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知识库升级
1 概述 Smartbi 使用代码进行知识库版本的维护，当扩展包中需要往知识库中添加库表、修改库表或自动插入初始化数据时，就必须添加相应的升级类进行知识库版本的维护。 2 知识库升级类的编写规范 1、在扩展包中必须通过applicationContext.xml文件声明至少一个组件 … 。 3、编写继承 smartbi.repository.UpgradeTask类的升级类，以UpgradeTask开头，后接New或者版本号（譬如UpgradeTask_0_0_1），第一个版本必须命名为UpgradeTask_New； 4、升级类有三个方法需要实现： public其它组件 ⬝ 文本组件
1 概述 文本组件主要用于显示动态的数据或复杂的静态文本信息，可对重点内容进行文字说明，让主题更加鲜明突出。 2 业务场景 2.1 动态标题 1、场景描述：在仪表盘上增加一个标题，对仪表盘主题进行说明，使之一看便知此仪表盘分析的是全国各区产品销售情况，且可根据切换不同年份动态变化标题。 2、以产品内置Demo资源的“订单模型”作为数据来源。 3、操作步骤 （1）在仪表盘编辑界面中新建一个单选列表筛选器，拖拽 订单年份 字段到 筛选器区 ，调整筛选器风格，如下图所示： wenbenzujian01.png （2）双击 文本 组件，进入编辑文本界面，点击 更多 ，点击 字段 获取筛选器的值，如下图所示数据挖掘-随机森林
用户手工设置参数。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计算更多连续型特征分裂点且会找到更好的分裂点，但同时也会增加模型的计算量； 树的深度 取值范围：[1,30]的整数；默认值为4。 当模型达到该深度时停止分裂； 树的深度越大，模型训练的准确度更高，但同时也会增加模型的计算量且会导致过拟合； 树的个数 取值范围：大于等于1且小于等于500的整数，默认值为20。 随机森林中决策树的棵数。 衡量准则 gini 裂分标准，Entropy表示熵值，Gini表示基尼指数数据挖掘-多层感知机
说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 参数 单位标准差归一化 勾选后，归一化后数据的标准差等于1 平均数据中心化 勾选后，归一化后数据的均值等于0 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须 … ：[0.00000001, 1]，默认为0.01 每次迭代的参数学习步长倍率 随机种子 任意整数，默认值为：1 随机初始化权重时的随机种子，随机种子设置为固定值时，每次结果是稳定的。 块大小 具体的取值和训练集的样本数目相关，不宜过大或过小，参数范围为：必须为大于等于32且维度过滤器
是指用户根据展现的需要对当前多维分析中的维度进行条件筛选的有效方式。 操作入口 多维分析和多维探索拥有不同的入口。 多维分析入口 新建：在“新建多维分析”界面的工作区“维度过滤器”节点的更多操作image2019-11-1 15:51:32.png中选择 新建，弹出“新建维度过滤器”窗口。 image2019-11-1 15_51_24.png 编辑：在“新建多维分析”界面的工作区已创建的维度过滤器的更多操作image2019-11-1 15:51:36.png中选择 修改 或是双击过滤器，弹出“修改维度过滤器”窗口。 删除：在“新建多维分析”界面的工作区已创建的维度过滤器的更多操作image2019-11-1动态时间轴泡泡图
希望泡泡图可以实现动态展示各个年份的数据，不需要手动进行筛选，最终效果如下： 动态时间轴泡泡图（新）.gif 思路 1）新建数据集，如下展示如下： image2020-6-17 13:47:28.png 2）图形设置 image2020-6-17 13:48:38.png X轴设置 … dataOptions = []; for (i = 1; i < dataSlice.length; i++) { var data1 = newdata.slice(dataSlice[i - 1], dataSlice[i]); dataOptions.pushSUMIFS 函数
1. 介绍 SUMIFS 函数是一个数学与三角函数 https://support.microsoft.com/zh-cn/office/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%92%8C%E4%B8%89%E8%A7%92%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%88%E5%8F%82%E8%80%83%EF%BC%89-ee158fd6-33be-42c9-9ae5-d635c3ae8c16，用于计算其满足多个条件的全部参数的总量 语法 SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2数据挖掘-多层感知机
说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 参数 单位标准差归一化 勾选后，归一化后数据的标准差等于1 平均数据中心化 勾选后，归一化后数据的均值等于0 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须 … ：[0.00000001, 1]，默认为0.01 每次迭代的参数学习步长倍率 随机种子 任意整数，默认值为：1 随机初始化权重时的随机种子，随机种子设置为固定值时，每次结果是稳定的。 块大小 具体的取值和训练集的样本数目相关，不宜过大或过小，参数范围为：必须为大于等于32且setFetchSize对各数据库的影响
，不同数据库设置不同的FetchSize，对时间变化百分比进行分析，如下图所示： 2021-07-28_16-14-32.png 结论如下： （1）设置FetchSize之后，DB2_V9、HANA、ORACLE和SHNENTONG这几个数据库在查询效率上均有较大的提高，特别是ORACLE和SHENTONG数据库 … Size为1k、5k、1w、5k和10w后查询的总耗时进行分析，如下图所示： 2021-07-28_16-12-06.png 结论如下： （1）从整体上看，当不考虑内存占用时，对于绝大部分数据库而言，逐渐增大FetchSize的值时查询的总耗时呈逐渐下降的趋势。 （2）当FetchSize的值在1w左右，对于数据挖掘-随机森林
用户手工设置参数。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计算更多连续型特征分裂点且会找到更好的分裂点，但同时也会增加模型的计算量； 树的深度 取值范围：[1,30]的整数；默认值为4。 当模型达到该深度时停止分裂； 树的深度越大，模型训练的准确度更高，但同时也会增加模型的计算量且会导致过拟合； 树的个数 取值范围：大于等于1且小于等于500的整数，默认值为20。 随机森林中决策树的棵数。 衡量准则 gini 裂分标准，Entropy表示熵值，Gini表示基尼指数
