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填报入库设置
当流程进行数据填报时，配置填报数据保存到回写表的方式：用户暂存或结束后入库、流程结束后入库。 用户暂存或提交后入库 在流程中进行提交、暂存、保存数据等操作时，所填报的数据会根据回写规则保存进数据库。之后无论流程节点被撤回、驳回等，数据都不会被删除仍保存在数据库中。 示例演示 报表定义 1、设计报表样式，拖拽并隐藏id字段。 image2021-10-12_16-0-12.png 2、设置报表的填报属性。 image2021-10-12_16-2-47.png image2021-10-12_16-3-15.png 3、设置报表的回写规则。 image2021-10-12_16-4-23.png 流程定义填报入库设置
当流程进行数据填报时，配置填报数据保存到回写表的方式：用户暂存或结束后入库、流程结束后入库。 用户暂存或提交后入库 在流程中进行提交、暂存、保存数据等操作时，所填报的数据会根据回写规则保存进数据库。之后无论流程节点被撤回、驳回等，数据都不会被删除仍保存在数据库中。 示例演示 报表定义 1、设计报表样式，拖拽并隐藏id字段。 image2021-10-12_16-0-12.png 2、设置报表的填报属性。 image2021-10-12_16-2-47.png image2021-10-12_16-3-15.png 3、设置报表的回写规则。 image2021-10-12_16-4-23.png 流程定义数据挖掘-元数据编辑
概述 元数据编辑可用于修改数据集中字段的一些属性，包括名称、别名、数据类型及字段顺序等。 image2020-5-22 9:57:51.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 一个输出端口，用于输出元数据编辑的结果。 参数设置 设置元数据编辑的参数： image2020-5-22 9:59:43.png 设置说明如下： 参数 说明 属性 用于修改各字段的名称、别名、数据类型及字段顺序： image2021-3-18_10-30-56.png 元数据编辑Excel融合分析如何刷新数据，清空数据
概述 Excel融合分析工具栏中的“刷新数据”可以在线预览字段的具体数据，“清空数据”可以来清除在线预览的报表数据。 本文主要介绍如何使用Excel融合分析的“刷新数据”和“清空数据”。 image2022-3-22_13-51-58.png 刷新数据 选择“刷新数据”可在Excel中在线预览查询结果； 刷新数据.gif 刷新数据下拉菜单中有“选择参数刷新”，可指定参数值进行数据查询。 选择参数刷新数据.gif 清空数据 可清除Excel中已查询到的数据。 清空数据.gif数据挖掘-元数据编辑
概述 元数据编辑可用于修改数据集中字段的一些属性，包括名称、别名、数据类型及字段顺序等。 image2020-5-22 9:57:51.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 一个输出端口，用于输出元数据编辑的结果。 参数设置 设置元数据编辑的参数： image2020-5-22 9:59:43.png 设置说明如下： 参数 说明 属性 用于修改各字段的名称、别名、数据类型及字段顺序： image2021-3-18_10-30-56.png 元数据编辑Excel融合分析如何刷新数据，清空数据
概述 Excel融合分析工具栏中的“刷新数据”可以在线预览字段的具体数据，“清空数据”可以来清除在线预览的报表数据。 本文主要介绍如何使用Excel融合分析的“刷新数据”和“清空数据”。 image2022-3-22_13-51-58.png 刷新数据 选择“刷新数据”可在Excel中在线预览查询结果； 刷新数据.gif 刷新数据下拉菜单中有“选择参数刷新”，可指定参数值进行数据查询。 选择参数刷新数据.gif 清空数据 可清除Excel中已查询到的数据。 清空数据.gif强制要求jvm始终抛出含堆栈的异常：-XX:-OmitStackTraceInFastThrow
（本文档仅供参考） 问题说明 有时反馈的日志中关于报错信息的输出并不完整，类似下图： image2021-3-19_16-10-47.png 解决方案 需添加jvm参数 -XX:-OmitStackTraceInFastThrow 使得系统能够显示完整的栈信息，再将相应日志发回以便进一步分析问题原因所在。 关于JVM参数的配置可参考Wiki文档： 应用服务器JVM参数配置 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=76691696 完整堆栈 始终打印数据挖掘-采样
:50.png 分层采样是保留类别比例的采样方式，先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机采样。它能保证总体中每一层都有个体被抽到，这样除了能估计总体的参数值，还可以分别估计各个层内的情况，避免类型丢失。 示例：训练样本中包含0标签和1标签两种样本，如果对其进行随机采样 … 。 image2020-9-1_16-42-57.png 通过对少数样本的分析可以合成新的样本，是一种过采样技术。 输入/输出 输入 只有一个输入端口，用于接收数据集。 输出 只有一个输出端口，用于输出采样结果。 参数配置 随机采样、加权采样ETL高级查询-界面介绍
名称关键字模糊匹配搜索结果。 节点配置区：用于对"画布区"所选资源节点的参数和属性进行配置。该区默认显示当前流程的别名、描述及创建更新时间信息。 关于节点功能的介绍，详情请参考 ETL高级查询-功能节点 。 工具栏 工具栏可对当前流程进行的操作： image2021-11-13_18-10-36.png … 小批量运行，可减少用户等待时间。 小批量功能目前只支持关系数据源与数据查询节点； 需要配置缓存才能使用小批量功能，请参考 ； 设置为小批量试运行不影响计划任务，计划任务还是按全量执行。 参数设置 image2022-2-15_15-32-46.png 用于配置当前ETL数据挖掘-采样
:50.png 分层采样是保留类别比例的采样方式，先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机采样。它能保证总体中每一层都有个体被抽到，这样除了能估计总体的参数值，还可以分别估计各个层内的情况，避免类型丢失。 示例：训练样本中包含0标签和1标签两种样本，如果对其进行随机采样 … 。 image2020-9-1_16-42-57.png 通过对少数样本的分析可以合成新的样本，是一种过采样技术。 输入/输出 输入 只有一个输入端口，用于接收数据集。 输出 只有一个输出端口，用于输出采样结果。 参数配置 随机采样、加权采样
