仪表板展示｜DataEase可视化数据分析工具中的视图钻取和联动设置

Posted 2021-12-05 FIT2CLOUD飞致云

最近使用DataEase做了一组2021年8月居民消费价格数据分析的图表。DataEase是开源的数据可视化分析工具，可以帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，实现业务的改进与优化。DataEase支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并且可以方便的与他人分享。

本文介绍DataEase工具的使用，重点来介绍“视图钻取”和“联动设置”两个功能。通过使用“钻取”功能可以展示图表的子级类目数据；通过使用“联动”功能能够实现多表数据相互联动的效果。希望本文可以帮助更多人学会使用DataEase工具，做出精彩的可视化数据分析图表。

首先展示一下通过DataEase制作完成的《2021年8月居民消费价格》趋势分析图。下面会从数据准备、需求分析、视图制作、仪盘板制作等几个方面展示DataEase的具体使用方法。

数据准备

从国家统计局官网获取到“2021年8月份居民消费价格”数据，包含2021年8月全国居民消费价格同比、环比涨跌幅；各类商品及服务价格同比、环比变动情况；以及居民消费价格主要数据等。

需求分析

在获取到的众多数据中，需要整理出重要的、有价值的、以及你需要的数据。我提取了以下几种维度的数据集，将它们在本地Excel里进行维护，再上传到DataEase。

■ 全国居民消费价格涨跌幅；

■ 居民消费价格同比分布；

■ 居民消费价格环比分布；

■ 分类别整体同比涨跌幅；

■ 分类别整体环比涨跌幅；

■ 分类别-交通通信类；

■ 分类别-居住类；

■ 分类别-食品烟酒类；

■ 分类别-医疗保健；

■ 分类别-生活用品及服务类。

数据导入

操作路径：在DataEase中依次选择数据集→创建数据集分组→添加数据集→Excel数据集→上传文件导入。

按照此操作把所有数据集导入进来。除了使用Excel文件，还可以通过数据库导入数据集。DataEase支持mysql、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等多种数据源。

视图制作

操作路径：依次选择视图→创建视图分组→添加视图。

导入数据后，把维度和指标拖拽到对应的类别轴和值轴里，右侧生成图表。

样式优化

在DataEase的“样式”模块中，可以对图形属性和组件样式进行优化调整。通过自定义，可设置图表展示哪些重要数据并隐藏非重要信息。同时进行图表美化，可以打造自己喜欢的风格。

以下列举出几张图表样式的对比图：

视图钻取

操作路径：编辑视图/编辑仪表板。

1. 设置钻取目录

生成一级视图后，拖拽钻取字段至“钻取/维度”标签。请注意：下钻目录与拖入的字段顺序有关，如下图所示，自上而下依次下钻。

2. 下钻

以下图为例，点击“食品烟酒”选项。

下钻结果如下图，展示食品烟酒类别下所有的二级分类数据。如果想返回上一级，可点击视图左下角的“全部”选项，返回一级视图。

制作仪表板

操作路径：依次选择仪表板→新建目录→新建仪表板。

1. 添加视图

在下图目录中，新建仪表板“2021年8月份居民消费价格”目录，添加视图。

2. 设计仪表板

将视图在画板中排列。可以通过左侧的“组件”、“其他”选项来调整仪表板样式，也可以对每张视图进行编辑。

联动设置

1. 联动设置

如下图，点击展开功能菜单，点击“联动设置”选项。

2. 设置联动字段

当设置两个视图联动时，设置相对应的数据集的联动字段。设置完成后，点击“确定”按钮，联动设置完成。

3. 仪表板效果

如下图，点击“食品烟酒类”视图的“鲜菜”数据，联动的视图只展示“鲜菜”数据的联动字段数据。如果想取消联动效果，可点击页面右上角的“清除所有联动”选项。