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相对隔离的多机构权限管理
1.需求 Smartbi系统目前不支持多租户模式。但是可以通过构建机构资源目录以及机构用户组的模式，来创建相对隔离的多机构资源权限体系。示意图如下： 13.png 如上图所示。 每个相对隔离的机构都有其用户组。并且组中存在一个组管理员，可对本组的用户组、用户和角色进行维护。 相对隔离的多机构权限管理1.png 每个相对隔离的机构都有其资源目录。机构下的用户只能在其资源目录下进行资源的开发、浏览。与其他机构的资源目录互不影响。 相对隔离的多机构权限管理2.png 2.示例创建 注意：在参考此文档创建示例之前，请先备份知识库。 2.1背景 产品中有一些权限或者角色配置是内置的，因此需要先去除。 设置某银行信用卡评分分析
背景描述及需求 银行在市场经济中起着至关重要的作用。他们决定谁能获得资金，以什么条件获得资金，并决定投资决策的成败。为了让市场和社会发挥作用，个人和企业需要获得信贷。信用评分算法是银行用来决定贷款是否应该发放的一种方法，它对违约概率进行猜测。为了推进信用卡业务良性发展，减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别相关工作，建立了相应的客户风险评分模型。 本案例分析的是通过预测某人在未来两年内遭遇财务困境的可能性，来提高自己在信用评分方面的水平。主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。本案例定义逾期90天以上就算作坏客户。 信用卡客户评分数据挖掘主要包括以下步骤： 1) 从银行获取信用卡相关按指定字段排序后报表异常
（本文档仅供参考） 背景 参考命名集-根据某字段排序 实现按指定字段排序需求时出现异常，命名集设计如下： image2024-12-19_9-54-43.png 问题1 拖拽命名集后报错：请求列失败 -> 查询失败 -> errorMessageorg.olap4j.OlapException: mondrian gave exception while parsing query:Mondrian Error:No function matches signature '{<Set>}' errorStackTrace=java.lang.RuntimeExceptionECharts图形-联合图
%BE%E5%BD%A2-%E9%80%9A%E7%94%A8-%E7%94%BB%E5%B8%83%E5%A4%A7%E5%B0%8F √ 背景颜色 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=49812955#ECharts%E5 … √ 背景颜色 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=44501972#ECharts%E5%9B%BE%E5%BD%A2-%E6%8F%90%E7%A4%BA-%E8%83%8C%E6%99%AF%E9%A2%9C%E8%89ECharts图形-联合图
%BE%E5%BD%A2-%E9%80%9A%E7%94%A8-%E7%94%BB%E5%B8%83%E5%A4%A7%E5%B0%8F √ 背景颜色 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=49812955#ECharts%E5 … √ 背景颜色 http://wiki.smartbi.com.cn:18081/pages/viewpage.action?pageId=44501972#ECharts%E5%9B%BE%E5%BD%A2-%E6%8F%90%E7%A4%BA-%E8%83%8C%E6%99%AF%E9%A2%9C%E8%89设置序列属性（Y轴）
说明 设置雷达图的圆心位置。 image2019-12-11 10:23:27.png 预览效果 设置背景颜色后圆心位置效果更明显，不同的圆心位置效果对比，如下： image2019-12-11 10:34:41.png {html}<div style="border-bottom设置序列属性（Y轴）
说明 设置雷达图的圆心位置。 image2019-12-11 10:23:27.png 预览效果 设置背景颜色后圆心位置效果更明显，不同的圆心位置效果对比，如下： image2019-12-11 10:34:41.png {html}<div style="border-bottom某政府单位疫情期间网民情绪识别
背景描述及需求 2019新型冠状病毒（COVID-19）感染的肺炎疫情发生对人们生活生产的方方面面都产生了重要影响，并引发国内舆论的广泛关注，众多网民参与疫情相关话题的讨论。 为了帮助政府掌握真实社会舆论情况、科学高效地做好防控宣传和舆情引导工作、针对疫情相关话题开展网民情绪识别的任务，本文对疫情期间网民的微博数据进行文本挖掘分析，本次数据挖掘建模的目标如下： 1、分析某一网民对疫情相关话题的情感倾向。 2、从微博内容挖掘出网民情绪积极与异常情绪缘由。 3、针对情绪消极用户指定对策进行舆情引导，防止情绪进一步恶化。 本次建模针对疫情期间网民关于疫情相关话题的微博中文内容，在对文本进行预处理、分词、停用词处理后，通过客户复购分析
1. 报表总览 1.1. 背景描述 很多产品吸引客户户首次下单购买的策略都是通过让利促销的方式，当发现客户长时间没光顾了，为了重新激活该客户会再次推送优惠券或促销活动让客户回流，可能又会产生第二次购买，但这种方式的促进作用是在呈漏斗式下降的，并且促销也有成本。若要最大化效益，就需要筛选出潜在价值高的客户，有针对性的倾斜资源以及制定相应群体的促销策略。 可以通过RFM 分析和研究客户的复购率来发现其中的规律。RFM 分析可以划分客户群体，评估客户价值和潜力；复购率又称重复购买率，是指客户或签约者对某品牌产品或者服务的重复购买次数，复购率越高，则反应出客户对该品牌的忠诚度就越高，反之则越低。因此不管是做什么产品的，都有一个客户复购分析
1. 报表总览 1.1. 背景描述 很多产品吸引客户户首次下单购买的策略都是通过让利促销的方式，当发现客户长时间没光顾了，为了重新激活该客户会再次推送优惠券或促销活动让客户回流，可能又会产生第二次购买，但这种方式的促进作用是在呈漏斗式下降的，并且促销也有成本。若要最大化效益，就需要筛选出潜在价值高的客户，有针对性的倾斜资源以及制定相应群体的促销策略。 可以通过RFM 分析和研究客户的复购率来发现其中的规律。RFM 分析可以划分客户群体，评估客户价值和潜力；复购率又称重复购买率，是指客户或签约者对某品牌产品或者服务的重复购买次数，复购率越高，则反应出客户对该品牌的忠诚度就越高，反之则越低。因此不管是做什么产品的，都有一个
