Davinci介绍：
Davinci是一个DVAAS（Data Visualization as a Service）平台解决方案。Davinci面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。
Davinci源码大概分为三部分：
- 采用React的前端工程
- 采用Spring Boot的后端工程
- 采用Jekyll + Minmal Mistakes的文档工程，用来介绍Davinci的用户操作方法
官网地址
http://college.creditease.cn/techOpenSource#Davinci
https://edp963.github.io/davinci/
GitHub地址
https://github.com/edp963/davinci
目录
前端部分代码在Davinci源码根目录的 webapp/ 目录中
目录结构
├── app # 主应用源码
├── assets # 资源文件
├── components # 通用组件
├── containers # 路由容器组件
├── utils # 通用实用方法
└── app.tsx # 主应用入口
├── internals # 开发工程文件
├── libs # 改动后的项目依赖
├── server # 开发服务器
├── share # 分享页源码
└── package.json
安装
https://edp963.github.io/davinci/docs/zh/1.1-deployment
模块架构
支持的数据源
功能特点
- 数据源
- 支持多种 JDBC 数据源
- 支持 CSV 数据文件上传
- 数据模型
- 支持友好 SQL 编辑器进行数据处理和转换
- 支持自动和自定义数据模型设计和共享
- 可视化组件
- 支持基于数据模型拖拽智能生成可视化组件
- 支持各种可视化组件样式配置
- 支持自由分析能力
- 数据门户
- 支持基于可视化组件创建可视化仪表板
- 支持可视化组件自动布局
- 支持可视化组件全屏显示、本地控制器、高级过滤器、组件间联动、群控控制器可视组件
- 支持可视化组件大数据量展示分页和滑块
- 支持可视化组件 CSV 数据下载、公共分享授权分享以及可视化仪表板的公共分享和授权分享
- 支持基于可视化仪表板创建数据门户
- 数据大屏
- 支持可视化组件自由布局
- 支持图层、透明度设置、边框、背景色、对齐、标签等更丰富大屏美化功能
- 支持多种屏幕自适应方式
- 用户体系
- 支持多租户用户体系
- 支持每个用户自建一整套组织架构层级结构
- 支持浅社交能力
- 安全权限
- 支持 LDAP 登录认证
- 支持动态 Token 鉴权
- 支持细粒度操作权限矩阵配置
- 支持数据列权限、行权限
- 集成能力
- 支持安全 URL 嵌入式集成
- 支持 JS 融入式集成
- 多屏适应
- 支持大屏、PC、Pad、手机移动端等多屏自适应
网上找到一个去掉邮箱验证的版本
https://github.com/andotorg/davinci-boot
二、实际使用介绍
Step 1：增加数据源
点击Source界面右上角“+”，在Source List里新增数据源（图2），上传CSV文件至指定数据库中（图3），小编使用的数据库为MySQL。
（图2）
（图3）
上传完CSV文件之后，就来到了我们特别重要的一步：写SQL、求出同比环比增长率。
计算同比环比可借助SQL里的window窗口函数实现。MySQL数据库8.x版本才支持window函数，然而小编所用数据库版本为5.x，升级比较麻烦，所以小编在这里使用Moonbox计算同比环比增长率。步骤如下：
（1）把 CSV文件对应数据源挂载到Moonbox计算引擎中。
(图4)
（2）在Source界面继续添加来自Moonbox的数据源，小编将其命名为“growthSource”，连接Url写Moonbox jdbc服务地址（例：jdbc:moonbox://localhost:10010/growthSource），注意将Moonbox jdbc 驱动放至Davinci lib包下。
(图5)
点击保存，就新增了一个JDBC类型的数据源。
Step 2：添加View
点击View界面右上角“+”，出现图6界面。【View是 Davinci 中非常重要的概念，所有的 SQL 逻辑都需要在这里创建，所有在图表上展示的数据都是通过这里的 SQL 获取，可视化建模和团队数据权限控制也在这里进行。（引自Davinci用户手册）】
(图6)
点击图6左上角的“选择一个Source”，选择上一步中新增的“growthSource”数据源，接着就是写SQL语句了，求同比与环比增长率的SQL语句分别如代码块7、代码块8所示。
<span style="font-family: 黑体, SimHei;">select g1.year,g1.month, g1.box_office_mln, g1.last_year_month_box_office_mln, round((g1.box_office_mln - g1.last_year_month_box_office_mln)/g1.last_year_month_box_office_mln * 100.0, 2) asbox_office_mln_year_growth, g1.advertising_revenue_mln, g1.last_year_month_advertising_revenue_mln, round((g1.advertising_revenue_mln - g1.last_year_month_advertising_revenue_mln)/g1.last_year_month_advertising_revenue_mln * 100.0, 2) as advertising_revenue_mln_year_growth, g1.screening_ths, g1.last_year_month_screening_ths, round((g1.screening_ths - g1.last_year_month_screening_ths)/g1.last_year_month_screening_ths * 100.0, 2) asscreening_ths_year_growth, g1.audience_mln, g1.last_year_month_audience_mln, round((g1.audience_mln - g1.last_year_month_audience_mln)/g1.last_year_month_audience_mln * 100.0, 2) as audience_mln_year_growth from (select g.year, g.month, g.box_office_mln, lead(box_office_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) aslast_year_month_box_office_mln, g.advertising_revenue_mln, lead(advertising_revenue_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) as last_year_month_advertising_revenue_mln, g.screening_ths, lead(screening_ths) over(partition by g.month order by g.year desc) aslast_year_month_screening_ths, g.audience_mln, lead(audience_mln) over(partition by g.month order by g.year desc) as last_year_month_audience_mln from GrowthRate_SQL g order by g.month, g.year desc) g1;<br></span>
(代码块7)
<span style="font-family: 黑体, SimHei;">select g1.year,g1.month , g1.box_office_mln, g1.last_month_box_office_mln, round((g1.box_office_mln - g1.last_month_box_office_mln)/g1.last_month_box_office_mln * 100.0, 2) as box_office_mln_month_growth, g1.advertising_revenue_mln, g1.last_month_advertising_revenue_mln, round((g1.advertising_revenue_mln - g1.last_month_advertising_revenue_mln)/g1.last_month_advertising_revenue_mln * 100.0, 2) asadvertising_revenue_mln_month_growth, g1.screening_ths, g1.last_month_screening_ths, round((g1.screening_ths - g1.last_month_screening_ths)/g1.last_month_screening_ths * 100.0, 2) as screening_ths_month_growth, g1.audience_mln, g1.last_month_audience_mln, round((g1.audience_mln - g1.last_month_audience_mln)/g1.last_month_audience_mln * 100.0, 2) asaudience_mln_month_growth from (select g.year, g.month, g.box_office_mln, lead(box_office_mln) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_box_office_mln, g.advertising_revenue_mln, lead(advertising_revenue_mln) over(partition by g.year order byg.month desc) as last_month_advertising_revenue_mln, g.screening_ths, lead(screening_ths) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_screening_ths, g.audience_mln, lead(audience_mln) over(partition by g.year order by g.month desc) as last_month_audience_mln from GrowthRate_SQL g order by g.year, g.month) g1;<br></span>
(代码块8)
注：这里小编增加了两个“View”，分别是yearGrowth和monthGrowth。另外，为了方便计算，在写SQL时，四列主数据的后面生成了一列新数据，用来表示去年同月或同年上月的数据。
点击右下角“Execute”执行SQL语句，yearGrowth和monthGrowth里面的数据分别发生如下变化：
(图9)
(图10)
点击“Model”进行可视化建模，也就是数据中，哪几项用作维度，哪几项用作指标。更改完毕后，点击“保存”。在这两个View中，小编仅用年、月作为维度，其余都作为指标。
Step 3：制作Widget
可视化组件Widget是 Davinci 中功能最强大也最复杂的部分。同一个数据视图可以被多个可视组件使用，并用不同的图形展现。
在展示同比环比数据方面，我们一般会用柱状图或者折线图来表示，而在Davinci所支持的透视驱动和图表驱动里，都有柱状图和折线图。它们具体有什么区别呢？让我们在实例中感受一下吧~
注：想了解透视驱动和图表驱动？请参考Davinci用户手册：
https://edp963.github.io/davinci/widget_guide.html
点击Widget界面右上角“+”，选择一个View。选择完毕后，出现图11所示界面。
(图11)
其中，分类型字段对应View中设置的是维度的字段，数值型字段对应指标字段。当鼠标悬停在图形图标上，系统提示图形的配置要求，满足条件生成图形。
例如，小编想要了解一下2017年下半年各月票房的环比增长率趋势，用透视驱动中的柱状图表示。在这个需求中，简简单单拖拽几个字段就能配制出小编想要的图表。
选择“monthGrowth”这个View，将鼠标放在柱状图图标上，我们会发现要做这个柱状图会需要“0到多个维度”及“1到多个指标”。既然小编想看的是各月环比增长率，那维度这里我们就需要放上“month”字段（点击字段下拉菜单可以排序），指标则是票房环比增长率字段。
接下来我们就需要用到“筛选”一项，在小编的原始数据中，年份里包括2017和2018年，月份里有12个月。这里小编的要求是“2017年下半年”，因此需要将“year”和“month”字段都拖到筛选栏里，并且按照自己需求配置筛选。这几项配置完以后，出现了如图12所示界面：
(图12)
如果觉得单单只看图形，不够清晰明了，我们还可以将票房环比数据拖进标签栏，最终如图13所示：
(图13)
当然，大家也可以根据自己的喜好配置柱状图颜色、标题颜色及大小以及座标轴颜色等（图14）。
(图14)
点击右上角“保存”，小编就成功制作了一个Widget。当然，这个Widget也可以用折线图来表示（图15），完全看个人需求~
(图15)
再例如，想试试用图表驱动里的折线图来展示一下2018年各月广告收入的同比增长率。这时候就要选择“yearGrowth”这个View了。然后将鼠标放在图表驱动的折线图图标上，我们会发现要做这个折线图需要“1个维度”及“1到多个指标”。
同样，将“month”字段拖入维度栏，“广告收入同比增长率”字段拖入指标栏。
Hmmmmm，就完成了。（图16）
(图16)
是不是过于简单了？
但是大家有没有发现一个问题：在这个数据配置栏里并没有“标签栏”，但是折线图中依然有数字。
原来这里的标签设置在样式配置中。
勾选样式配置中的“显示标签”，数字就出现在了折线图中（图17）。
(图17)
且慢！小编似乎发现了折线图可以变换面貌。点击了一下，发现果然平滑的折线图更符合小编心意。于是最终的“2018年各月广告收入同比增长率”折线图制作完成！（图18）
(图18)
最后例如，小编想看一下2018年各月场次的增减与各月广告收入的多少有没有关系。透视驱动和图表驱动里的柱状图和折线图都可以表示，小编暂且选择透视驱动里的折线图。
同样还是将需求所需字段拖入维度栏和指标栏 — “month”拖入维度栏，“广告收入”和“场次”拖入指标栏，把“year”拖入筛选栏，选择出2018年。完成！（图19）
(图19)
值得一提的是，在这里我们还可以按照自己喜好变换指标栏中的图形。（图20）
(图20)
于是，小编就这样靠着拖拉拽完成了很多Widget的制作。
三、Display
最终，我们来到了展示界面。在展示界面，分别有Dashboard和Display两种展示方式。Dashboard里面有很多更为高级的功能，比如联动关系配置和钻取设置。
然而，肤浅的小编暂时被Display展示吸引住了，所有兴趣都挂在了Display上面，因此，本文中小编只介绍Display展示，Dashboard功能之后再做详细介绍。
下面我们来介绍一下Davinci的Display展示功能。
其实也没有什么介绍的，直接上图吧！
(图21 简约风)
(图22 漫画风)
(图23 科技风)
如图所示，在Display的展示中，我们可以自己更改背景颜色或上传背景图片。设置好背景之后，点击左上角的“Widgets”图标，上传自己想展示的图表，排列成自己喜欢的形状，风格任君选择，一个个大屏就这样制作完成！
以上便是小编用Davinci展示同比环比的过程。由于数据是自己编的，难免会有不符合实际之处，敬请大家谅解。
另外，Davinci一直在不断的成长中。未来，我们还是支持在Davinci Widget中直接计算出同比环比增长率这项功能，还请大家耐心等待，继续支持。
来源：宜信技术学院