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快速體驗

DataWorks的數據分析功能為企業提供了全面的數據分析和服務共享能力,可便捷地連接多種數據源、支持SQL查詢,并提供電子表格等多樣化的數據分析工具,以滿足企業日常的數據提取和分析需求。本文將通過MaxCompute引擎在SQL查詢中對公共數據集進行查詢和分析,介紹數據分析的基本使用。

權限說明

背景信息

DataWorks的數據分析,為您提供了多種業務場景下的公共數據集。本文使用阿里電商數據集(commerce_ali_e_commerce表),帶您快速體驗數據分析的相關功能。

  • 阿里電商數據集介紹:統計淘寶不同時間段的訂單詳情。

    • 表中記錄了2017年11月25日2017年12月3日之間,約100萬用戶的隨機行為(包括點擊、購買、加購、喜歡)。

    • 用戶數量987,994,商品數量4,162,024,所有行為數量100,150,807。

  • 數據分析功能模塊介紹,詳情請參見數據分析概述

  • 公共數據集支持地域:華東2(上海)、華北2(北京)、華南1(深圳)、華東1(杭州)、西南1(成都)、華北3(張家口)、華北6(烏蘭察布)。

前提條件

已新增MaxCompute數據源。詳情請參見創建MaxCompute數據源。

操作流程

  1. 步驟一:數據查詢

    使用SQL查詢功能,通過編寫SQL代碼的方式,快速查詢具有權限的數據源,并進行簡單分析。

  2. 步驟二:數據分析

    您可基于業務需求,使用增強分析功能對數據結果進行可視化分析。

  3. 步驟三:數據分享

    您可將查詢、分析的數據結果,分享至其他用戶,實現數據在線流動。

進入數據分析-SQL查詢

登錄DataWorks控制臺,切換至目標地域后,單擊左側導航欄的數據分析 > SQL查詢,在下拉框中選擇對應工作空間后單擊進入SQL查詢。

步驟一:數據查詢

本文示例基于阿里電商數據集(commerce_ali_e_commerce),該表統計淘寶不同時間段的訂單詳情,將使用SQL查詢功能,對數據集做查詢和排序操作,并對查詢的結果進行分析和共享。

  1. 進入SQL查詢

    您可以通過如下兩種方式進入:

    • 數據分析首頁的快捷入口區域,單擊SQL查詢,進入SQL查詢頁面。

    • 數據分析模塊,單擊左側菜單欄的SQL查詢,進入SQL查詢頁面。

  2. 創建臨時文件

    在頁面左側區域,單擊我的文件右側的添加圖標,選擇新建文件,根據界面提示創建SQL查詢文件。更多創建SQL查詢文件方式請參見:創建SQL查詢。

    說明
    • 本文使用DataWorks提供的公共數據集。首次進入SQL查詢,您可在歡迎頁單擊前往分析 > MaxCompute,即可生成用于統計阿里電商數據集(commerce_ali_e_commerce)。

    • 更多公共數據集,您可前往數據分析 > SQL查詢,在公共數據目錄中查看。

  3. 選擇SQL執行數據源。

    在臨時文件編輯頁面,單擊右上角的image.png圖標,選擇當前SQL查詢需要查詢的工作空間、引擎類型及數據源。本文示例選擇已創建的MaxCompute數據源。

  4. 編輯任務代碼并執行。

    在臨時查詢文件的代碼編輯區域,編輯并運行如下代碼。編輯代碼

    基于公共數據集,統計淘寶不同時間段訂單數量并排序。

    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點-3點'
                    WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 4
                        AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 7 THEN '4點-7點'
                    WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 8
                        AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 11 THEN '8點-11點'
                    WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 12
                        AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 15 THEN '12點-15點'
                    WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 16
                        AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 19 THEN '16點-19點'
                    WHEN CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) >= 20
                        AND CAST(SUBSTR(behavior_time,12) AS BIGINT) <= 23 THEN '20點-23點'
            END AS 下單時間
            ,COUNT(*) AS 訂單數
    FROM    bigdata_public_dataset.commerce.commerce_ali_e_commerce
    GROUP BY 下單時間
    ORDER BY COUNT(*) DESC
    LIMIT   100
    ;
  5. 查看查詢結果。

    點擊image圖標,運行SQL代碼。

    結果數據

步驟二:數據分析

步驟一的查詢結果頁,在左側導航欄中選擇展示圖標,單擊image編輯圖標,進入圖表編輯頁面。您可根據業務需求編輯圖表信息。

示例一:查看不同時間段的訂單數總和

  1. 業務名稱修改。

    雙擊表上方名稱,可修改圖表名稱。

  2. 樣式設置。

    1. 單擊右側樣式設置,選擇更換圖表 > 堆疊條形圖,單擊更換。

    2. 選擇全局設置 > 圖表信息中選擇詳細,可以顯示軸標題。也可在圖表樣式頁簽中,進行修改。

  3. 數據設置。

    單擊左側數據設置,以拖拽的方式,將下單時間拖拽到Y軸,將訂單數拖拽到X軸。

    說明

    X軸默認聚合方式是求和。您也可以根據業務需求進行調整。

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示例二:查看不同時間段的訂單數分布

  1. 業務名稱修改。

    雙擊表上方名稱,可修改圖表名稱。

  2. 樣式設置。

    1. 單擊右側樣式設置,選擇更換圖表 > 餅圖,單擊更換。

    2. 選擇全局設置 > 圖表信息中選擇詳細。

  3. 數據設置。

    單擊左側數據設置,以拖拽的方式,將下單時間拖拽到,將訂單數拖拽到。

    說明

    默認聚合方式是求和。在的下拉菜單中選擇聚合 > 計數,您也可以根據業務需求進行調整。

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說明

您也可以使用DataWorks提供的電子表格進行數據的展示分析,詳情請參見電子表格。

步驟三:數據分享

您可將SQL查詢的結果,以電子表格的方式分享給其他用戶實現數據在線流動。

  1. 導出查詢結果。

    步驟一的查詢結果頁,單擊右側的image圖標,在下拉菜單中選擇電子表格并分享。

  2. 進入電子表格頁面。

    您可在電子表格頁面,同步查詢結果,更多電子表格操作詳情請參見電子表格。

  3. 分享查詢結果。

    單擊頁面右上角分享,分享該表數據至指定用戶。被分享的用戶可通過URL或提取碼訪問該結果表。您可根據需求指定相應用戶是否可編輯或僅可查看該結果表。

分享數據

后續操作