如何在DataWorks中使用数据分析 - 大数据开发治理平台 DataWorks

DataWorks的数据分析功能为企业提供了全面的数据分析和服务共享能力，可便捷地连接多种数据源、支持SQL查询，并提供电子表格等多样化的数据分析工具，以满足企业日常的数据提取和分析需求。本文将通过MaxCompute引擎在SQL查询中对公共数据集进行查询和分析，介绍数据分析的基本使用。

权限说明

已拥有数据分析权限，查看角色权限列表请参见：数据分析预设角色权限列表。
角色授权，授权操作请参见：添加空间成员并管理成员角色权限。

背景信息

DataWorks的数据分析，为您提供了多种业务场景下的公共数据集。本文使用阿里电商数据集（commerce_ali_e_commerce表），带您快速体验数据分析的相关功能。

阿里电商数据集介绍：统计淘宝不同时间段的订单详情。
- 表中记录了2017年11月25日至2017年12月3日之间，约100万用户的随机行为（包括点击、购买、加购、喜欢）。
- 用户数量987,994，商品数量4,162,024，所有行为数量100,150,807。
数据分析功能模块介绍，详情请参见数据分析概述。
公共数据集支持地域：华东2（上海）、华北2（北京）、华南1（深圳）、华东1（杭州）、西南1（成都）、华北3（张家口）、华北6（乌兰察布）。

前提条件

已新增MaxCompute数据源。详情请参见创建MaxCompute数据源。

操作流程

步骤一：数据查询
使用SQL查询功能，通过编写SQL代码的方式，快速查询具有权限的数据源，并进行简单分析。
步骤二：数据分析
您可基于业务需求，使用增强分析功能对数据结果进行可视化分析。
步骤三：数据分享
您可将查询、分析的数据结果，分享至其他用户，实现数据在线流动。

进入数据分析-SQL查询

登录DataWorks控制台，切换至目标地域后，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。

步骤一：数据查询

本文示例基于阿里电商数据集（commerce_ali_e_commerce），该表统计淘宝不同时间段的订单详情，将使用SQL查询功能，对数据集做查询和排序操作，并对查询的结果进行分析和共享。

进入SQL查询。
您可以通过如下两种方式进入：
- 在数据分析首页的快捷入口区域，单击SQL查询，进入SQL查询页面。
- 在数据分析模块，单击左侧菜单栏的SQL查询，进入SQL查询页面。
创建临时文件。
在页面左侧区域，单击我的文件右侧的图标，选择新建文件，根据界面提示创建SQL查询文件。更多创建SQL查询文件方式请参见：创建SQL查询。
说明
- 本文使用DataWorks提供的公共数据集。首次进入SQL查询，您可在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）。
- 更多公共数据集，您可前往数据分析 > SQL查询，在公共数据目录中查看。
选择SQL执行数据源。
在临时文件编辑页面，单击右上角的图标，选择当前SQL查询需要查询的工作空间、引擎类型及数据源。本文示例选择已创建的MaxCompute数据源。

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。编辑代码

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
;

查看查询结果。
点击图标，运行SQL代码。

步骤二：数据分析

在步骤一的查询结果页，在左侧导航栏中选择图标，单击编辑图标，进入图表编辑页面。您可根据业务需求编辑图表信息。

步骤三：数据分享

您可将SQL查询的结果，以电子表格的方式分享给其他用户实现数据在线流动。

导出查询结果。
在步骤一的查询结果页，单击右侧的图标，在下拉菜单中选择电子表格并分享。
进入电子表格页面。
您可在电子表格页面，同步查询结果，更多电子表格操作详情请参见电子表格。
分享查询结果。
单击页面右上角分享，分享该表数据至指定用户。被分享的用户可通过URL或提取码访问该结果表。您可根据需求指定相应用户是否可编辑或仅可查看该结果表。

分享数据

后续操作

SQL查询，详情请参见SQL查询。
电子表格操作，详情请参见电子表格。