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Windows Tomcat安装包部署 Smartbi
示例： set "JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_171" 安装路径错误示例： set "JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_171\" 安装路径要求为绝对路径，最后一定不能添加多一个“\”号安装部署Smartbi（基于tomcat环境）
:\Program Files\Java\jdk1.8.0_171" 安装路径错误示例： set "JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_171\" 安装路径要求为绝对路径，最后一定不能添加多一个“\”号 image2021-8-11_14-14-7.png 4. 复制war包自助ETL-应用示例
。 image2021-9-23_9-39-51.png 3、点击查看输出，可查看关系数据源节点输出的数据，如下： image2020-5-7 14:1:38.png 将表的数据导入当前工作流完成，下面对数据进行 数据预处理 。 数据预处理 需要在表中添加序号，并去除采购金额字段的小数位。 1、将增加序列号节点拖入画布区，连接透视分析 ⬝ 分析数据
透视分析 ⬝ 分类汇总
1 概述 分类汇总是指以指定维度为汇总范围执行求和计算，可以实现小分类项的“小计”和总分类项的“合计”。 2 功能介绍 分类汇总可在行区/列区字段上右键点击，选择 分类汇总 > 显示，分别实现数据的列数据汇总和行数据汇总。 功能 状态 说明 分类汇总 显示 显示小计/合计数据 取消 删除小计/合计数据 分类汇总001.png 其中第一个分组字段的分类汇总显示为“合计”，其它分组字段的分类汇总显示为“小计”，暂不支持界面上自定义名称。 3 场景示例 某大型零售公司统计各区域以及全国的销售额情况，以辅助业务决策。 3.1 创建透视分析 以产品demo中的订单模型制作透多维分析—时间段分析
当我们在做多维分析时，需要计算某个起止时间段内的指标值，我们可以建立 自定义成员 来完成这类需求。 image2019-11-22 15_46_10.png 自定义成员 分为 全局自定义成员 和 局部自定义成员 两种： 全局自定义成员。在任意一个多维分析中新建了全局自定义成员，则在使用该CUBE的其他多维分析中也可以使用该全局自定义成员，若对全局自定义成员进行了修改，使用该CUBE的所有多维分析中的该自定义成员都自动进行了同步修改。 局部自定义成员。在某个多维分析中新建了局部自定义成员，则该自定义成员对该多维分析有效。 用例说明 通过自定义成员实现多维分析时间段分析。效果如下图： image2019-11-22多维分析—分页显示
应用场景 当组合多个维度时，数据量会急剧增长，如果单页显示所有数据，性能会变慢，而且不易阅读。使用分页显示功能，可以保证速度并提供良好阅读体验。 分页又分为行分页与列分页，下面主要说明行分页的设置，列分页设置方法类似行分页。 image2019-11-21 17:34:39.png 操作步骤 可以在系统管理中进行全局设置，或为多维报表中进行局部设置。 全局设置： 在“系统运维”界面选择 系统选项 菜单，进入“系统选项”界面选择 多维分析，在“行分页显示”选择“是”，系统的初始设置值为“是”。 2022-02-11_10-49-21.png 报表局部设置： 1.点击报表工具条中的 设置 按钮。 2022-02分析报告-分析报告制作
分析报告支持四种格式：Word、PPT、WPS文字、WPS演示，他们制作流程都是一样的，详情请参考 制作流程。数据挖掘-PCA(主成分分析)
概述 PCA（主成分分析）是统计学上一种常用的方法，主要用来对高维数据进行降维，通过对多个维度进行线性组合，获得较少且能够描述数据特征的主成分指标，减少由于数据维度过多带来的庞大计算量，降低算法的复杂度，使用最少数量的主成分来解释最大量的方差。因为它可减少变量数目以此避免多重共线性，适用于预测变量较多大于观测值数目的情况。 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 用于设置待选择的特征列 必填（特征列中不能含有nul数据挖掘-评分卡分析
评分卡并不是简单地对应于某一种机器学习算法，它是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。
