基础案例：购房群体简单分析

步骤一：新建表

上传测试数据前，通过DataWorks的数据目录为在MaxCompute项目中创建用来存储上传数据的bank_data表。

1. 登录DataWorks控制台，切换至目标地域后，单击左侧导航栏的数据开发与运维 > 数据开发，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入Data Studio。

2. 在数据开发页面单击左侧导航栏的按钮，进入数据目录页面。

3. （可选）若您的MaxCompute项目未添加至数据目录，则需单击MaxCompute目录后的按钮，进入DataWorks 数据源页签，将已添加为计算资源或数据源的MaxCompute项目，添加至MaxCompute目录下。

4. 单击打开MaxCompute目录，选择需要创建MaxCompute计算资源的项目，在表文件夹下创建MaxCompute表。

   说明

   • 若您的MaxCompute开启了schema，则需在选择创建MaxCompute计算资源的项目后，打开目标schema后，才可在表文件夹下创建MaxCompute表。

   • 本示例以标准模式工作空间为例，且仅在开发环境调试，所以仅需在开发环境对应的MaxCompute项目下创建bank_data表，若您使用的是简单模式工作空间，则只需在生产环境对应的MaxCompute项目下创建bank_data表即可。

5. 单击表目录右侧的按钮，添加并进入创建表的编辑页面。

   在表编辑页面右侧DDL模块键入以下SQL代码，系统将自动生成所有表信息。

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS bank_data
   (
    age             BIGINT COMMENT '年龄',
    job             STRING COMMENT '工作类型',
    marital         STRING COMMENT '婚否',
    education       STRING COMMENT '教育程度',
    default         STRING COMMENT '是否有信用卡',
    housing         STRING COMMENT '房贷',
    loan            STRING COMMENT '贷款',
    contact         STRING COMMENT '联系途径',
    month           STRING COMMENT '月份',
    day_of_week     STRING COMMENT '星期几',
    duration        STRING COMMENT '持续时间',
    campaign        BIGINT COMMENT '本次活动联系的次数',
    pdays           DOUBLE COMMENT '与上一次联系的时间间隔',
    previous        DOUBLE COMMENT '之前与客户联系的次数',
    poutcome        STRING COMMENT '之前市场活动的结果',
    emp_var_rate    DOUBLE COMMENT '就业变化速率',
    cons_price_idx  DOUBLE COMMENT '消费者物价指数',
    cons_conf_idx   DOUBLE COMMENT '消费者信心指数',
    euribor3m       DOUBLE COMMENT '欧元存款利率',
    nr_employed     DOUBLE COMMENT '职工人数',
    y               BIGINT COMMENT '是否有定期存款'
   );

6. 在编辑页面，单击发布按钮，在开发环境对应MaxCompute项目中创建bank_data表。

7. 完成bank_data表创建后，即可在数据目录下单击表名，查看表的详细信息。

步骤二：上传数据

下载banking.csv文件至本地，通过DataWorks的使用限制功能将文件上传至MaxCompute项目创建的bank_data中。

1. 单击左上角图标，在弹出页面中单击全部产品 > 数据集成 > 上传与下载，进入上传与下载页面。

2. 单击最近上传模块的数据上传按钮，进入数据上传配置页面，可参考以下配置。

   参数		描述

   参数		描述
   数据来源		本地文件。
   指定待上传数据	选择文件	上传已下载至本地的banking.csv文件。
   设置目标表	目标引擎	MaxCompute
   	MaxCompute项目名称	选择bank_data表所在的MaxCompute项目。
   	选择目标表	选择bank_data表作为目标表。
   上传文件数据预览		单击按顺序映射，完成文件数据与bank_data表字段映射。

   说明

   • 本地文件支持上传.csv，.xls，.xlsx，.json类型的文件。

   • 表格文件默认上传文件的第一个Sheet。

   • .csv文件最大支持5GB，其他文件最大支持100MB。

3. 单击数据上传，将下载的CSV文件内的数据上传至MaxCompute计算资源内的bank_data表中。

4. 确认数据上传成功。

   在数据上传成功后，您可在通过SQL查询来确认bank_data表中是否已写入数据。

   1. 单击左上角图标，在弹出页面中单击全部产品 > 数据分析 > SQL查询。

   2. 在我的文件后单击 > 新建文件，自定义文件名后单击确定。

   3. 在SQL查询页面，配置如下SQL。

      SELECT * FROM bank_data limit 10；

   4. 在右上角选择bank_data表所在的工作空间和MaxCompute数据源后单击确定。

      说明

      本示例以标准模式工作空间为例，且bank_data表仅在开发环境创建，选择数据源时，必须选择开发环境的MaxCompute数据源。若您使用的是简单模式工作空间，选择生产环境的MaxCompute数据源即可。

   5. 单击顶部的运行按钮，在成本预估页面，单击运行，运行成功之后，在页面下方您将获得bank_data的前10条记录。此时，表示您成功上传本地数据至bank_data表。

      

步骤三：加工数据

使用MaxCompute SQL节点将上传至bank_data表进行过滤，获得单身人士贷款买房的受教育水平分布数量数据，并将数据写入处新的result_table表中。

步骤四：调试运行

工作流配置完成后，您可在Data Studio页面运行调试运行整个工作流，验证工作流的配置是否正确，您需重新进入dw_basic_case工作流页面。

1. 完成工作流内的节点开发后，需切换至工作流编辑页面，单击工具栏的保存按钮，保存工作流。

2. 完成工作流保存后，在工作流页面，单击节点工具栏的运行，对工作流进行调试运行。

3. 等待运行完成，预期运行结果如下：

   

步骤五：数据查询与展示

您已经将上传至MaxCompute计算资源的数据，经过数据开发处理，现在可查询表数据，查看数据分析后的结果。

1. 单击左上角图标，在弹出页面中单击全部产品 > 数据分析 > SQL查询。

2. 在我的文件后单击 > 新建文件，自定义文件名后单击确定。

3. 在SQL查询页面，配置如下SQL。

   SELECT * FROM result_table;

4. 在右上角选择result_table表所在的工作空间和MaxCompute数据源后单击确定。

   说明

   本示例以标准模式工作空间为例，且result_table表仅在开发环境创建，未发布至生产环境，所以选择数据源时，必须选择开发环境的MaxCompute数据源。若您使用的是简单模式工作空间，选择生产环境的MaxCompute数据源即可。

5. 单击顶部的运行按钮，在成本预估页面，单击运行。

6. 在查询结果中单击，查看可视化图表结果，您可以单击图表右上角的自定义图表样式。自定义图表样式的更多信息，请参见增强分析（卡片和报告）。

   说明

   在增强分析（卡片和报告）中，您可通过样式设置 > 更换图表将系统默认的分组柱状图更换为饼图。

7. 您也可以单击图表右上角保存，将图表保存为卡片，然后在左侧导航栏单击卡片（）查看。