使用數(shù)據(jù)集和變量
DataV-Note（智能分析）中的數(shù)據(jù)集分為數(shù)據(jù)庫、文件數(shù)據(jù)集和查詢結(jié)果集。數(shù)據(jù)庫和文件數(shù)據(jù)集是用于進行查詢分析的原始數(shù)據(jù)；結(jié)果數(shù)據(jù)集是基于原始數(shù)據(jù)通過指定條件篩選、處理生成的結(jié)果數(shù)據(jù)。變量則是分析單元輸出結(jié)果的集合（例如，SQL查詢、過濾器生成的結(jié)果、控件輸出的參數(shù)等），可供SQL、Python等引用，構(gòu)建聯(lián)動查詢。本文為您介紹如何使用數(shù)據(jù)集和變量。
前提條件
已創(chuàng)建項目，詳情請參見創(chuàng)建項目。
進入項目編輯頁面
在頁簽，鼠標懸停至目標項目，單擊編輯，進入該項目的編輯界面。
在該頁面，您可按需創(chuàng)建數(shù)據(jù)集或使用變量。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
在項目編輯頁面左側(cè)導航欄，默認展示數(shù)據(jù)集頁簽，您可按需連接數(shù)據(jù)庫、導入文件數(shù)據(jù)或生成查詢結(jié)果集。
連接數(shù)據(jù)庫
在目錄，單擊
圖標，即可按照界面指引創(chuàng)建數(shù)據(jù)源連接。連接數(shù)據(jù)庫后，可對相應數(shù)據(jù)進行查詢分析。
支持連接RDS MySQL、PostgreSQL、Hologres等多種類型的數(shù)據(jù)庫，詳情請參見數(shù)據(jù)源管理。
僅連通性校驗成功的數(shù)據(jù)源會展示在數(shù)據(jù)庫目錄下，全量數(shù)據(jù)源列表請移至工作臺界面的數(shù)據(jù)源目錄查看。
導入文件數(shù)據(jù)
在目錄，單擊
圖標，即可按照界面指引上傳文件。導入文件后，可對相應數(shù)據(jù)進行查詢分析。
支持上傳
CSV、Excel、JSON格式數(shù)據(jù)文件，且文件大小不超過500MB。對于
JSON文件，目前僅支持使用數(shù)組類型的文件內(nèi)容。上傳的文件名稱必須在當前項目下唯一。
生成并使用查詢結(jié)果集
查詢結(jié)果集通常為分析報告最終需要展示的數(shù)據(jù)，也可作為圖表、表格、地圖、交叉表進行可視化分析的輸入數(shù)據(jù)。
生成查詢結(jié)果集
您需先基于數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)或文件數(shù)據(jù)進行查詢分析，該結(jié)果將自動生成查詢結(jié)果集。示例基于文件數(shù)據(jù)集生成查詢結(jié)果集。
可按需更改查詢結(jié)果集的類型，支持的類型如下：
普通視圖（View）：依賴該視圖的查詢都將直接從源表（即文件數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫的原始數(shù)據(jù)）中獲取相應數(shù)據(jù)。
緩存視圖（CachedView）：該視圖會將相關(guān)數(shù)據(jù)緩存至Note本地，用于加速查詢，減輕源表壓力。
Pandas的數(shù)據(jù)集（DataFrame）：支持在Python分析單元中使用Pandas操作數(shù)據(jù)。
基于查詢結(jié)果集進行可視化分析
可按需創(chuàng)建可視化分析單元，選擇相應查詢結(jié)果集進行可視化展示分析。示例通過堆疊條形圖展示
retail查詢結(jié)果集的數(shù)據(jù)。
管理數(shù)據(jù)集
在數(shù)據(jù)集列表，可執(zhí)行如下管理操作：
按需拷貝數(shù)據(jù)集表名、基于所選數(shù)據(jù)集創(chuàng)建SQL查詢、刪除數(shù)據(jù)集。
重要僅支持刪除文件數(shù)據(jù)集，刪除操作不可逆，請謹慎執(zhí)行。
查看數(shù)據(jù)庫表詳情。
結(jié)構(gòu)：表的字段名稱、數(shù)據(jù)類型等信息，不同表的參數(shù)字段存在差異。
DDL：表的數(shù)據(jù)定義語言，僅供參考。
抽樣數(shù)據(jù)：表的部分抽樣數(shù)據(jù)，全量數(shù)據(jù)請在SQL分析單元中查看。
使用變量
在項目編輯頁面左側(cè)導航欄，單擊
圖標，進入變量頁簽。當前項目中所有分析單元的輸出結(jié)果（例如，SQL查詢、過濾器生成的查詢結(jié)果集、控件輸出的參數(shù)等）將作為變量呈現(xiàn)，可在SQL分析、Python分析、可視化分析中引用，構(gòu)建聯(lián)動查詢。