学习目标：
- 了解数据可视化应用场景
- 掌握阿里云DataV可视化工具
- 了解可视化大屏制作流程
- 使用DataV模板制作数据可视化大屏
一、数据可视化介绍
1、数据可视化：
是指将相对复杂的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观的表达数据蕴含的信息和规律。包含展示类、分析类、监控类三种。
2、可视化目的
- 展示
企业形象传播
峰会论坛展台
嘉宾访客接待 - 驱动
查看业务实况
业务监控预警
驱动内部响应 - 洞察
多维数据呈现
辅助数据洞察
视觉发现新知
3、DataV
DataV是一款阿里云提供的数据可视化在线工具。通过拖拽式的操作，使用数据连接、可视化组件库、行业设计模板库、多终端适配与发布运维等功能。
二、制作实时销售数据
【实验预期】
预期时间30分钟
用户需要通过配置一个云数据库（RDS for MySQL），创建一个数据库abc_datav，然后使用该库模拟业务系统，即将附件中提供的7张表上传到该库中去。（附件下载：https://edu.aliyun.com/course/394/material/6411/download）
1、 使用chrome浏览器登陆阿里云官网 www.aliyun.com，依次填入对应的阿里云账号信息，点击登录，进入阿里云官网的管理控制台
2. 点击产品与服务，在下来菜单中选中全部，在下一集菜单中点击云数据库RDS版，进入RDS管理控制台首页
3. 点击云数据库RDS，进入实例管理界面，切换至地域华东2，点击创建实例：（提示：按量付费创建RDS实例账户余额需大于等于100元才能购买，实验结束后可提现余额，因RDS实例按量付费，建议实验结束后及时释放）
4. 选择按量付费，配置实例规格：：华东2
：MySQL
：5.6
：高可用版
：经典网络
：1核1GB
5. 返回管理控制台后，在华东2区域找到对应的实例，点击其后的管理：
6.进入基本信息页面，打开左侧导航栏中的数据安全性，即可看到白名单设置，点开右侧添加白名单分组
7.填写分组名称，在组内白名单中添加IP地址，然后点击确定IP地址如下：
（139.224.92.81/24,139.224.92.22/24,139.224.92.35/24,139.224.4.30/24,139.224.92.102/24,139.224.4.48/24,139.224.4.104/24,139.224.92.11/24,139.224.4.60/24,139.224.92.52/24,139.224.4.26/24,139.224.92.57/24,11.192.98.48/24,11.192.98.61/24,11.192.98.47/24,10.152.164.34/24,11.192.98.58/24,10.152.164.17/24,10.152.164.42/24,11.192.98.37/24,10.152.164.31/24,11.193.54.74/24,11.193.54.148/24,11.192.98.16/24,10.152.164.14/24,11.192.98.36/24,11.193.75.233/24,11.193.75.205/24,100.104.70.0/24,100.104.81.0/24,100.104.83.0/24）
8.添加成功后可以在白名单设置中看到对应的IP
9. 左侧导航栏中点击数据库管理，目前数据库列表为空，点击右侧的按钮创建数据库
10. 输入数据库(DB)名称为abc_datav，点击确定，开始创建数据库，期间可以通过点击右上方的刷新按钮查看实时状态
11. 点击左侧导航栏的账号管理，进入账号管理界面，点击创建账号
12. 填写账号配置信息，包括数据库账号为abc_user，密码为Abc_user123，重复输入一次确认密码，同时将数据库abc_datav的读写权限授权给该用户，点击确定，开始创建用户
13. 点击登录数据库，在DMS（数据库管理工具）页面填写相关登录信息后登陆数据库
首先RDS实例的基本信息页获取数据库的信息：
填写DMS页的登录信息，其数据库信息为：IP地址加上端口。点击登录，进入数据库的管理页面
14. 点击SQL操作，选中SQL窗口，打开SQL操作窗口
15. 将下载的文件crt_src_tbl.sql中的内容复制到SQL窗口，点击执行（或者使用快捷键F8），完成表的创建
16. 点击数据方案，选中导入，打开数据导入页面v
17. 在导入页中点击新增任务，点击选中文件，选中从附件中下载的文件orders_dyn.sql，点击开始加载数据
导入完成后，点击关闭按钮，关闭弹窗
18. 完成后回到SQL窗口，输入 select * from orders; 查看结果，查看的主要项为：该表中是否已有数据，在显示的前100条记录中，是否有空值（null）等
19. 重复17、18两步，将剩余的7个文件逐个上传到该数据库中，包括：
city_ranking.sql
hour_ranking.sql
map_data.sql
product_ranking_dyn.sql
st_customers_job_dyn.sql
st_kpi_daily_dyn.sql
st_orders_daily_dyn.sql
【注意】本实验中将会使用该数据库中的表作为大屏展示的数据源，请务必完成此准备工作，方可进行后续步骤。
