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1. 前言

在上一篇《基于 Selenium 实现的必应企业信息抓取工具》中，成功实现了对企业信息的批量抓取与导出。接下来，将对这些数据进行深入分析，包括地区分布、所属行业、规模大小等维度。其中，最直接的需求是统计每个省份的企业数量，并通过地图可视化直观展示。经过对 Tableau、FineReport 等数据分析工具的调研，发现 DataEase 不仅功能强大，而且开源免费，非常适合需求。虽然 DataEase 有详细的帮助文档，但在实际使用过程中记录一些细节仍然非常有帮助。以下将通过示例数据来验证各个流程。

2. 下载

DataEase 的下载与安装非常便捷，通过DataEase 官方网站直接下载安装包。官网上提供了桌面版和服务器版的安装包，可以根据自身需求选择合适的版本进行安装。

3. 数据源

在开始数据分析之前，首先需要创建数据源。数据源是连接 DataEase 与数据存储的桥梁，通过配置数据源，可以将各类数据引入到 DataEase 中进行分析。DataEase 支持多种数据源类型，包括 OLTP、OLAP、数据仓库、数据湖、数据文件和 API 接口等，能够满足不同场景下的数据接入需求。

4. 数据集

完成数据源配置后，接下来需要创建数据集。数据集是对数据源中的数据进行组织和管理的逻辑单元。在创建数据集时，DataEase 会根据表格中的数据类型自动对字段进行分类。如果表格中的值是数值类型，则默认归类到指标处，方便后续的分析与计算。

此外，DataEase 还支持新建计算字段，用于对表格中的数据进行进一步处理。例如，在示例数据中，如果需要计算一个名为“年龄收入效率”的指标，其公式为：年龄收入效率 = 工资 / 年龄。可以在字段表达式中写入以下 SQL 表达式，并进行校验：

CASE WHEN [年龄] = 0 THEN NULLELSE ([工资] / [年龄])
END

通过新建计算字段，可以灵活地对数据进行加工和转换，满足各种复杂的分析需求。

5. 仪表板

DataEase 的仪表板功能非常强大，支持多种图表类型和查询功能。在应用场景中，主要利用仪表板对表格数据进行可视化展示。

5.1 地区分布

首先创建了一个仪表板来展示用户的地区分布情况。通过拖动地图组件到仪表板中，并选择省份作为维度，记录数作为指标，即可直观地展示每个省份的用户数量。在地图的标签设置中，可以根据需求选择是否显示省份名称、统计字数等信息，以便更好地呈现数据。

在标签处可以对地图显示进行设置，比如是否显示省份名称，是否显示统计字数等等。

5.2 城市数排名

接下来，通过创建一个新的仪表板来展示城市的排名情况。在维度处选择城市，指标处选择记录数，并在记录数处设置排序，即可生成城市用户数量的排名图表。通过这种方式，可以清晰地了解哪些城市的用户数量较多，为后续的分析提供依据。

5.3 年龄收入效率

最后，利用仪表板展示“年龄收入效率”的分析结果。在维度处选择姓名，指标处选择“年龄收入效率”，并设置排序，即可生成相应的图表。通过该图表，可以直观地比较不同用户的年龄收入效率。

6. 最后

经过实际使用，DataEase 的操作非常简单，交互体验良好。对于当前的工作需求，DataEase 提供的功能已经足够强大。未来，计划进一步接入数据库，并尝试利用 AI 技术生成更复杂的数据分析结果，以提升数据分析的效率和深度。

DataEase 作为一款开源的数据可视化分析工具，不仅功能丰富，而且易于上手，非常适合广大用户进行数据可视化分析。希望本文的实践分享能够为大家提供一些参考和帮助。