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数据权限设置—用户看到所属机构及下级机构数据
3.png 前提 数据库中存在机构表，包含机构编号字段、机构名称字段和上级机构编号字段。如org表；其中c_id为机构编号，c_name为机构名称，c_parentid字段为上级机构编号。 worddav7d6649310a70ee6b6dd9dfe25452759c.png 实现步骤 使用下拉树参数和用户所属 … 在业务系统中，经常需要通过用户的所属机构控制用户所能查看到的数据。 下面我们演示如何实现数据权限，控制不同机构用户只能查看所属机构及其所有子机构的数据。 机构架构如下： worddavbcdb6686c65edaa5844ee9aaa6d1715a.png 当总部用户查看报表时，能够查看到所有数据权限设置—用户看到所属机构及下级机构数据
3.png 前提 数据库中存在机构表，包含机构编号字段、机构名称字段和上级机构编号字段。如org表；其中c_id为机构编号，c_name为机构名称，c_parentid字段为上级机构编号。 worddav7d6649310a70ee6b6dd9dfe25452759c.png 实现步骤 使用下拉树参数和用户所属 … 在业务系统中，经常需要通过用户的所属机构控制用户所能查看到的数据。 下面我们演示如何实现数据权限，控制不同机构用户只能查看所属机构及其所有子机构的数据。 机构架构如下： worddavbcdb6686c65edaa5844ee9aaa6d1715a.png 当总部用户查看报表时，能够查看到所有基于数据模型创建的即席查询 · 宏示例
基于数据模型创建的即席查询使用了新的一套API，只支持客户端宏，故其写法和以前的有点不同。 场景示例： 1. 隐藏工具栏 image1.png 宏类型 类型 对象 事件 ClientSide model_query onRender 宏代码 function … 2. 根据参数值，显示不同报表 在即席查询中切换一个参数，不同的参数值打开不同的报表。 切换【报表】参数，值为1的时候显示报表1，值为2的时候显示报表2， 值为3的时候显示报表3： 2bb79b7c-7404-429b-a05f-2c8dea806de0.gif 1）在3个报表使用到的数据模型中添加一个基于数据模型创建的即席查询 · 宏示例
基于数据模型创建的即席查询使用了新的一套API，只支持客户端宏，故其写法和以前的有点不同。 场景示例： 1. 隐藏工具栏 image1.png 宏类型 类型 对象 事件 ClientSide model_query onRender 宏代码 function … 2. 根据参数值，显示不同报表 在即席查询中切换一个参数，不同的参数值打开不同的报表。 切换【报表】参数，值为1的时候显示报表1，值为2的时候显示报表2， 值为3的时候显示报表3： 2bb79b7c-7404-429b-a05f-2c8dea806de0.gif 1）在3个报表使用到的数据模型中添加一个多维分析数据权限—根据关系表映射实现
示例说明 通过关系数据库用户和机构关联映射表，实现多维分析数据权限，即不同的用户登录打开同一张多维分析看到的数据不同。 如下图，用户test1打开多维分析，只能看到华北和华南成员。 image2019-12-6 10:52:3.png 如下图，用户test2打开同一张多维分析，可以看到华北、华南和华东成员。 image2019-12-6 10:50:21.png 下面以产品示例mondrian多维数据源的Cube【sales】下的商店维度为例，来演示如何实现不同用户登录根据映射机构获取不同成员数据。 实现步骤 创建映射表。如下图，创建用户和机构的映射表，如test1用户可以访问的机构是华南、华北。在关联中需要多维分析数据权限—根据关系表映射实现1
示例说明 通过关系数据库用户和机构关联映射表，实现多维分析数据权限，即不同的用户登录打开同一张多维分析看到的数据不同。 如下图，用户test1打开多维分析，可以看到华北和华南成员。 image2019-11-19 13:2:16.png 如下图，用户test2打开同一张多维分析，可以看到华北、华南和华东成员。 image2019-11-19 13:2:44.png 下面以产品示例mondrian多维数据源的Cube【sales】下的商店维度为例，来演示如何实现不同用户登录根据映射机构获取不同成员数据。 实现步骤 1、创建映射表。如下图，创建用户和机构的映射表，如test1用户可以访问的机构是华南、华北。在关联中数据挖掘-产品简介
Smartbi Mining是广州思迈特软件公司自主研发的一站式可视化的数据挖掘平台。 1.什么是数据挖掘 数据挖掘是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息的过程。数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计学知识、机器学习、可视化等多学科知识的综合应用。 数据挖掘应用举例： 某商业银行不仅面临同业间的激烈竞争，还要面临非同业的竞争，特别是来自互联网金融的冲击，导致超过30%客户流失，并且流失率还在不断提高。针对这个商业银行的困惑我们派出了几个数据挖掘工程师用一周的时间提交了一个银行客户流失预测模型，预测准确率达到 86%。通过数据数据挖掘-关联规则生成
说明 我们可以基于产品内置的购物篮分析案例，通过发现在交易数据库中不同商品之间的关联规则，有助发现顾客购买行为，指导企业进行科学的商业活动。 图片3.png 如下图的输出数据中，{冻肉，啤酒} → {蔬菜罐头} 这组关联商品的置信度、提升度最高，说明冻肉、啤酒和蔬菜罐头出现在同一购物篮的概率非常高（可信度达到 … 关联规则致力于挖掘隐藏在海量数据中有趣联系，已被广泛应用于各个商业领域。本文将介绍如何基于FP-Growth关联算法输出关联规则和相关分析指标，以此满足用户不同的关联分析场景，支持企业进行科学地营销决策。 1. 功能概述 关联规则生成，基于 FP-Growth https数据挖掘-关联规则生成
说明 我们可以基于产品内置的购物篮分析案例，通过发现在交易数据库中不同商品之间的关联规则，有助发现顾客购买行为，指导企业进行科学的商业活动。 图片3.png 如下图的输出数据中，{冻肉，啤酒} → {蔬菜罐头} 这组关联商品的置信度、提升度最高，说明冻肉、啤酒和蔬菜罐头出现在同一购物篮的概率非常高（可信度达到 … 关联规则致力于挖掘隐藏在海量数据中有趣联系，已被广泛应用于各个商业领域。本文将介绍如何基于FP-Growth关联算法输出关联规则和相关分析指标，以此满足用户不同的关联分析场景，支持企业进行科学地营销决策。 1. 功能概述 关联规则生成，基于 FP-Growth https模型即席查询案例库
模型即席查询功能模块在SmartbiV11已经移除，文档仅对内部开放。
