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仪表盘如何展示实时数据
应用场景：希望在仪表盘展示实时刷新的指标数据；其他组件实现实时刷新同理：禁止数据缓存+组件定时刷新 背景：在V9.5版本中希望实现大屏实时显示变动的指标值，指标值的显示在v11版本中可以通过指标卡组件快捷显示，对于没有指标卡的版本或希望灵活设置指标展示的场景，可以通过文本组件展示指标数据。 本文以v9.5版本示例 … 。 “交叉表数据”函数：取数是按照交叉表的行头标题和列头标题进行取数的。例如，切换筛选器后，交叉表数据刷新，富文本根据行头标题和列头标题对刷新后的交叉表进行取数。 注2：在文本组件内可以对显示的指标格式进行进一步条调整美化，文本组件的调整技巧可以参考：通用问题-文本组件模板的调整技巧； 注3：v11中可以通过指标数据挖掘-决策树
，转换后方便算法模型学习； 参数设置 决策树的参数如下： 参数名称 值 说明 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参 勾选该项，则系统自动调参数，不需要用户手工设置参数。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计算更多连续型特征分裂点且会找到更好的分裂点，但同时也会增加模型的计算量； 树的深度 取值范围：[1,30]的整数；默认值为4数据挖掘-随机森林
特征重要性。 示例 使用“垃圾短信识别”案例数据，预测是否为垃圾短信。 image2020-6-5 16:22:21.png 其中，分词是为了将短信文本进行分成词语方便分析；停用词处理是为了去除不必要的词语、标点符号、语气词等；TF-IDF是为了计算文本数据的idf值，方便进入模型训练。 参数设置 随机森林的参数如下： 参数名称 值 说明 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参 勾选该项，则系统自动调参数，不需要数据挖掘-决策树
，转换后方便算法模型学习； 参数设置 决策树的参数如下： 参数名称 值 说明 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参 勾选该项，则系统自动调参数，不需要用户手工设置参数。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计算更多连续型特征分裂点且会找到更好的分裂点，但同时也会增加模型的计算量； 树的深度 取值范围：[1,30]的整数；默认值为4数据挖掘-随机森林
特征重要性。 示例 使用“垃圾短信识别”案例数据，预测是否为垃圾短信。 image2020-6-5 16:22:21.png 其中，分词是为了将短信文本进行分成词语方便分析；停用词处理是为了去除不必要的词语、标点符号、语气词等；TF-IDF是为了计算文本数据的idf值，方便进入模型训练。 参数设置 随机森林的参数如下： 参数名称 值 说明 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参 勾选该项，则系统自动调参数，不需要新移动端-轮播图
图展现的资源是通过指定资源目录而得，将该目录下的资源轮播展现；支持的资源类型有：电子表格、页面、Web链接、分析报告。 目前资源展现的形式支持“图片”或“电子表格报表”两种类型： 图片：显示报表上传的移动端缩略图。该类型必须结合“轮播图下钻”功能使用；所有资源都支持以该类型展现。 电子表格报表：展现的是报表 … 现。 设置入口：在“系统选项”界面定义如下红框标识内容。该部分的设置详情请参见 轮播图设置 内容。 image2024-7-8_19-5-17.png 设置方法 1、前提条件： 1）确定轮播图的目录，建议将所有想显示轮播的资源集中在同目录下。 2）设置显示终端：设置目录下的资源必须允许在手机或平板端显示文件数据源导入报错：数据库异常Row size too large
（仅供参考） 问题描述： 数据源导入excel表格报错：数据库异常Row size too large。The maximum rowsize for the used table type, not counting BLOBs, is 65535 image2024-1-17_9-35-59.png 问题原因： 是因为行大小太大，不能超过65535，其实就是字符串的最大长度，但是不能设置为最大 解决方案 如果长度需要加长，将字段类型改为TEXT或BLOB 如果只是想设置一个最大值，那可以根据计算规则进行调整 https://blog.csdn.net/qq_36433289/article/details计算度量-指定成员聚合度量
（本文档仅供参考） 问题 需要以某个维度下的几个成员对度量进行聚合：例如发货城市维度有很多个值，想实现发货城市为北京、上海、深圳对应销售量的汇总值？ 解决方案 1.可通过计算度量-向导的方式实现，具体操作可参考如下： image2025-4-27_16-37-47.png 2.也可通过计算度量-函数Aggregate实现，具体操作可参考如下： image2025-4-28_13-45-29.png 最终效果：不同场景的实现可以参考：计算度量实现场景介绍（2.4、2.5、2.6） image2025-4-28_10-10-18.png数据挖掘-多层感知机
。 image2020-8-11_9-53-40.png 参数设置 多层感知机的参数如下： 参数名称 值 说明 归一化 方法选择 正则化 详情请参考 归一化 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941896 介绍说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 参数 单位标准差归一化 勾选后，归一化后数据的标准差等于1 平均数据中心化 勾选后，归一化后数据的均值等于0 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须数据挖掘-梯度提升回归树
进入模型训练。 参数设置 梯度提升回归树参数如下： 参数名称 值 说明 归一化 方法选择 正则化 详情请参考 归一化 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941896 介绍说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 参数 单位标准差归一化 勾选后，归一化后数据的标准差等于1 平均数据中心化 勾选后，归一化后数据的均值等于0 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用
