第71页，共561页。 显示 5,604 条结果 (0.053 秒)
数据挖掘-组合查询
概述 组合查询是通过直接从输入的数据集中拖拽字段，并且支持对字段进行聚合计算。 使用组合查询节点前提条件： 在工作流设计界面，缓存设置项中，选缓存 image2021-8-6_13-42-37.png image2021-7-9_15-0-52.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，用于输出查询后的结果。 参数设置 组合查询的参数面板，用于设置对前一节点返回的数据集中，选择字段进行聚合计算。 image2021-7-9_15-1-50.png 参数设置界面如下： image2021-7-13_18-9-39.png 数据选择构建数据模型 ⬝ 自定义命名集
1 概述 命名集是通过多维表达式，将符合表达式条件的维度成员重新封装成一个新的成员集合。 命名集的表达式中可以包含固定的维成员集，也可以包含能解析为集合的表达式，该表达式支持算术运算符、数字和多维表达式函数等。命名集适用场景如下： 用于定义数据集合，帮助进行数据排序、筛选和分析等； 与逻辑函数和条件语句结合使用，实现复杂的数据逻辑和条件处理； 用于创建动态范围，使得数据的范围可以根据数据的变化而自动调整。通过使用一些函数（如OFFSET、INDEX等），可以基于命名集创建具有灵活性的动态范围，从而确保数据分析和报表生成的准确性和及时性。 2 示例说明 2.1 销售排名前X的类别(函数模式) 以产品自带Smartbi V10.5.8-数据准备
注意：(新特性列表中：+表示新增；^表示增强) V10.5.8 版本重点详细改进情况如下： 新增 增强 +【指标管理】指标模型支持在线编辑数据 +【指标管理】指标模型资源迁移增强 +【指标管理】事实表关联维度/指标自动填充字段 +【数据模型】支持向导创建自定义分组 +【作业流】支持在作业流中执行数据模型的抽取 +【作业流】作业流支持 Foreach 循环器 +【作业流】支持识别“外部ETL”跑完状态 <【指标管理】屏蔽派生指标和复合指标 ^【ETL】横版ETL开发 +【指标管理】指标模型支持在线编辑数据 背景介绍 指标模型维度和指标的数据，当前只能数据挖掘 - CBLOF
概述 CBLOF（Cluster-Based Local Outlier Factor，基于聚类的本地异常因子）是一个异常检测节点，原理是先用聚类算法把为数据分为K个簇，而后通过设定占比阈值和突降倍数阈值，把簇区分为大簇和小簇，聚类完成后，计算每个点到最邻近大簇的距离（邻近距离），邻近距离越大的数据点为异常数据的概率越大。 CBLOF算法适用于当没有已知正常的数据时，对所有输入的新数据进行异常值的辨别。 输入/输出 输入 一个输入端口，接收要异常检测的数据 输出 一个输出端口，用于输出检测后的结果 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列数据挖掘 - CBLOF
概述 CBLOF（Cluster-Based Local Outlier Factor，基于聚类的本地异常因子）是一个异常检测节点，原理是先用聚类算法把为数据分为K个簇，而后通过设定占比阈值和突降倍数阈值，把簇区分为大簇和小簇，聚类完成后，计算每个点到最邻近大簇的距离（邻近距离），邻近距离越大的数据点为异常数据的概率越大。 CBLOF算法适用于当没有已知正常的数据时，对所有输入的新数据进行异常值的辨别。 输入/输出 输入 一个输入端口，接收要异常检测的数据 输出 一个输出端口，用于输出检测后的结果 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列连接Kerberos认证的Impala数据源
1 概述 本文介绍如何连接带kerberos认证Impala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\hosts image2021-8-10_15-31-2.png … IMPALA，需要下载db.properties文件，并上传到目录 将以上依赖jar包和db.properties文件放置目录下，30秒内Smartbi可自动加载，无需重启服务器。 image2022-8-23_11-27-18.png 2.4 连接步骤 ① 在数据连接的关系数据库中，选择新建Impala数据数据权限设置—透视分析
透视分析是基于即席查询和数据集定义来定制的。如果要透视分析的数据权限也生效，则需对其数据来源进行数据权限设置，具体如下： 来源 说明 示例 基于即席查询 对即席查询设置好数据权限后，则透视分析也会生效。 即席查询 基于可视化数据集 对可视化数据集依赖的数据源和业务主题设置好数据权限后，则透视分析也会生效。 基于数据集的资源 基于SQL数据集/原生SQL数据集 需要在对应的SQL语句中手动添加条件。 SQL/原生SQL数据集数据权限 如需使用“SQL数据集、原生SQL数据集或可视化数据集”，需更换一个包含"SQL数据集、原生SQL数据权限设置—透视分析
透视分析是基于即席查询和数据集定义来定制的。如果要透视分析的数据权限也生效，则需对其数据来源进行数据权限设置，具体如下： 来源 说明 示例 基于即席查询 对即席查询设置好数据权限后，则透视分析也会生效。 即席查询 基于可视化数据集 对可视化数据集依赖的数据源和业务主题设置好数据权限后，则透视分析也会生效。 基于数据集的资源 基于SQL数据集/原生SQL数据集 需要在对应的SQL语句中手动添加条件。 SQL/原生SQL数据集数据权限 如需使用“SQL数据集、原生SQL数据集或可视化数据集”，需更换一个包含"SQL数据集、原生SQL数据挖掘-功能使用
Smartbi Mining具有强大的数据挖掘功能，不仅具有良好的拓展性，并且还有很多实用小工具提升实验效率，进入数据挖掘界面主要分为实验界面和主界面： 模块 说明 实验界面 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940535 针对实验管理界面的各个按钮进行介绍。 主界面 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942649 挖掘实验的各种运维管理界面介绍 实验界面是构建数据挖掘实验中使用最多，该页面除了一些工具按钮，参数面板等，主要的还是数据挖掘-功能使用
Smartbi Mining具有强大的数据挖掘功能，不仅具有良好的拓展性，并且还有很多实用小工具提升实验效率，进入数据挖掘界面主要分为实验界面和主界面： 模块 说明 实验界面 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940535 针对实验管理界面的各个按钮进行介绍。 主界面 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942649 挖掘实验的各种运维管理界面介绍 实验界面是构建数据挖掘实验中使用最多，该页面除了一些工具按钮，参数面板等，主要的还是
