第45页，共407页。 显示 4,064 条结果 (0.035 秒)
系统选项-高级设置
电子表格私有水印设置项是否显示 false 透视分析 透视分析聚合函数扩展 （INSIGHT_AGGREGATION_FUNCTION） 用于当计算字段设置为无聚合时，其表达式可以使用除sum,avg,max,min,count,distinct count之外的聚合或分析函数。 格式：函数名称[,函数名称 … （DATAMODEL_BUILD_SCHEMA_WITH_HIDDEN_FIELD） 用于控制计算度量的表达式是否能使用报表隐藏的字段。设置为true时，计算度量表达式能使用这些报表中隐藏字段；设置为false 时，则不支持。 否 数据模型和指标模型字段，是否允许在不同目录下出现相同的别名 （OLAP_FIELD_ALIAS_REPEATABLE） 用于转换规则
语句的方式设置转换规则。SQL方式一般应用于把数据库中的字段A的值转换为字段B的值。 如下图，转换类型选择SQL方式，在转换规则表达式区域输入SQL语句。 然后点击刷新按钮，则在实际值和显示值列表下出现字段名称。 最后根据需要选择对应字段。 image2021-8-26_18-55-43.png SQL方式中 … 是指查询时把数据库中各字段的内容按需要转换为熟悉的业务术语。 转换规则目前只能用于数据类型为字符串和整型的字段，浮点型的字段不支持转换规则。 如：当数据库中“性别“字段中的功能区内容为“1”和“2”，当我们把“1”与“男”，“2”与“女”进行转换规则定制后，在报表的“性别”字段下显示的是“男”和“女”而不再是“1某银行信用卡评分分析
信息； 2) 数据探索：探索整体数据分布和探索不同变量之间的关系； 3) 数据预处理工作：包括数据清洗、数据离散化、处理样本不平衡问题等操作； 4) 构建信用评分卡模型，计算各指标的分值及综合评分； 5) 根据评分结果，分析该银行的客户的信用风险情况。 实施过程 本案例数据集来源于kaggle赛题数据，共计15万条客户数据，包括信用客户和逾期客户，并对数据进行人工标注，标注分为两类，分别为：0（信用客户）和1（逾期客户）。字段说明见表2-1。 字段名称 类型 字段说明 SeriousDlqin2yrs 整型 好坏客户。取值为{0,1某银行信用卡评分分析
信息； 2) 数据探索：探索整体数据分布和探索不同变量之间的关系； 3) 数据预处理工作：包括数据清洗、数据离散化、处理样本不平衡问题等操作； 4) 构建信用评分卡模型，计算各指标的分值及综合评分； 5) 根据评分结果，分析该银行的客户的信用风险情况。 实施过程 本案例数据集来源于kaggle赛题数据，共计15万条客户数据，包括信用客户和逾期客户，并对数据进行人工标注，标注分为两类，分别为：0（信用客户）和1（逾期客户）。字段说明见表2-1。 字段名称 类型 字段说明 SeriousDlqin2yrs 整型 好坏客户。取值为{0,1ETL自动化工程
或参数。该表可以为空 目标系统数据字典 以 数据源 → schema → 表名 → 字段的结构排列 列举目标数据源的对应目标表中所有写入的字段名称、字段类型、主键信息等 表清单 列举本次ETL自动化中创建的所有ETL资源，及其中分别用到的数据源和目标源信息 字段映射清单 列举来源表和目标表之间 … 表名称”、“目标表名称”、“ETL资源名称”。 源表名称 目标表名称 ETL资源名称 命名规则应用后，显示的命名效果。 库表列表 显示用户所选的来源数据源的库表列表，支持通过表名关键字搜索。 来源表与目标表的映射关系列表 显示来源数据源中库表字段与目标数据源库表字段的映射关系。 3存储过程查询切换参数，日志信息报user lacks privilege or object not found错误
not found: PROC_XXX（XXX代表字段名称），如下图所示： image2020-9-10_15-9-48.png 问题原因 此问题是因为在存储过程查询中切换不同的参数后，输出字段发生变化导致的，而存储过程查询不支持输出字段发生变化，需保持输出字段个数以及别名统一，具体逻辑如下： 在存储过程中进行检测输出字段，当参数值为2时，显示字段如下图所示： image2020-9-10_14-59-17.png 在存储过程中进行检测输出字段，当参数值为3时，显示字段如下图所示（字段发生变化）： image2020-9-10_14-59-47.png 此时如果基于参数为2的输出字段的存储过程创建存储过程查询，就会垃圾短信识别
短信文本数据，字段说明如下： 字段名称 类型 字段说明 _c1 整型 0表示正常短信，1表示垃圾短信 _c2 字符串 短信内容 经过加工处理数据如图所示： 2022-02-10_15-40-41.png 为了方便识别字段含义，这里接入 … 基本单元，使用计算机自动对中文文本进行词语的切分，将文本数据转化为机器可识别的形式。英文单词之间是由空格作为分界符的，中文则是由字为基本书写单位，词语之间没有明显的区分符，因此，中文分词是中文信息处理的基础与关键。分词结果的准确性，对后续文本挖掘有着重要影响。如在进行特征的选择时，不同的分词效果将影响词语在文本中的重要性即席查询-条件面板设计
数据来源为业务主题或数据源的即席查询，条件面板用于显示条件项，条件项基于字段条件而来。 条件面板位于报表表头下面的位置，如下图所示： image2019-10-23 9_14_56.png 字段条件元素 字段条件元素包括字段表达式和按钮。表达式由条件对象、逻辑运算符和值域设置项三部分组成；按钮用于对条件进行修改、删除或修改条件关系操作。 image2019-10-23 9_17_30.png 字段条件元素面板存在新旧面板差异，详情请参见 注意事项 。 对字段条件元素的说明如下： 名称 说明 表达式 条件对象 条件对象是字段条件的名称，当添加条件后，系统自动根据字段名称生成条件对象名称垃圾短信识别
短信文本数据，字段说明如下： 字段名称 类型 字段说明 _c1 整型 0表示正常短信，1表示垃圾短信 _c2 字符串 短信内容 经过加工处理数据如图所示： 2022-02-10_15-40-41.png 为了方便识别字段含义，这里接入 … 基本单元，使用计算机自动对中文文本进行词语的切分，将文本数据转化为机器可识别的形式。英文单词之间是由空格作为分界符的，中文则是由字为基本书写单位，词语之间没有明显的区分符，因此，中文分词是中文信息处理的基础与关键。分词结果的准确性，对后续文本挖掘有着重要影响。如在进行特征的选择时，不同的分词效果将影响词语在文本中的重要性如何正确设置模型关系
。 一般关系中的连接字段是以表的主键或者外键来建立联系的，目前Smartbi会自动识别主键和外键，确定两个表之间关联字段，通过获取字段名，然后逐个匹配，查找别名相同的列且数据类型要一致，才会自动关联。 worddav593c5c770f989273d97e761fae39bb38.png 此外，在设置连接字段时，如果发现原始表中缺少必要的关联键或者需要基于现有字段计算出新的关联键，比如想要关系字段需要使用contact、replace等函数进行拼接、替换等，可以通过自定义计算列加工出来。 worddav3415a4b22e93c4f077d3d603081257d8.png 三：基数 基数也就是1和*，能用
