DataV-Note快速入门_DataV数据可视化(DataV)-阿里云帮助中心

本文通过“分析某服装企业销售数据，根据分析结果制定下一个财年的经营方式”示例，为您展示如何使用DataV-Note（智能分析）平台进行数据分析及可视化展示，并将分析结果生成报告进行导出或分享。

准备工作

开始本示例前，您需完成以下准备工作：

已准备待分析数据
本示例采用某服装企业销售业绩的模拟数据，包含销售日期、销售额、所属小区、毛利和品类等字段，描述了该企业当前财年在各小区的整体销售情况。您需通过对该数据进行深入分析，以制定下一个财年的经营方向。请单击服装企业销售数据，下载示例数据至本地，并修改名称为服装分析数据.csv。
已开通DataV-Note服务
您需通过DataV-Note执行相关分析操作。开通服务请参见开通DataV-Note（智能分析）服务。
（可选）已创建工作空间
DataV-Note的工作空间用于管理业务数据、管理成员权限、管理项目。若您需管理不同类别的业务数据，可创建多个工作空间，实现业务数据隔离。开通DataV-Note后，平台会提供一个默认的工作空间，您可直接使用。本文示例使用默认工作空间执行相关操作。您也可按需创建新的工作空间，详情请参见创建工作空间。
（可选）若使用RAM账号执行开发操作，需添加该账号至相应工作空间并授予开发者角色权限。添加用户并授权，详情请参见管理工作空间成员。

步骤一：新建项目

项目是DataV-Note进行数据分析的基本组织单元，您的所有分析操作均需在某个项目中执行。

登录DataV-Note控制台。
在左侧导航栏单击新建项目，输入项目标题及描述。
本文示例项目标题为服装企业销售分析，实际使用时，您也可按需自定义标题。
单击确定，完成项目创建。
项目创建完成后，将自动跳转至项目编辑界面。在该界面，您可进行后续的数据导入、分析等操作。

步骤二：导入数据

您需将准备工作中下载的示例数据（即服装分析数据.csv）导入至您的项目中，进行后续数据分析。

在数据集（图标）页签，单击图标，按照界面指引上传本地数据。数据导入成功后，将存放至文件数据集下。

步骤三：分析数据

数据导入成功后，您可根据业务需要进行相应数据分析操作。

说明

进行数据分析时，DataV-Note会根据您选择的数据源适配相应语法。本文示例的项目数据集采用DuckDB语法。
在DataV-Note中，所有的数据分析语句都将在分析单元中执行。更多分析单元的介绍，请参见分析单元使用。

本文示例通过查看销售数据概况生成查询结果集，后续基于该查询结果集进行各小区销售排名、各小区销售趋势、各品类销售排名、各品类销售趋势、各小区毛利排名、各品类毛利排名等维度的查询分析，确认小区和品类两个维度的销售业绩。

基于销售数据生成结果集

您需通过如下操作，查看销售数据概况，并生成结果数据集retail。后续会基于该数据集执行相关分析操作。

创建SQL分析单元。
单击服装分析数据.csv后的图标，选择创建SQL查询，平台会自动创建分析单元，生成查看当前CSV文件的SQL语句并展示运行结果。
示例代码如下。
```
SELECT * FROM "服装分析数据.csv"
```
分析查询结果。
在分析单元中按下图步骤操作，可查看不同维度下商品的销量情况，获取高价值数据。例如，生活馆比时尚馆的销售占比高、卖的最好的品类为男士配饰等。
修改结果数据集名称。
单击输出结果数据集名称，修改其名称为retail，便于后续编写SQL，进行相关分析操作。

查看各小区销售排名

在项目操作界面，按下图步骤，创建新的SQL分析单元，并选择数据源为项目数据集。
查看各小区销售排名。
根据retail结果数据集的数据，查询并统计不同小区的销售额，并按照销售额总和降序排列。
示例：将所属小区列命名为小区，计算每个小区的销售额总和，将结果列命名为total_sum，并按照销售额总和从高到底排序。
代码如下。
```
SELECT "所属小区" AS "小区", SUM("销售额") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "所属小区" ORDER BY total_sum DESC
```
通过图表展示查询结果。
1. 单击SQL分析单元中的图标，切换为图表展示。
2. 单击图标，进入图表编辑界面。
3. 配置图表样式。
  示例更换图表为分组柱状图，并对销售额总和降序排列。同时，更改图表标题及描述信息。
  - 图表标题：更改为各小区销售排名。
  - 图表描述示例：从全国各小区排名来看，上海排名第一。上海是中国最发达的城市之一，具有较高的人均收入和消费水平。男性消费者拥有更高的购买力，更可能购买品牌或高端男士服装。上海的工作和居住人口可能有较高比例的职业男性，他们需要正装或商务休闲装以满足工作场合的着装要求。整个上海市场超过东北、中南、西北的销售额总和。需要在未来继续重点投入。
  说明
  - 使用图表展示查询结果时，DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致，则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。
  - 双击图表标题或描述，即可编辑相应内容。

查看各小区销售趋势

在项目操作界面，按下图步骤，创建新的SQL分析单元，并选择数据源为项目数据集。
查看各小区销售趋势。
根据retail结果数据集的数据，查询并统计不同小区的销售趋势。
示例：将销售日期列命名为日期，将所属小区列命名为小区；计算每个日期各小区的销售额总和，将结果列命名为total_sum，并按照日期和小区进行分组展示。代码如下。
```
SELECT "销售日期" AS "日期", "所属小区" AS "小区", SUM("销售额") AS total_sum FROM retail GROUP BY "销售日期", "所属小区"
```
通过图表展示查询结果。
1. 单击SQL分析单元中的图标，切换为图表展示。
2. 单击图标，进入图表编辑界面。
3. 配置图表样式。
  示例更换图表为折线图，并按照日期和小区呈现销售额总和。同时，更改图表标题及描述信息。
  - 图表标题：更改为各小区销售趋势。
  - 图表描述示例：从2017年全年数据来看，华北区域在7月份有一个明显的销售下降。结合当年天气来看，这期间夏季降水较多，对人们出行影响较大，对服装销售造成了一定程度的影响。
  说明
  - 使用图表展示查询结果时，DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致，则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。
  - 双击图表标题或描述，即可编辑相应内容。

查看各品类销售排名

在项目操作界面，按下图步骤，创建新的SQL分析单元，并选择数据源为项目数据集。
查看各品类销售排名。
根据retail结果数据集的数据，查询并统计不同品类的销售额，并按照销售额总和降序排列。
示例：将品类描述列命名为品类，计算每个品类的销售额总和，将结果列命名为total_sum，并按照销售额总和从高到底排序。
代码如下。
```
SELECT "品类描述" AS "品类", SUM("销售额") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "品类描述" ORDER BY total_sum DESC
```
通过图表展示查询结果。
1. 单击SQL分析单元中的图标，切换为图表展示。
2. 单击图标，进入图表编辑界面。
3. 配置图表样式。
  示例更换图表为分组柱状图，并对销售额总和降序排列。同时，更改图表标题及描述信息。
  - 图表标题：更改为各品类销售排名。
  - 图表描述示例：从销售品类来看，公司的传统优势品类“男士配饰”仍然位居第一，去年新增的“儿童服装”品类增长速度较快，2017年已经排名前三。
  说明
  - 使用图表展示查询结果时，DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致，则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。
  - 双击图表标题或描述，即可编辑相应内容。

查看各品类销售趋势

在项目操作界面，按下图步骤，创建新的SQL分析单元，并选择数据源为项目数据集。
查看各品类销售趋势。
根据retail结果数据集的数据，查询并统计不同品类的销售趋势。
示例：将销售日期列命名为日期，将品类描述列命名为品类；计算每个日期各品类的销售额总和，将结果列命名为total_sum，并按照日期和品类进行分组展示。
代码如下。
```
SELECT "销售日期" AS "日期","品类描述" AS "品类", SUM("销售额") AS total_sum FROM retail GROUP BY "销售日期", "品类描述"
```
通过图表展示查询结果。
1. 单击SQL分析单元中的图标，切换为图表展示。
2. 单击图标，进入图表编辑界面。
3. 配置图表样式。
  示例更换图表为折线图，并按照日期和品类呈现销售额总和。同时，更改图表标题及描述信息。
  - 图表标题：更改为各品类销售趋势。
  - 图表描述示例：
    从全年来看，“男士配饰”品类销售始终平稳，而“儿童服装”品类呈现了一定的季节性。其中可能存在的原因如下：
    - 季节因素：
      儿童服装的需求往往受季节变化的影响显著。例如，在换季时期，如春季和秋季，父母可能会为孩子购买新衣服，以适应温度变化。
      学校的暑假和寒假开始前后，儿童服装的销售可能会增加，该时期为家长更新孩子衣服的常见时期。
    - 节假日和特殊活动：
      具有商业促销属性的节假日。例如，春节、国庆节、儿童节、圣诞节等，往往会带动儿童服装的销售。
      学校举办的活动或特殊节日。例如，开学季、运动会等，也可能增加特定类型儿童服装的需求。
    - 产品更新换代：
      儿童成长速度快，服装尺码更新换代的频率高于成人服装，这可能导致儿童服装的销售波动。
      新产品的推出和旧产品的淘汰也会对销售数据产生影响。
  说明
  - 使用图表展示查询结果时，DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致，则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。
  - 双击图表标题或描述，即可编辑相应内容。

查看各小区毛利排名

在项目操作界面，按下图步骤，创建新的SQL分析单元，并选择数据源为项目数据集。
查看各小区毛利排名。
根据retail结果数据集的数据，查询并统计不同小区的毛利排名，并按照毛利降序排列。
示例：将所属小区列命名为小区，计算各小区的毛利总和，将结果列命名为total_sum，按照小区进行分组展示，并按照毛利总和从高到底排序。
代码如下。
```
SELECT "所属小区" AS "小区", SUM("毛利") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "所属小区" ORDER BY total_sum DESC
```
通过图表展示查询结果。
1. 单击SQL分析单元中的图标，切换为图表展示。
2. 单击图标，进入图表编辑界面。
3. 配置图表样式。
  示例更换图表为分组柱状图，并对毛利降序排列。同时，更改图表标题及描述信息。
  - 图表标题：更改为各小区毛利排名。
  - 图表描述示例：从全国各小区排名来看，上海毛利排名第一。根据之前的查询分析结果，上海地区的销售业绩最大，毛利也是最大的。
  说明
  - 使用图表展示查询结果时，DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致，则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。
  - 双击图表标题或描述，即可编辑相应内容。

查看各品类毛利排名

在项目操作界面，按下图步骤，创建新的SQL分析单元，并选择数据源为项目数据集。
查看各品类销售排名。
根据retail结果数据集的数据，查询并统计不同品类的毛利排名，并按照毛利降序排列。
示例：将品类描述列命名为品类，计算各品类的毛利总和，将结果列命名为total_sum，按照品类进行分组展示，并按照毛利总和从高到底排序。
代码如下。
```
SELECT "品类描述" AS "品类", SUM("毛利") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "品类描述" ORDER BY total_sum DESC
```
通过图表展示查询结果。
1. 单击SQL分析单元中的图标，切换为图表展示。
2. 单击图标，进入图表编辑界面。
3. 配置图表样式。
  示例更换图表为分组柱状图，并对毛利降序排列。同时，更改图表标题及描述信息。
  - 图表标题：更改为各品类毛利排名。
  - 图表描述示例：男装的高毛利是由于我们公司品牌定位在高端市场，相关产品定价较高，凸显了男装的高品质、品牌价值和独特性，因此可获得较高的毛利率。
  说明
  - 使用图表展示查询结果时，DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致，则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。
  - 双击图表标题或描述，即可编辑相应内容。

根据上述查询分析可得出如下结论：

与去年同期相比，公司的销售额显示出稳定的增长趋势，毛利也有所提升，公司整体经营状况良好。毛利率保持相对稳定，表明成本控制得当，产品定价策略有效。

公司的销售表现显示出积极的趋势，尤其是在某些高增长地区和品牌方面。然而，在某些方面仍存在改进空间，包括某些地区的销售策略、产品种类多样性以及新兴市场的开拓。建议增加对高增长地区和品牌的投资，并针对表现不佳的地区和产品类别制定具体的改善措施。同时，应密切关注竞争环境的变化，灵活调整市场策略，以保持公司的竞争优势。

步骤四：生成分析报告

分析操作执行完成后，您可将分析过程发布为分析报告，并导出或分享给他人查阅。

单击分析界面右上角的预览&发布，将分析结果生成可视化的分析报告。
在报告界面单击右上角的图标，即可将该报告导出为指定格式或分享至所需应用。
说明
- 导出：仅支持将分析报告导出为JPG格式的图片或PDF。
- 分享：仅支持将分析报告分享至邮箱、钉钉或微信。您也可在分析过程发布为分析报告后，将生成的报告链接分享给他人。