练习五
本次练习的数据还是之前使用过的银行交易数据，点击下载该数据文件。这次练习着眼于数据的分析计算，使用LOD表达式，以聚合技术为基础，使得最终用户可以更轻松的对数据进行分析。
输入数据结构
此次练习的csv文件数据结构如下图所示：
需求
- 用BaskAdapt加载这个名为bank_data.csv的文件。
- 使用字段拆分功能，将Transaction Code字段中第一部分的银行名称信息拆分出来，重命名拆分出来的列名为Bank。
- 创建一个名为Month的计算字段，从Transaction Date字段中取出该日期中包含的月份信息，以英文名形式显示月份名。
- 将原Transaction Date字段删除，同时将Month字段改名为Transaction Date字段。
- 将Value字段类型改为整数。
- 添加一个聚合节点，添加Bank以及Transaction Date字段进行分组，添加Value字段对分组后的数据进行合计；从而生成每行记录中包含每个银行下每个月份的交易金额合计值。
- 添加一个清理节点，创建一个名为Bank Rank per Month的字段，根据Transaction Date字段中包含的月份进行分块，再对Value字段的值进行排名。
- 实现该功能需要将Partition和OrderBy表达式配合使用，Partition表达式根据Transaction Date字段中包含的月份进行分块，再用OrderBy表达式对Value字段用Rank函数进行排名显示。
- 排名要求从大到小编排序号，因此OrderBy表达式中要采用DESC倒序方式。
- 创建一个名为Avg Rank per Bank的计算字段，内容是利用上一步的Bank Rank per Month字段生成每家银行的平均排名。
- 使用Fixed表达式先对Bank字段进行分组，再使用Avg函数对Bank Rank per Month字段求平均值。
- 创建一个名为Avg Transaction Value per Bank的计算字段，计算生成每个排名的平均交易金额。
- 还是使用Fixed表达式，先对Bank Rank per Month的字段进行分组，然后使用Avg函数对分组结果中Value字段计算平均值，得到的结果就是每个排名的平均交易金额。
输出
输出效果如下图所示：
共6个字段，36行数据。