【报错原因】训练和预测子集中，因子变量的水平不一致【解决方法】更换采样方法或者换变量

使用节点：筛选样本 功能：根据研究需要，对一个变量的值进行合理的限制。例如缩小取值范围，筛选出想要的某些值，区分性别，等等。

【报错原因】 分层变量和自变量不适配，只有一个数据在某个分层里 【解决方法】 重新选择适合变量

【报错原因】 变量存在空值 【解决方法】 更换变量或插补空值

【报错原因】 数据问题，计算出来包含inf或者na

【报错原因】 节点数不支持计算 【解决方法】 更改节点数

答：非要用硬盘也可以，但是极度不推荐。容易坏，容易报奇怪的错。性价比极低。

【报错原因】 变量选择有问题，不可以是字符串，必须是0和1的二分类变量 【解决方法】 更换因变量

【报错原因】 spark的黑色运行窗口被意外关闭 【解决方法】 避免spark运行窗口被关闭

【报错原因】 选择的因变量和自变量不适合此分布类型 【解决方法】 更换因变量/自变量或分布类型

【报错原因】 数据量太小或者Minnodesize太大 【解决方法】 增大数据量，或者输入小一点的minnodesize

逻辑与运算符号（英文半角）含义==等于!=不等于>大于>=大于等于<小于<=小于等于|或or或&或and且~非( )①表示括号，优先运算②( )跟随在其他运算符后，含义随运算符变化[ ]索引...

【报错原因】 干预变量不符合规定 【解决方法】 建议检查干预变量或重新选择

【报错原因】 上游节点如果为调查设计回归分析或调查设计cox回归，不能做Likelihood

【解决方法】 重启后重新运行

【报错原因】 数据问题 【解决方法】 替换分析变量

【报错原因】 输入样本量可能为0

使用节点：矩阵变换 功能：将表格的行与列互换，快速将变量值变为变量名。

【报错原因】 外部验证里的变量值和原始数据变量不一样 【解决方法】 更换变量

【报错原因】 变量组合无法成功拟合，建议逐渐减少自变量逐个排查

【报错原因】 数据筛选没了 【解决方法】 调整pvalue，pvalue调大些

【报错原因】 数据问题算不出 【解决方法】 更改协整成分

答：配置文件记录了软件对数据的所有操作，格式为dlprog。 工程项目可以理解为将数据与操作进行捆绑打包。方便项目在不同移动终端传输。格式为sasln。

【报错原因】变量里含有空值【解决方法】删除空值或者插补空值

【报错原因】 所选择的因变量可能为多分类，不应该使用两组匹配 【解决方法】 修改匹配方法

【报错原因】 最大输入的观测时间要比实际最大的时间小1才能计算 【解决方法】 更改输入的观测时间

【报错原因】 数据问题 【解决方法】 更换响应变量

【解决方法】 选择代表生存时间的证书连续型变量，生存时间应大于1

使用节点：标准化变量名 更新变量名 功能：处理变量名中的非法字符，更改变量名称等

【报错原因】 分析模型没有结果或结果存在NA 【解决方法】 建议更换模型