利用Javascript仿Excel的数据透视分析功能

 更新时间:2016年09月07日 14:21:53   投稿:daisy  
这篇文章给大家介绍了如何利用Javascript实现类似Excel的数据透视分析功能,感兴趣的朋友们可以参考借鉴,下面来一起看看吧。

什么是数据透视分析?

数据透视分析就是要在 不同维度对数据进行汇总,过滤,分析,比较,作图。用来发现数据的变化趋势和不同因素导致的差异。 这在销售,统计,金融 等方面十分有用,常常会在一些管理软件中使用。

接下来使用Excel介绍了什么是数据透视分析和数据透视表。

下面我使用 Excel的数据透视表 来分析 iPhone手机2013,2014 和2015 年在中国和美国的销售量数据,以总结iPhone手机的销售趋势。

申明:所有数据都是自己编造的,无任何参考价值。

Excel 数据透视表和数据透视图

这是iPhone手机在2013,2014,2015年在中国和美国的销售量。

---- 为了发现每个国家在2013,2014,2015 年不同手机销售量的变化,需要插入数据透视表,并配置数据。在这里,如果在行添加字段,就会以行分类。(先按照国家分类,然后是年份和产品);

根据配置得到数据透视表

通过数据透视表,很轻松地看到中国的销量总计和美国的销量总计。

数据透视图

根据这个图可以看出,就这几年的变化,iPhone在中国的销售量已经大幅下跌。

---- 为了观察中国和美国之间的销售差异,只需要如下配置数据面板就可以。(以产品和国家分类)

数据透视表

数据透视图

可以发现,从14年开始,iPhone手机在中国的销量开始低于美国,并且它的价格与美国之间的差异已经越来越小。

经过上面利用Excel数据透视表对iPhone手机销量的分析,我们发现Excel的Pivot 数据透视表和数据透视图,有以下好处:

      从多个维度分析数据,只需要一张表,就可以从多个角度分析数据的变化。

      通过任何人都会的拖拽,就可以创建动态的、总结的视图。

      它对非常庞杂繁琐的数据进行加工,分析,可以帮助我们很直观地发现数据变化的趋势和差异。

      报表种类丰富(柱状图,折线图),满足多种需求。

      它可以进行数据过滤,以进行某些特定的分析。
好了,Excel和它的数据透视表真是太强大了!

正是由于Excel 这么强大,现在要求来了,现在要求使用Javascript 在Web端实现一模一样的功能!(我的天 -):)

使用Javascript 实现

首先用对象数组定义数据(用于关系型数据库,这里虽然是有序的,但真实的数据是无序的)

 var json = [{
  "year": 2013,
  "country": "usa",
  "product": "iphone 5",
  "sales": 8000,
  "price": 6000
 }, {
  "year": 2013,
  "country": "usa",
  "product": "iphone 6",
  "sales": 0,
  "price": 0
 }, {   
  ...
  ...
 }]

或者使用键值对

var data = {
 "2013": {
  "china": {
   "iphone": {
    "sales": 8000,
    "price": 6000
   },
   "iphone5":{
    ...
   }
  },
  "usa": {
   ...
  }
 },
 "2014": {
  ...
 }
 ...
}

数据透视表

首先,我先解决数据透视表的问题。

根据上面的数据,有两种处理将数据汇总的方法(这里只是Demo,真实的代码会复杂很多)

使用常规的数据遍历方法。(完成一个排序函数,在这里就使用Array.prototype.sort() 方法。)

data.sort(function(a, b) {
 return a.year > b.year ||
  a.country > b.country ||
  a.product > b.product ||
  a.sales > b.sales ||
  a.price > b.price ;
});

这里先按country排序,如果country相同,那就按照product排序 ...

然后根据排完序的数组进行汇总计算(循环遍历,在这里只是以年份和国家分类)

var getTotal = function () {
 var total = {};
 for (var i = 0; i < json.length; i++) {
  var item = json[i];
  // 获得国家每个国家的销售总量
  total[item.country] = total[item.country] || {};
  total[item.country].sales = total[item.country].sales == undefined ?
   item.sales :
   total[item.country].sales + item.sales;

  // 每个国家不同年份的销售总额
  total[item.country][item.year] = total[item.country][item.year] == undefined ?
   item.sales :
   total[item.country][item.year] + item.sales;
 }
 var sum = 0;

 // 总销售额
 for (var key in total) {
  sum += total[key].sales;
 }
 total.sum = sum;
 return total;
};

这是汇总的结果

好了,现在就可以根据这个数据进行制作table了(这里不再赘述)。

使用SQL语句进行数据排序和汇总

第二种方法对数据排序汇总的方法就是使用SQL.

一条语句就搞定了

select * ,total 
from data as A,
select sum(sales) from data group by product as B 
where A.product = B.product 

最后就是完善界面了,通过这种方法可以做到类似的效果,一个简单的透视表就算完成了。

但是由于这个项目有很多表格,甚至不知道列标题的名字,所以上面的方法根本无法使用。

现在,通过另外一种途径来解决这个问题,刚好在Excel IO 部分已经使用过了这个插件。

通过Wijmo解决

这里展示一个用Wijmo来完成数据透视的Demo。

在第一篇 纯Javascript 实现excek IO已经介绍了它的基本使用。

数据透视表

首先将需要的包导入

<script src="./lib/wijmo/wijmo.min.js"></script>
<script src="./lib/wijmo/wijmo.input.min.js"></script>
<script src="./lib/wijmo/wijmo.grid.min.js"></script>
<script src="./lib/wijmo/wijmo.grid.filter.min.js"></script>
<script src="./lib/wijmo/wijmo.chart.min.js"></script>
<script src="./lib/wijmo/wijmo.olap.min.js"></script>

然后根据数据实例化一个pivot面板

<div id="pivot_panel"></div>
var app = {};
app.pivotPanel = new wijmo.olap.PivotPanel('#pivot_panel');

// engine 就是这个面板的数据引擎,关联的图表会共享一个数据引擎。
var ng = app.pivotPanel.engine;
ng.itemsSource = app.collectionView;
ng.rowFields.push('国家','年份', '产品');
ng.valueFields.push('销量(台)');
ng.showRowTotals = wijmo.olap.ShowTotals.Subtotals;

下面是这段代码的效果:

根据pivot配置面板生成表格

<div id="pivot_grid"></div>
app.pivotGrid = new wijmo.olap.PivotGrid('#pivot_grid', {
 itemsSource: app.pivotPanel,
 showSelectedHeaders: 'All'
});

添加过滤

通过右键单击列,并选择过滤可以对列数据进行过滤。

数据透视图

app.pivotChart = new wijmo.olap.PivotChart('#pivot_chart', {
 chartType:'Column',// Bar
 itemsSource: app.pivotPanel
});

好了,数据透视表和透视图已经完成了。

这个是Demo的完整效果。

通过Pivot 控件,这个项目的数据功能也很快完成了。

总结

以上就是这篇文章的全部内容,希望对大家的学习或者工作能有所帮助,如果疑问大家可以留言交流。

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