能力简介
支持配置统计条件或编写查询语句，生成多类型的统计图表；并且支持分组展示图表，构建个性化的数据仪表盘。同时，借助腾讯混元大模型的 AI 能力，用户只需简单描述统计分析需求，即可快速准确地生成图表。该工具致力于让您的业务分析和商业决策更加简单和高效。
注意：
数据仪表盘能力目前仅开放给部分用户进行体验，且仅支持在微信开发者工具 > 云开发控制台中使用，如您无法使用该能力，敬请等待该能力的全量上线。
功能特性
数据看板：提供统计报表展示看板，聚合展示柱状图、折线图、饼图等各类图表，支持添加自定义看板分组。
可视化图表配置：在界面中单击配置数据统计的各项设置，灵活生成各类型统计图表。
编写查询语句：开发人员可手动编写查询语句，或修改 AI 生成的查询语句，进行数据的统计分析。
会话式 AI：描述数据分析需求，AI 自助生成查询语句，并渲染生成图表，实现数据可视化。
打通云数据库：支持快捷添加云开发环境的数据库集合，无需额外的数据库配置。
多平台支持：支持 PC、H5 端访问使用，外出办公依然从容实现数据分析。
使用说明
安装模板
1. 访问云开发控制台 > 云模板 > 模板中心，安装数据仪表盘。
2. 等待安装完成后，单击应用右上角的打开管理端，进入数据仪表盘应用，即可开始使用。
添加图表
1. 单击数据看板页面右上角的添加图表，即可打开添加图表弹窗。
2. 在添加图表弹窗中，可切换图表配置模式：
可视化配置：提供数据源、统计维度、统计指标等配置项，完成快捷配置，单击执行，弹窗右侧即可以表格形式回显统计结果。在表格下方可切换展示为不同的图表类型。
编写查询语句：该模式下，用户可编写查询语句（该文档最下方可查阅查询语句语法说明），实现数据的聚合计算，然后单击执行，等待系统识别执行结果中的字段后，再配置字段的统计或维度即可。
会话式 AI 分析（beta）
1. 单击 ChatDB 菜单，或在添加图表弹窗的单击使用 AI 生成图表链接，可通过对话，告知 AI 数据的统计分析需求，由 AI 进行统计计算和图表生成。
2. 首次使用 AI 时，需要配置用于 AI 分析的云数据库集合。进入数据源管理模块，单击一键自动同步，全选当前云开发环境中的所有集合，单击确认，将集合导入到该应用中。
注意：
安装该模板时，会自动将云数据库中的集合添加到 AI 数据源中，如安装完模板后未添加新的集合，则可略过此步骤。
3. 数据仪表盘应用会读取集合中的第1条数据，分析数据结构和字段标识，用于后续的会话式 AI 分析。为了使输入的 prompt 能够更简单，AI 能够更准确的理解数据结构，需要对集合和其中的字段进行备注的补充。在数据源管理列表中，找到需要备注的集合，单击编辑，即可打开备注编辑界面。如下图所示，补充了订单集合和其中各个字段的备注，然后单击确认进行保存即可。
4. 接下来，回到 ChatDB 菜单，输入想要统计的数据需求，AI 仅可分析生成查询语句，对数据进行汇总计算，生成表格。建议您采用以下提示词格式进行提问：
序号 | 建议问法 | 示例 |
1 | 统计“[集合标识]”中的数据，统计维度为“[字段A标识]”，统计指标为“[字段A标识]”的合计值/计数值/最大值 | 统计“order”表中的数据，维度为“customerName”，指标为“totalAmount”  |
2 | 统计[集合备注]中的数据，统计维度为[字段A备注]，统计指标为[字段A备注]的合计值/计数值/最大值 | 统计订单表中的数据，统计维度为客户名称，统计指标为下单金额的合计值  |
3 | 分析[集合备注]中，不同[字段A备注]的数据，分别下单/购买/使用了多少[字段B备注]。 | 统计订单表中的数据，统计维度为客户名称，统计指标为下单金额的合计值  |
4 | [集合备注]表，按[日期类型的字段A备注]分析，每天每月分别下单/购买/使用了多少[字段B备注]。 | 订单表，按下单时间分析，每天分别下单的多少金额。  |
5. 生成数据表格后，回复所需的图表类型，可直接进行图表切换，目前支持：饼图、折线图、面积图、柱状图、水平柱状图、圆环图、雷达图、散点图。
附：查询语句语法说明
1. 查询语句支持 MongoDB 标准的
db.runCommand() 方法来执行 aggregate 操作，实现复杂的数据处理和分析操作。该方法中使用一个管道（pipeline）来处理数据，每个阶段（stage）在管道中执行特定的操作。2. 一个标准的查询语句格式如下：
db.runCommand({aggregate: "<collectionName>",pipeline: [ <aggregationStages> ],<optionalParameters>})
<collectionName>：要执行聚合操作的集合名称，作为字符串传递给 aggregate 字段。<aggregationStages>：一个数组，包含聚合操作的各个阶段。每个阶段都是一个文档，描述了要在聚合过程中执行的操作。您可以按照需要添加多个阶段，每个阶段的顺序将按照数组中的顺序执行。<optionalParameters>：可选的参数，以键值对的形式传递给 db.runCommand() 方法。这些参数可以用于控制聚合操作的行为和结果。3. 查询语句完整语法说明请参见 db.runCommand() 和 db.collection.aggregate() ，以下提供基础说明和常用示例。
4. 常见的 stage 及其用途：
$match：用于筛选满足指定条件的文档，类似于 SQL 中的 WHERE 子句。$group：用于按照指定字段对文档进行分组，类似于 SQL 中的 GROUP BY 子句。$project：用于选择要返回的字段，并可以进行计算、重命名等操作。$sort：用于对文档进行排序，类似于 SQL 中的 ORDER BY 子句。$limit：用于限制返回的文档数量，类似于 SQL 中的 LIMIT 子句。$skip：用于跳过指定数量的文档，类似于 SQL 中的 OFFSET 子句。$unwind：用于将数组字段拆分为多条文档。$lookup：用于在不同集合之间进行关联查询，类似于 SQL 中的 JOIN。5. 以下示例，展示了如何使用 aggregate 方法来执行不同的操作。
5.1 假设我们有一个 sales 集合，包含以下文档：
[{_id: 1,customer: "Customer A",status: "completed",amount: 100},{_id: 2,customer: "Customer B",status: "completed",amount: 200},{_id: 3,customer: "Customer A",status: "completed",amount: 150},{_id: 4,customer: "Customer C",status: "completed",amount: 300},{_id: 5,customer: "Customer B",status: "completed",amount: 250},{_id: 6,customer: "Customer A",status: "completed",amount: 200},{_id: 7,customer: "Customer C",status: "completed",amount: 350}]
5.2 我们想要查询出已完成订单金额最高的前3个客户，按照总金额降序排列，则语句写法为：
db.runCommand({aggregate: "orders",pipeline: [{ $match: { status: "completed" } },{ $group: { _id: "$customer", totalAmount: { $sum: "$amount" } } },{ $sort: { totalAmount: -1 } },{ $limit: 3 }]})
5.3 输出：
{ "_id": "apple", "totalQuantity": 20 }{ "_id": "banana", "totalQuantity": 30 }
