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数据挖掘-异常值处理
:1.png 检测方法 四分位距：将数据按数值从小到大分成四等分，分隔点为Q1、Q2、Q3，四分位距则为上四分位值Q3与下四分位值Q1两者之差。 标准差法：假定数据是服从正态分布的，计算数据的标准差，对偏离标准差的数据进行处理如用均值、上下界数值、指定值替换。 自定义检测：可以自定义上下界，对异常值进行处理。 参数设置 四分位距：四分位距中下界的计算公式为Q1 - p * (Q3 - Q1）；上界的计算公式为Q3 + p * (Q3 - Q1）；公式中的p就是参数设置中的值，用户可以根据需求调整公式中的p，p需为非负数。 标准差法：标准差中下界的计算公式： 均值 - 系数 * 标准差；上界数据挖掘-异常值处理
:1.png 检测方法 四分位距：将数据按数值从小到大分成四等分，分隔点为Q1、Q2、Q3，四分位距则为上四分位值Q3与下四分位值Q1两者之差。 标准差法：假定数据是服从正态分布的，计算数据的标准差，对偏离标准差的数据进行处理如用均值、上下界数值、指定值替换。 自定义检测：可以自定义上下界，对异常值进行处理。 参数设置 四分位距：四分位距中下界的计算公式为Q1 - p * (Q3 - Q1）；上界的计算公式为Q3 + p * (Q3 - Q1）；公式中的p就是参数设置中的值，用户可以根据需求调整公式中的p，p需为非负数。 标准差法：标准差中下界的计算公式： 均值 - 系数 * 标准差；上界V11 202307版本介绍
yibiaopanshouye.jpg 3.2.5 + 对您当前的操作进行下一步的引导 yindao.png 3.3. 仪表盘可视化能力增强 3.3.1 + 新增图表组件：进度图，明细表，边框组件 详细请查看：进度图 jiudutu.png 图：进度图 详细请查看：明细表 mingxibiao.png如何正确设置模型关系
进行查询的（敲黑板！！这里还涉及一个子图命中的概念需要大家了解了解），基于这些逻辑来辅助咱们梳理模型关系应该怎么设置得到一个更加强大有趣的数据模型。 接下来咱就来开启模型关系小课堂吧。 什么是关系 像咱平时数据库肯定是会有很多张表、或者加工处理出来很多个查询，那么在数据模型中想把这些表和查询等关联起来，就需要 … 默认开启双向筛选呢？这就不得不强调一下双向筛选的风险了： 风险一，默认双向筛选，在多个事实同时共享两个不同维度时，会形成环路，也就是多个路径可选择，出现关系歧义； worddav199733c97cf56079222baa04ec4d26d3.png 风险二，双向筛选，会使得查询多判断一个筛选子图，可能会秒懂！模型参数的应用与生存法则
： image2025-5-19_17-35-21.png （2）订单表的SQL子查询中设置了参数： image2025-5-19_17-35-49.png （3）参数默认值是“东北”： image2025-5-19_17-35-59.png （4）当前数据模型的各个私有查询子图有： 产品类别表的子图：产品类别表 产品表的子图：产品表、产品类别表 订单明细表：订单明细表、订单表（参数所在的子查询）、产品表、产品类别表 订单表的子图：订单明细表 注意：此处涉及子图的概念，因为涉及展示的字段是否在同个子图，参数对其影响范围不一样，若关于子图的定义和影响仍有所不理解，建议可先看我们之前分享的关于子图的内容：https热力图
概要说明 热力图是指用 X轴 和 Y轴 表示的两个分类字段确定数值点的位置，通过相应位置的矩形颜色去表现数值的大小，颜色深代表的数值大。 入口 图例 image2022-2-18_16-22-37.png 下图示例中，它显示了不同发货区域各类产品的销售数量的大小对比情况。 从图中矩形的颜色深浅和矩形中的销售数量值可以看出：华北的日用品销售数量最大。 image2018-9-17 2:52:5.png 优势 好看、易于理解，数据信息更直观有效。 劣势 不适合比较单一变量的大小。 配图建议： 列区：1个维度； 行区：1个维度； 颜色：1个度散点地图
概要说明 散点地图是在区域地图的基础上形成的，其数据量以色点的形式展示，直观的展现各区域分析指标的分布。 含义 入口 图例 用数据点来展现某一数据范围内不同地区数据量的差异，比如各地区人口密集度、疫情确诊数等。 image2022-2-16_18-10-56.png image2022-2-16_20-9-14.png 优势 能直观形象地体现与地理位置相关的数据。 劣势 只能在涉及到地理数据的特殊状况下使用。 配图建议： 列区：1个或多个区域/经度地理维； 行区：1个或多个维度地理维； 颜色：1个或多个维度/度量； 数据要求：维度必须是地理维度大数据量查询优化：预计算
算原始表）下拉框中仅显示模型中有度量的事实表，维表不会显示 这里是以事实表为中心，根据数据模型中设置的关系(基数、筛选方向)，会动态构建出一个查询 核心子图 ，预计算可以针对该查询 核心子图 中的所有字段。 什么叫“核心子图”？ 先要了解子图：子图(也可以理解为扩展表)，也可以理解为数据模型中的每个表都可构建一个子图，A表的子图是以A表为中心，根据筛选方向即箭头指向它的，代表能筛选它(比如B-→A，即B可以筛选A)都会把它纳入子图中； 而核心子图，可以理解为以事实表为中心，所有基数关系为”一“都会被纳入到以事实表为中心的子图，简单的理解就是星型模型。 预计算字段 点击添加字段会弹添加字段框回写 - 电子表格数据库行转列回写
（本文档仅供参考） 问题 当数据库中回写表结构如下1图，同时在smartbi中的设计的回写表样如下2图所示，接下来想知道 如何实现把数据库行回写转列的效果，详细如下动图gif所示效果。 （1）数据库表结构图 image2018-11-23 15:44:38.png （2）smartbi回写表效果 image2018-11-23 15:45:18.png （3）动态回写示例效果图 效果.gif修改地图数据标签
].label = { show: true, position: "top", formatter: allData[i][flagColumnIndex].value } } } 6.效果图如下
