使用智能分析助手查询商品销售数据
DataArts Insight支持智能问数功能,通过自然语言的交互,直接获取数据结果,实现数据即问即答。本文以某类商品的销售数据为例,介绍如何使用智能分析助手实现快速获取数据结果和相关图表。
数据说明
本例共计三个数据表:lineorder(订单表)、customer(客户信息表)、part(商品信息表)、date(时间信息表)。
表名 |
字段 |
说明 |
类型 |
---|---|---|---|
lineorder |
lo_orderpriority |
订单优先级 |
维度 |
lo_shipmode |
发货方式 |
维度 |
|
lo_commitdate |
承诺日期 |
维度 |
|
lo_linenumber |
序号 |
维度 |
|
lo_orderdate |
订单时间 |
维度 |
|
lo_quantity |
数量 |
度量 |
|
lo_ordtotalprice |
订单总价 |
度量 |
|
lo_discount |
折扣 |
度量 |
|
lo_revenue |
收益 |
度量 |
|
lo_supplycost |
供应成本 |
度量 |
|
lo_tax |
税 |
度量 |
|
customer |
c_name |
客户名 |
维度 |
c_address |
客户地址 |
维度 |
|
c_city |
客户城市 |
维度 |
|
c_nation |
客户国家 |
维度 |
|
c_region |
客户大洲 |
维度 |
|
c_phone |
客户电话 |
维度 |
|
s_name |
供应商名 |
维度 |
|
s_address |
供应商地址 |
维度 |
|
s_city |
供应商城市 |
维度 |
|
s_nation |
供应商国家 |
维度 |
|
s_region |
供应商大洲 |
维度 |
|
s_phone |
供应商电话 |
维度 |
|
part |
p_name |
商品名 |
维度 |
p_category |
商品类目 |
维度 |
|
p_brand |
商品品牌 |
维度 |
|
p_type |
商品规格 |
维度 |
|
p_container |
包装方式 |
维度 |
|
p_size |
尺码 |
度量 |
|
date |
d_dayofweek |
星期 |
维度 |
d_month |
月 |
维度 |
|
d_sellingseason |
季节 |
维度 |
|
d_holidayfl |
节假日 |
维度 |
|
d_lastdayinweekfl |
周末 |
维度 |
|
d_lastdayinmonthfl |
月末 |
维度 |
步骤一:上传数据文件
步骤二:创建数据集
- 单击“数据管理 > 数据集 > 新建数据集”,进入数据集编辑页面。
- 在页面左侧选择数据源,单击“上传文件”,双击或者拖拽数据表,数据表被成功添加至操作面板。如果使用数据库中已存在的数据表,单击“数据表”,选择“Schema”后,双击或者拖拽数据表即可。
图2 选择数据表
- 设置数据表的关联关系(图3),本例不同表之间均通过左外连接,连接字段如下所示:
- lineorder.lo_custkey = customer.c_custkey
- lineorder.lo_suppkey = supplier.s_suppkey
- lineorder.lo_partkey = part.p_partkey
- lineorder.lo_orderdate = dates.d_datekey
步骤三:配置数据集
- 单击“可视化配置”,设置字段名称的含义,本例字段含义参考表1中的说明。配置完成后,将有利于分析师理解并且提升智能分析助手问答的准确率。
图4 可视化配置
- 单击“数据预览 > 刷新预览”,查看数据集的基本信息。
图5 数据预览
- 确认无误后单击“保存”,数据集配置成功。
步骤四:创建指标
- 单击“数据管理 > 指标 > 新建数据集”,进入指标编辑页面。
- 创建4个指标,参数设置如表2所示。
图6 创建客户数量指标
步骤五:创建智能分析助手
步骤六:使用智能分析助手进行问答
- 单击“数据分析 > 智能分析助手”,进入智能分析助手页面。
- 单击“ 问答”,进入智能分析助手问答页面。
- 在问答界面输入问题,本例列出了两个示例问题,更多示例问题请参见表3。
- 示例一:查找各客户国家中订单总价高于500万的订单数量。
图9 示例一问答结果
- 示例二:查看不同国家的客户数量。
图10 示例二问答结果
- 示例一:查找各客户国家中订单总价高于500万的订单数量。
序号 |
问题 |
---|---|
1 |
查找各客户国家中订单总价高于500万的订单数量 |
2 |
查询折扣在7到9折的客户订单总价的平均值是多少 |
3 |
2023年各个项目创建的严重问题单总数(字段状态:包含严重、一般) |
4 |
2023年各个项目创建的可靠性问题总数(字段类别:可靠性问题、安全问题) |
5 |
查询今年各个项目的销售额 |
6 |
查询2023年5月份的销售额 |
7 |
1992年5月份,铁路发货,高优先级订单的订单总价 |
8 |
查看不同国家的客户数量 |
9 |
查询不同供应商供应的商品总数 |
10 |
按月统计1992年客户数量 |
11 |
1992年不同国家客户数量月环比 |
12 |
查询每个月的信用卡总消费金额趋势 |
13 |
查询每个季度的总消费金额 |
14 |
查询不同类别商品的总消费额 |
15 |
按照地区和商品类别,统计总消费额 |
16 |
展示所有活跃商户的商户号和管户经理号 |
17 |
查询活跃商户的商户号和贷款额 |
18 |
按照收益降序排序,统计客户信息 |
19 |
查询收益总额最小的国家 |
20 |
供应商大洲为亚洲供应成本top10的供应商 |