“产品手册v5.0.1”的版本间的差异
(→数据表管理) |
|||
第226行: | 第226行: | ||
==资源管理== | ==资源管理== | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
==日志管理== | ==日志管理== | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
==个人中心== | ==个人中心== | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
==系统管理== | ==系统管理== | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
==关键词== | ==关键词== |
2021年5月10日 (一) 07:46的版本
简介
DataFocus Cloud版用户手册包含了使用DataFocus Cloud版的操作方法和搜索分析的使用信息。它将帮助用户更快地了解DataFocus Cloud版的各项功能。用户可以通过使用DataFocus Cloud版搜索、查看、保存、分享数据分析结果,生成动态展示的可视化数据大屏。DataFocus,让数据分析像搜索一样简单。
DataFocus Cloud版无需本地安装,只需接入网络,通过访问域名即可在线注册使用。
系统登录
用户登录
所有用户都需要通过登录界面进入DataFocus Cloud版,如图1-1-1所示。用户需要输入正确的用户名及密码才能成功跳转下一步,否则无法登录。系统会根据登录用户账号的权限提供具有相应功能的使用界面。
首次登录修改密码
用户首次登录系统时,会出现首次登录修改密码的提示,如图1-1-2所示。输入新密码和确认密码,点击确定后即可成功登录系统。后续用户需要使用用户名与新密码完成登录。
邮箱系统配置
admin用户(即超级管理员)在首次登入DataFocus Cloud版时会要求进行邮件系统配置,如图1-1-3所示。点击弹窗右上角按钮,关闭邮件系统配置,可直接点击下一步登录系统(可在系统管理-全局配置-邮件系统配置中进行设置)。
选择配置邮件系统时,需要输入以下信息:邮件主机名、邮件主机端口号、邮件主机用户名、邮件主机密码。
正确配置后,点击下一步会要求输入用户名、验证邮箱并通过验证码验证邮箱的有效性,如图1-1-4所示。验证码有效时间为60s。(修改邮箱需要再次验证新邮箱的有效性)。
忘记密码
忘记密码时,可以点击登录页面的“忘记密码”按钮。通过输入用户名、邮箱、验证码,进行新密码设置。前提是admin用户已经配置好邮箱服务器用来收发验证码。
如果邮件系统未配置,在输入邮箱并点击发送验证码时,会出现“发送邮件失败,请稍后再试”的提示信息,请联系admin用户进行邮件系统配置后重试。
DataFocus首页
用户成功登录系统后,会进入DataFocus Cloud版首页,如图1-2-1所示。首页左侧菜单栏提供了各功能模块的快捷入口,点击相应图标可直接跳转到相应模块。中间区域展示了最近使用和创建的资源,以及我的收藏。
功能模块
DataFocus Cloud版主要有8个功能模块,如表1-1说明:
支持语言
DataFocus Cloud版支持中英文切换。点击DataFocus页面右上角的“中文”按钮会出现如图1-4-1的提示,选择English,则页面会全部切换为英文。
英文状态下的DataFocus Cloud版首页,如图1-4-2所示。
用户信息
使用界面右上角会显示当前登录的用户名,如图1-5-1所示。点击头像会显示“用户信息”、“修改密码“、“消息通知”、“退出”4个选项。
修改用户信息
点击“用户信息”会弹出修改用户信息页面,如图1-5-2所示。用户可以在该页面修改头像,添加真实名称、邮箱以及手机号。上传头像支持 jpg、png、gif、bmp格式且大小在100K以内。
修改密码
点击“修改密码”会弹出修改密码页面,如图1-5-3所示。用户需要输入原始密码、新密码(密码设置必须为10~128个字母 , 且是大小写、数字和特殊字符至少3种的组合)、确认密码,点击确定后返回使用页面,不会回退到登录页面。新密码在退出重新登录后开始生效。
消息通知
点击“消息通知”会弹出消息页面,如图1-5-4所示。消息通知类型有以下几类,如表1-2说明:
消息类型 | 概述 |
1. 历史问答数据触发临界值消息 | 当历史问答数据触发设置的临界值时,创建者会收到消息通知 |
2. 历史问答新增评论 | 当历史问答新增评论时,创建者会收到消息通知 |
3. 历史问答更新 | 当历史问答更新时,创建者会收到消息通知 |
4. 数据看板更新 | 当数据看板被更新时,创建者会收到消息通知 |
5. 数据看板简报发送成功 | 数据看板简报发送成功时,创建者会收到消息通知 |
6. 数据看板简报发送失败 | 数据看板简报发送失败时,创建者会收到消息通知 |
7. 导入数据表失败 | 数据表导入失败时,创建者会收到消息通知 |
8. 导入数据表成功 | 数据表导入成功时,创建者会收到消息通知 |
9. 创建中间表成功 | 创建中间表成功时,创建者会收到消息通知 |
10. 创建中间表失败 | 创建中间表失败时,创建者会收到消息通知 |
11. 数据分析失败 | 数据分析失败时,创建者会收到消息通知 |
12. 资源分享 | 资源分享成功时,被分享者会收到消息通知 |
13. 定时任务执行失败 | 定时任务执行失败时,创建者会收到消息通知 |
14. 用户被挤出 | 用户被挤出时,当前登录用户会收到消息通知 |
退出登录
点击“退出”会弹出退出登录页面提示,如图1-5-5所示。点击确定即可退出登录并返回登录页面(如图1-1-1)。
权限管理
在DataFocus系统中资源权限是依附于角色的,通过给用户添加相应的角色获得对应的角色权限。
权限管理属于系统管理中的功能模块,仅超级管理员(admin)和拥有资源管理员角色权限的用户可以配置资源。
系统默认角色有5种,如表1-3说明:
系统角色 | 描述 |
系统管理员 | 全局配置,用户管理,角色管理,分配角色到用户/岗位 |
资源管理员 | 管理所有资源,资源赋予权限 |
部门管理员 | 管理自身所在直接部门的组织架构,可以分配自己拥有的角色给管理的组织架构(分配/去分配) |
开发者 | 新增资源,管理拥有权限的资源 |
日志管理员 | 审计日志 |
admin用户可以为所有用户添加系统角色权限,如图1-6-1所示。系统管理员可以为用户添加开发者权限,如图1-6-2所示。
分享管理
分享功能运用在数据看板、历史问答这两个功能模块。
用户可将自己创建的数据看板或历史问答分享给单个用户、多个用户,以及分享他人所分享的内容,如图1-7-1所示。分享后也可以取消分享,取消后被分享用户无法查看。
被分享的用户在查看时,会依据该用户所拥有的数据权限进行相应的变化,用户只能看到自己有权限查看的部分。
标签管理
用户可通过创建标签,对资源进行分类管理以便更好地进行筛选查看与使用。
拥有数据管理权限的用户可在历史问答、数据看板、数据表管理、资源管理模块创建标签,创建后的标签可在各模块中同步。用户还可对标签名称及颜色进行修改、删除操作,如图1-8-1所示。无数据管理权限的用户只能应用或选择标签。
点击标签,点击“添加/修改标签”,输入标签名称并点击选择标签颜色,点击右侧“+”按钮,完成创建。
创建好标签之后,可为数据看板、历史问答等资源添加标签,如图1-8-2所示。先点击资源左上角勾选框,选中后点击标签颜色,即可为资源增加相应的标签。
添加完标签的资源,会显示标签颜色或内容,如图1-8-3所示。同一个资源可增加多个标签。
帮助中心
用户手册
点击“用户手册”会跳转到DataFocus产品资料库,如图1-9-1所示。用户可在此处查看产品手册等相关内容。
视频教程
点击“视频教程”跳转到DataFocus视频教程页面,如图1-9-2所示。用户可通过视频教程进一步了解DataFocus的功能。
DataFocus社区
点击“ DataFocus社区”跳转到DataFocus社区页面,如图1-9-3所示。用户可在社区中与其他用户交流数据分析经验,查找遇到的使用问题。
DataFocus版本
当产品推出了新版本,用户进入系统可以看到右上角的帮助按钮有一个红点提示,点开“DataFocus版本”会提示有版本更新,点击升级即可更新为自动版本。无版本更新时,点击可查看当前版本信息与应用名,如图1-9-4所示。
注册安装
搜索模块
历史问答
数据看板
数据表管理
资源管理
日志管理
个人中心
系统管理
关键词
关键词是指在搜索模块的搜索框中输入关键的词句,DataFocus会主动的出现提示,让搜索变得更加的智能化。
中文关键词
使用中文关键词的前提是在中文语言条件下才能成功的使用。中文和英文关键词若混乱使用系统便会报错并无法给出正确的结果。
现阶段中文环境下可以使用的关键词如下表所示。
日期关键词
- 年份值直接输入即可,如:2020。
关键词 | 描述 | 用例 |
周/星期/礼拜 | 作为查看周数据的关键词 | 例:周一/1/日,礼拜1/七/天/日,星期1/一 |
周末 | 作为查看周六与周日数据的关键词 | 例:周末销售数量 |
月 | 作为查看月数据的关键词 | 例:一/1月 |
在”xxx(具体日期)”之前/以前 | 主要是为了查看某段日期前的数据情况。 | 例:订单日期在"2019-11-11"之前的销售金额 |
在”xxx(具体日期)”之后/以后 | 主要是为了查看某段日期后的数据情况。 | 例:订单日期在"2019-11-11"之后的销售金额 |
在”xxx(具体日期)”和”xxx(具体日期)”之间的 | 主要是为了查看两个时间段之间的数据情况 | 例:订单日期在"2019-10-11"和"2019-11-11"之间的销售金额 |
昨天/最后一天/前一天 | 作为查看昨天数据情况的关键词 | 例:昨天用户浏览量 |
今天/今日/本日 | 作为查看今天数据情况的关键词 | 例:今天用户浏览量 |
明天/翌日/次日 | 作为查看明天数据情况的关键词 | 例:明天用户浏览量 |
上周/上礼拜/上星期xx | 作为查看上周某天的数据情况的关键词 | 例:上周一/1 ;上周日; |
上周末 | 作为查看早前周六和周日的数据情况的关键词 | 例:上周末销售数量 |
下周/下礼拜/下星期xx | 作为查看下周某天的数据情况的关键词 | 例:下周日,下周一/1 |
下周末 | 作为查看下周的周六和周日的数据情况的关键词 | 例:下周末销售数量 |
上周/上个星期/上个礼拜/前一周 | 作为查看上周的周一至周日的数据情况的关键词 | 例:上个星期销售数量 |
上月/上个月/上一个月/前一月/前一个月 | 作为查看上月的月初至月末的数据情况的关键词 | 例:用户上个月积分 |
上季度/上个季度/上一季度 | 作为查看上一季度的季初至季末的数据情况的关键词 | 例:用户上季度积分 |
去年/上一年/前一年 | 作为查看去年年初至年末的数据情况的关键词 | 例:用户上一年积分 |
本周/当周/这周 | 作为查看这周所有数据情况的关键词 | 例:本周用户浏览量 |
本月/当月/这个月 | 作为查看这个月所有数据情况的关键词 | 例:本月用户浏览量 |
本季/当季/本季度/当季度/这个季度 | 作为查看这季度所有数据情况的关键词 | 例:本季度用户浏览量 |
本年/当年/今年 | 作为查看今年所有数据情况的关键词 | 例:本年用户浏览量 |
本周/当周 截止/截至 目前(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本周截至目前的用户量 |
本周/当周 截止/截至 目前为止(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本周截至目前为止的用户量 |
本月/当月 截止/截至 目前(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本月截至目前的用户量 |
本月/当月 截止/截至 目前为止(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本月截至目前为止的用户量 |
本季(度)/当季(度) 截止/截至 目前(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本季度截至目前的用户量 |
本季(度)/当季(度) 截止/截至 目前为止(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本季度截至目前为止的用户量 |
本年/当年 截止/截至 目前(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本年截至目前的用户量 |
本年/当年 截止/截至 目前为止(的) | 作为查看时间跨度截至目前的数据情况关键词 | 例:本年截至目前为止的用户量。 |
下周/下个星期/下一周/下个礼拜 | 作为查询未来数据情况的关键词。
查询未来一周的周一至周日的数据情况。 |
例:下周用户浏览量 |
下月/下个月/下一个月/未来一个月(的) | 作为查询未来数据情况的关键词。
查询未来一个月的月初 至月末的数据情况。 |
例:下个月用户浏览量 |
下个季度/下一季度 | 作为查询未来数据情况的关键词。
查询未来一季度的季初至季末数据情况的关键词。 |
例:下个季度用户浏览量 |
明年/下一年 | 作为查询未来数据情况的关键词。
查看明年的年初至年末数据情况。 |
例:明年用户浏览量 |
最近/过去/过去的/前xx天(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看早前xx天的数据情况。 |
例:用户前3天的积分 |
最近/过去/过去的/前xx周/礼拜/星期/个星期(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看早前xx个周的周一至周日的数据情况。 |
例:用户前3周的积分 |
最近/过去/过去的/前xx月/个月(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看早前xx个月从月初至月末的数据情况。 |
例:用户前3月的积分 |
最近/过去/过去的/前xx季/季度/个季/季的/季度的/个季的/个季度的 | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看早前xx个季度从季初至季末的数据情况。 |
例:用户前3季度的积分 |
最近/过去/过去的/前xx年(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看早前xx个年从年初至年末的数据情况。 |
例:用户前3年的积分 |
未来/接下来(的)xx天 | 作为查看未来时间段的数据的关键词。
查看未来xx天的数据。 |
例:用户未来3天的积分 |
未来/接下来(的)xx周/星期/礼拜/个星期(的) | 作为查看未来时间段的数据的关键词。
查看未来xx个周从周一至周日的数据情况。 |
例:用户接下来的3周积分 |
未来/接下来(的)xx月/个月(的) | 作为查看未来时间段的数据的关键词。
查看未来xx个月从月初至月末的数据情况。 |
例:用户接下来的3月积分 |
未来/接下来(的)xx季/季度/个季(的)/个季度的 | 作为查看未来时间段的数据的关键词。
查看未来xx个季度从季初至季末的数据情况。 |
例:用户接下来的3季度积分 |
未来/接下来(的)xx年(的) | 作为查看未来时间段的数据的关键词。
查看未来xx年从年初至年末的数据情况。 |
例:用户接下来的3年积分 |
按天统计(的) | 作为以日为统计时间计算数据情况的关键词(1~31) | 例:按天统计的销售数量 |
按周日期统计/按每周七天统计/按周分天统计(的) | 作为以周日期为统计时间计算数据情况的关键词(Monday~Sunday) | 例:按周分天统计的销售数量 |
按周统计(的) | 按周数目统计的 | 例:按周统计的积分 |
按月统计(的) | 作为以月为统计时间计算数据情况的关键词(1~12) | 例:按月统计的积分 |
每天/每日/日报 | 作为查看每天数据情况的关键词 | 例:每天用户积分 |
每周/每星期/周报 | 作为查看每周数据情况的关键词 | 例:每周用户积分 |
每月/月报 | 作为查看每月数据情况的关键词 | 例:每月用户积分 |
每季度/季度/每季 | 作为查看每季度数据情况的关键词 | 例:每季度用户积分 |
每年/年度/年报 | 作为查看每年数据情况的关键词 | 例:每年用户积分 |
每天/周/月/季度/年 的最后xxx | 作为查看指定日期数据情况的关键词 | 例:每月的最后3天的积分 |
每天/周/月/季度/年 的前xxx | 作为查看指定日期数据情况的关键词 | 例:每月的前3天的积分 |
每天/周/月/季度/ 年的第X(number)到Y(number)小时/天/周/月/季度 | 作为查看指定日期数据情况的关键词 | 例:每月的第1到3天的积分 |
xx天/日前(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看过去xx天之前的数据情况。 |
例:2天前的销售数量 |
xx周/星期/个星期前(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看过去xx个周之前的数据情况。 |
例:2周前的销售数量 |
xx月/个月前(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看过去xx个月之前的数据情况。 |
例:2月前的销售数量 |
xx季度/个季度前(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看过去xx个季度之前的数据情况。 |
例:2季度前的销售数量 |
xx年前(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看过去xx个年之前的数据情况。 |
例:2年前的销售数量 |
时间关键词
关键词 | 描述 | 用例 |
前/最近/过去的/过去xx分钟/分 | 作为查看过去xx分钟数据情况的关键词 | 例如:过去的3分钟用户浏览量 |
上一分钟/前一分钟 | 作为查看过去一分钟数据情况的关键词 | 例如:上一分钟用户浏览量 |
前/最近/过去的/过去xx小时/个小时 | 作为查看过去xx小时数据情况的关键词 | 例如:过去的3小时用户浏览量 |
上一小时/上一个小时/前一小时/前一个小时 | 作为查看过去一小时数据情况的关键词 | 例如:上一小时用户浏览量 |
未来/接下来(的)xx分钟(的) | 作为查看未来xx分钟的数据的关键词 | 例:
1、用户接下来的3分钟的浏览量 2、用户接下来3分钟浏览量 |
下一分钟 | 作为查看未来一分钟数据情况的关键词 | 例如:下一分钟用户浏览量 |
未来/接下来(的)xx小时(的) | 作为查看未来xx小时的数据的关键词 | 例:
1、用户接下来的3小时的浏览量 2、用户未来3小时浏览量 |
下一小时/下一个小时 | 作为查看未来一小时数据情况的关键词 | 例如:下一小时用户浏览量 |
每分/每分钟 | 作为查看每分钟数据情况的关键词 | 例如:每分钟用户浏览量 |
每小时 | 作为查看每小时数据情况的关键词 | 例如:每小时用户浏览量 |
xx分/分钟前(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看过去xx分钟之前的数据。 |
例如:5分钟前用户浏览量 |
xx小时前(的) | 作为查看早前的数据情况的关键词。
查看过去xx小时之前的数据。 |
例如:5小时前用户浏览量 |
字符串关键词
- 在搜索框中输入筛选的字符串时,需使用引号。如:用户名开头是‘陈’。
- 多项列中值之间可使用逗号实现条件并列。如:用户名开头是‘陈’,‘张’。
关键词 | 描述 | 用例 |
开头是 | 作为筛选字符串的关键词 | 例:
1、用户名开头是‘陈’ 2、开头是‘陈’的用户名 |
开头不是 | 作为筛选字符串的关键词 | 例:用户名开头不是”陈” |
结尾是 | 作为筛选字符串的关键词 | 例:用户名结尾是‘陈’ |
结尾不是 | 作为筛选字符串的关键词 | 例:用户名结尾不是‘陈’ |
包含 | 作为筛选字符串的关键词 | 例:产品名称包含‘红松’ |
不包含 | 作为筛选字符串的关键词 | 例:用户名不包含‘陈’ |
筛选关键词
注:在搜索框中输入字符串时,需使用引号。如:性别=”男”。
关键词 | 描述 | 用例 |
为空 | 主要作为列中值的筛选条件。(属性列) | 例:年龄为空 |
不为空 | 主要作为列中值的筛选条件。(属性列) | 例:城市不为空 |
大于/> | 主要作为数值的筛选条件 | 例:年龄大于20 |
小于/< | 主要作为数值的筛选条件 | 例:销售金额小于20000 |
等于/= | 主要作为数值/列中值的精确筛选条件,
注:连接的列中值需加引号,多项列中值之间可使用逗号实现条件并列。 |
例:性别=”男”
产品名称等于"玉米", "豌豆" |
不等于/!= | 主要作为数值/列中值的筛选条件
注:连接的列中值需加引号,多项列中值之间可使用逗号实现条件并列。 |
例:销售类型!=17
产品名称不等于"玉米", "豌豆" |
大于等于/>= | 主要作为数值的筛选条件 | 例:年龄大于等于20 |
小于等于/<= | 主要作为数值的筛选条件 | 例:年龄小于等于20 |
排序关键词
适用于属性列和数值列(Attribute和Measure)。
关键词 | 描述 | 用例 |
按XXX升序 | 按照XXX升序的方式进行排列 | 例:按销售金额升序 |
按XXX降序 | 按照XXX降序的方式进行排列 | 例:按销售金额降序 |
按XXX升序排列的 | 按照XXX升序的方式进行排列 | 例:按销售金额升序排列的 |
按XXX降序排列的 | 按照XXX降序的方式进行排列 | 例:按销售金额降序排列的 |
聚合关键词
关键词 | 描述 | 用例 |
XX数量/的数量 | 作为计算列中值的个数的关键词。(属性列) | 例:客户ID的数量 |
XX去重后的数量/的去重后的数量 | 作为计算列中值去重后个数的关键词。(属性列) | 例:产品名称去重后的数量 |
XX计数/的计数 | 计算数据记录数的关键词 | 例:单号的计数 |
XX的总和/总和XX | 作为计算数值的关键词(数值列) | 例:销售金额的总和 |
XX最大值/的最大值/最大XX | 作为计算数值的关键词 (数值列) | 例:年龄的最大值 |
XX最小值/的最小值/最小XX | 作为计算数值的关键词 (数值列) | 例:年龄的最小值 |
XX方差/的方差 | 作为计算数值的关键词 (数值列) | 例:年龄的方差 |
XX标准差/的标准差 | 作为计算数值的关键词 (数值列) | 例:年龄的标准差 |
XX的平均值/平均XX | 作为计算数值的关键词 (数值列) | 例:年龄的平均值 |
排名关键词
- 该类关键词用于,将数值列按大到小排序后(系统识别)对某位数据的获取
- 表中XX指数值列,SS为属性列。若需多个属性列作为统计条件,列名间使用逗号间隔,如:按区域 ,订单日期 统计排名最前的 销售数量 的总和。
- “的总和”为聚合方式,可以更换为其它聚合关键词。不加聚合则按原表中的行数据进行值的筛选。
关键词 | 描述 | 用例 |
排名最前的 XX 的总和 | 运用“排名最前的”关键词,可以得到想要查询的数列(XX的总和)值最大。 | 例:销售金额的总和排名最前的 |
最前的 XX 的总和 | 运用“排名最前的”关键词,可以得到想要查询的数列(XX的总和)值最大。 | 例:排名最前的销售金额的总和 |
排名前x(number)的XX的总和 | 运用“排名前x的”等关键词,可以得到想要查询的数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 | 例:排名前6的销售金额的总和 |
排前x(number)的XX的总和 | 运用“排名前x的”等关键词,可以得到想要查询的数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 | 例:排名前5的年龄 |
前x(number)的XX的总和 | 运用“排名前x的”等关键词,可以得到想要查询的数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 | 例:销售金额的总和前10的 |
排名前x个的XX的总和 | 运用“排名前x的”等关键词,可以得到想要查询的数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 | 例:销售金额的总和排名前3个的 |
排前x个的XX的总和 | 运用“排名前x的”等关键词,可以得到想要查询的数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 | 例:销售金额的总和排前3个的 |
前x个的XX的总和 | 运用“排名前x的”等关键词,可以得到想要查询的数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 | 例:销售金额的总和前3个的 |
排名最后的 XX的总和 | 通过运用“排名最后的”关键词,可以得到数列(XX的总和)值最小。 | 例:
1、积分排名最后的 2、排名最后的销售金额的总和 |
最后的 XX的总和 | 通过运用“排名最后的”关键词,可以得到数列(XX的总和)值最小。 | 最后的销售金额的总和 |
后x(number)的XX的总和 | 运用“排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列(XX的总和)的排名后x(度量)的数据 | 例:
1、后7的销售数量的总和 2、销售数量的总和后7的 |
排后x(number)的XX的总和 | 运用“排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列(XX的总和)的排名后x(度量)的数据 | 例:排后7的销售金额的总和 |
排名后x(number)的XX的总和 | 运用“排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列(XX的总和)的排名后x(度量)的数据 | 例:排名后7的销售金额的总和 |
后x(number)个的XX的总和 | 运用“排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列(XX的总和)的排名后x(度量)的数据 | 例:后7个的销售金额的总和 |
排后x(number)个的XX的总和 | 运用“排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列(XX的总和)的排名后x(度量)的数据 | 例:排名后7个的销售金额的总和 |
排名后x(number)个的XX的总和 | 运用“排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列(XX的总和)的排名后x(度量)的数据 | 例:年龄排名后3个的 |
排名第x(number)的XX的总和 | 运用“排名第x的”等关键词,获取想要查询的数据列(XX的总和)排名第x(度量)位的数据 | 例:排名第3的销售金额的 |
排第x(number)的XX的总和 | 运用“排名第x的”等关键词,获取想要查询的数据列(XX的总和)排名第x(度量)位的数据 | 例:排第3的销售金额 |
排名第x(number)到y(number)的XX的总和 | 运用“排名第x到y的”等关键词,获取想要查询的数列(XX的总和)值排名第x位到第y位的数据 | 例:排名第1到5的销售金额的总和 |
排第x(number)到y(number)的XX的总和 | 运用“排名第x到y的”等关键词,获取想要查询的数列(XX的总和)值排名第x位到第y位的数据 | 例:排第1到5的销售金额的总和 |
倒数x(number)的XX的总和 | 通过“倒数x的”关键词,计算出列值(XX的总和)排在末尾的X位的数据 | 例:倒数2 的销售金额的总和 |
倒数第x(number)的XX的总和 | 通过“倒数第x的”关键词,计算出列值(XX的总和)排名倒数第X位的数值 | 例:倒数第3的销售金额 |
倒数第x(number)到y(number)的XX的总和 | 计算出倒数第x位到第y位的数列值(XX的总和) | 例:倒数第1到5的销售金额的总和 |
按SS统计排名最前的 XX 的总和 | 运用“按SS统计排名最前的 ”等关键词,统计SS列各项的数列(XX的总和)值最大。 | 例:按区域统计排名最前的销售数量的总和
注:各区域的销售数量和的最大值 |
按SS统计最前的 XX 的总和 | 运用“按SS统计排名最前的 ”等关键词,统计SS列各项的数列(XX的总和)值最大。 | 例:按区域统计最前的销售数量的总和 |
按SS统计排名前x(number)的XX的总和 | 运用“按SS统计排名前x的 ”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名前x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 |
例:按区域统计排名前5的销售金额的总和 |
按SS统计排前x(number)的XX的总和 | 运用“按SS统计排名前x的 ”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名前x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 |
例:按区域统计排前5的销售金额的总和 |
按SS统计前x(number)的XX的总和 | 运用“按SS统计排名前x的 ”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名前x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 |
例:按区域统计前5的销售金额的总和 |
按SS统计排名前x个的XX的总和 | 运用“按SS统计排名前x的 ”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名前x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 |
例:按区域统计排名前5个的销售金额的总和 |
按SS统计排前x个的XX的总和 | 运用“按SS统计排名前x的 ”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名前x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 |
例:按区域统计排前5个的销售金额的总和 |
按SS统计前x(number)个的XX的总和 | 运用“按SS统计排名前x的 ”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名前x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名前x(度量)的数据 |
例:按区域统计前5个的销售金额的总和 |
按SS统计排名最后的 XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名最后的”等关键词,可以得到SS列各项数据的数列值(XX的总和)最小。 | 例:按区域统计排名最后的销售金额的总和 |
按SS统计最后的 XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名最后的”等关键词,可以得到SS列各项数据的数列值(XX的总和)最小。 | 例:按区域统计最后的销售金额的总和 |
按SS统计后x(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名后x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名后x(度量)的数据 |
例:按区域统计后10的销售金额的总和 |
按SS统计排后x(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名后x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名后x(度量)的数据 |
例:按区域统计排后10的销售金额的总和 |
按SS统计排名后x(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名后x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名后x(度量)的数据 |
例:按区域统计排名后10的销售金额的总和 |
按SS统计后x(number)个的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名后x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名后x(度量)的数据 |
例:按区域统计后10个的销售金额的总和 |
按SS统计排后x(number)个的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名后x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名后x(度量)的数据 |
例:按区域统计排后10个的销售金额的总和 |
按SS统计排名后x(number)个的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名后x的”等关键词,可以得到想要查询的数据列在SS列中各项值排名后x的数据
即按SS列中值统计数列值(XX的总和)排名后x(度量)的数据 |
例:按区域统计排名后10个的销售金额的总和 |
按SS统计排名第x(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名第x的”等关键词,按SS维度统计,获取想要查询的数据列(XX的总和)排名第x位的数据 | 例:按区域统计排名第3的销售金额的总和 |
按SS统计排第x(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名第x的”等关键词,按SS维度统计,获取想要查询的数据列(XX的总和)排名第x位的数据 | 例:按区域统计排第3的销售金额的总和 |
按SS统计排名第x(number)到Y(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名第x到y的”等关键词,按SS列中数据统计,获取排名第X位到第Y位的数列值(XX的总和) | 例:按区域统计排名第1到5的销售金额的总和 |
按SS统计排第x(number)到y(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计排名第x到y的”等关键词,按SS列中数据统计,获取排名第X位到第Y位的数列值(XX的总和) | 例:按区域统计排第1到5的销售金额的总和 |
按SS统计倒数x(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计倒数x的”等关键词,计算出SS列中每项排在末尾的X位的数值 | 例:按区域统计倒数2 的销售金额的总和 |
按SS统计倒数第x(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计倒数第x的”等关键词,计算出SS列中每项排名倒数第X位的数值 | 例:按区域统计倒数第3的销售金额 |
按SS统计倒数第x(number)个的XX的总和 | 通过运用“按SS统计倒数第x的”等关键词,计算出SS列中每项排名倒数第X位的数值 | 例:按区域统计倒数第3个的销售金额 |
按SS统计倒数第x(number)到y(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计倒数第x到y的”等关键词,计算出SS列中每项倒数第X位到第Y位的数值 | 例:按区域统计倒数第3到5的销售金额 |
按SS统计倒数第x(number)到y个(number)的XX的总和 | 通过运用“按SS统计倒数第x到y的”等关键词,计算出SS列中每项倒数第X位到第Y位的数值 | 例:按区域统计倒数第3到5个的销售金额 |
增长关键词
- xx为日期列,yy为数值列,若需多个数值列同时对比,可以使用逗号进行间隔,例如:按订单日期计算的销售金额的总和,销售数量的平均值的年增长量 。
- “的总和”为聚合方式,可以更换为其它聚合关键词。不加则默认为总和的方式聚合。
- 用“增长量/增长率”则默认计算月增长情况。如:按订单日期计算的销售金额的总和的增长量。
关键词 | 描述 | 用例 |
按xx(时间列)计算的yy的总和的 日/周/月/季度/年 增长量 | 计算在两个条件限定下的增长量(环比)。
增长量包括年增长量、周增长量、月增长量等如 月增长量,计算的是本月比上月的增长数量。 |
例:按订单日期计算的销售金额的总和的年增长量。 |
与往年同期相比按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长量 | 主要是计算在两个条件限定下的增长量(同比)。增长量包括年增长量、周增长量、月增长量等
如:月增长量 ,计算的是当前月比去年同一月份的增长数量。 |
例:
1、与往年同期相比按订单日期计算的销售金额的总和的月增长量 2、按销售日期计算的销售金额的总和的月增长量与往年同期相比 |
同比去年按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长量 | 主要是计算在两个条件限定下的增长量(同比)。增长量包括年增长量、周增长量、月增长量等
如:月增长量 ,计算的是当前月比去年同一月份的增长数量。 |
例:
1、同比去年按销售日期计算的销售金额的总和的季度增长量 2、按销售日期计算的销售金额的总和的季度增长量同比去年 |
同比上年按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长量 | 主要是计算在两个条件限定下的增长量(同比)。增长量包括年增长量、周增长量、月增长量等
如:月增长量 ,计算的是当前月比去年同一月份的增长数量。 |
例:同比上年按销售日期计算的销售金额的总和的月增长量。 |
同比上一年按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长量 | 主要是计算在两个条件限定下的增长量(同比)。增长量包括年增长量、周增长量、月增长量等
如:月增长量 ,计算的是当前月比去年同一月份的增长数量。 |
例:同比上一年按订单日期计算的销售金额的总和的季度增长量 |
同比按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长量 | 主要是计算在两个条件限定下的增长量(同比)。增长量包括年增长量、周增长量、月增长量等
如:月增长量 ,计算的是当前月比去年同一月份的增长数量。 |
例:同比按销售日期计算的销售金额的总和的月增长量。 |
按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长率 | 主要是计算在两个条件限定下的增长率(环比)。
增长率包括年增长率、周增长率、月增长率等 如月增长率,计算的是本月比上月的增长比例。 |
例:按订单日期计算的销售金额的总和的年增长率。 |
与往年同期相比按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长率 | 主要是主要是计算在两个条件限定下的增长率(同比)。
增长率包括年增长率、周增长率、月增长率等。 如月增长率,计算的是当前月比去年同一月份的增长比例。 |
例:
1、与往年同期相比按销售日期计算的销售金额的总和的月增长率 2、按销售日期计算的销售金额的总和的月增长率与往年同期相比 |
同比去年按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长率 | 主要是主要是计算在两个条件限定下的增长率(同比)。
增长率包括年增长率、周增长率、月增长率等。 如月增长率,计算的是当前月比去年同一月份的增长比例。 |
例:同比去年按销售日期计算的销售金额的总和的季度增长率。 |
同比上年按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长率 | 主要是主要是计算在两个条件限定下的增长率(同比)。
增长率包括年增长率、周增长率、月增长率等。 如月增长率,计算的是当前月比去年同一月份的增长比例。 |
例:同比上年按销售日期计算的销售金额的总和的月增长率。 |
同比上一年按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长率 | 主要是主要是计算在两个条件限定下的增长率(同比)。
增长率包括年增长率、周增长率、月增长率等。 如月增长率,计算的是当前月比去年同一月份的增长比例。 |
例:同比上一年按销售日期计算的销售金额的总和的月增长率。 |
同比按xx(时间列)计算的yy(数值列带聚合)的日/周/月/季度/年增长率 | 主要是主要是计算在两个条件限定下的增长率(同比)。
增长率包括年增长率、周增长率、月增长率等。 如月增长率,计算的是当前月比去年同一月份的增长比例。 |
例:同比按销售日期计算的销售金额的总和的月增长率。 |
分组关键词
- 当前分组规格,最多为32组。
关键词 | 描述 | 用例 |
按XX (数值列)分组统计的(分段统计、划分统计的) | 按XX分组统计的是指将Measure(度量)默认按五组进行划分 | 例:按销售金额分组统计的 |
按XX(数值列)分n组统计的(个段统计的) | 按XX分n组统计的是指将Measure列按设定的n个组进行划分 | 例:按销售金额分6组统计的 |
按XX(数值列)分组间隔为m统计的 (步长为m统计的) | 按XX分组间隔为m统计的是指将Measure列按设定的n个组,并且每组间隔为m进行划分 | 例:
1、按销售金额分组间隔为5000统计的 2、按销售金额分组步长为5000统计的 |
按XX(数值列)分n组间隔为m统计的 (步长为m统计的) | 按XX分n个组间隔为n统计的是指将Measure列按设定的n个组,并且每组间隔为m进行划分 | 例:
1、按销售金额分7组间隔为5000统计的 2、按销售金额分7组步长为5000统计的 |
按XX(数值列)从a到b分组统计的 | 指将Measure列从数值a到数值b默认按五组进行划分 | 例:按销售金额从10到100分组统计的 |
按XX(数值列)从a到b分n组统计的 | 指将Measure列从数值a到数值b按设定的n个组进行划分 | 例:按销售金额从10到100分6组统计的 |
按XX(数值列)从a到b分组间隔为m统计的(步长为m统计的) | 指将Measure列从数值a到数值b按设定的n个组,并且每组间隔为m进行划分 | 例:按销售金额从10到100分组间隔为50统计的 |
按XX(数值列)从a到b分n组间隔为m统计的(步长为m统计的) | 指将Measure列从数值a到数值b按设定的n个组,并且每组间隔为m进行划分 | 例:按销售金额从10到100分7组间隔为5统计的 |
vs关键词
- 可使用多个vs进行对比。
- 若同一对比条件下,进行多个列数据的对比 ,可以使用逗号进行间隔。如:”安徽”vs”浙江”销售金额,销售数量的平均值。
关键词 | 描述 | 用例 |
‘mm’ vs ‘nn’ | 作为vs对比的关键词,mm和nn是同一列中的不同列中值,或都是时间日期格式。后面加对比的数据。
注:需加引号 |
例:
1、”安徽”vs”浙江”销售金额 2、”安徽”vs”浙江”销售金额,销售数量 |
‘mm’ vs ‘mm’, ‘nn’ | 作为vs对比的关键词,mm和nn是同一列中的不同列中值。后面加对比的数据。
注:列中值需加引号;可用逗号连接多个列中值,进行数据和的对比 |
例:
1、"华北"vs"华东", "华北" 销售数量 2、"华北"vs"华东", "华北" ,"华南" 销售数量,销售金额 |
xx vs yy | 作为vs对比的关键词,xx和yy都是时间或日期关键词中的部分。后面加对比的数据。 | 例:今年vs去年 销售金额,销售数量,完成率 |
XX vs all | 作为vs对比的关键词, XX是非时间属性列名。后面加对比的数据。
用于将XX列中各项数据与总和进行对比 |
例:
1、产品名称vs all 销售数量 (将各产品销售数量与产品总销售数量进行对比) 2、产品名称vs all 销售数量, 销售金额的平均值 |
英文关键词
使用英文关键词的前提是在英文语言条件下才能成功的使用。英文关键词和中文关键词的使用方法大多相似。
日期关键词
- 年份值直接输入即可,如:2020。
关键词 | 描述 | 用例 |
Monday/Mon/Mon.
Tuesday/Tue/Tue. Wednesday/Wed/Wed. Thursday/Thu/Thu. Friday/Fri/Fri. Saturday/Sat/Sat. Sunday/Sun/Sun. |
主要是用来查看具体星期某一天的数据。 | 例:age creationdate Monday |
weekend | 主要是用来查看周末的数据。 | 例:age creationdate weekend |
January/Jan/Jan.
February/Feb/Feb. March/Mar/Mar. April/Apr/Apr. May/May. June/Jun/Jun. July/Jul/Jul. August/Aug/Aug. September/Sep/Sep. October/Oct/Oct. November/Nov/Nov. December/Dec/Dec. |
主要是用来查看具体某一月的数据。 | 例:age creationdate Jan |
before | 主要是用来查看某个时间段之前的数据。 | 例:creationdate before "2006-09-09" |
after | 主要是用来查看某个时间段之后的数据。 | 例:creationdate after "2006-09-09" |
between and | 主要是用来查看两个时间段之间的数据。 | 例:creationdate between "2006-09-09"and "2007-09-09" |
last day | 主要是用来查看昨天的数据情况。与yesterday用法相似。 | 例:age creationdate last day |
last
Monday/Mon/Mon. Tuesday/Tue/Tue. Wednesday/Wed/Wed. Thursday/Thu/Thu. Friday/Fri/Fri. Saturday/Sat/Sat. Sunday/Sun/Sun. |
主要是用来查看具体上星期某一天的数据。 | 例:age creationdate last Monday |
last weekend | 主要是用来查看上周末的数据情况。 | 例:age creationdate last weekend |
last week | 主要是用来查看上周的数据情况。 | 例:age creationdate last week |
last month | 主要是用来查看上个月的数据情况。 | 例:age creationdate last month |
last quarter | 主要是用来查看上个季度的数据情况。 | 例:age creationdate last quarter |
last year | 主要是用来查看去年的数据情况。 | 例:age creationdate last year |
last xx days | 主要是用来查看过去xx天的数据情况。 | 例:age creationdate last 4 days |
last xx weeks | 主要是用来查看过去xx周的数据情况。 | 例:age creationdate last 4 weeks |
last xx months | 主要是用来查看过去xx月的数据情况。 | 例:age creationdate last 4 months |
last xx quarters | 主要是用来查看过去xx季度的数据情况。 | 例:age creationdate last 4 quarters |
last xx years | 主要是用来查看过去xx年的数据情况。 | 例:age creationdate last 4 years |
yesterday | 主要是用来查看昨天的数据情况。 | 例:age creationdate yesterday |
tomorrow | 主要是用来查看明天的数据情况。 | 例:age creationdate tomorrow |
today | 主要是用来查看今天的数据情况。 | 例:age creationdate today |
week to date | 主要是用来查看本周到目前的数据。 | 例:age creationdate week to date |
month to date | 主要是用来查看本月到目前的数据。 | 例:age creationdate month to date |
quarter to date | 主要是用来本季度到目前的数据。 | 例:age creationdate quarter to date |
year to date | 主要是用来查看本年度到目前的数据。 | 例:age creationdate year to date |
next day | 主要是用来查看明天的数据情况。与tomorrow用法相似。 | 例:age creationdate next day |
next
Monday/Mon/Mon. Tuesday/Tue/Tue. Wednesday/Wed/Wed. Thursday/Thu/Thu. Friday/Fri/Fri. Saturday/Sat/Sat. Sunday/Sun/Sun. |
主要是用来查看具体下周某一天的数据。 | 例:age creationdate next Monday |
next weekend | 主要是用来查看下周末的数据。 | 例:age creationdate next weekend |
next week | 主要是用来查看下周的数据情况。 | 例:age creationdate next week |
next month | 主要是用来查看下个月的数据情况。 | 例:age creationdate next month |
next quarter | 主要是用来查看下个季度的数据情况。 | 例:age creationdate next quarter |
next year | 主要是用来查看明年的数据情况。 | 例:age creationdate next year |
next xx days | 主要是用来查看未来xx天的数据情况。 | 例:age creationdate next 4 days |
next xx weeks | 主要是用来查看未来xx周的数据情况。 | 例:age creationdate next 4 weeks |
next xx months | 主要是用来查看未来xx月的数据情况。 | 例:age creationdate next 4 months |
next xx quarters | 主要是用来查看未来xx季度的数据情况。 | 例:age creationdate next 4 quarters |
next xx years | 主要是用来查看未来xx年的数据情况。 | 例:age creationdate next 4 years |
by day of week | 主要是将查询结果数据按照7天分组(把所有数据按照1周7天分别加起来)。 | 例:creationdate by day of week |
by week | 主要是将查询结果数据按照53周分组(把所有数据按照1年53周分别加起来)。 | 例:age creationdate by week |
by month | 主要是将查询结果数据按照12月分组(把所有数据按照1年12月分别加起来)。 | 例:age creationdate by month |
daily | 主要是将查询结果数据按照天分组。 | 例:age creationdate daily |
weekly | 主要是将查询结果数据按照周分组。 | 例:age creationdate weekly |
monthly | 主要是将查询结果数据按照月分组(每月为月初到月末的数据加起来)。 | 例:age creationdate monthly |
quarterly | 主要是将查询结果数据按照季度分组(每季度为季度初到季度末的数据加起来)。 | 例:Age creationdate quarterly |
yearly | 主要是将查询结果数据按照年分组(每年为年初到年末的数据加起来)。 | 例:age creationdate yearly |
first xx days for each week/month/ quarter/year | 主要是将数据按时间分组后,查看各组前xx天的数据。 | 例:first 2 days for each week |
first xx weeks for each month/ quarter/year | 主要是将数据按时间分组后,查看各组前xx周的每日数据。 | 例:first 2 weeks for each month |
first xx months for each quarter/year | 主要是将数据按时间分组后,查看各组前xx月的每日数据。 | 例:first 2 months for each month |
last xx days for each week/month/ quarter/year | 主要是将数据按时间分组后,查看各组最后xx天的数据。 | 例:last 2 days for each week |
last xx weeks for each month/ quarter/year | 主要是将数据按时间分组后,查看各组最后xx周的每日数据。 | 例:last 2 weeks for each month |
last xx months for each quarter/year | 主要是将数据按时间分组后,查看各组最后xx月的每日数据。 | 例:last 2 months for each year |
xx days ago | 主要是查询xx天之前的所有数据 | 例:2 days ago |
xx weeks ago | 主要是查询xx周之前的所有数据 | 例:2 weeks ago |
xx months ago | 主要是查询xx月之前的所有数据 | 例:2 months ago |
xx years ago | 主要是查询xx年之前的所有数据 | 例:2 years ago |
时间关键词
关键词 | 描述 | 用例 |
last minute | 主要是用来查看上1分钟的数据情况。 | 例:age creationdate last minute |
last hour | 主要是用来查看上1小时的数据情况。 | 例:age creationdate last hour |
last xx minutes | 主要是用来查看过去xx分钟的数据情况。 | 例:age creationdate last 5 minutes |
last xx hours | 主要是用来查看过去xx小时的数据情况。 | 例:age creationdate last 5 hours |
hourly | 主要是查看按照小时分组的数据情况。 | 例:age creationdate hourly |
xx minutes ago | 主要是用来查看xx分钟前的数据情况。与Last xx minutes相似。 | 例:age creationdate 10 minutes ago |
next minute | 主要是用来查看下1分钟的数据情况。 | 例:age creationdate next minute |
next hour | 主要是用来查看下1小时的数据情况。 | 例:age creationdate next hour |
next xx minutes | 主要是用来查看接下来xx分钟的数据情况。 | 例:age creationdate next 5 minutes |
next xx hours | 主要是用来查看接下来xx小时的数据情况。 | 例:age creationdate next 5 hours |
first xx hours for each day | 主要是用来查看每天前xx小时内的数据情况。 | 例:age creationdate first 5 hours for each day |
last xx hours for each day | 主要是用来查看每天后xx小时内的数据情况。 | 例:age creationdate last 5 hours for each day |
xx minutes ago | 主要是查询xx分钟之前的所有数据情况。 | 例:age creationdate 5 minutes ago |
xx hours ago | 主要是查询xx小时之前的所有数据情况。 | 例:age creationdate 5 hours ago |
字符串关键词
- 在搜索框中输入筛选的字符串时,需使用引号。如:name begins with ‘chen’。
- 多项列中值之间可使用逗号实现条件并列。如:name begins with ‘chen’,’zhang’。
关键词 | 描述 | 用例 |
begins with | 主要是用来查看数据列以该字符串为开头的数据。 | 例:name begins with ‘chen’ |
contains | 主要是用来查看数据列中包含该字符串的数据。 | 例:name contains ‘chen’ |
ends with | 主要是用来查看数据列中以该字符串为结尾的数据。 | 例:name ends with ‘chen’ |
not begins with | 主要是用来查看数据列中不以该字符串为开头的数据。 | 例:name not begins with ‘chen’ |
not contains | 主要是用来查看数据列中不包含该字符串的数据。 | 例:name not contains ‘chen’ |
not ends with | 主要是用来查看数据列不以该字符串为结尾的数据。 | 例:name not end with ‘chen’ |
筛选关键词
关键词 | 描述 | 用例 |
>、<、=、>=、<=、!= | 主要作为数值的筛选条件。 | 例:age<37 |
=、!= | 可以最为属性的精确筛选。列中值加引号。 | 例:name=”Albert Einstein” |
排序关键词
- 适用于属性列和数值列(Attribute和Measure)。
关键词 | 描述 | 用例 |
sort by | 主要是用来查看某个数值以降序进行排列的整体数值情况。 | 例:views displayname sort by views |
sort by xx descending | 主要是用来查看某个数值以降序进行排列的整体数值情况。 | 例:views displayname sort by views descending |
sort by xx ascending | 主要是用来查看某个数值以升序进行排列的整体数值情况。 | 例:views displayname sort by views ascending |
聚合关键词
关键词 | 描述 | 用例 |
sum | 主要是用来计算数值列的总和。 | 例:sum age |
average | 主要是用来计算数值列的平均值。 | 例:average age |
count | 主要是计算数值列/属性列的总行数。 | 例:
count age count name |
max | 主要是反馈出数值列中的最大值。 | 例:max age |
min | 主要是反馈出数值列中的最小值。 | 例:min age |
standard deviation | 主要是用来计算数值列的标准差。 | 例:standard deviation age |
variance | 主要是用来计算数值列的方差。 | 例:variance age |
unique count | 主要是用来计算数值列/属性列中不重复的数据量。 | 例:
unique count age unique count name |
排名关键词
- 该类关键词用于,将数值列按大到小排序后(系统识别)对某位数据的获取
- 表中XX指数值列,SS为属性列。若需多个属性列作为统计条件,列名间使用逗号间隔,如:top 2 sum 销售价格 by 区域 , 订单日期
- um为聚合方式,可以更换为其它聚合关键词。不加聚合则按原表中的行数据进行值的筛选。
关键词 | 描述 | 用例 |
top sum XX | 主要是用来查看XX数据列值最大的数据 | 例: top sum age |
bottom sum XX | 主要是用来查看XX数据列值最小的数据 | 例: bottom sum age |
top x(number) sum XX | 主要是用来查看排名前x位XX数据列的数据。 | 例: top 5 sum age |
bottom x(number) sum XX | 主要用来查看排名后x位XX数据列的数据。 | 例: bottom 5 sum age |
top x(number) to y(number) sum XX | 主要是用来查看XX数据列中排名第x到y位的数据。 | 例: top 2 to 5 sum age |
bottom x(number) to y(number) sum XX | 主要用来查看排名第x到y位的XX数据列的数据。 | 例: bottom 2 to 5 sum age |
top sum XX by SS | 主要是用来查看按SS属性列中值统计XX数据列排名最前的数据。(查询在SS列中各项的XX列值最大的数据) | 例: top sum 销售金额 by 区域 |
bottom sum XX by SS | 主要是用来查看按SS属性列中值统计XX数据列排名最后的数据。(查询在SS列中各项的XX列值最小的数据) | 例:bottom sum 销售金额 by 区域 |
top x(number) sum XX by SS | 主要是用来查看按SS属性列中值统计排名前x位XX数据列的数据。(查询在SS列中各项的XX列排名前x位的数据) | 例:
1、top 5 sum 销售金额 by 区域 2、top 5 sum 销售金额 by 区域 , 订单日期 |
bottom x(number) sum XX by SS | 主要是用来查看按SS属性列中值统计排名后x位XX数据列的数据。(查询在SS列中各项的XX列排名后x位的数据) | 例:
1、bottom 5 sum 销售金额 by 区域 2、bottom 5 sum 销售金额 by 区域 , 订单日期 |
top x(number) to y(number) sum XX by SS | 主要是用来查看按SS属性列中值统计排名前x到y位的XX数据列的数据。(查询在SS列中各项的XX列排名第x到y位的数据) | 例: top 2 to 5 sum 销售金额 by 区域 |
bottom x(number) to y(number) sum XX by SS | 主要是用来查看按SS属性列中值统计排名后x到y位的XX数据列的数据。(查询在SS列中各项的XX列排名后x到y位的数据) | 例:bottom 2 to 5 sum 销售金额 by 区域 |
增长关键词
- YY为数值列,XX为时间列 ,monthly 可更换为yearly、quarterly、monthly、weekly或daily。
- growth(amount)of YY by XX 默认为monthly。如:growth of 运输成本 , 进货价格 by 订单日期。
- 多个数值列同时对比时,可以使用逗号间隔。如:growth of 运输成本 , 进货价格 by 订单日期。
- 数值列前可以加聚合关键词,不加则默认为sum的方式聚合。如 growth of average sales by date monthly。
关键词 | 描述 | 用例 |
growth of YY by XX monthly | 主要是计算在两个条件限定下的增长率(环比增长率)。
如:monthly计算的是本月比上月的增长比例。 增长率包括年增长yearly、季增长quarterly、月增长monthly、周增长weekly、日增长daily |
例:
1、growth of views by date monthly 2、growth of 运输成本 , 进货价格 by 订单日期 3、growth of 运输成本 , 进货价格 by 订单日期 quarterly |
growth of YY by XX monthly year over year | 主要是主要是计算在两个条件限定下的增长率(同比增长率)。
如:monthly计算的是今年当前月比去年同一月份的增长比例)。 增长率包括年增长yearly、季增长quarterly、月增长monthly、周增长weekly、日增长daily。 |
例:
1、growth of views by date monthly year over year 2、growth of 运输成本 , 进货价格 by 订单日期 quarterly year over year |
growth amount of YY by XX monthly | 主要是计算在两个条件限定下的增长量(环比增长量)。
如:monthly计算的是本月比上月的增长数量。 增长量包括年增长yearly、季增长quarterly、月增长monthly、周增长weekly、日增长daily |
例:
1、growth amount of views by date 2、growth amount of views by date monthly 3、growth amount of 运输成本 , 进货价格 by 订单日期 quarterly |
growth amount of YY by XX monthly year over year | 主要是主要是计算在两个条件限定下的增长量(同比增长量)。
如:monthly计算的是今年当前月比去年同一月份的增长数量。 增长量包括年增长yearly、季增长quarterly、月增长monthly、周增长weekly、日增长daily |
例:growth amount of views by date monthly year over year |
vs关键词
- 可使用多个vs进行对比。
- 若同一对比条件下,进行多个列数据的对比,可以使用逗号进行间隔。如:”安徽”vs”浙江”销售金额,销售数量的平均值。
关键词 | 描述 | 用例 |
"mm"vs"nn" | 作为vs对比的关键词,mm和nn是同一列中的不同列中值,或都是时间日期格式。
后面加对比的数据列名。 注:需使用引号 |
例:
1、"Ciofix"vs"Aalok" age 2、“2020-01-01”vs”2020-01-02” sales |
‘mm’ vs ‘mm’, ‘nn’ | 作为vs对比的关键词,mm和nn是同一列中的不同列中值。
后面加对比的数据。 注:列中值需加引号;可用逗号连接多个列中值,进行数据和的对比 |
例:
1、"华北"vs"华东", "华北" 销售数量 2、"华北"vs"华东", "华北" ,"华南" 销售数量,销售金额 |
xx vs yy | 作为vs对比的关键词,xx和yy都是时间或日期关键词中的部分。后面加对比的数据。 | 例:
1、today vs yestoday views 2、today vs yesterday 销售金额 |
XX vs all | 作为vs对比的关键词, XX是非时间属性列名。后面加对比的数据。
用于将XX列中各项数据与总和进行对比 |
例:
1、displayname vs all upvotes,views 2、displayname vs all upvotes |
公式列表
下面各种公式列表,主要是运用在搜索功能模块的公式列添加、公式搜索以及在系统管理模块的公式编辑。
样例中,公式括号里的内容为属性列名、数值列名、数字、字符串等,字符串的输入需加英文引号。
聚合公式
公式 | 说明 | 样例 |
average | 求度量的平均值 | average(销售数量) |
count | 返回指定列的行数 | count(产品名称) |
max | 求度量的最大值 | max (销售数量) |
min | 求度量的最小值 | min (销售数量) |
stddev | 求度量的标准差 | stddev (销售数量) |
sum | 对度量求和 | sum (销售数量) |
unique_count | 对属性或者度量进行非重复计数 | unique count (产品名称) |
variance | 求度量的方差 | variance(销售价格) |
sum_if | 按条件求和 | sum_if(进货价格>8,销售数量) |
average_if | 按条件求平均值 | average_if(进货价格>8,销售数量) |
variance_if | 按条件求均方差 | variance_if(进货价格>8,销售数量) |
stddev_if | 按条件求标准差 | stddev_if(进货价格>8,销售数量) |
max_if | 按条件求最大值 | max_if (进货价格>8,销售数量) |
min_if | 按条件求最小值 | min_if (进货价格>8,销售数量) |
count_if | 按条件计数 | count_if(进货价格>8,销售数量) |
unique_count_if | 按条件求非重复计数 | unique_count_if(进货价格>8,销售数量) |
分析公式
公式 | 说明 | 样例 |
cumulative_average | 输入一个度量和一个或多个属性。
求按指定属性排序后的各行累积平均值 |
cumulative_average(销售数量,订单日期, 产品类别)
注:按订单日期排序后再按产品类别排序的累积平均销售数量。 |
cumulative_max | 输入一个度量和一个或多个属性,求按指定属性排序后的各行累积最大值 | cumulative_max(销售数量,订单日期, 产品类别) |
cumulative_min | 输入一个度量和一个或多个属性,求按指定属性排序后的各行累积最小值 | cumulative_min (销售数量,订单日期, 产品类别) |
cumulative_sum | 输入一个度量和一个或多个属性,求按指定属性排序后的各行累积总和 | cumulative_sum (销售数量,订单日期, 产品类别) |
cumulative_count | 输入一个度量和一个或多个属性求按指定属性排序后的各行累积行数 | cumulative_count (销售数量,订单日期, 产品类别) |
cumulative_stddev | 输入一个度量和一个或多个属性,求按指定属性排序后的各行累积标准差 | cumulative_stddev (销售数量,订单日期, 产品类别) |
cumulative_variance | 输入一个度量和一个或多个属性,求按指定属性排序后的各行累积方差 | cumulative_variance(销售数量,订单日期, 产品类别) |
group_average | 输入一个度量和多个属性,求按指定属性分组后度量的平均值 | group_average(销售数量,订单日期, 产品类别)
注:各订单日期内的各产品类别的平均销售数量。 |
group_max | 输入一个度量和多个属性,求按指定属性分组后度量的最大值 | group_max (销售数量,订单日期, 产品类别) |
group_min | 输入一个度量和多个属性,求按指定属性分组后度量的最小值 | group_min (销售数量,订单日期, 产品类别) |
group_sum | 输入一个度量和多个属性,求按指定属性分组后度量的和 | group_sum (销售数量,订单日期, 产品类别) |
group_count | 输入一个度量和多个属性,求按指定属性分组后度量的计数 | group_count(销售数量,订单日期, 产品类别) |
group_stddev | 输入一个度量和多个属性求按指定属性分组后度量的标准差 | group_stddev(销售数量,订单日期, 产品类别) |
group_variance | 输入一个度量和多个属性求按指定属性分组后度量的方差 | group_variance(销售数量,订单日期, 产品类别) |
moving_average | 移动平均值
输入一个度量和一个或者多个属性,两个数字(定义窗口范围)分析度量的平均值 第一个数字为当前位置向上移动的行数,第二个数字为向下移动的行数 |
moving_average(进货价格,7,6,订单日期) |
moving_max | 移动最大值
输入一个度量和一个或者多个属性,两个数字(定义窗口范围)分析度量的最大值 第一个数字为当前位置向上移动的行数,第二个数字为向下移动的行数 |
moving_max(进货价格,7,6,订单日期) |
moving_min | 移动最小值
输入一个度量和一个或者多个属性,两个数字(定义窗口范围)分析度量的最小值 第一个数字为当前位置向上移动的行数,第二个数字为向下移动的行数 |
moving_min(进货价格,7,6,订单日期) |
moving_sum | 移动求和
输入一个度量和一个或者多个属性,两个数字(定义窗口范围)分析度量的和 第一个数字为当前位置向上移动的行数,第二个数字为向下移动的行数 |
moving_sum(进货价格,7,6,订单日期) |
moving_count | 移动计数
输入一个度量和一个或者多个属性,两个数字(定义窗口范围)分析度量的计数 第一个数字为当前位置向上移动的行数,第二个数字为向下移动的行数 |
moving_count(进货价格,7,6,订单日期) |
moving_stddev | 移动求标准差
输入一个度量和一个或者多个属性,两个数字(定义窗口范围)分析度量的标准差 第一个数字为当前位置向上移动的行数,第二个数字为向下移动的行数 |
moving_stddev(进货价格,7,6,订单日期) |
moving_variance | 移动求方差
输入一个度量和一个或者多个属性,两个数字(定义窗口范围)分析度量的方差 第一个数字为当前位置向上移动的行数,第二个数字为向下移动的行数 |
moving_variance(进货价格,7,6,订单日期) |
转换公式
公式 | 说明 | 样例 |
to_bool | 转换对应的数字为boolean类型 | to_bool (9.37) |
to_date | 把指定的数字和字符串类型的日期值转换成日期格式(impala只支持'%Y-%m-%d %H:%M:%S' 格式的字符串转换) | to_date (10.07) |
to_double | 把指定的数字转换为double类型 | to_double (订单单号) |
to_integer | 把指定的数字转换为integer类型 | to_integer (订单单号) |
to_string | 把指定的输入转为字符串 | to_string (订单日期) |
日期公式
公式 | 说明 | 样例 |
add_years | 为日期列增加年数 | add_years(订单日期, 8 ) |
add_months | 为日期列增加月数 | add_months(订单日期,8) |
add_weeks | 为日期列增加周数 | add_weeks(订单日期,8) |
add_days | 为日期列增加天数 | add_days (订单日期,8) |
add_hours | 为日期列增加小时数 | add_hours (订单日期,8) |
add_minutes | 为日期列增加分钟数 | add_minutes(订单日期,8) |
add_seconds | 为日期列增加秒数 | add_seconds (订单日期,8) |
date | 计算指定时间的日期部分 | date(订单日期) |
day | 计算指定时间是月内的哪一天(1~31) | day(订单日期) |
day_number_of_week | 计算指定时间是周内的哪一天(1~7对应周一到周日) | day_number_of_week (订单日期) |
day_number_of_quarter | 计算指定时间是季度内的哪一天 | day_number_of_quarter (订单日期) |
day_number_of_year | 计算指定时间是年内的哪一天(1~366) | day_number_of_year (订单日期) |
day_of_week | 计算指定时间是周几(Monday~Sunday) | day_of_week (订单日期) |
week_number_of_month | 计算指定时间是月内的哪一周(1~6)
注:按电子日历从周一至周日 |
week_number_of_week (订单日期) |
week_number_of_quarter | 计算指定时间是季度内的哪一周(1~15)
注:按电子日历从周一至周日 |
week_number_of_quarter (订单日期) |
week_number_of_year | 计算指定时间是年内的哪一周(1~53)
注:按电子日历从周一至周日 |
week_number_of_year (订单日期) |
diff_days | 用前一个日期减后一个日期计算天数的差值,差值超过12小时算一天 | diff_days(签收日期,发货日期) |
diff_time | 用前一个日期减后一个日期计算秒数差值 | diff_time(发货日期,订单日期) |
hour_of_day | 计算时间是当天的几点(0~23) | hour_of_day(订单日期) |
is_weekend | 指定日期是否是周末 | is_weekend(订单日期) |
month | 计算指定月份(January~December) | month (订单日期) |
month_number | 计算指定日期是当年的第几个月(1~12) | month_number (订单日期) |
month_number_of_quarter | 计算指定日期是当年的第几个月 | month_number_of_quarter (订单日期) |
start_of_day | 计算指定日期所属日的开始日期 | start_of_day(订单日期) |
start_of_month | 计算指定日期所属月的开始日期 | start_of_month(订单日期) |
start_of_quarter | 计算指定日期所属季度的开始日期 | start_of_quarter (订单日期) |
start_of_week | 计算指定日期所属周的开始日期 | start_of_week (订单日期) |
start_of_year | 计算指定日期所属年的开始日期 | start_of_year (订单日期) |
time | 计算指定日期的时间部分 | time(订单日期) |
year | 计算指定日期年份 | year (订单日期) |
now | 获取当前时间 | now( ) |
混合函数
公式 | 说明 | 样例 |
!= | 如果两值不等返回true否则返回false | 销售数量 != 10000 |
< | 如果前一个值小于后一个值返回true否则返回false | 销售数量 < 10000 |
<= | 如果前一个值小于等于后一个值返回true否则返回false | 销售数量 <= 10000 |
= | 如果两值相等返回true否则返回false | 销售数量 = 10000 |
> | 如果前一个值大于后一个值返回true否则返回false | 销售数量 > 10000 |
>= | 如果前一个值大于等于后一个值返回true否则返回false | 销售数量 >= 10000 |
greatest | 返回两值中较大的值 | greatest ( 进价 , 售价 ) |
least | 返回两值中较小的值 | least ( 进价 , 售价 ) |
数字函数
公式 | 说明 | 样例 |
* | 求两值的乘积 | 2*6 |
+ |
求两值的和 | 1+5 |
- |
求两值的差 | 8-2 |
/ | 求两值的商 | 12/2 |
^ | 乘方 | 5^2=25 |
abs | 求绝对值 | abs(-5)=5 |
acos | 反余弦 | acos(0.5) |
asin | 反正弦 | asin(0.5) |
atan | 反正切 | atan(1) |
atan2 | 反正切 | atan2(1,2) |
cbrt | 立方根 | cbrt(27) = 3 |
ceil | 返回大于等于指定数字的最小整数 | ceil(5.9) = 6 |
cos | 余弦 | cos(0.5) |
cube | 立方 | cube(3) = 27 |
exp | 自然常数e的乘方 | exp(2) |
exp2 | 2的乘方 | exp2(3)=8 |
floor | 返回小于等于指定数字的最大整数 | floor(3.1)=3 |
ln | 自然对数 | ln(3) |
log10 | 以10为底的对数 | log10(3) |
log2 | 以2为底的对数 | log2(3) |
mod | 求模 | mod(8,3)=2 |
pow | 乘方 | pow(2,3)=8 |
random | 0~1之间的随机数 | random() |
round | 四舍五入 | round( 36.355 ,2)=36.36 |
sign | 如果数字大于零返回1小于零返回-1等于0返回0 | sign(-50) |
sin | 正弦 | sin(0.5) |
sq | 平方 | sq(8) |
sqrt | 开方 | sqrt(64) |
tan | 正切 | tan(0.5) |
safe_divide | 安全除法,防止除于0时报错的问题 | safe_divide(销售金额,销售数量) |
逻辑操作符
公式 | 说明 | 样例 |
and | 并逻辑运算 | X=1 and X>3 |
if..then..else | 逻辑判断 | if X>3 then 'bigger' else 'not bigger' |
ifnull | 如果值1为null返回值2,否则返回值1 | ifnull(cost, 'unknown') |
isnull | 如果值为null返回true否则返回false | isnull(null) = true |
not | 非逻辑运算 | not (2>3) = true |
or | 或逻辑运算 | X=1 or X>3 |
文本操作函数
- 公式中,列中值需加引号,不加引号的为源表中列名。
公式 | 说明 | 样例 |
concat | 字符串链接操作 | concat("test" , "123" )=test123
concat(产品类别," 的" ,产品名称) |
contains | 如果字符串1包含字符串2返回true否则返回false | contains (“broomstick”, “room”) = true
contains(姓名, "赵" , "钱" , "孙") |
not_contains | 如果字符串1不包含字符串2返回true否则返回false | not_contains (“broomstick”, “room”) = false
not_contains ( 姓名, "赵" , "钱" , "孙" ) |
strlen | 字符串长度 | strlen (“smith”) = 5 |
strpos | 第二个字符串在第一个字符串中出现的位置 | strpos (“haystack_with_needles”, “needle”) = 14 |
substr | 获取字符串子串 | substr (“persnickety”, 4, 7) = snicket |
strupper | 把输入的字符串转为大写 | strupper(“example”)=EXAMPLE |
strlower | 把输入的字符串转为小写 | strlower("EXAMPLE" )=example |
begins_with | 如果字符串1以字符串2开头返回true否则返回false | begins_with("example","exa") = true
begins_with ( 姓名, "赵" , "钱" , "孙" ) |
not_begins_with | 如果字符串1不以字符串2开头返回true否则返回false | not_begins_with("example","exa") = false
not_begins_with ( 姓名, "赵" , "钱" , "孙" ) |
ends_with | 如果字符串1以字符串2结尾返回true否则返回false | ends_with("example","ple") = true
ends_with ( 姓名, "赵" , "钱" , "孙" ) |
not_ends_with | 如果字符串1不以字符串2结尾返回true否则返回false | not_ends_with("example","ple") = false
not_ends_with ( 姓名, "赵" , "钱" , "孙" ) |
各版本区别
全量版支持所有功能,其它版本与全量版的区别如下表13-1所示。支持版本间升级(需数据迁移)。
全量版功能点 | 商业分析师版(Cloud版) | 企业共享版(Cloud版) | 企业专享版(Cloud版) |
数据源:
|
|
||
数据处理:
|
|
|
|
数据可视化:
|
|
|
|
多端应用:
|
|
|
|
资源管理:
|
|
|
|
日志管理:
|
|
|
|
系统管理:
|
|
|
|
数据迁移:
|
|
||
数据备份恢复:
|
|
|
|