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 не 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))
. См. изображение
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
См. пример Jupyter ноутбука
Где взять геополигоны/геоточки регионов/районов/городов?
Вы можете воспользоваться готовыми наборами геоданных
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