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数据模型-概述
Smartbi的数据模型实现将所有查询结果归集后，基于CUBE模型重新构建数据结构：以“维度”和“度量”进行构建，同时增加了“成员”和“命名集”的定义，实现了数据模型构建的灵活性及应用广泛性。 Smartbi的数据模型基于成熟的建模理论和方法，总体而言主要体现在两方面：模型架构和模型表关系。 模型架构 数据模型是围绕事实表和维度表的关系而进行模型的构建： 事实表：是数据模型中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（例如产品销售）内特定事件的数据。 维度表：是维度属性的集合，是分析问题的一个窗口，是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性的集合构成一个维。 Smartbi文本组件判断显示暂无数据
（本文档仅供参考，该宏代码已验证适用于 V10.5.15版本，由于宏代码在特定场景下可能存在限制，如果与实际应用场景不完全匹配，请根据具体需求自行调整相关代码，以确保其满足实际使用要求。） 问题1： 仪表盘文本组件，拖字段设置后，如果查询数据为空，可以加个数据校验吗？例如下面汇总数据，宕数据为空的时候，就判断使得数据行显示“暂无数据”，如何实现？ image2024-10-11_10-24-52.png 标题后没数据，下一行就显示暂无数据： image2024-10-11_10-23-10.png 处理方法： image2024-10-11_10-25-57.png 最终效果Excel数据导入完整教程
Excel数据导入实现列表清单式excel数据的导入与更新，支持的功能有： 支持导入xls（excel 2003）和xlsx（excel 2007、excel 2010及excel 2010以上的版本）的数据。 支持excel中的数据插入、更新到数据库。 支持清单列表中表头表尾的导入。 支持只导入excel中的部分数据。 支持某一列导入固定值、参数值、或者java类返回的值。 支持对excel中要导入的每一列数据进行验证。 支持出现异常的数据可以导出，并提示出错原因。 支持扩展接口，实现自定义导入需求或验证需求。 需要了解的限制有： 一个导入规则只能一个excel sheet页对应一张数据库表，但可以通过AWS Redshift数据连接
1 概述 本文介绍如何在Smartbi中连接AWS Redshift 数据库。版本信息如下： 驱动版本 Smartbi版本 com.amazon.redshift.jdbc42.Driver Smartbi V11及以上 1、在使用AWS Redshift做数据分析，需要先安装插件包下载 https://my.smartbi.com.cn/addons/leescore/goods/details.html?gid=157。(约束说明：该扩展包需要搭配 2025-01-08之后V11对应的War包使用) 2、该功能目前只适配兼容V11版本。 2 数据连接 2.1数据模型- 数据权限设置
数据模型支持数据权限设置，用户可以针对不同的数据模型设置个性化的数据权限。 数据模型无论是直连或抽取模式都支持数据权限设置。 数据模型支持数据权限设置的前提：必须对新建或变更的数据模型已执行了保存操作。 操作入口 数据模型设置数据权限的入口：在“数据准备”界面的资源目录区中找到数据模型节点，在其更多菜单中选择 设置数据权限，进入“数据权限管理界面”。 image2022-1-23_10-58-45.png 数据权限管理界面 数据权限管理界面如下： image2022-1-23_11-24-28.png 该界面主要分为如下两个区： 左侧模型表资源区：在模型表更多菜单中选择 设置，右侧显示设置操作按钮及设置数据挖掘-数据清洗
概述 规范化字符串，可移除字符串中空格、标点符号、字母、数字等不必要的字符或设置大小写方式。 2021-09-03_14-54-49.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据源。 输出 一个输出端口，用于输出数据清洗后的结果。 参数设置 数据清洗配置： 2021-09-03_14-56-27.png 数据清洗配置界面如下： 2021-09-03_14-58-56.png 设置项说明如下： 设置项 说明 已选字段 需要进行数据清洗的字段 处理方式 对字段进行清洗，清洗方式包括移除所有空格、移除首尾空格、移除标点符号、移除数字、移除字母数据挖掘-数据清洗
概述 规范化字符串，可移除字符串中空格、标点符号、字母、数字等不必要的字符或设置大小写方式。 2021-09-03_14-54-49.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据源。 输出 一个输出端口，用于输出数据清洗后的结果。 参数设置 数据清洗配置： 2021-09-03_14-56-27.png 数据清洗配置界面如下： 2021-09-03_14-58-56.png 设置项说明如下： 设置项 说明 已选字段 需要进行数据清洗的字段 处理方式 对字段进行清洗，清洗方式包括移除所有空格、移除首尾空格、移除标点符号、移除数字、移除字母多维数据源数据权限
多维数据源中数据权限的设置通过限制用户访问多维数据集中维成员和度量值的权限而实现。 管理角色不受数据权限控制。 对某维度层次结构或度量值设置了数据权限，在定制多维分析时若没有选择该维度成员或度量值，系统默认在MDX语句添加上过滤内容。 操作入口 在“多维数据源”的数据集的更多操作0.jpg，选择 设置数据权限，则进入“设置数据权限”界面。 image2019-8-19 11:35:16.png 界面介绍 多维数据源中数据权限界面.png “数据权限设置”界面主要分为以下几个区域： 可选资源区：该区主要列出了设置数据权限可使用的资源。 设置区：该区为设置所选维度数据权限的主要区域。系统SQL/原生SQL数据集数据权限
基于数据源和业务主题创建的数据权限原则上对于书写的SQL语句的数据集，如SQL数据集和原生SQL数据集是不生效的。 如果对SQL数据集和原生SQL数据集实现数据权限，则需要对SQL数据集本身的where条件中直接加上限制条件。 操作入口 在“数据集”界面打开SQL数据集或是原生SQL数据集。 进入“数据集”界面的入口： 入口1：选择系统快捷菜单 数据集 。 sql数据集入口.png 双击所需的SQL数据集或原生SQL数据集或在其更多操作0.jpg，选择 打开。 qx25.jpg 如需使用“SQL数据集或原生SQL数据集”，需更换一个包含"SQL数据集或原生SQL数据集”的License授权文件。 实现方式数据挖掘-数据预处理
在数据挖掘中，海量的原始数据存在着大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据预处理就显得尤为重要。 Smartbi拥有强大数据处理功能，对各种结构化数据，可进行排序、去重、映射、行列合并等处理，满足客户日常数据处理的需要。 使用数据预处理可以： 1、提高数据的质量。 2、让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。 数据预处理
