数据分析入门

进入数据分析

1. 登录DataWorks控制台，单击左侧导航栏的数据分析 > SQL查询，在下拉框中选择对应工作空间后单击进入SQL查询。

操作流程

1. 步骤一：数据查询

   使用SQL查询功能，通过编写SQL语句的方式，快速查询具有权限的数据源数据，并进行简单分析。

2. 步骤二：数据分析

   您可基于业务需求，通过便捷的可视化方式，使用各类图表对分析结果进行相关展示分析。

3. 步骤三：数据分享

   您可选择将查询、分析的数据分享至其他用户，实现数据的在线流动。

步骤一：数据查询

本文示例基于阿里电商数据集（commerce_ali_e_commerce，统计淘宝不同时间段的订单数量并排序，并对查询结果进行分析及分享。

1. 进入SQL查询。

   您可通过如下两种方式进入：

   • 方式一：在数据分析首页的快捷入口单击SQL查询。

   • 方式二：在数据分析左侧导航栏单击SQL查询。

2. 创建临时查询文件。

   1. 新建文件。

      鼠标悬停至左侧导航栏的我的文件，单击图标，选择新建文件。

   2. 配置文件信息。

      输入文件名称，单击确认。

   本文使用DataWorks提供的示例临时查询文件。在SQL查询的欢迎页单击前往分析 > MaxCompute，即可生成用于统计阿里电商数据集（commerce_ali_e_commerce淘宝不同时间段订单数量并排序的临时查询文件。

3. 设置SQL执行数据源。

   在临时查询文件的顶部菜单栏右侧，设置运行查询任务所需的数据源。

4. 编辑任务代码并执行。

   在临时查询文件的代码编辑区域，编辑并运行如下代码，基于公共数据集统计淘宝不同时间段订单数量并排序。

   SET odps.namespace.schema = true
   ;
   
   SELECT  CASE    WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 0
                       AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 3 THEN '0点-3点'
                   WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 4
                       AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 7 THEN '4点-7点'
                   WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 8
                       AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 11 THEN '8点-11点'
                   WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 12
                       AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 15 THEN '12点-15点'
                   WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 16
                       AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 19 THEN '16点-19点'
                   WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 20
                       AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 23 THEN '20点-23点'
           END AS 下单时间
           ,COUNT(*) AS 订单数
   FROM    bigdata_public_dataset.commerce.commerce_ali_e_commerce
   GROUP BY 下单时间
   ORDER BY COUNT(*) DESC
   LIMIT   100
   ;

5. 查看查询结果。

   

步骤二：数据分析

步骤三：数据分享