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数据透视函数
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数据透视函数 tablefunc() 描述：扩展接口，用于处理表数据，包括数据透视函数。仅系统管理员可以安装扩展。 需要安装扩展，默认安装到public schema，建议安装到用户schema，create extension tablefunc [schema {user_s
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特征尺度变换
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特征尺度变换 概述 支持对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换，支持常见的log2、log10、ln、abs及sqrt等尺度变化函数。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象
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数据透视函数
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数据透视函数 tablefunc() 描述：扩展接口，用于处理表数据，包括数据透视函数。仅系统管理员可以安装扩展。 需要安装扩展，默认安装到public schema，建议安装到用户schema，create extension tablefunc [schema {user_s
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质量变换
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质量变换 此功能支持在控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 可以对输出格式为jpg的图片进行图片压缩，不使用压缩则可能会使图片占用的空间变大。具体参数说明如表1所示。 操作名称：quality 表1 图片压缩 参数 取值说明 代码样例 q 图片的相对质量，即将图片按照原图的q%进行压缩。取值范围为[1，100]。
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修订记录
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透视图
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透视图 透视图用于将数据通过不同的维度进行分类汇总，可以设置多个不同的维度（行维度、列维度），来展现在当前维度下的目标数值。在报表编辑页面，拖拽“透视图”组件到中间区域，右侧可设置组件属性。 图1 透视图 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。
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示例：图片质量变换
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示例：图片质量变换 场景介绍 对于需要对大量图片文件进行压缩，快速发布上线的场景，可以使用DWR可视化的质量变换工作流来完成任务，帮助用户提升图片处理效率，节省内容发布时间。 实现流程 该实例通过创建触发器的方式异步启动工作流，实现流程为： 在OBS服务中创建桶 在DWR服务中创建工作流
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财务报表识别
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return_rectification_matrix 否 Boolean 透视变换矩阵，可选值包括： true：返回透视变换矩阵; false：不返回。 说明： 未传入该参数时默认为false，即不返回透视变换矩阵。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型
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实体关系图
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实体关系图 元素介绍 元素名 图标 含义 Entity 实体。 View 视图。模型的一个影射，它可从一个透视图或优势位置看到，而且它省略了与这个透视图无关的实体。 Sequence 顺序。 Procedures 过程。 ResultSet 结果集。 Trigger 触发动作。 note
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配置报表订阅
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编辑：更新报表基本信息和发送报表的范围。 删除：已禁用的报表订阅信息支持删除操作。 （可选）下载的报表Excel数据进行透视图制作。 选中制作的数据区域。 点击“插入”，点击“数据透视图”。 进入数据透视图工具，单击“字段列表”和“字段按钮”。 拖拽筛选条件（座席工号、座席名称、日期）至轴（类别）区域、拖拽（各种指标）至值区域。
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统计页面组件介绍
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特征操作
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”节点。 数据变换 数据变换是通过以自然常数e为底的自然对数（log）、以自然常数e为底的指数函数（exp）对特征列的样本数据进行变换： log：如果当前样本数据比较大，可以通过对数函数进行变换。 exp：如果当前样本数据比较小，可以通过指数函数进行变换。 数据变换操作步骤如下。
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数据转换
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Box-Cox变换 用于连续的响应变量不满足正态分布时，进行数据变换，达到接近正态分布的目的。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数，进而确定应采取的数据变换形式。 使用Box-Cox变换的优点： 数据得到的回归模型优于变换前的模型，变换可以使模型的解释力度等性能更加优良。
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应用场景
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只有在交付后才能得到验证。 软件外包企业通常缺乏平台级的研发工具，对项目进度缺乏数据透视，难以应对发包方快速变化的需求和高标准的质量要求。 软件外包企业可以通过需求管理服务提供的丰富数据分析和透视功能，实时准确的掌握项目的进度、风险、质量。 同时通过使用敏捷迭代的交付模式、持续交
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DBE
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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）
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处理数据
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DBE
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RITY 比较两个字符串的差距（删除、新增、变换的最小步骤），并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距（删除、新增和变换的最小步骤），并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）
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DBE
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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）
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DBE
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RITY 比较两个字符串的差距（删除、新增、变换的最小步骤），并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）
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DBE
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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）
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DBE
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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）
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