第78页，共606页。 显示 6,060 条结果 (0.084 秒)
交互仪表盘趋势图日期X轴数据为空时显示1-12月份
（本文档仅供参考） 问题说明 当目前数据库数据只有1到8月份的数据时，使用曲线图X轴只能显示有数据的月份，没有办法显示1-12月完整的趋势 image2024-9-21_9-55-20.png 解决方案 方案一 新建一张日期维表和事实表日期字段进行关联，X轴选择日期维表中的日期字段，并将压缩空行去掉 image2024-9-21_10-2-32.png 方案二 通过扩展属性搞定X轴的值 option = { "xAxis": { data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun', '测试'] } } 趋势图显示1-12月数据 趋势图显示容器部署的smartbi，kingbase数据库连接不成功
问题描述 系统连接不上kingbase数据库，是容器部署的，尝试更换过几次驱动了，第三方工具是可以正常连接的，但是依然报这个错误。 获取数据库连接失败:获取数据库连接失败:[KingbaseES JDBC Driver]不能与数据库建立连接:不支持的前端协议3.3:服务端支持1.0到3.0。 image2023-7-31_16-16-11.png 解决办法 用在数据连接方面上，需添加数据库驱动，注意数据库的大小写信息，然后这两个地方加上8即可。 image2023-7-31_16-16-58.png kingbase数据库报错 kingbase服务端多维数据集
是指基于多维数据源创建的一类数据集。创建多维数据集，需要先创建 多维数据源连接，并进行 数据集管理，添加cube到系统中。 关于多维数据集的创建入口、资源显示和使用，统一通过V10.5 license控制。如希望在V10.5版本中继续使用多维数据集，则需更新授权包含多维数据集的license文件。 操作入口 在系统导航栏中选择 数据准备 ，在数据集的更多image2021-7-16_16-44-34.png中选择 新建>多维数据集 。 入口.png 界面介绍 界面介绍.png 多维数据集界面可划分为几个区域：可选资源区，工具栏，表格区域，查询面板和属性区。 查询面板 查询面板是多维数据集的定义操作界面。分为行区ETL-json数据类型写入PG数据库失败
:b5975ccff94daf3170c60b96d8a2ac9f,name:JDBC_DATATARGER) smartbix.datamining.engine.execute.exception.ExecuteException: 写入数据失败，详情请查看日志数据挖掘-预测
概述 预测节点是根据训练集以及各种分类或回归算法对测试集进行结果预测。 输入/输出 输入 两个输入端口，左边输入为已训练的模型或者已保存的模型，右边输入为测试集。 输出 一个输出端口，输出测试集的预测结果。 示例 以逻辑回归为例，如下图： 图片41.png 点击预测节点右键可查看预测结果输出。 输出字段 输出字段 概念及其作用 features 特征向量，是由特征列组成的特征向量。 featuresNormalized 归一化后的特征向量，将特征向量进行归一化转换。 rawPrediction 直接概率，即每个可能标签置信度的度量数据挖掘-预测
概述 预测节点是根据训练集以及各种分类或回归算法对测试集进行结果预测。 输入/输出 输入 两个输入端口，左边输入为已训练的模型或者已保存的模型，右边输入为测试集。 输出 一个输出端口，输出测试集的预测结果。 示例 以逻辑回归为例，如下图： 图片41.png 点击预测节点右键可查看预测结果输出。 输出字段 输出字段 概念及其作用 features 特征向量，是由特征列组成的特征向量。 featuresNormalized 归一化后的特征向量，将特征向量进行归一化转换。 rawPrediction 直接概率，即每个可能标签置信度的度量数据门户
概述说明 通过资源发布功能发布主题到浏览后，可以进入报表浏览界面进行浏览。 界面介绍 在数据门户界面，包含通过 资源发布 功能发布的资源以及“我的工作区”。 08.png 首页 首页指“数据门户”界面展现区展示的内容。支持设置其标题和内容，也支持将其隐藏。 设置方法：首页可通过在“系统运维 > 系统选项 > 公共设置”界面的 数据门户首页设置 选项设置是否显示、设置标题名称以及显示的内容。 111.png 首页隐藏 09.png 首页显示 首页显示时，支持设置首页标题以及首页显示的内容。 如下图，设置首页标题为“首页”，点击 选择内部资源 按钮，设置首页显示的内容。 114.png 效果数据挖掘-聚类系数
概述 聚类算法经过聚类训练之后，会明确每个特征的聚类中心和聚类标签。聚类系数就是输出聚类系数。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收聚类训练后的结果。 输出 一个输出端口，用于输出聚类系数。 示例 以K均值为例，如下图： 图片48.png 点击右键可查看模型的聚类系数输出如下： 图片49.png 聚类系数数据挖掘-聚类系数
概述 聚类算法经过聚类训练之后，会明确每个特征的聚类中心和聚类标签。聚类系数就是输出聚类系数。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收聚类训练后的结果。 输出 一个输出端口，用于输出聚类系数。 示例 以K均值为例，如下图： 图片48.png 点击右键可查看模型的聚类系数输出如下： 图片49.png 聚类系数自助数据集-定义流程
自助数据集是一类基于个性化需求的数据集，它面向各阶层用户提供数据查询和抽取服务。 用户可以根据业务要求，通过可视化的方式，使用跨数据库、多表关联、数据转换、复杂逻辑关系计算、数据抽取ETL等功能，将数据提取到自助数据集，这些自助数据集允许被自助仪表盘、透视分析和电子表格进行数据分析应用。 自助数据集的定义流程如下： image10.png 新建自助数据集 在系统导航栏中选择 数据准备 ，在数据集的更多images.png中选择 新建>自助数据集 。 xinjianzizhushujuji.png 关于自助数据集的创建入口、资源显示和使用，统一通过V10.5 license控制。如希望在V10.5版本中继续使用自助数据
