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第222页,共418页。 显示 4,180 条结果 (0.046 秒)

  1. 计划任务导出资源到本地

    此示例以电子表格为例演示如何通过计划任务导出资源到本地路径。 示例描述 如下图,设置导出以下电子表格以默认导出到本地路径,且生成一个Excel文件。 image2019-11-20 9:11:21.png 文件导出到本地路径: 2019-11-20 星期三 9-21-08.png 该文件打开效果 … 。 image2019-11-20 9:10:59.png 2、新建计划任务并进行报表设置。 任务基本信息:任务名称为"计划任务导出资源到本地"。 进行"报表设置":选择报表选择步骤1创建的电子表格;参数值设置类型选择固定参数值;使用默认的参数选择这个电子表格唯一的参数"销售时间"。 image2019-11-20
  2. 数据挖掘-高维数据可视化

    表示因变量随自变量而变化的大致趋势,由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合,进而找到变量之间的函数关系。 图片4.png 平行坐标图:只需要设置X轴,且必须数值型字段。 说明:平行坐标图为一种数据可视化的方式。以多个垂直平行的坐标轴表示多个维度,以维度上的刻度表示在该属性上对应。每个样本在各个维度上对应一个
  3. 数据挖掘 – LSH

    该功能为V10.5版本功能。 概述 LSH(局部敏感哈希)是一种哈希算法,用于对高维数据进行快速最近邻查找。LSH把两个高相似度的数据以较高的概率映射成同一个哈希,把两个相似度很低的数据以较低的概率映射成同一个哈希。利用哈希过后的数据进行最近邻查找,能提高查找效率,减少耗时。 对于数据向量的相似度距离,LSH节点提供了两种距离度量:欧式距离和杰卡德距离。其中,欧式距离适用于绝大多数数据向量,而杰卡德距离适用于由0和1组成的向量(如,00101,10011等,非0的数值都会被视为1)。在文本分析问题中,可先使用词向量或TF-IDF把文本转换为数值型向量,再选用欧氏距离的LSH对向量进行哈希,哈希后的向量可用于相似
  4. 演示参数联动

    说明 设置了两个参数A与B,参数B的可选依赖于参数A的已选,称为参数联动。可通过设置参数来实现参数联动。 示例 在图1中,用户选择了地区后,需要正确地选择和地区关联的城市,才可以实现数据查询。如选择不正确的城市,则不能得到相应的查询。 例如:在“地区名称”参数选择框中选择了“华北”后,需要在城市中找出华北包含的城市,否则无法查询。 image2021-8-28_17-28-31.png 在图2中,用户在“地区名称”参数下拉列表中选择了华南后,“与地区关联的城市”参数下拉列表中就列出了华南地区所包含的城市,这样更加便于用户的选择。这就是参数联动的一个典型的实例。 image2021-8-28_17-29-3.png
  5. 字体_背景色

    字体|背景色设置用于设置多维报表的表格样式,默认是使用系统选项 多维分析设置 默认设置; 2022-02-10_15-46-36.png 改为 否 之后,则可以对设置项进行修改,仅对当前多维分析生效。 2022-02-10_15-47-55.png 页签 设置项 说明 字体 使用系统默认 字体背景色默认为 系统选项 中相应的设置。 表头字形 用于设置多维分析的表头(行头和列头)的字体样式。 背景颜色 用于设置多维分析的报表背景颜色。 数据区 用于设置
  6. 数据准备快速入门

    ,基于不同维度、不同度量来聚合分析数据,兼顾各种数据准备的需求 特点 2.png 3、自助ETL 面对对象 有ETL数据处理需求的技术人员、业务人员 功能简介 通过简单的拖拉操作,以工作流的形式进行数据预处理操作。如:过滤、空处理、去除重复、分列等 亮点 3.png 4、业务主题
  7. 数据挖掘 - CBLOF

    比 设的越大,判定为异常的数据越多 聚类K 聚类训练的K参数 把数据分成K个簇 示例 worddav6f7d7d9bc3ab9e297ef303ad370d8606.png 如图,对数据进行标准化后接入CBLOF节点,运行完成后输出结果如下: worddavd741d9243d2e40eca0607debb10cc465.png 异常数据会在isOutlier列被标记为1。 注意事项 K大小会影响聚类后每个簇的大小,应该选择合适的突降倍数来区分大簇和小簇。
  8. 数据挖掘 - CBLOF

    比 设的越大,判定为异常的数据越多 聚类K 聚类训练的K参数 把数据分成K个簇 示例 worddav6f7d7d9bc3ab9e297ef303ad370d8606.png 如图,对数据进行标准化后接入CBLOF节点,运行完成后输出结果如下: worddavd741d9243d2e40eca0607debb10cc465.png 异常数据会在isOutlier列被标记为1。 注意事项 K大小会影响聚类后每个簇的大小,应该选择合适的突降倍数来区分大簇和小簇。
  9. 数据挖掘-高维数据可视化

    表示因变量随自变量而变化的大致趋势,由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合,进而找到变量之间的函数关系。 图片4.png 平行坐标图:只需要设置X轴,且必须数值型字段。 说明:平行坐标图为一种数据可视化的方式。以多个垂直平行的坐标轴表示多个维度,以维度上的刻度表示在该属性上对应。每个样本在各个维度上对应一个
  10. 仪表盘保存报错-Could not execute JDBC batch update

    (本文档仅供参考) 问题说明         仪表盘报错报错提示Could not execute JDBC batch update image2023-11-30_18-10-57.png 解决方案 该问题是由于 MySQL 配置中允许Server接受的数据包设置 … %'; 注意:该设置过小将导致单个记录超过限制后写入数据库失败,且后续记录写入也将失败。 3)重启Smartbi。 仪表盘保存不了
    FAQ中心十一月 30, 2023