闲暇之余，用DataEase开源数据可视化分析工具帮某农场养殖公司制作了一个关于2020年度肉禽养殖数据统计分析的仪表板大屏。本文主要介绍了使用DataEase导入数据、制作视图，并最终生成仪表板的过程。如果您也有类似进行数据分析、数据可视化的需求，欢迎参考。
为了便于理解，进入正题之前，先对DataEase进行如下的简单说明。DataEase是一款开源的数据可视化分析工具，它遵循GPL v2开源许可协议，使用SpringBoot/Vue.js进行开发，支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便的与他人分享。
下面就是我们基于DataEase开源数据可视化分析工具制作《2020年度肉禽养殖数据统计分析》仪表板的具体过程。
数据获取
从某农场养殖公司获取到一份《2020年度肉禽养殖回收结算单分析》的数据。该数据是该公司2020年度肉禽养殖的结算明细数据，包括了每个业务员、每个养殖户养殖的肉禽的饲养天数、合同数量、回收数量、合同金额、回收单价、饲料重量、饲料金额、药品金额、各类补助金额、单只利润等信息。
需求分析
从该农场养殖公司的负责人处了解到，其数据可视化的需求内容如下：
1. 养殖户数、总利润、总补助、雏苗只数、应回收只数、实际回收只数；
2. 单只补助分布-按区间计数；
3. 单只利润分布-按区间计数；
4. 总补助分布-按月份；
5. 总利润分布-按月份；
6. 肉料比占比区间-按区间；
7. 不同月份各类补助对比情况-按月份补充。
数据分析
分析当前已有的数据是否可以满足上述统计需求。分析后发现，缺少月份、肉料比区间、单只利润区间、单只补助区间、总利润、总补助等字段。
数据预备处理
根据上述分析结果，进行如下数据处理操作：
1. 添加月份字段，并计算其值；
2. 添加肉料比区间字段，并计算其值；
3. 增加单只利润区间字段，并赋值如下：0以下、0-1、1-2、2-3、3-4、4-5、5以上；
4. 增加单只补助区间字段，并赋值如下：0以下、0-1、1-2、2-3、3-4、4以上；
5. 增加总补助和总利润字段，并计算相应数据；
6. 补充其他补助字段，并计算相应数据。
数据导入
在“数据集”菜单下创建农场养殖数据统计的分组，在此分组下点击“+”→“添加数据集”→“Excel数据集”完成Excel数据导入。
视图制作
在“视图”菜单下创建农场养殖数据统计的分组，在此分组下点击“+”→“添加视图”，创建一个视图，点击“确认”按钮后完成视图创建。
根据可视化需求，分别创建“养殖户户数”、“总利润”、“总补助”、“雏苗总只数”、“应回收指数”、“实际回收只数”、“养殖户单只补助分布”、“养殖户单只利润分布”、“养殖户总补助分布”、“2020年度养殖户总利润分布”、“2020年度肉料比占比区间分布”、“不同月份各类补助的对比情况“等视图。
视图效果调整
1. 通过将维度和指标拖动到右侧的类别轴和值轴，实现横纵坐标的定义；
2. 通过切换图表类型，实现图表类型的定义；
3. 点击“样式”标签页，定义样式优先级，设置图形属性和组件属性。图形属性包括：颜色、大小、标签、提示；组件属性包括：横轴、纵轴、标题、图例、背景。
仪表板制作
1. 在“仪表板”菜单下创建农场养殖数据统计的目录。在此目录下点击“+”→“新建仪表板”，开始创建一个仪表板，点击“确认”按钮后完成仪表板创建；
2. 将上一步制作完成的视图拖拽到仪表板设计区域，完成仪表板的制作。
仪表板预览
最终生成的2020年度肉禽养殖仪表板如下：
使用感想
DataEase真的是一款人人可用的代码开发平台的产品，就算是完全不懂代码开发的人，也可以利用不到一天的时间制作出一个不错的仪表板大屏。正如知名市场研究机构Forrester的分析师近期所指出的，“在企业未来的数字化转型的实践中，低代码开发平台将有机会成为帮助业务专家实践的工具，帮助企业提高业务效率，降低经营成本，有效地提升企业利润。”