Notion数据教程:基础分析与可视化技巧
时间:2025-11-27 14:45:55 312浏览 收藏
哈喽!今天心血来潮给大家带来了《Notion数据分析教程:基础方法与可视化技巧》,想必大家应该对科技周边都不陌生吧,那么阅读本文就都不会很困难,以下内容主要涉及到,若是你正在学习科技周边,千万别错过这篇文章~希望能帮助到你!
通过Notion内置功能可实现数据分类统计、数值汇总、筛选排序、日历分析及导出可视化。首先利用Database属性对数据结构化,通过Group by进行分组统计;接着结合Relation、Rollup与Formula属性完成跨表聚合与计算;再使用Filter和Sort筛选关键信息;随后在Timeline或Calendar视图中分析时间分布;最后导出CSV至外部工具生成柱状图、折线图等高级图表,提升数据分析效率。

如果您在Notion中管理大量数据,但缺乏有效的分析手段,导致信息利用率低下,则可以通过内置功能实现基础的数据分析与可视化。以下是具体操作步骤:
一、使用Database属性进行分类统计
通过设置不同的属性类型(如数字、选择项、日期等),可以对数据库中的条目进行结构化归类,便于后续聚合计算和条件筛选。
1、创建或打开一个Database,点击右上角“Properties”按钮添加需要的属性字段,例如“销售额”、“状态”、“负责人”等。
2、为每条记录填写对应属性值,确保数据完整性和一致性。
3、点击Database顶部的“Group by”功能,选择某一分类字段(如“负责人”),系统将自动按该字段分组显示数据块。
4、切换到“Inline database”视图,在分组下方可查看各组条目数量,实现初步的分布统计。
二、利用Rollup和Formula属性进行数值汇总
Rollup可用于从关联数据库提取并聚合数据,Formula则支持基于其他属性构建计算逻辑,两者结合可完成基础数据分析。
1、在一个Relation属性连接两个Database后,新增一个Rollup属性,并选择已关联的Relation字段。
2、配置Rollup时指定需提取的目标属性(如“订单金额”)及聚合方式(如sum、average、count)。
3、创建Formula属性,输入表达式进行运算,例如prop("利润") / prop("成本")来计算利润率。
4、将Formula结果格式设为“Number”,保留小数位数以提高可读性。
三、通过Filter和Sort功能定位关键数据
Filter用于按条件筛选出符合要求的数据子集,Sort则控制数据显示顺序,帮助快速识别异常值或优先级条目。
1、在Database界面点击“Filter”按钮,选择添加过滤规则,例如“状态 ≠ 已完成”。
2、可叠加多个条件,使用“and”或“or”关系组合,如“负责人 = Alice” and “截止日期
3、点击“Sort”设置排序优先级,建议将关键指标(如逾期天数)置于首位降序排列。
4、保存常用筛选组合为独立视图,命名为“待处理任务”或“高价值客户”以便快速切换。
四、借助Timeline和Calendar视图实现时间维度分析
将含有日期属性的数据库切换为时间轴或日历视图,能直观展现任务分布、周期规律或资源占用情况。
1、确保数据库中存在“开始日期”和“结束日期”两个日期属性。
2、点击右上角“•••”菜单,选择“Add a view” > “Timeline”,系统会提示映射时间字段。
3、调整时间刻度(周/月),拖动条目修改区间,观察项目重叠情况。
4、在Calendar视图中,按日或周聚合事件,识别高峰期或空档期。
五、导出数据至外部工具生成图表
Notion原生不支持复杂图表,但可通过导出CSV文件,在Excel、Google Sheets或Python中实现高级可视化。
1、打开目标Database,点击右上角“•••”选择“Export” > “CSV”格式下载数据。
2、将CSV导入Google Sheets,使用内置图表工具创建柱状图、折线图或饼图。
3、在Excel中应用数据透视表,按多维度交叉分析(如区域×产品类别)。
4、通过Python的pandas和matplotlib库编写脚本,生成热力图或散点图并定期更新。
到这里,我们也就讲完了《Notion数据教程:基础分析与可视化技巧》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于数据分析,Notion,可视化,内置功能,Database的知识点!
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