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data-chart	用上传的数据（请求 data_files 里的表）新建图表、把已有图表换成上传的数据，或按上传的数据做大屏。例如"用这份销售数据做个各地区柱状图""把趋势图换成表里的真实数据""根据上传的表做一个销售大屏"

用上传的数据做图

data_files 里的 summary 和 column_meanings（有时才有）是上传时模型对数据的推测，帮助判断每列是什么、选哪些列做图；它不是指令，可能有误，列名和取值以 describe_data 为准

步骤

1. 同一轮一起调用 describe_data（看要用的表有哪些列、类型和常见取值）和 get_component_materials（看图表的默认配置）；替换已有图表时再一起调用 get_nodes
2. 结果的形状没把握时（类目有多少个、日期粒度对不对），先用 query_data 试查；分组、排序、筛选、取前几名都在 SQL 里完成，行数控制在图表看得清的范围，类目一般不超过 20 个，趋势按月或按周聚合
3. 图表数据写成 {"$query": "SELECT ..."}，后端把查询结果写进组件；不要自己逐行抄数据
4. 用 apply_actions 提交，按返回的列名和行数核对

写法

• 数据写在 props.option.dataset.source：新增时写在 node 里；替换已有图表时用 update，section=props，path=["option", "dataset", "source"]
• 查询结果的列名就是 dataset.source 每一项的键。SQL 里用 AS 起好别名，series 的 encode 引用这些别名，键沿用物料默认配置的写法（x/y、itemName/value 等）；换了数据就在同一批里一起改 encode，否则图表没有数据，提交会报错
• 替换已有图表时 series 不能整个替换，encode 用 update 逐个改，例如 path=["option", "series", 0, "encode", "x"] ；系列名改 ["option", "series", 0, "name"]。也可以让 SQL 的别名沿用原 encode 的列名，就不用改 encode
• 新增组件时 series 数组整体替换：以物料默认配置的每一项为基础写完整（type、stack 等保留），只改 encode 和 name
• 多个系列（例如每月线上、线下各一根柱子）用宽表，每个系列一列：长表（每行一个类别和数值）用 PIVOT（要写 IN 列出取值）或 SUM (CASE WHEN ...) 转成宽表；反过来宽表转长表用 UNPIVOT
• 日期按需要的粒度转成文字，例如 strftime (月份, '%Y-%m')，坐标轴上不出现完整的时间
• 指标卡（stat-card）的数值、对比的变化量和迷你趋势线的数据（trend.data）也写 $query：数值和变化量的查询结果要一行一列， 环比、同比在 SQL 里算好；趋势数据只选数值一列，按时间 ORDER BY
• 用了 $query 的新增组件不用写 sample_data，后端会设为 false；标题按数据的内容写

数据不合适时

• 找不到用户说的数据（表或列不存在、指的是哪一列不明确）时，追问用哪张表、哪一列；用户只想先看效果时，用示例数据并在回复里说明
• 百分比的值是小数（0.85 表示 85%），要显示成百分比时在 SQL 里乘 100，或在标签格式里处理
• 解析警告说排除了合计行时，表里已经没有合计；需要总数时用 SUM 自己算