产品手册v5.0.1
目录
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
导入数据表
关联中间表
在数据表管理页面创建中间表,在左上方点击“导入表”,跳出以下选项,如图6-1-1所示。
点击中间表,会出现如下图6-1-2所示界面,具体操作如下:
1.页面的左上角的选择数据表即选择要作为数据源的表,被选中的表会显示在“选择数据表”的下方,然后根据选择的数据表选中所需的列名,被选中的列名会显示在页面中间;
2.点击“中间表名”对该中间表进行命名;
3.点击“描述”对该中间表进行描述(非必填);
4.点击“增加公式”在该中间表中增加公式(公式操作与搜索页面一致,非必填);
5.可以点击“中间表列名”列下方直接对显示的列名进行修改,修改公式名需在左下方添加公式处修改公式名(非必填);
6.对不想要使用的列名在其右侧操作栏,直接点击“删除”按钮,可将列名在使用栏中除去,删除公式需在左下方点击公式名右侧的“删除”按钮,删除公式;
7.若是使用2张或2张以上的数据表来创建中间表,则需在“我的关联关系”中构建选中的所有表之间的关联关系。若是选择的表在数据表管理中已建立关联关系,那么点击“我的关联关系”会直接显示选中表早前建立的关联关系。用多表创建中间表,表与表之间必须要建立关联关系。
8.点击“确定”按钮,成功创建该中间表。
9. 创建中间表成功后回到资源管理页面。如图6-1-3,通过不同方式创建的中间表会分别显示为“关联中间表/问答中间表”。
从本地导入表
拥有资源管理员角色权限的用户在数据表管理模块的“导入表”栏中才会显示“从本地导入表”的按钮,可以进行本地的csv、excel、json文件的导入。这里以csv数据导入操作进行示例:
1. 在数据表管理功能模块中点击“导入表”按钮,选择“从本地导入表”,会弹出如图6-1-4的界面;
2. 在“请选择文件”按钮上方会提示目前支持的文件类型及文件大小,选定文件类型,点击“请选择文件”按钮,将电脑中想要导入且符合要求的数据文本导入,选择好后再点击上传;
3. 文件上传成功后会显示如图6-1-5的配置信息界面(图中为csv数据的配置信息界面)。这里特别需要注意,要选择相对应的编码规则,才能将导入文件中的中文正确显示,设置完后点击下一步;
4. 进入下一步,如下图6-1-6所示,可选择导入的列、重新命名表名及列名、可修改列类型,还可以预览导入的数据表,配置完成确认无误后点击“确定”,导入的文件会按照文件类型进行区分,比如导入CSV文件,就显示CSV。
从数据源导入表
只有资源管理员角色权限的用户在数据表管理模块点击“导入表”才会显示“从数据源导入表”。点击“从数据源导入表”,会弹出如图6-1-7的页面。
1.在“从数据源导入表”页面中,点击左上角的“请选择数据源”,然后从已经连接DataFocus的外部数据源中选择需要进行数据表导入的数据源,选定后,点击下一步,如图6-1-8所示;
2.选择需要导入的表。进入下一步,如图6-1-9所示,可以从数据源中选择需要导入DataFocus系统的表,并选择导入的方式是直连还是导入;
“导入”是将DataFocus作为数据仓库来使用,可以整合不同业务系统中的数据,展现数据全貌,综合分析,导入数据支持定时更新;“直连”则是DataFocus直接连接数据库,数据不导入到DataFocus中,由于是直连的数据库,故可支持实时更新,数据库中数据有变化,DataFocus中直连的这些表,以及依赖这些表制作的报表等也都能实时更新。
如果已经导入过的表,会提示“当前表已经被使用”。
数据表选择完成后,点击确定,进入下一步;
3.导入配置。如果选择的数据表的导入方式不全为“直连”,即存在数据表的导入方式为“导入”,则会进入下一步,“配置导入类型的表”,在这里可以修改导入方式为全量导入还是增量导入或者选为直连,还可以配置导入时间;
定时导入时间有两种配置,分别是简单重复和明细频率配置。
简单重复配置就是输入数值并选定时间单位进行导入时间的配置,比如输入“每隔12小时”,系统就会每隔12小时对该数据源选中的表格按照选定的导入方式重新进行导入,如图6-1-10所示。
明细频率配置可以将导入时间设定为具体的某月/某周/某日/某小时等,系统同样会按照设定的导入时间定时进行数据源的更新,如图6-1-11所示。
4.配置完成后,点击确定,数据源就开始导入了。
覆盖数据表
点击数据表“详情”,进入数据表界面,点击右上角的“覆盖上传”,再输入数据表相关信息,这里和导入数据表的步骤一样,输入完毕后点击确认即可覆盖原来导入的数据表。如图6-1-12。
切换数据源
当原有数据表换数据库的时候,或者用测试数据制作成的中间表、历史问答、看板等想切换正式数据的时候,或者1月份数据和2月份数据在不同数据库想切换的时候,我们需要切换数据源来进行数据替换。在表名一致且结构一致的情况下,通过编辑数据源具体链接配置,可以将当前数据源下导入的表替换成其他数据源下表的内容。替换成功后,由原数据源创建的中间表、历史问答、数据看板均会根据新数据源的数据而更新内容。
这里我们以“数据源1”切换“用户数据源”为例。
我们可以看到用户数据源中的数据表“超市订单”详情页,显示的是2016年的数据。
点击系统管理中的外部数据源,点击编辑,将数据源1的数据源配置信息输入,点击确定。
之后我们点击数据表管理,点击“超市订单”这张表的详情,点击预览数据,看到这张数据表里面的数据已经被替换成2017年的超市订单数据。
数据查看
数据的来源有两种:导入数据、直连数据。导入数据是存储在系统中的数据表,可以直接调取进行使用;直连数据是直连到用户数据库的数据表,与导入数据不同并不存储在系统中,每次使用时均需要在用户的数据库中进行查询然后结果返回到系统中显示。
数据类型有三种:数据表、问答中间表、关联中间表。
中间表是对数据表中的源数据工作表进行二次加工后得到的数据表,当工作表的结构发生变化后,中间表会受影响;问答中间表是在搜索页面生成的中间表,关联中间表是在资源管理页面生成的中间表,两者区别为,问答中间表会在生成时进行数据聚合,而关联中间表不会。
在数据表管理的数据表页面中,点击任意的数据表都会弹出如下图6-2-1所示的界面。
数据内容
列信息
在列信息中可以看到该表中每列的信息,如显示名称、数据类型、描述、列类型、聚合方式、同义词、索引类型、地域类型等,如图6-3-1所示。
- 显示名称:列名的显示名称。
- 数据类型:列的数据类型,在导入时配置固定,不可修改。
- 描述:对列字段的描述,用户可以根据自身需求添加。
- 列类型:列类型分为Attribute(属性列)和Measure(数值列)列两种,属性列一般作为X轴和图例使用,数值列作为Y轴使用。只有数值列可以修改为属性列使用。
- 聚合方式:列的默认聚合方式,数值列有总和、最大值、最小值、平均值、方差、标准差、计数、唯一计数八种聚合方式,一般默认为总和,也可以选择不进行聚合;属性列有计数、唯一计数两种聚合方式,一般默认为无聚合。用户可以在数据表列信息中进行修改,同样也可以在搜索中利用设置和关键词进行临时修改。
- 隐藏:隐藏该列,不在搜索时出现。
- 同义词:列的同义名称,可以在搜索中作为列显示名称的代用,效果和显示名称一致。
- 索引类型:选择该列建模方式。
- 地域类型:配置地理列,将对应的列配置为省、市、区,以及经纬度。要求列符合为地理列的格式与值。
有资源管理权限的用户可以将数据表的列信息中的内容进行修改。其中当修改的列名称及其同义词与关键词重复时会出现错误提示。
修改好的信息后再次打开可以看到信息已被更改。若更改了表中的列名称,则在搜索模块中能看到该列名称已被替换为修改后的列名称。
关联关系
资源管理员角色的用户可以对工作表建立关联关系。
1. 新增关联关系
若想增加该表与其他表的关联关系,进入该表详情的关联关系页面,若该表未与其他任何表建立过关联关系,那么关联关系页面只会显示“增加关联”和“查看所有关联关系”两个按钮。
点击左上方“增加关联”,就会弹出具体的操作界面如图6-3-2,需要填写的包括维度表、连接类型、连接筛选(选填)、源列、目标列。
维度表是指要与该表建立关联关系的数据表,点击维度表的输入框会出现系统内当前排名前10的表,如果需要关联的维度表不在其中,可以在维度表的输入框中输入表名进行查找,然后选中想要关联的表;
连接类型分为三种:内连接、左连接及右连接;
连接筛选是对关联数据行进行筛选,点击“+筛选条件”即可逐条增加筛选条件;
源列是显示该表中所有的数据列,点击源列的输入框会出现该表中所有的列名及其数据类型;
目标列是显示维度表中所有的数据列。点击目标列的输入框会出现该表中所有的列名及其数据类型;
选择要匹配的数据列后点击“确定”该关联关系就增加成功了。若对一张维度表有多个需要关联的列,可以通过点击源列下方的“+”按钮增加新的源列及目标列的输入框。
用户在创建表关联关系的时候,表关联不能出现回路和闭环。
2.关联详情
关联关系创建成功后,将鼠标移至两表之间的连线上,会激活关联关系的“详情”按钮,点击“详情”,可以查看当前关联关系的详细内容,包括维度表、连接类型、连接筛选(选填)、源列和目标列,如图6-3-3所示。
3.删除关联关系
若想要删除两表之间的关联关系,将鼠标移至两表之间的连线上,“删除”按钮会被激活,从灰色变成红色,此时点击删除即可解除两表之间的关联关系,如下图6-3-4所示。
4.查看所有表关联关系
当用户想宏观的查看所有表的关联关系,或者由于时间长以及其他原因对数据表之间的关联关系不清楚时,可以点击任意表的关联关系页面左上角的“查看所有关联关系”。进入全部表的关联关系总览页面,如图6-3-5所示。
依赖关系
点击依赖关系弹出的界面可以看到依赖该表建立的数据看板、历史问答以及中间表,如下图6-3-6所示。
资源管理
在资源管理功能模块除资源管理权限之外的用户在该功能模块不能看到任何内容。拥有资源管理权限的用户可以看到自己创建的项目/数据表/历史问答/数据看板以及其他用户创建的所有项目/数据表/历史问答/数据看板的全部信息。
资源分类
资源管理功能模块主要可以分为项目、历史问答、数据看板、数据表。
其中“所有”页面展示的就是系统内现有的全部资源,包括项目、历史问答、数据看板和数据表,如图7-1-1所示;
“项目”页面类似于电脑桌面的文件夹,可以将所有的数据看板、历史问答、数据表进行分类整理,方便用户快速找到和该项目有关的所有资源,展示如图7-1-2所示;
“历史问答”页面展示的是系统的“历史问答”功能模块中所有未放入“项目”中的历史问答。
“数据看板”页面展示的是系统的“数据看板”功能模块中所有未放入“项目”中的数据看板。
“数据表”页面展示的是系统的“数据表”功能模块中所有未放入“项目”中的数据表。
数据查看
详见第6章6.2数据查看,这里不再赘述。
数据内容
详见第6章6.3数据内容,这里不再赘述。
创建中间表
拥有资源管理员角色的用户在资源管理的“创建资源”中才会显示“中间表”的按钮。
中间表有两种:
1. 问答中间表:在搜索页面中通过搜索分析,将得出的结果点击“操作”按钮,选择“保存为中间表”,如图7-4-1所示;
2. 关联中间表:在资源管理页面创建中间表,在资源管理模块中点击左上角“创建资源”按钮,选择“中间表”如图7-4-2所示;
详情请见第6章6.1.1关联中间表,这里不再赘述。
编辑中间表
点击中间表的详情页面会显示“编辑中间表”按钮,该“编辑中间表”的按钮只有创建该中间表的用户本人才可以看到。点击该按钮会回到创建中间表的页面,问答中间表会回到创建该问答中间表的搜索页面,如图7-5-1,修改中间表在该页面进行,具体操作与搜索操作一致,最后点击操作中的“编辑中间表”,该中间表会重新创建,如图7-5-2所示;关联中间表则会回到创建该关联中间表的创建页面,如图7-5-3,具体操作与创建操作一致,最后点击“确定”该中间表会重新创建,如图7-5-4所示。
更新中间表
点击“更新表内索引”,即可立刻更新表内的列中值,搜索的时候就可以直接输入列中值进行过滤。如图7-6-1。
导入数据
这里和第六章导入数据表过程一样,详情请见第6章6.1导入数据表,这里不再赘述。
导出、导入资源
一般是历史问答、数据看板想换个环境查看,需要导出、导入资源。
点击“导出资源”后,点击确定,即可下载得到一个zip文件。如图7-8-1。
点击“导入资源”后,点击“选择文件”,选择一个你想导入的zip文件,再选择好资源同名时的方式,后点击“确定”,即可导入资源。如图7-8-2。
标签
如果是拥有资源管理员角色权限的用户在点击“标签”按钮时可以在显示的标签底端看到“添加/修改标签”这一选项,点击“添加/修改标签”会出现颜色选项圈及命名栏,该用户可以添加新的标签。
资源管理页面应用标签功能与数据看板页面的应用标签功能操作一样,详见第5章5.6 标签,此处不再赘述。
数据删除
在资源管理模块的数据表页面中,删除数据是通过将想要删除的工作表/中间表名称前的白框打勾,然后再点击出现在页面左上方的“删除”按钮进行删除。
拥有资源管理员角色权限的用户可以删除所有表,其他权限用户只能删除自己创建的中间表及被分享的表。若是有数据看板或者历史问答等内容是依赖某表建立的,则删除那张表时会有提示并展示依赖该表的内容,若是想要将该表删除必须先将依赖内容删除,删除顺序是先删除数据看板,再删除历史问答,最后删除表。如图7-10-1。
日志管理
仅超级管理员(admin)或拥有日志管理员角色的用户可看到日志管理模块。
操作日志
记录各个用户在系统中进行的操作的相关信息,包括主机服务器、操作用户、用户姓名、状态、类型、开始时间、IP、结束时间,可进行查询,如图8-1-1所示。
系统日志
对于各功能模块中的特定操作被触发时,该操作记录会被保存至对应模块的日志中,便于查看/查找报错点。
下载日志具体操作如下:
1. 在系统管理页面选择上方的“日志管理”,在想要查看的日志前面的白框内打钩;
2. 点击列表上方“下载选中”;
3. 选中的日志会下载在一个压缩包,可以解压查看,如下图8-2-1所示。
个人中心
个人中心模块,分为我的收藏、被分享的、我的资源、公开资源4个页面。
我的收藏
集成了用户自己收藏、关注的所有资源,包括项目、历史问答、数据看板、数据表,如图9-1-1所示。将鼠标移至资源上方,点击“详情”按钮,历史问答跳转至编辑页面,数据看板跳转至查看页面,数据表跳转至数据详情页面,项目跳转至资源管理页面。
选中某一资源,页面出现“取消收藏”按钮,点击“取消收藏”,即可取消收藏该资源,如图9-1-2。亦可多选或全选资源后,取消收藏。
被分享的
集成了其他用户分享给本用户的资源,包括历史问答、数据看板、轮播看板,如图9-2-1所示。在此页面中,将鼠标移到资源上方,点击“分享”,可将分享来的资源继续分享给系统内其他用户,如图9-2-2。
我的资源
集成了用户自己创建的所有资源,包括项目、历史问答、数据看板、数据表,如图9-3-1所示。将鼠标移至资源上方,可以对资源进行查看、公开、分享、收藏、编辑、删除操作,如图9-3-2所示。
我的资源可以进行整体导出到本地,导出后的文件可以在资源管理模块中进行导入。导出步骤如下:
1.点击“导出我的资源”;
2.弹出提示框,点击“确定”,如图9-3-3所示,即可将资源导出到本地。
公开资源
集成了所有用户设置的公开资源,包括数据看板、历史问答、轮播看板,如图9-4-1所示。
需要注意的是:1.所有公开资源,只能进行查看,无法进行编辑;2.公开的资源,无法进行分享。
系统管理
系统管理功能模块分为用户管理、权限管理、全局配置、外部数据源、定时调度、公式、接口鉴权、设备管理八个部分如图10-1所示。
其中用户管理可以增删改部门/岗位/用户/角色等;权限管理以角色为中间桥梁,将资源分配给用户;全局配置可以实现邮件系统配置、企业微信配置、钉钉配置、地理位置配置、定时缓存和其他配置;外部数据源可以连接业务数据库中的数据源;定时调度支持用户自定义,以邮件形式定时推送历史问答和数据看板;公式支持创建自定义公式和指标公式;接口鉴权用于第三方API接口鉴权;设备管理支持用户查看本设备的机器码。
用户管理
角色
角色包括系统角色和自定义角色两大类,系统角色是预设好的,包括系统管理员、部门管理员、资源管理员、开发者和日志管理者5大类。自定义角色可由admin用户或者拥有资源管理员角色的用户新建。
角色权限 | 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,接口鉴权,设备管理 |
资源管理员 | 管理所有资源,资源赋予权限,外部数据源连接,定时调度,公式设计 |
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 |
自定义角色 | 角色相关资源使用权限 |
- 对于未分配角色的用户,只能看到公开资源,无法新增资源。
- 对只分配自定义角色的用户,只能看到该自定义角色相关的数据表、历史问答和数据看板,但无法进行编辑、保存操作。
- 仅分配了资源管理员和开发者角色的用户,才可创建资源。
- 仅超级管理员(admin)和拥有系统管理员角色权限的用户可增删改角色信息。
添加角色
单击用户管理下的“角色”,可以看到所有角色信息。单击“新增角色”按钮,跳出弹窗“新增角色”,如图10-1-1。输入角色名和描述后单击“确定”按钮,该角色就会显示在列表中。
编辑角色
在“角色列表”下找到要编辑的角色名(仅自定义角色可以编辑),将鼠标移动到角色名上方,单击右侧“编辑”图标按钮,会弹出弹窗“编辑角色-XXX”(XXX为角色名称),如图10-1-2。修改信息后,单击“确定”按钮,编辑后的角色就会显示在列表中。
删除角色
在“角色列表”下找到要删除的角色名,将鼠标移动到角色名上方,单击右侧“删除”图标按钮,会弹出弹窗“您确定要删除以下角色吗?+XXX”(XXX为角色名称),单击“确定”按钮后该角色消失,如图10-1-3。
或者单击每行前侧的勾选框,选择多个角色后单击列表最上方的“删除”按钮,即可批量删除,如图10-1-4。
搜索角色
在“角色列表”下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的角色,如图10-1-5。
用户列表
仅超级管理员(admin)和拥有系统管理员角色权限的用户可以对用户列表进行增删改。其中admin用户可配置任意角色给新增用户;拥有系统管理员角色权限的用户仅可配置开发者角色和自定义角色给新增用户。
添加用户
单击用户管理下的“用户列表”,可以看到所有用户信息。单击“新增用户”按钮,跳出弹窗“增加用户”,如图10-1-6。输入基本信息、用户角色、了解更多后单击“确定”按钮,该用户就会显示在列表中。
编辑用户
在“用户列表”下找到要编辑的用户名,将鼠标移动到用户名上方,单击右侧“编辑”图标按钮,会弹出弹窗“编辑用户-XXX”(XXX为用户名称),如图10-1-7。修改信息后,单击“确定”按钮,编辑后的用户就会显示在列表中。
删除用户
在“所有用户”列表下找到要删除的用户名,将鼠标移动到用户名上方,单击右侧“删除”图标按钮,会弹出弹窗“您确定要删除以下用户吗?+XXX”(XXX为用户名称),单击“确定”按钮后该用户消失,如图10-1-8。
或者单击每行前侧的勾选框,选择多个用户后单击列表最上方的“删除”按钮,即可批量删除,如图10-1-9。
搜索用户
在“用户列表”下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的用户,如图10-1-10。
组织架构
超级管理员(admin)可以查看完整的组织架构并进行增删改查;拥有部门管理员角色权限的用户,可以查看自身所在直接部门的组织架构,可为直接部门增删改岗位和用户。
部门—岗位—用户的组织架构,一个用户可以加入到多个部门中。
添加部门
单击用户管理下的“组织架构”,在左侧部门一栏下可以看到所有部门信息。选择一个部门,单击“增加”按钮,会弹出“为部门XXX增加子部门”弹窗,如图10-1-11。
选择“所有部门”,单击“增加”按钮,会弹出“新增部门”弹窗,如图10-1-12。输入部门名后,单击“确定”按钮,该新增部门就会显示在列表中。
编辑部门
在“所有部门”列表下找到要编辑的部门名,将鼠标移动到部门名上方,单击右侧“编辑”图标按钮,会弹出弹窗“编辑XXX”(XXX为部门名称),如图10-1-13。修改部门名后,单击“确定”按钮,编辑后的部门就会显示在列表中。
删除部门
在“所有部门”列表下找到要删除的部门名,将鼠标移动到部门名上方,单击右侧“删除”图标按钮,列表下该部门及下属子部门消失,如图10-1-14。
搜索部门
在“所有部门”列表下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的部门,如图10-1-15。
为部门增加岗位
单击用户管理下的“组织架构”,在左侧部门一栏下可以看到所有部门信息。选择一个部门,在中间岗位一栏查看该部门下的所有岗位。单击岗位栏的“增加”按钮,会弹出“为部门XXX增加岗位”(XXX为所选部门名称)。超级管理员(admin)可为该岗位配置任意角色,为岗位配置完角色后,该岗位下所有用户即拥有该角色的权限,如图10-1-16。
拥有部门管理员角色的用户可选择自己拥有的角色(除系统角色外),如图10-1-17。为岗位配置完角色后,该岗位下所有用户即拥有该角色的权限。单击“确定”按钮,该新增岗位就会显示在列表中。
编辑岗位
在“所有岗位”列表下找到要编辑的岗位名,将鼠标移动到岗位名上方,单击右侧“编辑”图标按钮,会弹出弹窗“编辑XXX”(XXX为岗位名称),如图10-1-18。修改岗位名后,单击“确定”按钮,编辑后的岗位就会显示在列表中。
删除岗位
在“所有岗位”列表下找到要删除的岗位名,将鼠标移动到岗位名上方,单击右侧“删除”图标按钮,列表下该岗位消失,如图10-1-19。
搜索岗位
选择一个部门,在“岗位”列表下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的岗位,如图10-1-20。
为岗位导入用户
单击用户管理下的“组织架构”,在左侧部门一栏下可以看到所有部门信息。选择一个部门,在中间岗位一栏查看该部门下的所有岗位。选择一个岗位,在右侧用户一栏查看该岗位下所有用户。单击岗位栏的“导入用户”按钮,在用户列右侧显示所有用户名,如图10-1-21。单击选择某个用户名,该用户名显示在“用户”列表下。
为岗位移除用户
单击用户管理下的“组织架构”,在左侧部门一栏下可以看到所有部门信息。选择一个部门,在中间岗位一栏查看该部门下的所有岗位。选择一个岗位,在右侧用户一栏查看该岗位下所有用户。将鼠标移动到某个用户名上方,单击右上角的“删除”按钮,即可取消导入用户,如图10-1-22。
权限管理
在DataFocus系统中资源权限是依附于自定义角色的,所以通过为角色配置资源,将自定义的角色分配给不同的用户/部门,即可实现将打包资源分配到具体用户/部门。
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。
为角色配置资源
进入“权限管理”模块,在页面左侧的自定义角色列表中选择一个角色,页面右侧显示所有资源列表,包括数据表、历史问答、数据看板和项目四大类,如图10-2-1。
为角色配置资源 - 数据表类
选中某一角色,为该角色配置资源。在资源较多时,可以点击“所有资源”,在下拉框中选择“数据表”,如图10-2-2,显示所有数据表资源。
- 列权限
1.选择要配置的数据表行,勾选相应的“使用”单选框;
2.单击右侧的“权限”按钮,跳出弹窗“配置数据表XXX的行列权限”(XXX为该数据表名称),如图10-2-3;
3.可自由勾选相关列,点击“确定”,完成列权限设置即该角色只能看到这个数据表中框选的数据信息。
- 行权限
1.选择要配置的数据表行,勾选相应的“使用”单选框;
2.单击右侧的“编辑”按钮,跳出弹窗“配置数据表XXX的行列权限”(XXX为该数据表名称),点击“行权限”;
3.点击“加号”,配置行筛选条件(其中文本列可以添加‘contains’、‘=’、‘equals’条件筛选,数值列和日期列可以添加‘>’、‘<’、‘<=’、‘>=’、‘=’条件筛选),如图10-2-4,点击“确定”,完成行权限设置即该角色只能看到这个数据表中筛选条件下的数据信息。
为角色配置资源 - 历史问答类
选中某一角色,选择要配置的历史问答行,在资源较多时可以点击“所有资源”,在下拉框中选择“历史问答”。可配置“查看”和“导出”权限,如图10-2-5。设置“查看”权限即该角色只能查看这个历史问答,无法导出为csv和图片;设置“导出”权限即该角色可以将这个历史问答导出为csv和图片。;设置“查看”、“导出”权限即该角色可以看到这个历史问答,且可以导出为csv和图片。
为角色配置资源 - 数据看板类
选中某一角色,选择要配置的数据看板行,在资源较多时可以点击“所有资源”,在下拉框中选择“数据看板”。可配置“查看”和“导出”权限,如图10-2-6。设置“查看”权限即该角色只能查看这个数据看板,无法导出为pdf;设置“导出”权限即该角色可以将这个数据看板导出pdf。;设置“查看”、“导出”权限即该角色可以看到这个数据看板,且可以导出pdf。
为角色配置资源 - 项目类
选中某一角色,选择要配置的项目,为项目内资源配置权限,在资源较多时可以点击“所有资源”,在下拉框中选择“项目”。可在项目总行上配置数据表、历史问答和数据看板的权限,会自动同步到此项目内对应资源行的配置上,如图10-2-7。也可以单独为项目内某个资源配置权限,如图10-2-8。
搜索角色
在页面左侧“自定义角色列表”下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的角色,如图10-2-9。
搜索资源
选中某一角色,在页面右侧“所有资源列表”下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的资源,如图10-2-10。 勾选“只显示有权限的”即可将该角色已设置权限的资源筛选显示,如图10-2-11。
全局配置
仅超级管理员(admin)和拥有系统管理员角色权限的用户可查看、编辑全局配置。
邮件系统配置
邮件系统配置用于配置邮件认证和发送通知邮件的,开启邮件系统配置并正确配置后才可以使用,如图10-3-1所示。
- 当DataFocus中的用户分享给另一个用户历史问答,数据看板等资源时,被分享用户将会接收到提示邮件。发件人为此处配置的邮件地址。
- 当DataFocus中有用户需要执行修改密码等需要接受验证码的操作时(如找回密码等),DataFocus将使用此处配置的邮箱地址发送验证码到用户邮箱中。
- 当用户点击 ‘关注’的历史问答或者数据看板发生变化时,会收到提示邮件。
具体配置操作如下:
根据用户所使用的邮件服务供应商不同,具体参数上会有些许不同,我们以网易163邮箱为例:
1.进入用户自己的网易邮箱,点击‘设置’,选择‘POP3/SMTP/IMAP’,进入详细配置页面。如图10-3-2;
2.开启‘IMAP/SMTP’、‘POP3/SMTP’服务,点击“开启”,如图10-3-3,提示开启成功,如图10-3-4;
3.回到DataFocus全局配置——‘邮件系统配置’,输入相应信息;系统域名为当前的域名地址,服务器和端口为默认地址(其他邮件供应商用户需自行查找对应参数)。发送邮箱和用户名都为邮箱地址,密码为邮箱密码,最后选择启用SSL,点击保存,即提示配置成功,需要重新登录验证邮箱,且配置的该邮箱中会受到一封启用邮件。
企业微信/钉钉配置
企业微信配置项是用来连接企业微信的,钉钉配置项用来连接钉钉,两者操作逻辑一致,下面主要以企业微信为例,如图10-3-6所示。
具体操作如下:
1.在系统管理页面点击上方的“全局配置”,选择“企业微信配置”;
2.在“企业微信唯一标识符”中填入企业微信的ID;
3.在“自建应用秘钥”中填入DataFocus系统在企业微信的数据应用中的密钥;
4.在“自建应用唯一标识符”中填入DataFocus系统在企业微信的数据应用中的唯一标识符;
5.点击“确定”,即配置成功。
地理位置配置
自定义区域:用于自定义地域范围,包括国家集合、省集合、市集合、区集合、其他区域集合。数据表中字段的列中值包含自定义地域的名称时,先将该字段地域类型设置为对应的地理类型(国家集合、省集合、市集合、区集合、其他区域集合),即可在搜索页面制作自定义地域范围的地图类图形。
国家区域:用于自定义国家信息。当数据表中国家字段的列中值与系统内置的国家信息(名称、位置信息)不同时,可以进行修改;当数据表中国家字段的列中值存在不同于系统内置的国家时,可以自定义添加国家。
增加自定义区域
在DataFocus中有两种增加自定义区域方式。
- 方法一具体操作如下:
1.点击“增加”按钮,出现“增加自定义区域”弹窗框;
2.选择地理类型(国家集合、省集合、市集合、区集合、其他区域集合);
3.设置自定义地理名,点击“+”按钮,可为此合集定义多个名称;
4.填入中心点经纬度和集合的最大、最小经纬度;
5.上传GeoJSON格式面信息文件,点击“确定”,如图10-3-7,即自定义区域保存成功,会显示在自定义区域列表中。
- 方法二具体操作如下:
1.点击“导入GeoJSON”按钮,出现“增加自定义区域”弹窗框;
2.选择地理类型(国家集合、省集合、市集合、区集合、其他区域集合);
3. 选择区域合集的GeoJSON文件,点击“确定”,如图10-3-8,即自定义区域保存成功,会显示在自定义区域列表中。
修改自定义区域信息
- 修改位置信息
1.将鼠标移至区域上方,点击“修改位置信息”图标按钮,如图10-3-9;
2.弹出“编辑自定义区域”弹窗,可以对地理类型、地理名、中心点经纬度进行修改,如图10-3-10;
3.点击“确定”,编辑保存。
- 修改面信息
1.将鼠标移至区域上方,点击“修改面信息”图标按钮,如图10-3-11;
2.弹出“编辑自定义区域”弹窗,可以对最大、最小经纬度和面信息进行修改,如图10-3-12;
3.点击“确定”,编辑保存。
删除自定义区域信息
将鼠标移至区域上方,点击“删除”图标按钮,弹出“删除”弹窗,点击“确定”即删除该自定义区域。
搜索自定义区域
在“自定义区域”列表下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的自定义区域,如图10-3-14。
在搜索框右侧,点击下拉框,选中区域集合后显示集合筛选结果,帮助快速找到不同类型的自定义区域列表,如图10-3-15。
增加国家区域
在国家列表右侧,点击“增加”按钮,弹出“增加国家”按钮,填写相关信息后(与增加自定义区域类似,这里不进行赘述),点击“确定”,即可增加新的国家,如图10-3-16。
编辑国家/省/市/区信息
将鼠标移至国家/省/市/区上方,点击“修改位置信息”图标按钮,弹出“编辑国家/省/市/区”按钮,可以对地理名进行自定义新增和自定义编辑,点击“确定”即编辑保存,如图10-3-17。
搜索国家/省/市/区
在“国家/省/市/区”列表下找到搜索框,输入关键词后显示搜索结果,帮助快速定位到想要查询的国家/省/市/区,如图10-3-18。
定时缓存
设置定时缓存可以定时将系统的缓存数据进行更新。一般在大范围使用直连数据并且没有对历史问答进行定时刷新设置时开启。系统初始默认为关闭状态。
勾选“开启定时更新缓存”,并设置执行时间、执行日、执行月,点击“保存”即可开启定时更新缓存,如图10-3-19。
注意:定时更新缓存将会消耗系统资源,建议配置在非业务繁忙时间段。
其他配置
数据源直连时,制作历史问答可配置时间间隔定时刷新。在全局配置的其他配置中,可以对所有历史问答的定时刷新最小时间间隔进行限制,如图10-3-20。
例如输入“10”,即定时刷新时间间隔不可小于10秒。点击“保存”后,在搜索页面中进行搜索时,设置“定时刷新”图表属性,若设置为8秒,系统会自动跳动为10秒;若设置为大于12秒,则为12秒。
外部数据
仅拥有资源管理员角色权限的用户和超级管理员(admin)有查看、新增和编辑外部数据源的权限。只有连接外部数据源后,才可以在数据管理或资源管理页面导入或直连外部数据库中的数据。
新增外部数据源
单击“新增数据源”按钮,跳出“新增数据源”弹窗,选择数据源类型,填写数据源名、服务器、端口、数据库名、用户名、密码后单击“测试连接”,提示‘连接成功’后,点击确定即新增外部数据源成功,如图10-4-1。
目前版本支持的连接类型有:mysql、postgresql、oracle、IBM DB2、sqlserver、Sybase、GaussDB 100、Pivotal Greenplum。
编辑外部数据源
在“外部数据源”列表下找到要编辑的数据源,将鼠标移动到数据源上方,单击右侧“编辑”图标按钮,会弹出弹窗“编辑数据源-XXX”(XXX为数据源名称),如图10-4-2。修改信息后,单击“测试连接”按钮,提示‘连接成功’后,单击“确定”按钮,即数据源编辑保存成功。
定时调度
可以将数据看板/历史问答的详细信息以邮件的形式定时推送给指定的用户或角色。注意配置定时任务前需确认:1. DataFocus邮箱服务器已开启。 2.接受对象需确保已通过“邮箱验证”,否则无法正常收到推送邮件。
仅拥有资源管理员角色权限的用户和超级管理员(admin)才可以在系统管理页面的导航栏中看到“定时调度”。
点击“新增任务”后,可以创建具体的推送任务,配置完成后即可在配置指定时间收到推送邮件,如图10-5-1所示。
- 推送方式可以选择EXCEL或PDF;
- 推送对象可以面向用户或角色;
- 开始时间可以选择配置完成后立即开始执行或指定时间开始(年月日/时分秒);
- 结束时间可以选择无限期或指定时间结束(年月日/时分秒);
- 针对任务设置定时推送,可以选择简单重复(每隔X/天/分钟/小时)或设置明细频率配置;
- 若推送失败,可以设置重试或不重试。
公式
全局配置中的公式不同于普通的增加公式列,这里的公式设置包括自定义公式和指标公式。
自定义公式
设置自定义公式,该公式可以在搜索页面和创建关联中间表页面中添加公式时直接使用,即在原有的函数基础上,用户自己设计逻辑计算函数。
新增自定义公式
具体操作如下:
1.点击“新增自定义公式”按钮,弹出“新增自定义公式”弹窗;
2.命名公式,填写描述,添加公式用到的参数,参数格式包括integer、double、number、date、bool、string;
3.输入公式内容,其中在输入函数时会有智能提示,如图10-6-1;
4.公式输入完成,提示公式格式正确,点击“确定”,该公式会出现在自定义公式列表下,如图10-6-2。
编辑自定义公式
将鼠标移至自定义公式上方,点击“编辑”图标按钮,在弹出“编辑自定义公式-XXX”(XXX为自定义公式的名称)的弹窗中,对公式进行编辑后,点击“确定”即编辑保存,如图10-6-3。
删除自定义公式
将鼠标移至自定义公式上方,点击“删除”图标按钮,弹出“删除”弹窗,点击“确定”即删除该自定义公式,如图10-6-4。
自定义公式应用
创建自定义公式后,进入搜索页面,点击“增加公式”按钮,在“公式辅助——Define”中可以找到该自定义公式。在公式输入区可以直接使用该自定义公式。
指标公式
数据表在使用前,一般需要进行数据清洗,其中包括增加公式列进行数据的准备,以在后续数据分析时可以重复使用该公式列。以上需求,可以通过指标公式实现。
新增指标公式
具体操作如下:
1.选择“指标公式”,点击“新增指标公式”按钮,如图10-6-6所示;
2.跳转入“指标公式”编辑页面,首先选择需要创建指标公式的数据源,指标公式可以由数据表中数据列信息和公式列进行创建(注意此时增加的公式列只是用做指标创建,不会显示在后续数据分析时在数据源表列中),如图10-6-7;
3.编辑指标公式内容并进行命名;
4.可以选择该指标公式为公开还是仅可编辑,勾选“仅创建者可编辑”后,该指标公式仅创建者可进行后续编辑;
5.点击“确定”,即保存该指标公式,如图10-6-8。
编辑指标公式
将鼠标移至自定义公式上方,点击“编辑”图标按钮,如图10-6-9,跳转入改指标公式的编辑页面,对公式进行编辑后,点击“确定”即编辑保存。
删除指标公式
将鼠标移至区域上方,点击“删除”图标按钮,弹出“删除”弹窗,点击“确定”即删除该指标公式。
注意:当该指标公式已经运用于某一资源制作时,需要先将依赖的资源删除,才能删除该指标公式。
指标公式应用
创建指标公式后,进入搜索页面,选择指标公式所在数据源,可以在页面左侧看到此指标公式,并能使用该指标公式进行搜索分析,如图10-6-11。
指标公式列和数据表列一样,均可以用于函数公式列的增加,如图10-6-12。
进入“系统管理——公式——指标公式”页面中,点击“依赖对象”图标按钮(如图10-6-13),在弹出的“使用指标公式‘XXX’的资源列表”(XXX为资源名称)弹窗中看到使用该指标公式列制作的所有资源,如图10-6-14。
接口鉴权
仅超级管理员(admin)和拥有系统管理员角色权限的用户有查看、新增和编辑接口鉴权的权限。接口鉴权于第三方API接口鉴权。进入系统管理模块,选择“接口鉴权”。单击“新增接口鉴权”按钮,实现新增,如图10-7-1。
设备管理
仅超级管理员(admin)和系统管理员有查看设备管理的权限。在私有化部署时才需要用到设备管理,用于管理员查询私有化部署的集群服务器机器码和授权license的对应关系,可查询、管控应用当前使用情况。
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:
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数据处理:
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数据可视化:
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多端应用:
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资源管理:
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日志管理:
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系统管理:
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数据迁移:
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数据备份恢复:
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