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自助数据集-计算字段
返回字符串s转换为全部字母小写后的值 lower('QUADRATICALLY') 返回quadratically max 返回field字段中的最大值。 max(c1),返回c1字段中的最大值 min 返回field字段中的最小值 min(c1),返回c1字段中的最小值 replace 函数返回被替换了指定子串的字符串。 replace('abcdef', 'a', 'b') 返回bbcdef substring 截取字符串从n1开始的n2个字符 substring('abcdef', 2, 4)返回bcde upper 返回字符串s转换为全部字母大写后的值ECharts图形-地图
=49808302 image2019-12-17 19:15:29.png http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=49808302 地图的属性包括地图区域设置、显示模式设置、数据设置、基本设置、标题、图例、提示、工具、序列、高级、扩展属性等，具体请参考下面表格： 属性 标准地图 航线图 3D航线图 显示方式为地图坐标 显示方式为3维地理坐标 地图区域设置 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId三、管理后台配置
系统默认 用于设置白泽展示界面中数据面板的展示/折叠，优先级低于个性设置>显示数据面板设置。 worddava6029d740f8ae74b00a3f4d0b10b89cb.png 标题 用于设置白泽展示界面中的浏览器标题名称。 worddavb03a50bd9f780f51d1cf3af19997fd8b.png 注册 用于设置白泽登录界面中的注册的地址，配置后影响登录界面显示注册入口显示。 worddavff2c7ee5a3a273f21764153589556f52.png worddav5203f297284896ac70daa249c799c5b9.png 官网 用于设置白泽展示界面中的官网数据挖掘-RFM
概述 通过对选择的特征列按照阈值进行二分（可按均值、指定值、中值），将客户数据划分为不同的客群。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 可选列：选择需要进行划分的字段，仅可选数值型字段； 划分方法：可按均值、中值和指定值进行二分； 指定值：当划分方法选择指定值时，用于设置划分的阈值； 必填 示例 使用“航空公司客户价值分析”数据，划分结果生成两个标签列BinaryClass和RFMClass数据模型-MDX模板示例
为了简化数据模型定制人员的工作，系统实现了常用日期计算的MDX模板，主要有：环比、同比、同期值、累计值、历年累计值、固定维度聚合。 在函数面板中以“常用度量”目录存储MDX模板。 环比 MDX模板设置如下： image2022-2-6_14-9-24.png 该时间计算度量数据效果如下： image2021-9-10_20-12-38.png 同比 MDX模板设置如下： image2022-2-6_14-7-38.png 该时间计算度量数据效果如下： image2021-9-10_20-20-30.png 同期值 计算上年同期值的MDX模板设置如下： image2022-2-6_14-11-9.png数据挖掘-RFM
概述 通过对选择的特征列按照阈值进行二分（可按均值、指定值、中值），将客户数据划分为不同的客群。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收前置节点传下来的数据集。 输出 一个输出端口，用于输出接收到的数据集。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 可选列：选择需要进行划分的字段，仅可选数值型字段； 划分方法：可按均值、中值和指定值进行二分； 指定值：当划分方法选择指定值时，用于设置划分的阈值； 必填 示例 使用“航空公司客户价值分析”数据，划分结果生成两个标签列BinaryClass和RFMClass数据挖掘-GBDT特征选择
。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 选择需要的特征列，必须是数值列 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 选择做为标签列的字段 必填 需选择的特征数量 从待选择的特征列中输出特征列的数量 默认值为1,范围是[1,已选择特征的数量]的整数 选择方法 分类（二分类） 回归 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数据挖掘-GBDT特征选择
。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择特征列 选择需要的特征列，必须是数值列 必填（特征列中不能含有null） 选择标签列 选择做为标签列的字段 必填 需选择的特征数量 从待选择的特征列中输出特征列的数量 默认值为1,范围是[1,已选择特征的数量]的整数 选择方法 分类（二分类） 回归 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ECharts图形-瀑布图
{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式，来表达数个特定数值之间的数量变化关系。这种效果的图形能够在反映数据多少的同时，更能直观反映出数据的增减变化过程。 优势：展示两个数据点之间的演变过程。 劣势： 没有柱状图的使用场景多，适用情况单一。 数据要求：一个分类值，一个指标值。数据之间要有演变过程 。 适用场景： 适用于解释两个数据值之间的差异是由哪几个因素贡献ECharts图形-瀑布图
{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} 瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式，来表达数个特定数值之间的数量变化关系。这种效果的图形能够在反映数据多少的同时，更能直观反映出数据的增减变化过程。 优势：展示两个数据点之间的演变过程。 劣势： 没有柱状图的使用场景多，适用情况单一。 数据要求：一个分类值，一个指标值。数据之间要有演变过程 。 适用场景： 适用于解释两个数据值之间的差异是由哪几个因素贡献
