。 创建方法 使用AutoML来创建包含算法的实验分为三个步骤： 第一步：选择数据源 image2020-12-18_16-28-50.png 选择实验需要使用的数据源、SCHEMA、表名。 第二步：算法设置 image2020-12-18_16-29-52.png 参数名称 说明 算法选择 分类算法导入资源报错ORA-14453: 试图使用临时表的 LOB, 其数据已经被清除
(此文档仅供参考) 问题说明： 导入资源报错ORA-14453: 试图使用临时表的 LOB, 其数据已经被清除 image2024-7-31_18-21-49.png 解决方案： 判断导入资源所执行的sql在数据库中执行正常。检查系统版本，及知识库版本连接发现异常点。因知识库版本较高，而配置中设置了Oracle，并未选择较高版本oracle12进行兼容适配，重新选配即可。 image2024-7-31_18-25-43.png多维分析实现合计总计效果后使用维度过滤器总计数据消失
（此文档仅供参考） 问题： 参考此文档：多维分析如何实现合计总计效果 实现效果后，使用维度过滤器过滤华北的数据，维度过滤器设置如下图： image2021-10-28_9-20-14.png 此时总计数据消失不见，需要如何进行展示？ 解决方案： 此问题是由于维度过滤器会将对应层次的数据进行全部过滤，上述问题维度过滤器只过滤华北，所以显示华北的数据，如果需要显示华北以及总计的数据，需要修改维度过滤器，采用手写MDX表达式实现，见下图： image2021-10-28_9-28-36.png 具体语句如下： instr([商店].currentmember.name, "华北" ) > 0 or instr([商店电子表格如何显示数据超长时显示省略号
该宏示例在 V10.5上 验证通过 提示：本文档的示例代码仅适用于本文档中的示例报表/场景。若实际报表/场景与示例代码无法完全适配（如使用功能不一致，或多个宏代码冲突等），需根据实际需求开发代码。 示例说明 背景：在电子表格中，如果某个单元格中数据过长，于是在调整报表行高、列宽之后，会容易影响报表整体设计。 示例效果：在电子表格的某个单元格内容过长，就只显示前几个字符，后面的用...来展现。当鼠标放到该单元格位置，鼠标提示又能显示该单元格全部内容信息。（注意：这里的宏代码应用于非照相机照过来的表格数据） 原始效果： image2020-6-10 16:41:5.png 示例效果关系型参数数据权限
如果要求资源中使用的关系型参数如机构参数也受到数据权限的控制，则需要对参数本身的SQL语句的where条件中直接加上限制条件。 操作入口 在“系统导航栏”选择 公共设置 ，展开资源目录区，在“参数定义”节点下选中所需参数的更多操作0.jpg，选择 打开 或者双击该参数。 492.png 实现方式 在参数SQL语句的where条件中增加限制条件，动态获取的值需要从左侧资源树下拖拽 系统函数 和 用户属性 。如下图： qx23.jpg 添加数据权限控制的条件后，使用“华北”用户登录，预览效果如下。 qx22.jpg关系型参数数据权限
如果要求资源中使用的关系型参数如机构参数也受到数据权限的控制，则需要对参数本身的SQL语句的where条件中直接加上限制条件。 操作入口 在“系统导航栏”选择 公共设置 ，展开资源目录区，在“参数定义”节点下选中所需参数的更多操作0.jpg，选择 打开 或者双击该参数。 qx24.jpg 实现方式 在参数SQL语句的where条件中增加限制条件，动态获取的值需要从左侧资源树下拖拽 系统函数 和 用户属性 。如下图： qx23.jpg 添加数据权限控制的条件后，使用“华北”用户登录，预览效果如下。 qx22.jpg数据挖掘-字符串处理
概述 在处理文本过程中，经常需要从字符数据中提取数字。 image2023-2-17_17-22-55.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，用于输出字符串处理后的结果。 参数设置 设置字符串处理的参数： image2023-2-17_17-25-25.png 设置说明如下： 参数 说明 选择列 要进行字符串处理的列。 新增列名称 字符串处理后输出列的名称。 处理方式 提取数字 提取整数 提取浮点数 数字片段位数 提取的位置，选择的列中数据挖掘-字符串处理
概述 在处理文本过程中，经常需要从字符数据中提取数字。 image2023-2-17_17-22-55.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，用于输出字符串处理后的结果。 参数设置 设置字符串处理的参数： image2023-2-17_17-25-25.png 设置说明如下： 参数 说明 选择列 要进行字符串处理的列。 新增列名称 字符串处理后输出列的名称。 处理方式 提取数字 提取整数 提取浮点数 数字片段位数 提取的位置，选择的列中数据挖掘-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oracle 19c数据库连接失败：如何以服务器名的方式连接知识库
（本文档仅供参考） 问题描述： 知识库连接测试报错（ORA-12505），知识库为oracle 19c，更换了相应版本的驱动，客户如何以服务器名的方式连接知识库？ image2024-11-1_15-18-56.png 解决方案: 对于JDBC Thin方式连接Oracle数据库，格式通常是两种 1、jdbc:oracle:thin:@//<server_name>:<port>/<service_name>（在10g及以上版本推荐这种方式）； 2、jdbc:oracle:thin:@<server_name>:<port>:<SID>（旧的语法，SID是System Identifier）。 关于在知识库采用
