发布日期：2024-08-04 04:43 点击次数：102
从版块 2021.2 运转，您不错为任何站点创建多个分析延伸要领聚拢。关于 2021.2 之前的版块，任何站点都只可使用单一分析延伸要领。
创建与分析延伸要领的聚拢后，您将通过谋略字段与外部职业进行通讯。每个谋略字段都使用SCRIPT 抒发式函数，看成表谋略进交运算。
确立分析延伸要领Tableau 允许通过一组 SCRIPT 函数聚拢到分析延伸要领。在将任何 SCRIPT 函数传递给分析延伸要领之前，您需要确立与职业的聚拢。
在 Tableau Desktop 中，单击“匡助”菜单，然后采用“竖立和性能”>“惩办分析延伸要领聚拢”。
采用要聚拢到的分析延伸要领。MATLAB 聚拢由分析延伸要领 API 惩办。
采用并确立您的分析职业。
要是您正在使用 Einstein Discovery，请采用“启用”。您的默许浏览器将掀开，允许您授权与 Salesforce 的聚拢。聚拢后，转到匡助主题的Einstein Discovery部分以连续。
使用域或 IP 地址输入或采用职业器称号。
要是职业器使用 SSL 加密，请采用“需要 SSL”选项。Tableau 将读取安设在操作系统密钥存储中的文凭，以栽植安全聚拢。
珍惜：Tableau 仅在聚拢到 TabPy 或 RServe 时才救援 PEM 编码文凭。
指定端口。
端口 6311 是纯文本 RServe 职业器的默许端口。
端口 4912 是 SSL 加密的 Rserve 职业器的默许端口。
端口 9004 是 TabPy 的默许端口。
单击“测试聚拢”。
单击“保存”。
要是无法栽植聚拢，则会败露很是音书。 单击音书中的“败露详实信息”梭巡职业器复返的任何会诊信息。
在 Web 制作中使用分析延伸要领当您使用 Web 制作来创建或剪辑职责簿时，采用“分析”>“惩办分析延伸要领聚拢”，然后采用要用于职责簿的分析延伸要领。每个职责簿只可使用一个分析延伸要领。
Einstein Discovery 是 Salesforce 中一个弘大的分析器具，它诳骗机器学习提供观点和展望。Einstein Discovery 需要 Einstein Analytics Plus 许可证、Tableau CRM Plus 许可证或 Einstein Predictions 许可证，这若干可证需要额外付费。议论详实信息，请参见拜谒条目。
议论 Einstein Discovery 的详实信息，请参见 Salesforce 匡助中的发现初学(贯穿在新窗口中掀开)和诳骗 Einstein Discovery 进行评释注解、展望并采纳步履(贯穿在新窗口中掀开)。您也不错通过 Trailhead(贯穿在新窗口中掀开) 中的诳骗 Einstein Discovery 得到观点(贯穿在新窗口中掀开)来延伸您的学问。
将 Einstein Discovery m模子集成到 Tableau 中将 Tableau 聚拢到 Einstein Discovery 分析延伸要领后，您不错将展望平直镶嵌到谋略字段和 Tableau 表延伸要领中。在 Salesforce 中，使用 Model Manager 自动生成 Tableau 表谋略剧本，然后将该剧本粘贴到谋略字段中，以供在 Tableau 职责簿中使用。表谋略剧本通过调用展望 ID 和传递模子所需的数据来拜谒 Salesforce 中部署的展望模子。
珍惜：您不错采用在 Model Manager 生成的剧本中包含其他参数，以用于表谋略或 Tableau 表延伸要领。议论详实信息，请参见向 Model Manager 生成的剧本添加可选参数。
在谋略中镶嵌展望打 Einstein Discovery Salesforce 帐户并导航到 Model Manager。采用一个要集成到 Tableau 中的模子。在模子选项卡上，采用“Edit Settings”（剪辑竖立）>“Create Tableau Table Calculation”（创建 Tableau 表谋略）。
Model Manager 将生成一个剧本，其中包含要使用的展望界说的 ID、模子中使用的字段（变量），以及 Tableau 中的对应源字段。
单击“Copy to Clipboard”（复制到剪贴板）。
在 Tableau 职责簿中，采用“分析”>“创建谋略字段”，然后在谋略剪辑器中粘贴生成的剧本。
将每个 ATTR 或 SUM 函数中的字段称号替换为 Tableau 数据中的匹配字段称号，然后保存谋略字段。
谋略不错像任何其他 Tableau 谋略不异使用。议论详实信息，请参见底下的SCRIPT 抒发式函数。
当剧本运行时，它会向 Salesforce 中的展望界说发送展望肯求（带输入数据）。Einstein Discovery 将效果复返 Tableau，该效果将败露在您的职责表或神情板中。
在 Tableau 表延伸要领中镶嵌展望Model Manager 生成的剧本也可用于创建 Tableau 表延伸要领。若要将 Model Manager 生成的剧本用于表延伸要领，请删除剧本的 SCRIPT_REAL 部分，并仅包括在括号中包含的肯求主体。
向 Model Manager 生成的剧本添加可选参数您不错采用在 Model Manager 生成的剧本中包含其他参数。这些参数是皆备可选的；该剧本不错使用或不使用它们。这些可选参数不错与谋略字段或表延伸要领一谈使用。
可选参数语法
风景maxMiddleValues"maxMiddleValues": integer指定要在反应中复返的顶级展望因子的数目。
竖立为整数。
只可与追忆和二元分类模子一谈使用。
maxPrescriptions"maxPrescriptions": integer指定要在反应中复返的最大改良数目。
竖立为整数。
只可与追忆和二元分类模子一谈使用。
showMultiClassProbabilities"showMultiClassProbabilities": boolean采用是否败露多类分类模子的概率。
竖立为 true 或 false。
只可与多类分类模子一谈使用。
以下示例剧本败露了如安在谋略字段的剧本中使用这些可选参数。
SCRIPT_REAL('{ "modelOrPredictionDefinitionId": "1ORB0000000HC3KOAW","columns": ["Postal_Code", "City", "Ship_Mode", "Row_ID", "Profit", "Category", "Sub_Category", "Order_Date",
"Quantity", "Ship_Date", "Region", "Sales", "State", "Segment"],"maxMiddleValues": 3,"maxPrescriptions": 5,"showMultiClassProbabilities": false }',SUM([Postal Code]), ATTR([City]), ATTR([Ship Mode]), SUM([Row ID]), SUM([Profit]), ATTR([Category]), ATTR([Sub-Category]),
ATTR([Order Date]), SUM([Quantity]), ATTR([Ship Date]), ATTR([Region]), SUM([Sales]), ATTR([State]), ATTR([Segment]))
下一个示例败露了将此剧本与表延伸要领一谈使用。关于表延伸要领，仅在大括号中包含剧本。不要在大括番外包含 SCRIPT_REAL 函数和属性。
{"modelOrPredictionDefinitionId": "1ORB0000000HC3KOAW","columns": ["Postal_Code", "City", "Ship_Mode", "Row_ID", "Profit", "Category", "Sub_Category", "Order_Date",
"Quantity", "Ship_Date", "Region", "Sales", "State", "Segment"],"maxMiddleValues": 3,"maxPrescriptions": 5,"showMultiClassProbabilities": false}
R 是一种用于统计谋略和图形的开源软件编程谈话和软件环境。
已矣 RServe 聚拢Tableau Desktop 可通过纯文本或 SSL 加密的流量聚拢到 R。议论要使用哪种类型的疏浚，请盘问您的系统惩办员。
珍惜：关于 R 集成，Tableau 已使用 R 版块 3.4.4 至 3.5.1 以及 RServe 版块 0.6-8 至 1.7.3 进行了测试。
RServe 分析延伸要领的中间文凭链珍惜：用户不消使用 Tableau Server 将 Tableau Desktop 聚拢到 RServe。
自 Tableau Server 版块 2020.1 起，必须在通过 Tableau Server 聚拢到 Rserve 外部聚拢的 Tableau Desktop 谋略机（Windows 和 Mac）上安设无缺的文凭链。此条目是由 Rserve 在安全聚拢上惩办合手手的形势所细主义。
在 Tableau Desktop 上导入根文凭是不够的，必须将通盘文凭链导入到客户端谋略机上。
MATLABMATLAB 是一种通过“分析延伸要领 API”进行聚拢的高等谈话，它使您能以比使用传统编程谈话（例如 C、C++ 和 Fortran）更快的速率执行谋略密集型任务。您不错在多样种种的应用中使用 MATLAB，包括信号和图像处理、通讯、铁心想象、测试和测量、金融建模和分析，以及谋略生物学。议论若何确立 MATLAB 职业器以使用 Tableau 的信息，请与 MATLAB 救援议论。
若要阅读议论在 Tableau 中使用 MATLAB 的可能性的更多信息，请参见使 MATLAB 模子和算法在 Tableau 中起作用(贯穿在新窗口中掀开)。
TabPyPython 是平方使用的高等编程谈话，用于一般用途编程。通过向分析延伸要领发送 Python 高唱，您不错执行展望客户流失或运行心情分析等操作。
Tableau Python Server (TabPy) 是 Tableau 的延伸选项延伸领域的一部分。若要安设 TabPy，请拜谒此 GitHub 页面(贯穿在新窗口中掀开)。若要阅读议论在 Tableau 中使用 Python 的可能性的更多信息，请参见使用 TabPy 构建高瓜分析应用要领(贯穿在新窗口中掀开)。
SCRIPT 抒发式函数在 Tableau Desktop 中，不错使用一组四个 SCRIPT 函数将抒发式传递到分析延伸要领并获取效果。这些函数包括：
SCRIPT_BOOL
SCRIPT_INT
SCRIPT_REAL
SCRIPT_STR
议论详实信息和示例，请参见SCRIPT_BOOL。
由于聚拢到分析延伸要领触及一些网罗支出，因此时常最有用的作念法是尽可能一次性传递所止境据，而不是以单个行值的体式传递数据。例如来说，要是您将寻址竖立为“单位格”（例如，通过单击视图中的字段并采用“谋略对象”>“单位格”），Tableau 将按行（由可视化项中的每个秀雅创建）单独调用分析延伸要领。凭证数据的大小，这可能会导致相配无数的单独调用。
确保对分析延伸要领进行有用调用的最浅薄步调是导航至“剪辑表谋略”并采用“特定维度”，然后选中每个维度足下的框以对该维度进行寻址。这将为通盘可视化项生成一个分析延伸要领调用。任何未选中的维度都将被分区，从而为可视化项中的每个成员生成一个单独的调用。要是可视化项中有好多秀雅，则在采用维度时采用“暂停自动更新”可能是故意的，以在意在正确运算之前不绝进行谋略。
一系列四个函数不错平直查询分析延伸要领中部署的模子。这不错使您不消将冗长的谋略写入剧本函数。这些函数统称为 MODEL_EXTENSION 函数，就像上头提到的剧本函数不异，有四次迭代：
MODEL_EXTENSION_BOOL
MODEL_EXTENSION_INT
MODEL_EXTENSION_REAL
MODEL_EXTENSION_STR
这四个函数的不同之处仅在于它们复返的值。例如，MODEL_EXTENSION_BOOL 函数复返一个布尔值。为了使用 MODEL_EXTENSION 函数，您需要在外部分析职业中部署模子，而且外部分析职业必须允许平直查询该模子。
珍惜：现在，唯有 TabPy 模子救援 MODEL_EXTENSION 函数。
MODEL_EXTENSION 函数的一部分
A. 您正在调用的模子。模子称号必须与部署的模子匹配。B. 模子的输入。与您的惩办员商量，了解您正在使用的模子需要哪些输入。C. 从 Tableau 传递到模子的值。
议论详实信息和示例，请参见表谋略函数。
因为这些e SCRIPT 函数是表谋略，是以寻址和分区想法适用。（议论这些想法的评释，请参见基础学问：寻址和分区。）Tableau 会对每个分区调用一次分析延伸要领。这意味着关于谋略分区的每个维度，将为可视化项中存在的该维度的每个成员进行一次调用。因此，除非必须进行分区，不然提倡将维度放在寻址上。
分享需要分析延伸要领聚拢的职责簿您可能需要将包含分析延伸要领功能的职责簿发送到其他用户，这些用户可能在其他谋略机上使用 Tableau Desktop 的不同副本。无意，用户可从 Tableau Server 下载包含分析延伸要领功能的职责簿。要是与某东谈主分享您的职责簿，他们必须在其谋略机上确立分析延伸要领聚拢。
发布需要分析延伸要领聚拢的职责簿关于 Tableau Server，请参见“确立与分析延伸要领的聚拢”(Windows(贯穿在新窗口中掀开) | Linux(贯穿在新窗口中掀开))。告捷发布后，您必须采用要与职责簿关联的已确立分析延伸要领。
