使用Blend（数据融合）时Google Data Studio时间序列图表数据缺失问题咨询
我之前在处理Google Data Studio多数据源融合时也踩过类似的坑，结合你的场景，问题核心出在数据融合后的时间维度匹配逻辑+线性插值的生效条件上，咱们一步步拆解解决：
问题根源分析
融合后的时间维度聚合冲突
未融合时，你直接用数据集2的updatedAt做Date Hour维度，系统会自动把同小时内的多个soilMoisture值聚合（比如取平均/求和），形成连续的小时级数据，线性插值能正常触发。但融合后，因为关联了数据集1的deviceId，系统默认把deviceId+Date Hour作为联合维度——而你的数据集1里每个deviceId只有1行静态数据，融合后每一条数据集2的行都会和数据集1的对应行合并，导致每个Date Hour下只有单个数据点，线性插值因为没有连续的同粒度数据点，无法生效，最终只显示1个点。Date Hour Minute的缺失问题
数据集2的时间是离散的（每小时1个点左右），融合后系统依然以deviceId+Date Hour Minute作为联合维度，而你的数据里没有连续的分钟级点，加上部分时间区间本身无数据，导致大部分点缺失，插值也无法补全。
具体解决方案
方案1：调整时间维度的数据源绑定+聚合方式
这是最快的修复方式，无需修改原始数据：
- 编辑时间序列图表的时间维度：选择「来自特定数据源」，指定为数据集2的
updatedAt字段，然后将其格式设置为Date Hour。这样时间维度只基于数据集2的时间，不受融合后deviceId的干扰。 - 设置
soilMoisture的聚合方式：将其改为平均值/求和（根据你的业务需求），确保同小时内的多个数据点会被聚合为一个值，形成连续的小时级序列。 - 重新启用线性插值：在图表的「样式」选项卡中，确认线性插值已开启，且设置为「填充所有缺失的时间点」。
方案2：预处理数据集，提前聚合时间维度
如果方案1效果不佳，可以先对数据集2做预处理，避免融合时的维度冲突：
- 在数据集2中添加计算字段，将
updatedAt转换为小时级时间：
将该字段命名为PARSE_DATETIME("%Y-%m-%d %H:00:00", updatedAt)date_hour。 - 在数据集2中按
deviceId和date_hour对soilMoisture进行聚合（比如取平均值），得到每个设备每小时的唯一数据点。 - 用预处理后的数据集2和数据集1进行融合，此时融合后的
date_hour维度每个设备下都有连续的小时点，线性插值可以正常生效。
方案3：检查数据融合的连接类型
确认数据融合的连接类型为左连接（以数据集2为主表），这样数据集2的所有行都会被保留，不会因为数据集1中没有对应deviceId而被过滤（虽然你的数据集2只有deviceId=40，但这个设置能避免后续添加其他设备数据时出现问题）。
验证效果
完成上述设置后，你应该能得到和未融合时一致的时间序列图表，同时还能结合数据集1的Room和Size维度对数据进行拆分分析（比如按Room分组查看土壤湿度趋势）。
内容的提问来源于stack exchange，提问作者Omri Saporta
