注意：(V10版本于2021年4月份发布，新特性列表中：+表示新增；^表示增强)
置灰功能还在开发中，文档根据功能开发进度更新。
V10版本数据准备的改进点如下：
| 新增 |
|---|
+【数据准备】新增增强数据集，将所有查询结果归集并基于CUBE重新构建数据结构
背景介绍
随着市场竞争的日趋激烈，企业的决策更加强调及时性和准确性，越来越多的用户需要多维度、更加灵活的方式观察数据变化，以获得对数据更加深入的了解，从而更好的促进企业的发展。为了满足用户的需求，新版本产品新增增强数据集，可实现将所有查询结果归集后，基于CUBE模型重新构建数据结构。CUBE模型主要以“维度”和“度量”进行构建，同时增加了“成员”和“命名集”的创建，实现了增强数据集构建的灵活性及应用广泛性。
功能概述
新版本在 数据准备>数据集 中，新增“增强数据集”类型。
包含了以下功能：
私有查询
增强数据集可实现将所有数据集作为私有查询结果归集。
支持数据来源有：数据源表、数据文件、SQL查询、即席查询、脚本查询、存储过程查询和ETL高级查询。
重构数据结构
增强数据集基于CUBE模型重新构建了数据结构，CUBE模型主要以“维度”和“度量”进行构建，支持使用MDX表达式创建的计算度量、计算成员、命名集。
参数及参数管理
增强数据集支持设置每个私有查询的参数，以及对整个数据集的参数进行管理。
应用于报表
增强数据集作为数据来源，可用于定制自助仪表盘和电子表格。
+【数据准备】自助ETL新增Python脚本节点
背景介绍
随着大数据时代的到来，Python已经在数据处理、数据可视化、机器学习等领域受到广泛应用。V10版本的ETL功能支持用户编写Python脚本，利用其丰富的科学计算扩展库，满足更多数据处理和分析场景，提高生产效率。
功能概述
Python脚本节点，支持用户编写Python代码，以便实现更自由、更高效的数据处理、数据分析操作，丰富了数据建模过程。
参考文档
关于Python脚本的功能，详情请参考 Python脚本 。
+【数据准备】支持ETL自动化工程功能，项目实施流程标准化
背景介绍
V10版本新增ETL自动化工程功能，能够使项目实施流程标准化，以后的项目都会按照同种标准流程执行，可以带来以下几点优势：
- 降低项目实施门槛：非专业人员也可以按照标准流程完成项目实施；
- 提高项目实施效率：不需要人工实施就能自动化生成自助ETL实验和物理表。
功能简介
在数据准备的自助ETL下，新增ETL自动化工程功能。
用户可通过上传Excel文件自动化生成自助ETL实验和物理表：
注意事项
ETL自动化工程目前只支持ClickHouse数据库。
参考文档
关于ETL自动化工程功能，详情请参考 ETL自动化工程 。