Датасеты
Как с помощью DataLens изменить данные в источнике?
С помощью DataLens нельзя изменить данные в источнике.
Вы можете обработать полученные из источника данные на стороне DataLens, использовав вычисляемые поля.
Поле с датой распознается как строка. Что делать?
DataLens работает с датами в формате ISO. Это значит, что если у вас дата в исходных данных имеет формат 01.01.2020 (то есть формат DD.MM.YYYY), DataLens воспримет его как строку.
Чтобы привести такое значение в поле к типу Дата, создайте новое поле с формулой DATE_PARSE([название_поле_где_дата_в_формате_DD.MM.YYYY]).
Аналогично работает функция DATETIME_PARSE, которая переводит строку в тип Дата и Время.
Как с помощью оператора JOIN связать две таблицы, если поля для связи имеют разный тип данных?
Поля для связи не могут иметь разный тип данных.
Чтобы создать связь, в оригинальной таблице приведите поля к нужному типу.
Как добавить нумерацию строк в таблице?
Добавьте нумерацию строк с помощью вычисляемого поля, например, RSUM(MIN(1)). Подробнее на скриншоте.
Как преобразовать поле с Unix-временем в поле с типом данных Дата и время DataLens?
Чтобы выполнить преобразование, переведите Unix-время в секунды и используйте функцию DATETIME. Например, преобразование Unix-времени в миллисекундах: DATETIME(1380717142785/1000), где операция /1000 переводит миллисекунды в секунды.
Если Unix-время — поле, в DataLens его тип данных — целое или дробное число.
Можно ли использовать SQL-запросы для формирования датасета?
Вы можете напрямую обращаться в БД через интерфейс создания датасета, используя SQL-запросы.
Как сделать геокодинг — получить координаты точки по адресу?
Раньше для таких задач можно было использовать функцию GEOCODE(). Сейчас она недоступна.
Вы можете воспользоваться геокодером через API Яндекс Карт. Обратите внимание на условия лицензирования API.
Пример Jupyter ноутбука со скриптами геокодинга адресов.
Где взять геополигоны/геоточки регионов/районов/городов?
Вы можете воспользоваться готовыми наборами геоданных, подготовленных в формате DataLens от нашего партнера, компании Геоинтеллект.
В архиве собраны данные:
- страны мира (полигоны и точки);
- регионы РФ (полигоны и точки);
- города РФ (точки);
- районы городов-миллионников (полигоны).
Почему недоступна материализация датасетов?
Материализация теперь недоступна. Мы рекомендуем работать с базой данных напрямую. Если БД медленно отвечает на аналитические запросы DataLens, рекомендуем сделать витрины данных, например, на базе Yandex Managed Service for ClickHouse®. Для загрузки данных можно использовать сервис Yandex Data Transfer.
ClickHouse® является зарегистрированным товарным знаком ClickHouse, Inc.