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查询结果集单元格超过了系统选项设置的内存数据库最大返回单元格数或报表最大单元格数
【自动优化】按钮优化相关设置项，并保存。 修改该设置项即可解决，但需要注意如果服务器内存比较小（小于16G），建议是增大服务器内存后再做调整，避免无限制调大造成内存溢出问题。 注：若是明细报表请使用“清单表”开发，减少一次性返回的数据量，具体原理请参考：原理 - 清单报表的分页和分组报表的有什么不一样呢？ httpsV10.5.8 版本更新介绍
V10.5.8 版本于2022年7月16日发布，新版本中共有新特性70+，涉及指标管理、数据模型、可视化大屏、数据挖掘等多个功能模块，大大提高了产品的易用性、美观性、性能、安全性和智能性。其中： 重要更新点：6个 新增功能点：30+ 增强功能点：30+ 一. 重要更新 1、仪表盘支持条件格式 … 电子表格。 4、指标模型支持在线编辑数据 指标模型的数据准备是项目实施的重要环节，但受限于数据的复杂性及技术门槛，过程比较漫长；Smartbi V10.5.8版本可直接在线编辑或导入Excel数据， 加快项目需求调研确认环节的交付时间，降低项目交付的风险。 在线编辑.png 5、数据模型支持向导创建自定义指标管理 ⬝ 创建事实表
自动进行保存校验。 3.2 绑定自助ETL 1、事实表未绑定自助ETL前：若已经创建了事实表灌数的自助ETL，则直接选择自助ETL绑定即可；若还未创建事实表灌数的自助ETL，则需要新建自助ETL实现绑定。2023-01-31_17-42-41.png 2、事实表已经绑定自助ETL：支持打开自助ETL进行修改、重新安全检查
使用）。 请注意，如果在启用修改密码功能后，请确保同步更新其他使用对应用户密码的地方。例如，若集成时有使用到与弱密码相关的用户登录信息，请一并进行修改，以确保系统的安全性。 使用方式 1.部署扩展包 对应扩展包：SecurityChecker https://my.smartbi.com.cnexcel导入模板选择本地文件，显示的导入目录是C\fakepath
(此文档仅供参考) 问题说明： excel导入模板选择本地文件，我这这边配置的导入目录是E\报表开发，为什么显示的导入目录是C盘呢，而且我电脑上没有C\fakepath这个目录哦， 1.png2.png 解决方案： 是浏览器的安全性设置的问题，fakepath代替隐藏的路径名称，您可以参考这个文档了解一下https://blog.csdn.net/qq_35393869/article/details/93719943 https://blog.csdn.net/qq_35393869/article/details/93719943 c\fakepath1 创建模型
| String | 字段名 | | visible | String | 可见性 … | 字段名 | | visible | boolean | 可见性数据挖掘-产品简介
Smartbi Mining是广州思迈特软件公司自主研发的一站式可视化的数据挖掘平台。 1.什么是数据挖掘 数据挖掘是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息的过程。数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计学知识、机器 … 数据挖掘为用户建立的可能流失标签，将银行当前客户分为流失客户、动摇客户、忠实客户3类，最后甲方针对“动摇客户”再进行二次细分，然后进行针对性关怀和奖励措施 成功挽留50%以上的客户，同时大大节省了投入成本。 （点击查看客户流失案例详情） https://wiki.smartbi.com.cn/pages数据挖掘-FP-Growth
的条件概率，相当于A和B同时出现的概率占A出现概率的比值。 假设今天共有10笔订单，其中购买A的次数是8，同时购买A和B的次数是6，则其置信度是6/8=75%。 从关联规则的可信程度角度来看，“购买A的顾客又会购买B”这个商业推测，有75%的可能性是成立的。 置信度体现了衡量关联规则的可靠性，置信度高说明物品数据挖掘-梯度提升回归树
概述 梯度提升回归树是梯度提升树算法，原理是训练多棵回归树，每棵树建立是基于前一课树的残差，基函数为CART树，损失函数为平方损失函数的回归算法。 示例 使用“波士顿房价预测”案例数据，预测波士顿房价。 图片34.png 其中，相关性分析是为了分析特征变量与目标变量的相关性系数，方便特征选择进入模型训练。 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增强分析模块介绍
有价值的信息。对比传统的数据分析，预测分析揭示数据之间的未知关系，可以做一些预测性的分析，例如精准营销、销量预测、流失客户预警等等。 预测分析内置了丰富的、开箱即用的功能组件，包括“数据源接入 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725 … 解锁未来的数据挖掘是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息的过程；数据挖掘揭示的是未知的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计学知识、机器学习、可视化等多学科知识的综合应用。 3、特点 专业算法能力 预测分析内置50+挖掘组件，丰富机器学习
