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Echarts图形-扩展属性：数据标签 - 横条图文字显示上方且左边对齐，Y轴文字不显示
（本文档仅供参考） 问题1： 想实现横条图的数据显示上方，同时左对齐，如下图： https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments/80183952/image2021-9-7_18-36-28.png?version=1&modificationDate=1631010989000&api=v2 解决方案 基于数据做echarts图形，选择横条图： https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments/80183952/image2021-9-7_18-38-6.png?version数据挖掘-孤立森林
概述 孤立森林是一个异常检测算法节点，需要配合特征选择、训练、预测节点使用（异常检测算法为无监督学习，不需要评估节点）。孤立森林对正常数据进行采样，训练时随机生成决策树对数据进行划分。在预测未知数据时，决策树划分出某单个数据点需要的划分次数越少，对应的异常分数越高，该数据点为异常数据的概率越大。 孤立森林适用于用已知为正常的数据作为训练数据，然后对未知的新数据作预测，检测新数据中的异常数据。 参数设置 参数名称 说明 备注 树的个数 生成的决策树的数量 树的数量，整数 子采样集大小 生成每个决策树时用的子数据集的大小 整数，推荐用2的n次幂 异常值阈值数据挖掘-孤立森林
概述 孤立森林是一个异常检测算法节点，需要配合特征选择、训练、预测节点使用（异常检测算法为无监督学习，不需要评估节点）。孤立森林对正常数据进行采样，训练时随机生成决策树对数据进行划分。在预测未知数据时，决策树划分出某单个数据点需要的划分次数越少，对应的异常分数越高，该数据点为异常数据的概率越大。 孤立森林适用于用已知为正常的数据作为训练数据，然后对未知的新数据作预测，检测新数据中的异常数据。 参数设置 参数名称 说明 备注 树的个数 生成的决策树的数量 树的数量，整数 子采样集大小 生成每个决策树时用的子数据集的大小 整数，推荐用2的n次幂 异常值阈值自助ETL-Mongo数据源
1. 概述 读取 Mongodb 中的表数据，其中表为二维数据表（多重嵌套等复杂结构的字段暂不支持）。 2. 节点说明 从“添加节点”面板上，把“Mongo”拖入到画布中，进行配置。 image2024-12-17_14-58-29.png 节点参数配置： 数据源：需要在数据连接中先配置好数据源连接并授权，这里才能下拉选择。 集合：选择该数据源中的某个集合。 表名：选择该集合下的某个表。 更新截图动态航线图-数据出不来
（本文仅供参考） 问题说明 参考地图-动态航线图-如何使用，修改宏代码后，数据一直出不来，确认宏代码已经修改好的情况下，还有什么原因导致实现不了？ 解决方案 检查拖入到图形中的数据，自助数据集、数据模型是否设置了抽取。 问题原因：因为设置了抽取，获取到的字段名称变了，因此宏代码就匹配不到数据了。 建议先用抽取将数据入库到实体表后再处理，否则需要针对性调整宏代码，就比较麻烦。 mceclip7_1720594331298_fmid7.png 动态航线图交互仪表盘带表格柱图，表格表头数据显示不全
问题描述 柱图组件模板资源中，有以下组件模板。 0307-50.png 将其复制到自己的大屏可视化中，并且替换数据之后，会发现表格显示不全。这时该怎么处理呢？ image2023-8-9_17-16-9.png 解决方案 组件设置-画布-左，值设置大点即可正常显示 image2023-8-9_17-17-3.png。 此时可以调整组件宽度，将宽度调整到足够的位置，即可显示全部的数据。 image2023-8-9_17-17-14.png 表格柱图表格数据显示不全 柱图带表格数据挖掘-拆分
概述 拆分是将原始样本集按照训练集和测试集的方式拆分为两个子集。拆分后各个子集的比例总和小于等于100%。 数据拆分经常作为回归或者分类算法节点的前置节点。 image2020-5-21 16:32:33.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 两个输出端口，用于输出不同的拆分结果。 参数设置 设置拆分的参数： image2020-5-29 14:11:34.png 设置说明如下： 参数 说明 数据集占比 表示用于算法模型训练的数据集占总体数据的比例，范围是[0,1]的数值，默认是0.7。 随机种子 作为随机数据挖掘-拆分
概述 拆分是将原始样本集按照训练集和测试集的方式拆分为两个子集。拆分后各个子集的比例总和小于等于100%。 数据拆分经常作为回归或者分类算法节点的前置节点。 image2020-5-21 16:32:33.png 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收数据集。 输出 两个输出端口，用于输出不同的拆分结果。 参数设置 设置拆分的参数： image2020-5-29 14:11:34.png 设置说明如下： 参数 说明 数据集占比 表示用于算法模型训练的数据集占总体数据的比例，范围是[0,1]的数值，默认是0.7。 随机种子 作为随机基于绑定Excel模板的数据集创建灵活分析导出数据量较大的时候会内存溢出
（本文档仅供参考） 问题 基于绑定Excel模板的数据集创建的灵活分析，导出Excel的时候，数据量较大时会出现卡顿内存溢出、服务器GC等现象。 解决方案 说明：这里提到的设置了Excel模板是指按照此文档的方式对数据集绑定了一个Excel模板： Excel模板设置 … 的情况下是需要持有整个excel对象，再进行数据的逐一写入，因此需要耗费很大的内存。 解决方案： 方案一：建议对超过2万行数据的报表，取消EXCEL模板设置再进行导出。 方案二：采用电子表格的清单表实现报表，电子表格的清单表可以设置好报表场景要的格式，并设置分页数据模型预览报错:"Illegal mix of collations for operation ' IN '"
(本文档仅供参考） 问题： 模型预览的时候报错：Caused by: java.sql.SQLException: Illegal mix of collations for operation ' IN ' image2025-4-24_16-2-9.png 问题原因： 这是由于参数in中条件存在中文，而当前mysql的字符集对于中文的支持不够友好，可以尝试数据源连接中重新指定数据源的字符集为utf8：characterEncoding=utf8 image2024-9-21_17-7-39.png 字符集
