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实验界面介绍
源节点 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725#id-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90-%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6 … 到节点的位置。 image2020-9-8_9-7-24.png 撤销 在画布区域进行实验搭建过程中，用于撤销拖拽节点、节点连线等操作。 image2020-9-8_9-7-15.png 还原 还原相对于撤销而言，对撤销的部分进行还原。 注：撤销和还原使用的约束实验界面介绍
源节点 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51941725#id-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90-%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6 … 到节点的位置。 image2020-9-8_9-7-24.png 撤销 在画布区域进行实验搭建过程中，用于撤销拖拽节点、节点连线等操作。 image2020-9-8_9-7-15.png 还原 还原相对于撤销而言，对撤销的部分进行还原。 注：撤销和还原使用的约束宕机/慢问题跟踪以及信息采集
文件，可以通过【空闲内存数】大概推测是否是内存溢出导致的，如果【空闲内存数】很少，说明宕机原因就是因为服务器内存溢出导致的： 注意：时间间隔设置 1分钟 image2019-10-17 9:46:53.png2021-10-19_151020.png 通过会话管理确认内存消耗比较多的时间段，然后打开【操作日志报表 … 】的【version.txt】文件查看： image2019-10-17 9:54:0.png 从smartbi系统导出的【系统日志】，用压缩工具打开，找到version.txt查看： image2019-10-17 9:57:44.png image2019-10-17 9:59:39.png 此时若是Echarts图形-扩展属性：折线 - 折线图的线粗细设置
（此文档仅供参考） 问题： 仪表盘线图组件如何调整线条粗细？ 实现方案： V10.5.12版本以后仪表盘组件可以直接设置，如图，组件设置——基础——线样式 image2023-8-10_19-12-6.png 在此之前的版本可以调整扩展属性实现： { "series": [ { "lineStyle": { "normal": { "width": "4" } } } ] } 折线粗细Echarts图形-扩展属性：刻度 - 油量图自定义刻度值
（本文档仅供参考） 问题 油量图如何设置刻度值，如需要表盘刻度最大值为2，最小为0.5： 3.png 解决方案 可使用如下扩展属性设置： { "series": [{ "min": 0.5, "max": 2, }] } 另，V95-仪表盘中 2023-11-20_134050.png 油量图刻度值区间仪表盘关系图显示数据标签
。 image2023-1-5_9-25-52.pngimage2023-1-5_9-26-33.pngimage2023-1-5_9-27-34.png 解决方案 关系图中，默认每个点只会显示自己的信息，中间的线则会显示公共信息。 连接线显示鼠标提示的内容，可参考如下自助仪表盘宏代码： //类型 … } } ] } 最终展示效果： image2023-1-5_9-40-50.png自定义命名集-多维分析实现时间段分析
说明 通过多维分析的自定义命名集和自定义多维参数，可以实现时间段分析。 如下图当我们切换开始时间和结束时间中的成员时，在行区得到的是这些时间段范围内成员的指标值。下面以Cube 【Sales】为例，实现时间段分析。 image2019-12-6 9:52:42.png 操作步骤 1）新建【开始时间】多维分析参数。参数类型选择成员；控件类型选择下拉树；成员所在层次选择时间；备选值选择成员树选择方式，并限定级别在月；默认值选择静态列表，并设置2016年01月为其值；其它设置默认即可。具体设置如下图： image2019-12-6 9:42:43.png 2）新建"结束时间"多维分析参数。默认值选择静态列表，并设置2016数据挖掘-OneHot编码
，特征索引和特征值组成。 image2020-9-11_16-15-16.png 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 一个输出端口，用于接入下一个节点，与抽取节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 新增列后缀 用于设置在原字段名后追加后缀生成新的列，默认后缀为：OneHot； 该节点与抽取、变换节点组合使用； image2020-9-8_9-48-8.png 非法数据处理策略 选择对非法数据进行处理的策略，非法数据指空值或未进模型的类别值。 自动过滤：在转换时，对在抽取时未出现的类别或空值模型管理
给数据模型“订单模型”构建知识图谱。），接着点击 下一步。 image2022-2-24_9-43-19.png 2. 选择需要训练的维度，点击 训练 开始构建知识图谱。 某些毫无意义的维度字段（例如ID、描述、详情等长字符串并且对模型训练和查询毫无意义的字段），会严重影响查询的准确率和模型训练效率，需要手动将其在训练维度中排除掉。 image2022-2-24_9-45-47.png 3. 知识图谱构建成功后会提示显示“操作成功”，并且能在模型管理的列表内查看到新增的模型知识图谱。 image2022-2-24_9-48-33.png 编辑 通过 “编辑” 可以重新构建已有的模型知识图谱，重新选择需要训练的维度资源权限—右键资源授权
。具体参见：授权方式 https://wiki.smartbi.com.cn//pages/viewpage.action?pageId=44499351#id-%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%9D%83%E9%99%90-%E6%8E%88%E6%9D%83%E6%96%B9%E5%BC%8F。
