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ETL高级查询-功能节点
%AB%98%E7%BA%A7%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%8A%9F%E8%83%BD%E8%8A%82%E7%82%B9-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%9F%A5%E8%AF%A2 数据查询是指新建或编辑数据模型的私有查询，然后将新建的私有查询转换为表放到高速缓存库中作为数据 … 节点不支持数据源有：Presto+Hive、星环；已支持的数据源有：Clickhouse、Vertica 、Infobright。 数据查询 概述 数据查询是指新建或编辑数据模型的私有查询（SQL查询、即席查询、脚本查询、存储过程查询），然后将新建的私有查询转换为表放到高速缓存库中作为数据源。 数据查询的数据垃圾短信识别
词过滤处理等； 3.建模准备，将分词结果分别转换成文档-词条矩阵，并划分测试集与训练集； 4.模型构建与评价，构建随机森林模型，并建立评价指标精确率、召回率、F1值对模型分类效果进行评价。 5.分析结果，总结和建议。 实施过程 数据接入 目前，某运营商已经积累了大量的垃圾短信数据。本案例收集了295755条 … 本案例运用短信数据，对垃圾短信进行识别。重点介绍了文本数据的处理及转换过程，以及随机森林文本分类算法在实际案例中的应用。主要实现了垃圾短信的精确识别，通过获得以上挖掘结果，为相关运营商提供一种解决垃圾短信过滤问题的方案。 垃圾短信识别 文本数据处理与转换 随机森林算法应用案例垃圾短信识别
词过滤处理等； 3.建模准备，将分词结果分别转换成文档-词条矩阵，并划分测试集与训练集； 4.模型构建与评价，构建随机森林模型，并建立评价指标精确率、召回率、F1值对模型分类效果进行评价。 5.分析结果，总结和建议。 实施过程 数据接入 目前，某运营商已经积累了大量的垃圾短信数据。本案例收集了295755条 … 本案例运用短信数据，对垃圾短信进行识别。重点介绍了文本数据的处理及转换过程，以及随机森林文本分类算法在实际案例中的应用。主要实现了垃圾短信的精确识别，通过获得以上挖掘结果，为相关运营商提供一种解决垃圾短信过滤问题的方案。 垃圾短信识别 文本数据处理与转换 随机森林算法应用案例自助ETL
，因为数据抽取过程有延时性，所以不适合于创建实时数据报告。 ETL 通常是对多来源的异构数据，进行抽取、清洗转换等处理工序后，得到具备完整性、一致性的数据，然后将其输出到新数据库中。 Smartbi 自助ETL 模块以工作流的形式，从源库抽取数据，然后通过易于操作的可视化方式，将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据，然后输出到目标库。我们通过封装 ETL 算法，屏蔽复杂的技术概念，实现了让业务人员也能进行自助ETL 操作的目标。另外，在数据模型中也提供了“高级ETL查询“功能，让用户在构建数据模型的过程中，也能直接进行复杂的数据处理，提升了模型构建的效率。 更新链接地址Kettle学习资料
以下资料仅供参考 Kettle 是一款 Pentaho http://www.pentaho.com/ 旗下的ETL工具，纯Java编写，可以在Window、Linux、Unix等系统上运行，数据抽取高效稳定。 Kettle 这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle http://baike.baidu.com/view/2486337.htm 中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。作为 Pentaho http测试场景介绍
预测明年销量 销量历年增长率 哪些车企的销量在下滑 3 构建客户化测试场景 可根据客户的具体业务诉求，构建演示场景，具体过程可联系我司售前技术人员，安排对接工程师提供相关POC服务。 4 其他推荐功能 多轮对话能力：具备上下文记忆能力，每次的问答都会带入上一轮的数据。 智能问数：通过自然语言输入的方式，Smartbi AIChat能快速理解问题，并将问题转换成对应的数据。 图形支持：可以通过自然语言让Smartbi AIChat直接生成各类图形，包括但不限于柱图、饼图、折线图等。 数据解释：可以对话生成的数据进行解释，如数据中的最大值，最小值，中位数，异常数据等。 归因分析：可以对数据进行归因计算列-字符串函数
。 3.TOSTR 类别 描述 函数写法 TOSTR(value) 函数作用 TOSTR函数用于将数值或其他数据类型转换为字符串。 参数说明 value: 要进行转换的数值或其他数据类型。 返回值： TOSTR函数返回一个新的字符串，其中包含了转换后的结果 … 计算列函数，数据库适配情况，查看：计算列函数数据库适配情况。 1.ASCII 类别 描述 函数写法 ASCII(str) 函数作用 返回字符表达式中最左侧的字符的 ASCII 代码值。 参数说明 str:文本字段或者字符常量。 示例 ASCII('dx') 返回使用说明
），点击【发送问句】按钮，获取回答。 输入 查询.gif 推荐问句 点击“对话区”（界面介绍详见界面介绍）中【推荐问句】，获取AI回答。 image2024-8-23_18-46-4.png 用户提交问句后，AI会将问句转换为数据模型的查询，并返回结果 … 1. 概述 用户利用AIChat（对话式分析）可以通过简单的自然语言快速生成分析图表，无需再制作报表或仪表盘，大大提升数据分析的效率。本文将为您介绍对话式分析的使用方法。产品预置了部分数据模型，供用户体验快速问答。 2. 前提条件 如果用自己的数据进行分析，可[函数帮助]-Spark SQL函数列表增加EXCEL导入功能
：添加函数搜索输入框，同时补充内置函数： 数学和统计函数； 条件判断函数； 字符串处理函数； 数据类型转换函数； 日期时间函数； 开窗函数 image2024-6-27_11-16-10.png Spark sql节点：添加函数搜索输入框，并补充内置函数。同时，在右侧添加函数说明帮助区域。 image2024-6-27_11-16-27.png 行过滤节点：添加函数搜索输入框，并添加spark sql函数列表。同时，在右侧添加函数说明区域。 image2024-6-27_11-16-57.png Spark sql函数帮助管理：在数据挖掘配置界面新增管理入口，支持excel导入和导出，支持重置为内置快速创建自助ETL
当您发现，需分析的数据未满足需求，将其转换为数据模型或业务主题前，可通过自助ETL进行数据预处理；接下来将以处理”产品销售系列数据”为例，给您介绍如何快速使用自助ETL。 视频教程可参考快速创建自助ETL.mp4 1、示例描述 公司业务人员在对“产品销售数据”收集整理时，发现存在以下问题： 订单表数据未更新：由于公司疫情调整，华南、华东地区的仓库暂停发货；原华南订单由华北发货，华东订单由华中发货。 订单明细表未去重：在订单明细表中，发现有部分数据重复，将会影响分析结果。 数据未排序：为了能直观分析相关业务数据，订单表需按“运费”进行降序排序；订单明细表按“Quantity”进行升序排序。 为了更好
