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数据源表
是指基于业务库中已建好的结果表。 适用情况：数据已处理好或已有数据集市。 创建”数据源表“类型资源的方法如下： 1、在“数据模型”定制界面单击创建私有查询按钮image2022-2-4_20-46-19.png，选择 数据源表： 数据模型不支持的数据库类型：多维数据源、NoSQL 数据库 image2022-2-4_11-18-1.png 2、弹出”选择数据源表“窗口，选择数据源，勾选表： image2022-2-4_11-20-3.png 3、单击 确定 按钮，即成功为数据模型添加了数据源表资源。数据库连接
数据挖掘模块仅支持部分数据源类型，详情请参考 数据挖掘-数据的输入和输出 。 统一平台回写-电子表格回写到数据库的数据不正确
（本文档仅供参考） 问题 在电子表格回写数据，页面显示正常，但有个字段回写到数据库的数据不正确 具体场景如下： image2019-5-16 15:45:35.png image2019-5-16 15:49:45.png … " 解决方案 原因：在这个报表里，B4和C4的父格都是A4，但是扩展后B4和C4的数量对不上了，两者之间也没有父格关系，会造成数据就对不上。 方案：可以通过以下方法规避，增加辅助单元格，获取B4单元格的值，将辅助单元格作为回写的单元格，最后将辅助单元格隐藏，可规避此问题数据模型-快速入门
实际应用中，跨表查询的使用频率较高，因此我们将以跨表创建数据模型的示例来演示如何快速定制数据模型。 场景说明 业务库中有几张基础表：产品类别表、产品表、订单表、订单明细表。 我们现在通过数据模型重构数据结构： 1、构建”产品“维度：包含”产品类别“和”产品“层次。 2、构建”时间“维度：包含”年季月“层次。 3、构建”地理“维度：包含”区域“、”省份“和”城市“层次。 4、构建”度量“指标：销售量。 实现详情 重构基础表步骤如下： 1、新建数据模型：在”数据准备“界面选择 数据模型 功能，进入”数据模型“定制界面： 2、创建”数据源表“私有查询： 1）在”数据模型“定制界面，单击Smartbi V10-数据连接
注意：(新特性列表中：+表示新增；^表示增强) V10版本重点对“加载文件数据”功能进行了优化和完善，详细改进情况如下： 新增 增强 变更 +【数据连接】Hadoop_Hive、IMPALA等大数据源支持Kerberos认证，提升数据安全性 +【数据连接】产品支持加载包含多个Sheet页的数据文件 +【数据连接】多维分析Mondrain版本升级同步到主线 ^【数据连接】优化数据编辑权限和导入文件权限 ^【数据连接】优化数据源连接配置项 +【数据连接】Hadoop_Hive、IMPALA等大数据源支持Kerberos认证，提升数据安全性 背景自助数据集-功能索引
功能 说明 概述说明 介绍自助数据集的含义及特色。 界面介绍 详细介绍自助数据集的编辑界面。 定义流程 数据来源 自助数据集的数据来源说明。 筛选器 筛选器的作用是当数据集数据量比较大时，通过添加筛选器，对数据集的数据进行筛选过滤，以便用户快速获取其所需的数据。 计算字段 计算字段是指使用已经存在的字段，通过四则运算、函数等表达式定义新字段。 功能示例 跨库数据集 自助数据集支持跨库查询，当用户查询的数据涉及范围并不限于一个数据库时，可以跨多个库进行查询。 数据集嵌套 数据集嵌套指引用其他数据集的表数据创建自助数据集。数据源测试连接错误提示的ip与数据库服务器ip不一致
（本文档仅供参考） 问题 为什么数据源测试连接错误提示的ip与连接字符串中的数据库服务器ip显示不一致呢？ QQ图片20191101164440.png 原因 该数据源测试连接提示为数据库的jdbc驱动拒绝用户连接访问发出的提示，错误提示中的IP实际上为Smartbi服务器的IP（即发出连接请求的用户，可能多个网卡多个IP地址），我们是调用jdbc驱动来连接访问数据库的，可使用jdbc数据库工具（例如：dbvisualizer）来测试验证（如图） Catch2913(11-01-14-58-02).jpg 数据源ip和报错提示不同连接Kerberos认证的星环数据源
1 概述 本文介绍了如何连接带kerberos认证的星环数据库。 2 数据连接 2.1 环境准备 （1）找到服务器路径下的hosts文件： Windows环境路径：C:\Windows\System32\drivers\etc image2021-4-6_15-3-40.png Linux环境路径：/etc/hosts （2）打开hosts文件，添加所有星环集群节点服务器、kerberos认证服务器的IP跟主机名映射关系。 image2021-4-7_10-43-49.png 2.2 上传Kerberos认证文件 联系星环数据库管理员获取Krb5文件、KeyTab文件，并上传到Smartbi的服务器上数据挖掘-孤立森林
概述 孤立森林是一个异常检测算法节点，需要配合特征选择、训练、预测节点使用（异常检测算法为无监督学习，不需要评估节点）。孤立森林对正常数据进行采样，训练时随机生成决策树对数据进行划分。在预测未知数据时，决策树划分出某单个数据点需要的划分次数越少，对应的异常分数越高，该数据点为异常数据的概率越大。 孤立森林适用于用已知为正常的数据作为训练数据，然后对未知的新数据作预测，检测新数据中的异常数据。 参数设置 参数名称 说明 备注 树的个数 生成的决策树的数量 树的数量，整数 子采样集大小 生成每个决策树时用的子数据集的大小 整数，推荐用2的n次幂 异常值阈值数据挖掘-孤立森林
概述 孤立森林是一个异常检测算法节点，需要配合特征选择、训练、预测节点使用（异常检测算法为无监督学习，不需要评估节点）。孤立森林对正常数据进行采样，训练时随机生成决策树对数据进行划分。在预测未知数据时，决策树划分出某单个数据点需要的划分次数越少，对应的异常分数越高，该数据点为异常数据的概率越大。 孤立森林适用于用已知为正常的数据作为训练数据，然后对未知的新数据作预测，检测新数据中的异常数据。 参数设置 参数名称 说明 备注 树的个数 生成的决策树的数量 树的数量，整数 子采样集大小 生成每个决策树时用的子数据集的大小 整数，推荐用2的n次幂 异常值阈值
