kanass全面介绍(27) - 更专业、更丰富的仪表盘与统计分析

1、仪表盘

平台支持用户自定义仪表盘,根据自身需求选择需要统计和展示的数据。

添加仪表盘:统计->仪表盘->添加仪表盘。仪表盘添加成功后,点击进入仪表盘并添加报告,可以选择以项目集维度、项目维度、事项维度来统计并展示数据。

添加仪表盘

1.1 项目集

进入仪表盘后选择添加项目集下的图表,并选择想要统计的项目集名称,即可查看到统计图表

添加项目集图表

选择项目集

  • 以柱状图的形式对比项目集内各项目的成员个数

项目成员

  • 以柱状图的形式对比和展示项目集内各项目的事项个数

项目事项对比

  • 以表格的形式展示项目集内各项目进展

项目进展

1.2 项目

进入仪表盘后选择添加项目下的图表,并选择想要统计的项目名称,即可查看到统计图表

添加项目图表

  • 显示某个项目里,每个成员的事项个数

项目成员事项对比

1.3 事项

进入仪表盘后选择添加事项下的图表,并选择想要统计的数据,即可查看到统计图表

添加事项图表

  • 以折线图的形式展示事项新增趋势

添加方法:

仪表盘页面点击编辑->添加-选择事项tab->新增事项趋势->添加,填写统计要求后点击保存。

项目

选择想要统计的项目

开始结束时间

选择想要统计的数据的时间范围,如选择4月1日到4月30日,是统计这一个月份的数据

期间

选择统计数据是以什么期间显示,如:选择周,则是将4月份的数据,以周的形式分段统计并展示出来

统计事项类型

可以单独统计需求、任务、缺陷,或者全部事项

效果展示:

新增事项趋势

  • 折线图形式展示事项完成趋势

完成事项趋势

  • 显示各个状态的事项个数

事项概括

  • 显示每天新增,完成,剩余的事项

事项趋势

2、统计分析

kanass同时提供多维度的统计分析功能。

2.1 项目级别统计

进入项目->统计,此页面为当前项目的事项与工时进行统计并支持导出报表

统计说明
事项字段统计可以切换事项的字段,通过所选字段统计事项,并由列表和柱状图展示出来。其中通过事项类型筛选时,支持自定义实行类型。支持导出报表。
事项创建与解决统计

通过期间、统计时长、统计方式,来统计当前项目下事项创建与解决的个数。支持导出报表

事项新增趋势通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项新增的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
事项完成趋势通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项完成的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
事项累计新建趋势通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项新建的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
事项累计完成趋势通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项完成的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
日志项目成员统计可以自定义时间段,用列表的方式显示当前项目下所有成员,在所选时间段内每天记录的工时。支持下载数据
日志项目事项统计可以自定义时间段,用列表的方式显示当前项目下所有事项,在所选时间段内每天记录的工时。支持下载数据

2.2 项目集级别

进入项目集->统计,此页面对当前项目集的事项与工时进行统计并支持导出报表

统计说明
事项字段统计可以查看当前项目集下的任意项目的事项字段统计,切换事项的字段,通过所选字段统计事项,并由列表和柱状图展示出来。其中通过事项类型筛选时,支持自定义实行类型。支持导出报表。
事项创建与解决统计

可以查看当前项目集下的任意项目的事项创建与解决统计数据,通过期间、统计时长、统计方式,来统计所选项目下事项创建与解决的个数。支持导出报表

事项新增趋势可以查看当前项目集下的任意项目的新增事项趋势,通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项新增的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
事项完成趋势可以查看当前项目集下的任意项目的完成事项趋势,通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计所选项目完成事项的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
事项累计新建趋势可以查看当前项目集下的任意项目的事项累计新建趋势,通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项新建的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
事项累计完成趋势可以查看当前项目集下的任意项目的事项累计完成趋势,通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项完成的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
日志项目成员统计可以自定义时间段,用列表的方式显示当前项目集下任意项目中的所有成员,在所选时间段内每天记录的工时。支持下载数据
日志项目事项统计可以自定义时间段,用列表的方式显示当前项目集中任意项目的所有事项,在所选时间段内每天记录的工时。支持下载数据
日志成员项目统计可以自定义时间段,用列表的方式显示当前项目集中任意项目的所有成员,在所选时间段内每天记录的工时。支持下载数据

2.3 迭代级别

2.4 系统级别统计

登录kanass,左侧导航栏->统计,在系统级的统计页面,可以跨项目、跨项目集来统计成员、事项、工时等内容

统计说明
项目统计成员事项在所选的项目下,每个成员提交的事项数量
项目集统计项目成员在所选项目集下,每个项目的成员数量
项目事项在所选项目集下,每个项目下拥有的需求、任务、缺陷的数量
项目进展在所选项目集下,每个项目的进度、新增/完成事项、存量事项、新增/完成需求、存量需求、新增/完成任务、存量任务、新增/修复缺陷、存量缺陷、已超期事项
事项统计新增事项趋势所选项目下,通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项新增的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
完成事项趋势所选项目下,通过期间、开始结束时间、统计事项类型,来统计事项完成的个数并通过折线图展示出来。支持导出报表
事项趋势在所选项目下,通过期间、开始结束时间、统计事项类型,通过折线图展示每个时间点事项的个数
事项概览所选项目下,每个种类的事项的进展情况
工时统计项目成员统计自定义时间段内,所选项目中的每个成员,在所选时间段内的工时统计
日志事项统计自定义时间段内,所选项目中的每个事项的工时统计
日志项目统计自定义时间段内,所选人员在所有项目中的工时统计
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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