開源|Davinci用戶體驗：你離數據可視精美大屏只差一個Davinci！

導讀：同比和環比是衡量企業某個數據周期性增長速度變化的重要指標，但是一味的看數據，我們很難對增長率的大小做出比較，這個時候就需要可視化工具來幫助我們。小編這次又“編造”了另外一組數據，利用Moonbox寫出SQL求同比環比增長率，最后借用Davinci展示出來。具體請看正文~

Davinci介紹：Davinci是一個DVAAS（Data Visualization as a Service）平臺解決方案。Davinci面向業務人員/數據工程師/數據分析師/數據科學家，致力于提供一站式數據可視化解決方案。既可作為公有云/私有云獨立使用，也可作為可視化插件集成到三方系統。用戶只需在可視化UI上簡單配置即可服務多種數據可視化應用，并支持高級交互/行業分析/模式探索/社交智能等可視化功能。

特別鳴謝

感謝萬能的 Wormhole一姐王小燕同學 & Moonbox大神王浩同學 提供SQL技術支持！

一、Introduction

環比指本期統計數據與上期統計數據做對比，如2018年2月的數據與2018年1月的數據做對比。

同比指本期的統計數據與往年同期的統計數據做對比，如2018年1月與2017年1月的數據做對比。

同比和環比都反映變化速度，但側重點不同：利用環比，我們會看到數據的短期趨勢，但是這個數據可能是因為受到季節等因素的影響；而同比則更加側重反映長期的大趨勢，這樣我們分析數據也就規避了季節的因素。

圖1是小編隨意編造的一組很簡單的數據，表頭包括年、月、場次、觀眾人數、票房及廣告收入，用英文表示是為了之后寫SQL的時候方便一些。

(圖1)

暫且稱這組數據為“ABD虛擬影院相關數據”，接下來，就是借助Davinci展示同比環比的時刻啦！

二、Process

Step 1：增加數據源

點擊Source界面右上角“+”，在Source List里新增數據源（圖2），上傳CSV文件至指定數據庫中（圖3），小編使用的數據庫為MySQL。

（圖2）

（圖3）

上傳完CSV文件之后，就來到了我們特別重要的一步：寫SQL、求出同比環比增長率。

計算同比環比可借助SQL里的window窗口函數實現。MySQL數據庫8.x版本才支持window函數，然而小編所用數據庫版本為5.x，升級比較麻煩，所以小編在這里使用Moonbox計算同比環比增長率。步驟如下：

（1）把 CSV文件對應數據源掛載到Moonbox計算引擎中。

(圖4)

（2）在Source界面繼續添加來自Moonbox的數據源，小編將其命名為“growthSource”，連接Url寫Moonbox jdbc服務地址（例：jdbc:moonbox://localhost:10010/growthSource），注意將Moonbox jdbc 驅動放至Davinci lib包下。

(圖5)

點擊保存，就新增了一個JDBC類型的數據源。

Step 2：添加View

點擊View界面右上角“+”，出現圖6界面。【View是 Davinci 中非常重要的概念，所有的 SQL 邏輯都需要在這里創建，所有在圖表上展示的數據都是通過這里的 SQL 獲取，可視化建模和團隊數據權限控制也在這里進行。（引自Davinci用戶手冊）】

(圖6)

點擊圖6左上角的“選擇一個Source”，選擇上一步中新增的“growthSource”數據源，接著就是寫SQL語句了，求同比與環比增長率的SQL語句分別如代碼塊7、代碼塊8所示。

<span >select g1.year,g1.month, g1.box_office_mln, g1.last_year_month_box_office_mln, round((g1.box_office_mln - g1.last_year_month_box_office_mln)/g1.last_year_month_box_office_mln * 100.0, 2) asbox_office_mln_year_growth, g1.advertising_revenue_mln, g1.last_year_month_advertising_revenue_mln, round((g1.advertising_revenue_mln - g1.last_year_month_advertising_revenue_mln)/g1.last_year_month_advertising_revenue_mln * 100.0, 2) as advertising_revenue_mln_year_growth, g1.screening_ths, g1.last_year_month_screening_ths, round((g1.screening_ths - g1.last_year_month_screening_ths)/g1.last_year_month_screening_ths * 100.0, 2) asscreening_ths_year_growth, g1.audience_mln, g1.last_year_month_audience_mln, round((g1.audience_mln - g1.last_year_month_audience_mln)/g1.last_year_month_audience_mln * 100.0, 2) as audience_mln_year_growth from (select g.year, g.month, g.box_office_mln, lead(box_office_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) aslast_year_month_box_office_mln, g.advertising_revenue_mln, lead(advertising_revenue_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) as last_year_month_advertising_revenue_mln, g.screening_ths, lead(screening_ths) over(partition by g.month order by g.year desc) aslast_year_month_screening_ths, g.audience_mln, lead(audience_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) as last_year_month_audience_mln from GrowthRate_SQL g order by g.month, g.year desc) g1;<br></span>

(代碼塊7)

<span >select g1.year,g1.month , g1.box_office_mln, g1.last_month_box_office_mln, round((g1.box_office_mln - g1.last_month_box_office_mln)/g1.last_month_box_office_mln * 100.0, 2) as box_office_mln_month_growth, g1.advertising_revenue_mln, g1.last_month_advertising_revenue_mln, round((g1.advertising_revenue_mln - g1.last_month_advertising_revenue_mln)/g1.last_month_advertising_revenue_mln * 100.0, 2) asadvertising_revenue_mln_month_growth, g1.screening_ths, g1.last_month_screening_ths, round((g1.screening_ths - g1.last_month_screening_ths)/g1.last_month_screening_ths * 100.0, 2) as screening_ths_month_growth, g1.audience_mln, g1.last_month_audience_mln, round((g1.audience_mln - g1.last_month_audience_mln)/g1.last_month_audience_mln * 100.0, 2) asaudience_mln_month_growth from (select g.year, g.month, g.box_office_mln, lead(box_office_mln) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_box_office_mln, g.advertising_revenue_mln, lead(advertising_revenue_mln) over(partition by g.year order byg.month desc) as last_month_advertising_revenue_mln, g.screening_ths, lead(screening_ths) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_screening_ths, g.audience_mln, lead(audience_mln) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_audience_mln from GrowthRate_SQL g order by g.year, g.month) g1;<br></span>

(代碼塊8)

注：這里小編增加了兩個“View”，分別是yearGrowth和monthGrowth。另外，為了方便計算，在寫SQL時，四列主數據的后面生成了一列新數據，用來表示去年同月或同年上月的數據。

點擊右下角“Execute”執行SQL語句，yearGrowth和monthGrowth里面的數據分別發生如下變化：

(圖9)

(圖10)

點擊“Model”進行可視化建模，也就是數據中，哪幾項用作維度，哪幾項用作指標。更改完畢后，點擊“保存”。在這兩個View中，小編僅用年、月作為維度，其余都作為指標。

Step 3：制作Widget

可視化組件Widget是 Davinci 中功能最強大也最復雜的部分。同一個數據視圖可以被多個可視組件使用，并用不同的圖形展現。

在展示同比環比數據方面，我們一般會用柱狀圖或者折線圖來表示，而在Davinci所支持的透視驅動和圖表驅動里，都有柱狀圖和折線圖。它們具體有什么區別呢？讓我們在實例中感受一下吧~

注：想了解透視驅動和圖表驅動？請參考Davinci用戶手冊：

https://edp963.github.io/davinci/widget_guide.html

點擊Widget界面右上角“+”，選擇一個View。選擇完畢后，出現圖11所示界面。

(圖11)

其中，分類型字段對應View中設置的是維度的字段，數值型字段對應指標字段。當鼠標懸停在圖形圖標上，系統提示圖形的配置要求，滿足條件生成圖形。

例如，小編想要了解一下2017年下半年各月票房的環比增長率趨勢，用透視驅動中的柱狀圖表示。在這個需求中，簡簡單單拖拽幾個字段就能配制出小編想要的圖表。

選擇“monthGrowth”這個View，將鼠標放在柱狀圖圖標上，我們會發現要做這個柱狀圖會需要“0到多個維度”及“1到多個指標”。既然小編想看的是各月環比增長率，那維度這里我們就需要放上“month”字段（點擊字段下拉菜單可以排序），指標則是票房環比增長率字段。

接下來我們就需要用到“篩選”一項，在小編的原始數據中，年份里包括2017和2018年，月份里有12個月。這里小編的要求是“2017年下半年”，因此需要將“year”和“month”字段都拖到篩選欄里，并且按照自己需求配置篩選。這幾項配置完以后，出現了如圖12所示界面：

(圖12)

如果覺得單單只看圖形，不夠清晰明了，我們還可以將票房環比數據拖進標簽欄，最終如圖13所示：

(圖13)

當然，大家也可以根據自己的喜好配置柱狀圖顏色、標題顏色及大小以及坐標軸顏色等（圖14）。

(圖14)

點擊右上角“保存”，小編就成功制作了一個Widget。當然，這個Widget也可以用折線圖來表示（圖15），完全看個人需求~

(圖15)

再例如，小編想試試用圖表驅動里的折線圖來展示一下2018年各月廣告收入的同比增長率。這時候就要選擇“yearGrowth”這個View了。然后將鼠標放在圖表驅動的折線圖圖標上，我們會發現要做這個折線圖需要“1個維度”及“1到多個指標”。

同樣，將“month”字段拖入維度欄，“廣告收入同比增長率”字段拖入指標欄。

Hmmmmm，就完成了。（圖16）

(圖16)

是不是過于簡單了？

但是大家有沒有發現一個問題：在這個數據配置欄里并沒有“標簽欄”，但是折線圖中依然有數字。

原來這里的標簽設置在樣式配置中。

勾選樣式配置中的“顯示標簽”，數字就出現在了折線圖中（圖17）。

(圖17)

且慢！小編似乎發現了折線圖可以變換面貌。點擊了一下，發現果然平滑的折線圖更符合小編心意。于是最終的“2018年各月廣告收入同比增長率”折線圖制作完成！（圖18）

(圖18)

最后例如，小編想看一下2018年各月場次的增減與各月廣告收入的多少有沒有關系。透視驅動和圖表驅動里的柱狀圖和折線圖都可以表示，小編暫且選擇透視驅動里的折線圖。

同樣還是將需求所需字段拖入維度欄和指標欄 — “month”拖入維度欄，“廣告收入”和“場次”拖入指標欄，把“year”拖入篩選欄，選擇出2018年。完成！（圖19）

(圖19)

值得一提的是，在這里我們還可以按照自己喜好變換指標欄中的圖形。（圖20）

(圖20)

于是，小編就這樣靠著拖拉拽完成了很多Widget的制作。

三、Display

最終，我們來到了展示界面。在展示界面，分別有Dashboard和Display兩種展示方式。Dashboard里面有很多更為高級的功能，比如聯動關系配置和鉆取設置。

然而，膚淺的小編暫時被Display展示吸引住了，所有興趣都掛在了Display上面，因此，本文中小編只介紹Display展示，Dashboard功能之后再做詳細介紹。

下面我們來介紹一下Davinci的Display展示功能。

其實也沒有什么介紹的，直接上圖吧！

(圖21 簡約風)

(圖22 漫畫風)

(圖23 科技風)

如圖所示，在Display的展示中，我們可以自己更改背景顏色或上傳背景圖片。設置好背景之后，點擊左上角的“Widgets”圖標，上傳自己想展示的圖表，排列成自己喜歡的形狀，風格任君選擇，一個個大屏就這樣制作完成！

以上便是小編用Davinci展示同比環比的過程。由于數據是自己編的，難免會有不符合實際之處，敬請大家諒解。

另外，Davinci一直在不斷的成長中。未來，我們還是支持在Davinci Widget中直接計算出同比環比增長率這項功能，還請大家耐心等待，繼續支持。

因為你們的支持，是我們不斷前進的動力！

本文Display設計方面很大一部分是借鑒了Davinci用戶做出來的大屏，當然這里只copy到一點皮毛，要學習到大神所制Display的精髓還有很長的路要走。還請各位大神能不吝賜教，多多放上自己用Davinci制作出來的精美Display或者形成教程小文，讓大家更多的學習精美大屏制作方法~

作者：李玲 王小燕

來源：宜信技術學院