Superset时间序列图中置信区间上界显示错误问题分析
问题背景
在Apache Superset数据可视化平台中,时间序列图表(Time Series Chart)的置信区间显示功能存在一个关键的技术问题。当用户配置了预测值(yhat)、预测上界(yhat_upper)和预测下界(yhat_lower)三个指标时,图表显示的置信区间上界数值与实际数据不符。
问题现象
用户在使用时间序列图时,按照以下步骤操作:
- 添加三个特殊命名的指标:
__yhat(预测值)、__yhat_upper(预测上界)和__yhat_lower(预测下界) - 将
__yhat_upper设置为数据列的最大值(如使用SQL的MAX函数) - 将
__yhat_lower设置为数据列的最小值(如使用SQL的MIN函数)
配置完成后,图表会出现以下异常现象:
- 悬停提示框(legend)中显示的
__yhat_upper数值是正确的(如7.75) - 但置信区间顶部的实际显示点却显示为另一个更大的数值(如9.61)
技术原因分析
经过深入分析,这个问题源于Superset在渲染置信区间时的计算逻辑错误。具体表现为:
-
错误的差值计算:系统没有直接使用
__yhat_upper的原始值作为置信区间的上界,而是错误地计算了__yhat_upper与__yhat_lower之间的差值(7.75 - (-1.86) ≈ 9.61)。 -
视觉误导:这种计算方式导致图表显示的置信区间范围比实际数据范围更宽,给用户造成数据波动范围更大的错误印象。
-
数据一致性破坏:图表显示值与悬停提示值不一致,破坏了数据可视化的一致性原则。
影响范围
该问题影响所有使用以下配置的时间序列图:
- 使用了置信区间显示功能
- 采用
__yhat、__yhat_upper和__yhat_lower命名规范的指标 - 需要精确显示预测区间上下界的业务场景
解决方案建议
针对这个问题,建议从以下几个方面进行修复:
-
直接使用原始值:在渲染置信区间时,应该直接使用
__yhat_upper和__yhat_lower的原始值,而不进行任何差值计算。 -
数据验证机制:增加对三个指标值的验证逻辑,确保
__yhat_lower ≤ __yhat ≤ __yhat_upper的关系成立。 -
文档说明:在官方文档中明确说明置信区间指标的命名规范和使用方法,避免用户误解。
总结
Superset时间序列图中的置信区间显示问题是一个典型的可视化渲染逻辑错误。它不仅影响了数据的准确展示,还可能导致用户做出错误的业务决策。开发团队已经确认该问题在最新版本中仍然存在,建议使用者注意这一限制,或等待官方修复版本发布。对于需要精确展示预测区间的业务场景,可考虑暂时使用其他可视化方式作为替代方案。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00