说明 / 示例
```
{
# 核心指标
'metrics': ['销售数量', '销售总额', '销售利润'],
# 分析维度
'dimensions': ['商品', '门店', '销售员'],
# 日期作为一种特殊的维度
'date': '销售日期',
# 所有分析结果
'analysis': {
# 核心指标上的粗略统计，仅统计求和
'stats': {
'sum': {
'销售数量': 978,
'销售总额': 3384123,
'销售利润': 1232456
}
},
# 总的洞察结论
'insights': [
'销售额在4-5月波动较大，但整体呈上升趋势。',
'4月30日的销售总额和销售利润极高，远超平均值，分别为929,307元和147,000元。',
'4月27日的销售数据表现不佳，销售量和销售额都最低。'
],
# 在日期维度上的分析，聚焦于核心指标及日期的粒度
'date': {
# 按天分析的结果
'day': {
# 以天为粒度对核心指标统计数据，包含总和和及平均
'stats': {
'sum': {
'销售数量': '181',
'销售总额': 1268419,
'销售利润': 208500
},
'mean': {
'销售数量': '181',
'销售总额': 1268419,
'销售利润': 208500
}
},
# 以天为粒度的洞察结果
'insights': {
# 在各核心指标上的洞察结果
'metric': {
'销售数量': [
'电视、空调和冰箱是销售数量和销售总额的主要贡献者。',
'笔记本电脑和洗衣机是销售利润的主要贡献者，但销售数量和销售总额相对较低',
'手机和小家电的销售数量、销售总额和销售利润都较低'
],
'销售总额': [
'电视、空调和冰箱是销售数量和销售总额的主要贡献者。',
'笔记本电脑和洗衣机是销售利润的主要贡献者，但销售数量和销售总额相对较低',
'手机和小家电的销售数量、销售总额和销售利润都较低'
],
'销售利润': [
'电视、空调和冰箱是销售数量和销售总额的主要贡献者。',
'笔记本电脑和洗衣机是销售利润的主要贡献者，但销售数量和销售总额相对较低',
'手机和小家电的销售数量、销售总额和销售利润都较低'
]
},
# 在所有核心指标上汇总的洞察结果
'summary': [
'电视、空调和冰箱是销售数量和销售总额的主要贡献者。',
'笔记本电脑和洗衣机是销售利润的主要贡献者，但销售数量和销售总额相对较低',
'手机和小家电的销售数量、销售总额和销售利润都较低'
]
},
# 以天为粒度的表格数据，同样分为各核心指标的分表和所有核心指标的总表
'tables': {
'metric': {
'销售数量': {
{
'header': ['商品', '销售数量'],
'data': [
{'商品': '电视', '销售数量': 181},
{'商品': '空调', '销售数量': 181},
{'商品': '冰箱', '销售数量': 181}
]
}
},
# 同销售数量
'销售总额': {},
'销售利润': {}
},
'summary': {
'header': ['商品', '销售数量', '销售总额', '销售利润'],
'data': [
{'商品': '电视', '销售数量': 181, '销售总额': 1268419, '销售利润': 208500},
{'商品': '空调', '销售数量': 181, '销售总额': 1268419, '销售利润': 208500},
{'商品': '冰箱', '销售数量': 181, '销售总额': 1268419, '销售利润': 208500}
]
}
},
# 以天为粒度的图表数据，以折线图展现
'charts': {
'metric': {
'销售总额': {
'data': [{
'type': 'scatter',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
}]
},
'销售利润': {
'data': [{
'type': 'scatter',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
}]
},
'销售数量': {
'data': [{
'type': 'scatter',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
}]
}
},
'summary': {
'data': [
{
'type': 'scatter',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
'name': '销售总额'
},
{
'type': 'scatter',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
'name': '销售利润'
},
{
'type': 'scatter',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
'name': '销售数量'
}
]
}
}
},
# 同day
'month': {},
'quarter': {},
'year': {}
},
# 在各维度上的分析，聚焦于维度本身
'dimension': {
'商品': {
# 商品维度上的统计信息
'stats': {
'sum': {
'销售数量': '181',
'销售额': 1268419,
'销售利润': 208500
},
'mean': {
'销售数量': '181',
'销售额': 1268419,
'销售利润': 208500
}
},
# 商品维度上的洞察结果
'insights': [
'电视、空调和冰箱是销售数量和销售总额的主要贡献者。',
'笔记本电脑和洗衣机是销售利润的主要贡献者，但销售数量和销售总额相对较低',
'手机和小家电的销售数量、销售总额和销售利润都较低'
],
# 商品维度上的表格数据
'table': {
'header': ['商品', '销售数量', '销售总额', '销售利润'],
'data': [
{'商品': '电视', '销售数量': 181, '销售总额': 1268419, '销售利润': 208500},
{'商品': '空调', '销售数量': 181, '销售总额': 1268419, '销售利润': 208500},
{'商品': '冰箱', '销售数量': 181, '销售总额': 1268419, '销售利润': 208500}
]
},
# 商品维度上的图表数据，分为各核心指标的分表和所有核心指标的总表
'charts': {
# 总表以bar展现
'summary': {
'data': [
{
'type': 'bar',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
'name': '销售总额'
},
{
'type': 'bar',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
'name': '销售利润'
},
{
'type': 'bar',
'x': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'y': [181, 181, 181, 181],
'name': '销售数量'
}
]
},
# 分表以pie展现
'metric': {
'销售总额': {
'data': [{
'type': 'pie',
'labels': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'values': [181, 181, 181, 181],
}]
},
'销售利润': {
'data': [{
'type': 'pie',
'labels': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'values': [181, 181, 181, 181],
}]
},
'销售数量': {
'data': [{
'type': 'pie',
'labels': ['电视', '空调', '冰箱', '笔记本'],
'values': [181, 181, 181, 181],
}]
},
},
},
},
# 同商品
'门店': {},
'销售员': {}
}
}
}
```