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产品实施流程
的。 1）第一步确定商业目标： 基于业务的现状，我们要明确我们的分析目标是什么？从需求现状出发，挖掘出潜在的需求。 比如在银行精准营销案例中， 业务现状：银行推荐某个理财产品的转换率低 需要解决的问题：提高理财产品的转换率 最终希望得到的结果：转换率达到xx% 2）准备数据： 准备数据包括了数据采集 … Smartbi Mining凝聚丰富的数据挖掘项目经验，也提炼出科学的实施流程。首先是确定商业目标，这个目标同时要具备业务定义与技术定义（例如我们前面提到的，预测商业银行客户的流失概率。就是一个明确的目标）；第二步是 进行数据的准备与模型建立。 （这两者其实是统一的，使用什么算法建立模型其实与具备什么业务数据密切相关产品实施流程
的。 1）第一步确定商业目标： 基于业务的现状，我们要明确我们的分析目标是什么？从需求现状出发，挖掘出潜在的需求。 比如在银行精准营销案例中， 业务现状：银行推荐某个理财产品的转换率低 需要解决的问题：提高理财产品的转换率 最终希望得到的结果：转换率达到xx% 2）准备数据： 准备数据包括了数据采集 … Smartbi Mining凝聚丰富的数据挖掘项目经验，也提炼出科学的实施流程。首先是确定商业目标，这个目标同时要具备业务定义与技术定义（例如我们前面提到的，预测商业银行客户的流失概率。就是一个明确的目标）；第二步是 进行数据的准备与模型建立。 （这两者其实是统一的，使用什么算法建立模型其实与具备什么业务数据密切相关仪表盘导出excel后部分数值字段显示成了文本
(本文档仅供参考） 问题描述： 仪表盘导出excel后部分数值字段显示成了文本，部分仍是正常的数值类型， 比对了正常的和不正常的，没明确是啥区别。 image2024-3-31_23-40-54.png 原因： 该问题主要是因为字段设置的格式是0.0001,目前Excel不支持直接设置转换系数，不支持的格式在导出时就会转成文本形式。本问题可以在导出时勾选不按数据格式导出，或者将字段的转换系数调整为支持的系数。 另外目前smartbi中导出excel格式后，支持的转换系数为： 1.转换系数为0.01，后缀是%，不是显示科学技术法。即百分数。 2.转换系数为0.001或0.000001或0.000000001，且必须零基础的人如何学习SQL
看到查询函数用到的索引等信息。用法很简单：explain+sql 查询语句 weekday。将日期转化为星期数 星期日就是6，星期一就是0 floor、round、trunc。用于数值取整。 row_number（）over。做排行榜的函数 convert。数据类型的转换 substr和mid字符串截取。数据 … 做数据分析不可能不和数据库打交道，因此必须掌握相关的数据库和SQL基础。 学习目标：了解数据库的基础概念，掌握SQL语法的基础操作，并掌握一些进阶函数的使用。 学习对象：应届毕业生或是对SQL无基础的学员。 下面我们按照下面步骤和要求进行相关的学习。 一、基础理论 SQL是指结构化查询语言复制粘贴
为了增强产品的易用性，加大资源的可复用性，特有资源右键菜单复制粘贴功能供使用。 目前产品支持报表资源（电子表格、多维分析、页面、透视分析、组合分析、本地文档、Excel导入模板）、参数、数据集、过滤器、转换规则等资源的复制。 功能入口 复制：选中可以复制的资源，右键选择 复制 按钮。 141.png 粘贴：复制好资源后，再选中目录，右键选择 粘贴 按钮。 142.png 则弹出复制资源的对话框，对资源的基本信息进行修改后，点击 确定，若成功，则在选中的目录下创建一个新的资源。 143.png 功能说明 1、有些资源是不允许复制的，比如数据源本身、目录等。不允许复制的功能，复制粘贴按钮是灰色的，不允许选择。 2创建SQL查询
如果嵌套后，可能会导致字段的数据类型识别不准确，如果不准确，可通过CONVERT函数转换规避。 6、数据模型的SQL查询中的参数，不支持备选值中包含逗号，如果备选值包含逗号是会自动分割，以多个值进行查询。 2 功能介绍 sqlchau.png 序号 功能 功能说明 1 执行 执行：执行全部 … 1 概述 用户可以通过编写SQL语句对数据中的表进行加工、处理再添加到数据模型中。 1、SQL查询支持直连、抽取模式。 2、如果SQL查询里的SQL语句在模型里是作为一个子查询使用，如果原业务库不支持嵌套SQL，则需要修改SQL语句或者切换为抽取模式. 详细可参考：直连&抽取 3、如果SQL查询如何规划交互式仪表盘
看到一些数据和图表，也可以通过文字进行提炼,如下图 image2020-10-16_17-34-48.png 分析型仪表盘 分析型仪表盘的作用主要是让使用者可以获取到各个前端业务信息系统的数据，它最好的架构方式便是基于一个整合、汇总、有维度、有事实的EDW之上。 通过数据清洗、转换、标准化、以及钻取联动 … 1.概述 仪表盘是数据可视化的一种体现，是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，从而帮助需要的人了解相关数据的意义。 仪表盘的展示大多有一个特定的主题或分类。从战略的角度而言，自上而下大致归纳为三种： 战略性仪表盘； 分析型仪表盘； 操作型仪表盘。 根据种类的不同，仪表盘的设计及展示也大不相同V10.5.15 版本更新介绍
】支持接入已有的维表和事实表 +【指标管理】维表和事实表支持基于SQL创建 +【指标管理】支持PostgreSQL数据库作为指标存储库 +【数据模型】支持新建计算列 +【数据模型】支持转换规则 +【数据模型】支持自定义函数向导 分析展现 +【仪表盘】新增清单表组件 https … IT人员建好数据模型，业务人员基于数据模型做分析应用。但是，业务分析需求灵活多变，对于IT人员建好的数据模型，有时无法满足业务需要。此时业务人员需再求助IT来实现，沟通成本高，效率低下。新版本Smartbi提供前端分析时做数据的二次加工能力，包括在交互仪表盘界面实现新建计算列 计算列由可以使用同一表中的其他列通过交互式仪表盘-行列区
格式。 image2021-9-10_16-2-56.png “自动”表示默认使用数据集自身设置的数据格式，仪表盘不做数据格式处理； 值轴设置、小计、合计的数据格式，当设置为自动时，使用的是字段设置的数据格式； 若字段使用了转换规则，则以转换规则为先，数据格式不失效。 值轴设置 https://wiki.smartbi.com.cn … 概述 行列区用于展示构成组件的数据，并支持设置字段的行列结构和属性。 操作菜单 在行列区字段的操作菜单image2021-8-11_18-4-45.png中，可设置行列区字段的排序方式、数据格式、显示名、移除、定位、属性等，说明如下： 名称 说明 排序方式 排序方式：升序、降序、无增强分析模块介绍
解锁未来的数据挖掘是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息的过程；数据挖掘揭示的是未知的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计学知识、机器学习、可视化等多学科知识的综合应用。 3、特点 专业算法能力 预测分析内置50+挖掘组件，丰富机器学习 … Smartbi V10增强分析模块被赋予强大的认知和预测能力；在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行自学；利用机器学习，Smartbi V10获得了归纳推理和决策能力，无需编程技术，通过简便鼠标操作可视化可完成数据挖掘。 1、概述 预测分析利用机器学习技术从大量数据中挖掘出
