Navicat图表工具搭建可视化大屏,简单有效!

2023-05-0616:48:32数据库教程Comments2,511 views字数 2652阅读模式

为了挖掘冗余数据的价值,数据分析需求日益增多,而分析结果的常见表现形式有数据分析报告和数据看板(大屏),与报告文档不同,数据看板是对动态可视化的高度凝练,具有实时性强、信息量大的特点,又因其酷炫的视觉效果,深受数据产品需求方的青睐。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

构建数据看板的工具有很多,比如 Python 生态的 pyecharts、plotly,或者 BI 软件的 FineBI、PowerBI 等等,甚至使用 EXCEL 的联动图表也能实现。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

而对于数据库管理人员,利用 Navicat 图表工具构建数据看板,也是一个简单有效的方式。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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一、数据集说明

笔者以深圳市政府数据开放平台(https://opendata.sz.gov.cn/)上的一份街道实时数据的数据集为例,该数据集包括 7 个字段。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

字段名含义
TIME1起始时间
PERIOD时间片
BLOCKID街道ID
EXPONENT交通指数
GOLEN通过样本总行驶长度
GOTIME通过样本总行程时间
SPEED平均行程车速

起始时间为记录的开始时间,每个时间片为 5 分钟,例如时间片 1 就表示从起始时间开始的第一个 5 分钟, 2 表示第 2 个 5 分钟,以此类推。交通指数反映一个街道在一个时间片内的拥堵情况,值越大越拥堵,划分五个等级,0-1 畅通,2-3 基本畅通,4-5 缓行,6-7 较拥堵,8-10 拥堵。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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下面,笔者以 SQLite 数据库进行演示。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

二、统计查询需求

为了数据看板的充实性,我们可以多设计一些监测需求,比如:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

1、监测街道总数

SELECT COUNT(DISTINCT BLOCKID) AS '街道总数' FROM Traffic

75文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

2、累计监测总量

SELECT COUNT(*) FROM Traffic

10000文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

3、累计监测时长

SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal))*5/60 AS '累计监测时长(h)' FROM Traffic

11文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

4、累计行驶长度

SELECT SUM(GOLEN)/1000 AS '累计行驶长度(km)' FROM Traffic

2137966文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

5、总体平均交通指数趋势

-- 每五分钟的平均交通指数
SELECT PERIOD, ROUND(AVG(EXPONENT), 2) AS '平均交通指数' FROM Traffic
GROUP BY PERIOD
ORDER BY CAST(PERIOD AS decimal)
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6、近两小时总体平均交通指数对比

SELECT ROUND(AVG(EXPONENT), 2) AS '交通指数', '近一小时' FROM Traffic
WHERE (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)-12 < CAST(PERIOD AS decimal) 
 AND PERIOD <= (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)
UNION ALL
SELECT ROUND(AVG(EXPONENT), 2), '上一小时' FROM Traffic
WHERE (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)-24 < CAST(PERIOD AS decimal) 
 AND PERIOD <= (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)-12
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7、近两小时总体行驶长度对比

SELECT SUM(GOLEN)/1000 AS '行驶长度', '近一小时' FROM Traffic
WHERE (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)-12 < CAST(PERIOD AS decimal) 
 AND PERIOD <= (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)
UNION ALL
SELECT SUM(GOLEN)/1000, '上一小时' FROM Traffic
WHERE (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)-24 < CAST(PERIOD AS decimal) 
 AND PERIOD <= (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)-12
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8、各街道最新交通指数

SELECT BLOCKID, CAST(EXPONENT AS decimal) FROM Traffic
WHERE PERIOD = (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)
ORDER BY CAST(EXPONENT AS decimal) DESC
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9、各街道最新平均车速

SELECT BLOCKID, SPEED AS '平均车速' FROM Traffic
WHERE PERIOD = (SELECT MAX(CAST(PERIOD AS decimal)) FROM Traffic)
ORDER BY CAST(SPEED AS decimal) DESC

三、数据监测看板

数据源准备

需要展示的数据准备好之后,就可以把它们和图表绑定起来了。首先在 Navicat 图表面板新建工作区。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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打开工作区后,进行新建数据源新建图表的操作,可能是一源一图或一源多图,可以根据执行查询的便利性来设计。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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例如在数据源总表中,可以不做上文的监测街道总数、累计监测总量、累计行驶长度那样的运算,而是直接查询得到了每一条记录,包括街道ID和转换为千米制的行驶长度文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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拖拽制图

图表自带聚合功能,可以方便实现一些统计。例如累计监测总量也就是记录的总条数,选择类型的图表后,将总表任意字段拖入计数即可。Navicat图表工具搭建可视化大屏,简单有效!而选择 行驶长度-总计BLOCKID-非重复计数,即可得到累计行驶长度监测街道总数文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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整合看板

根据数据源制作好多个图表后,就可以打开仪表板进行排布了。当图表数量多的情况下,还可以设计多个页面。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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最后点击仪表板右上角的显示即可全屏浏览,还具有一定的交互效果。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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四、小结

在不需要复杂交互和酷炫样式的情况下,使用 Navicat 图表来制作数据看板还是十分便利的,操作简单,基本能满足数据人员自身日常的可视化监测需求。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

Seon塞翁 数据分析与统计学之美文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/sjk/38609.html

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