Tempo人工智能平台（简称：TempoAI） V6.1主要侧重于增加数据管理、数据处理模块中的算子和管理能力的提升，以及用户体验、易用性和性能优化，并且修复了部分产品问题。

一、 重点新特性

1. 新增堆叠列节点，支持将数据集的多列堆叠为一个新列，即按照某标识进行行列转换。
2. 新增输入查询分析器节点，支持将关系数据库作为输入数据源（目前支持DB2、Mysql），根据指定的条件从一个或多个表中提取数据，支持对数据进行添加表、表连接、计算列、数据选择、数据过滤、数据排序、汇总、去重等操作，实现输入数据的查询分析过程。

3. 设计器工具栏，增加洞察设置功能，支持用户根据需要设置洞察内容，满足用户洞察需求的同时提升性能。
4. 分类汇总节点，新增汇总结果与原表数据拼接功能。

5. 案例库和案例模板增加私有案例，支持对私有案例进行授权分享。

二、 其它新特性

1. 工作空间：增加空间描述、按空间名称或空间描述搜索功能；
2. 进程管理：支持按CPU、内存、执行时长搜索，更易监测异常流程；

3. 分类汇总,日期类型支持唯一计数，上下四分位数支持近似和精确计算；
4. 关系型数据库输出及Hive输出支持Truncate模式；

5. 同步异步服务支持别名调用；
6. 文件/关系数据库输出：批量设置字段类型、格式；节点记忆上一次的描述信息；

7. Matlab节点端口数据开启缓存输出到数据库；
8. 属性生成：界面优化，Datepart函数返回日期格式，if_else_函数（返回数值型）；

9. 挖掘部署添加注意说明,提示部署相关注意事项；
10. 导出Word优化：流程和节点标注显示功能、增加行数限制、子流程图，使word报告更完善；

11. 描述数据特征节点：支持变异系数；
12. 洞察：洞察中的数据集支持返回顶部，支持查看全部字段和下载数据（前100行）；

13. 表转置：对于字符、日期型，聚合方式支持随机取值；
14. 其他已知问题的优化及修改。

三、更新内容

3.1 数据管理

3.1.1 数据模型支持按人员授权

数据管理的模型授权中，新增人员选项卡，支持按照人员进行数据模型的授权。

3.1.2 表、字段支持描述信息

支持在数据模型中维护表、字段的描述（口径）信息，方便设计用户在设计时知晓不同表和字段的含义；同时支持通过API的方式进行批量维护。

3.1.3 模型、字段名支持搜索

数据模型添加表支持按照scheme进行搜索。

3.2 机器学习

3.2.1 堆叠列

新增堆叠列节点，支持将数据集的多列堆叠为一个新列，即按照某标识进行行列转换。

3.2.2 输入查询分析器

新增输入查询分析器节点，支持将关系数据库作为输入数据源（目前支持DB2、Mysql），根据指定的条件从一个或多个表中提取数据，支持对数据进行添加表、表连接、计算列、数据选择、数据过滤、数据排序、汇总、去重等操作，实现输入数据的查询分析过程。

3.2.3 洞察设置

设计器工具栏，增加洞察设置功能，支持用户根据需要设置洞察内容，满足用户洞察需求的同时提升性能。

3.2.4 分类汇总增加拼接功能

分类汇总节点，新增汇总结果与原表数据拼接功能。

3.2.5 私有案例

在发布区支持发布为案例功能。在案例库、案例模板增加私有案例，支持对私有案例进行授权分享。

3.3 优化功能

1. 工作空间：增加空间描述、按空间名称或空间描述搜索功能；

2. 进程管理：支持按CPU、内存、执行时长搜索，更易监测异常流程；

3. 分类汇总：日期类型支持唯一计数，上下四分位数支持近似和精确计算；
4. 关系型数据库输出及Hive输出支持Truncate模式；

5. 同步异步服务支持别名调用；
6. 文件/关系数据库输出：批量设置字段类型、格式；节点记忆上一次的描述信息；

7. Matlab节点端口数据开启缓存输出到数据库；
8. 属性生成：界面优化，Datepart函数返回日期格式，if_else_函数（返回数值型）；

9. 挖掘部署添加注意说明，提示部署相关注意事项；
10. 导出Word优化：流程和节点标注显示功能、增加行数限制、子流程图，使word报告更完善；

11. 描述数据特征节点：支持变异系数；

12. 洞察：洞察中的数据集支持返回顶部，支持查看全部字段和下载数据（前100行）；

13. 表转置：对于字符、日期型，聚合方式支持随机取值；
14. 其他已知问题的优化及修改。