数据分析及报告制作

概念须知

• 分析单元：是分析报告的编辑区域，可编写SQL或Python进行查询分析、输入文字辅助描述、使用图表进行可视化展示等。不同分析单元的功能及适用场景存在差异，请按需选择。

• 数据集：是分析单元执行查询分析的输入数据。包括如下类型：

  • 原始数据集：是用于进行查询分析的原始数据，包括数据库和文件数据集。

    • 数据库：其数据来源于数据库或数据仓库（例如，AnalyticDB MySQL、Hologres、MaxCompute）。使用前，需先在DataV-Note中创建相应数据源。

    • 文件数据集：其数据来源于本地的数据文件（例如，Excel）。使用前，需先将本地文件导入至DataV-Note，详情请参见添加文件数据。

  • 查询结果集：是基于数据库、文件数据集等原始数据，通过指定条件筛选、处理生成的结果数据。该类数据可在SQL、Python等分析单元中进行二次分析，也可作为可视化分析单元（例如，图表）的输入数据。

• 变量：是运行分析单元后输出的结果的集合（例如，SQL查询结果、过滤器生成的结果、控件输出的参数等），可供SQL、Python等引用，构建联动查询。

操作流程

1. 数据准备。

   进行数据分析及报告制作前，您需先将您的数据库、数据仓库及本地文件数据接入DataV-Note，作为DataV-Note的原始数据集，供分析单元进行查询分析。详情请参见数据源管理。

2. 数据分析及报告制作。

   1. 数据预处理。

      您可按需创建SQL或Python分析单元，选择所需的原始数据集进行数据清洗、筛选、转换等预处理操作。在分析单元中使用原始数据集的操作详情，请参见使用原始数据集。

   2. 生成结果数据并构建联合查询。

      原始数据集经过SQL、Python预处理后，会生成多个结果数据集；且所有分析单元的输出结果（例如，SQL查询、过滤器生成的查询结果集、控件输出的参数等）将作为变量呈现。结果数据集和变量可在SQL分析、Python分析中构建联动查询，生成最终需要产出的数据。详情请参见使用数据集和变量。

   3. 可视化展示。

      您可将最终的产出数据接入至可视化分析单元，通过图表、表格等形式展示，以便观察数据趋势或相关规律。

   在整个数据分析及报告制作过程中，您也可使用文本分析、智能分析、交互控件等分析单元进行辅助分析，帮助您添加相关描述信息、辅助编写代码、添加控件提升交互体验。

   说明

   一个分析报告往往需要创建多个或多种类型的分析单元，每个分析单元相互独立，可对不同数据进行查询分析及可视化展示。请根据业务需要创建合适的分析单元使用。

3. 预览及发布。

   报告制作完成后，您可预览报告内容进行二次修正，或将报告发布后进行导出及分享给他人使用。详情请参见报告预览及发布。

管理分析单元

分析单元创建完成后，您也可按需执行分析单元的测试运行、重命名、顺序调整、预览状态的显隐调整等管理操作，详情请参见管理分析单元。

分析单元类型

DataV-Note支持多种类型的分析单元，不同分析单元的功能及适用场景如下。