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2、一键部署安装包安装与部署
流程.png 具体部署方法参考以下文档： 1、上传安装包到服务器，并解压 2、进入安装包解压目录，开始安装产品 tar -zxvf Smartbi_CentOS_x86_CN_xxx.tar.gz #注意替换成实际的安装包名称 ①脚本添加执行权限 chmod +x *.sh ②执行 … 服务器主机名” 的解析，如果不包含，则添加，包含则跳过(跨库联合查询和数据挖掘引擎会读取此配置)。 选择需要安装的组件： 根据实际需要选择是否安装，注意：直接回车 表示安装。 install-1.png 选择安装组件后，会打印出已选择安装的组件列表，确认则输入 y 。重新选择安装组件则输入 n并且部署SmartbiOLAP数据模型服务集群
://IP:PORT/smartbiolap/manager/config.jsp 注意替换成Smartbi OLAP Server实际的服务器IP地址和端口号，首次访问会提示设置config页面的登陆密码，如下图： olap-config-u.png 设置完成后，点击确定，会自动跳转到config页面，添加⬝ MySQL知识库迁移至其它数据库
过程中，必须保证Smartbi的服务器版本一致。 配置oracle 9i知识库时请勾选“Oracle 9i请勾上”选项。 不同的数据库需要不同的JDBC驱动程序包，请确保当前知识库匹配相应版本的驱动程序包。具体的设置方法，请参考 如何向Smartbi中添加数据库驱动 https://wiki.smartbi.com.cn导入文件数据
把“产品销售数据”从其他的业务系统导出来，现在想在Smartbi系统"查看各区域的总销售量、总销售额"。 具体操作步骤如下: 1、先建数据模型，添加 导入文件 ,选择导入离线文件 各地区省份城市每日销量情况.xlsx: 当数据文件含有多个sheet文件时，需选择要导入的sheet；当数据文件只有一个sheet接入存储过程查询
进行管理,“存储过程管理”窗口中通过 自动检测 和 检测结果集 按钮分别检测出相关的参数和获取存储过程的结果集： 200.png 3、点击 确定 在资源树上会看到存储过程的结果集： jieguoji.png 2.2 具体操作 1、创建数据模型，并添加“存储过程查询”： 选择结果集，如果没有出现结果集【升级实操】生产环境升级
把temp删除，是删除temp里边的内容 ) 的所有文件和文件夹。 清除<Smartbi-install-dir>\Tomcat\work\ 目录下 ( 注意不是把work删除，是删除work里边的内容 ) 的所有文件和文件夹。 如果有必要的话，修改新的smartbi.war包。比如向其中添加数据库驱动。 将新模型
即席查询的定义流程如下： image2022-3-8_11-30-45.png 按照以上流程完成即席查询定制后，用户可以将其关注的即席查询添加到个人收藏夹中，进行快捷浏览。详情请参见 我的空间 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=44500463#id-%E6%88%91%E7%9A%84%E7%A9%BA%E9%97%B4-%E6%88%91%E7%9A%84%E6%94%B6%E8%97%8F%E5%A4%B9%E6%88%91%E7%9A%84%E6%94%B6%E8%97%8F%E5%A4%B9 内容。 新建即席查询 系统电子表格⬝ URL链接
概述 URL链接主要的应用场景： 1、在使用电子表格制作KPI等综合报表时，在报表中需要多个表格、图形等元素。有时候一部分元素已经在另一张报表中制作好，希望将该报表直接嵌入到新的报表中进行展示，或想将外部网页资源添加到报表中，可以通过URL链接实现该功能。 2、一个sheet页需要有清单报表和图形，但是由于清单报表只能使用一个sheet表格，因此可以通过URL链接的方式将清单报表引入到有图形的sheet页。 SmartbiV7.0以上版本支持URL链接嵌入内部资源。 SmartbiV8.0以上版本支持URL链接嵌入Web链接。 嵌入内部资源 URL链接目前只支持选择电子表格报表。 示例效果 通过“URL链接电子表格⬝ 报表模板
使用说明，若需要对此模板添加使用说明，可自行上传） 选中报表模板，右键 > 下载使用说明 ，如图： https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments/83709061/image2019-7-22%2012%3A36%3A55.png?version数据挖掘 - 模型自学习和模型批量预测使用示例
。 worddav705e19c84d69547b044e4d48290be17e.png 注：模型名称添加的时间戳后缀是其中一种判断模型已更新的方式，也可以尝试调整模型自学习中的模型参数，然后观察模型批量预测中预测结果的变化，但这种方法更为复杂。 模型自学习 — 支持聚类和关联规则 聚类模型 聚类流程与上述流程相似，可以
