Evidence.dev + DuckDB：用 SQL 和 Markdown 搭建零成本 BI 看板（附完整代码）

Sat, 16 May 2026 00:00:00 +0000

问题：你的 BI 预算在燃烧

Tableau 每人每年 $900+，Power BI Pro 每人每年 $120+，Metabase 部署和维护麻烦。而你需要的可能只是：

每天/每周把 SQL 查询结果变成一张漂亮的图表，发给老板或客户看。

这就是 80% 的 BI 需求。但市面上的工具要么太贵，要么太重，要么部署起来让人头疼。

有没有一个方案，零软件成本、一行命令部署、会写 SQL 就能上手？

有。Evidence.dev + DuckDB。

Evidence.dev 是什么

Evidence.dev（GitHub ⭐ 6.3k+）是一个 BI as Code 开源工具。核心思想极其简单：

用 SQL 查数据，用 Markdown 写报告，生成一个可部署的静态网站。

它和 DuckDB 是天生一对：

特性	Evidence	传统 BI
数据源	DuckDB（原生）、CSV、Parquet、PostgreSQL 等	需要配置数据连接器
查询语言	原生 SQL	拖拽或类 SQL
报告编写	Markdown + SQL 代码块	拖拽图表组件
版本控制	Git（天然支持）	不支持（或需要企业版）
部署	`npm run build` → 静态网站	需要服务器
成本	免费	每人 $10-$75/月
学习曲线	会 SQL 即可，30 分钟上手	2-4 周

前置条件

# 1. 安装 Node.js（v18+）
# 2. 创建 Evidence 项目
npm create evidence@latest my-dashboard
cd my-dashboard

# 3. 安装 DuckDB 插件
npm install @evidence-dev/duckdb

# 4. 启动开发服务器
npm run dev

注意：Evidence 会自动下载 DuckDB 嵌入式引擎，无需单独安装 DuckDB。

实战一：月度销售报告看板

项目结构

my-dashboard/
├── sources/
│ └── duckdb/
│ └── connection.yaml # DuckDB 数据源配置
├── pages/
│ ├── index.md # 首页：月度销售概览
│ ├── customers.md # 客户分析
│ └── products.md # 产品分析
└── data/
 └── sales_sample.parquet # 示例数据

第 1 步：准备示例数据

先在 DuckDB 中生成 10 万条模拟销售数据：

-- 在 DuckDB CLI 中执行，生成示例数据
COPY (
 SELECT 
 range::INTEGER + 1 AS order_id,
 strftime(date '2025-01-01' + INTERVAL (range % 365) DAY, '%Y-%m-%d') AS order_date,
 CASE WHEN range % 5 = 0 THEN '电子产品'
 WHEN range % 5 = 1 THEN '服装'
 WHEN range % 5 = 2 THEN '食品'
 WHEN range % 5 = 3 THEN '家居用品'
 ELSE '书籍文具' END AS category,
 CASE WHEN range % 20 = 0 THEN '北京旗舰店'
 WHEN range % 20 = 1 THEN '上海店'
 WHEN range % 20 = 2 THEN '广州店'
 WHEN range % 20 = 3 THEN '深圳店'
 WHEN range % 20 = 4 THEN '杭州店'
 WHEN range % 20 = 5 THEN '成都店'
 WHEN range % 20 = 6 THEN '武汉店'
 WHEN range % 20 = 7 THEN '南京店'
 WHEN range % 20 = 8 THEN '重庆店'
 WHEN range % 20 = 9 THEN '西安店'
 ELSE '线上渠道' END AS store,
 ROUND(50 + (range % 100) * 1.5 + (range % 30)::DOUBLE, 2) AS unit_price,
 (range % 20) + 1 AS quantity,
 ROUND((50 + (range % 100) * 1.5 + (range % 30)) * ((range % 20) + 1), 2) AS amount,
 CASE WHEN range % 3 = 0 THEN '新客'
 WHEN range % 3 = 1 THEN '老客'
 ELSE 'VIP' END AS customer_type
 FROM generate_series(0, 99999)
) TO 'data/sales_sample.parquet' (FORMAT PARQUET);

第 2 步：配置 DuckDB 数据源

编辑 sources/duckdb/connection.yaml：

# sources/duckdb/connection.yaml
name: duckdb
type: duckdb
filename: my_dashboard.duckdb  # DuckDB 数据库文件
options:
 memory_limit: 2GB
 threads: 4

创建初始化 SQL 脚本 sources/duckdb/init.sql：

-- sources/duckdb/init.sql
-- 将 Parquet 数据加载到 DuckDB 中
CREATE OR REPLACE VIEW sales AS
SELECT * FROM read_parquet('data/sales_sample.parquet');

-- 创建月度汇总视图
CREATE OR REPLACE VIEW monthly_sales AS
SELECT 
 strftime(order_date, '%Y-%m') AS month,
 category,
 store,
 SUM(amount) AS revenue,
 COUNT(*) AS order_count,
 SUM(quantity) AS total_units,
 ROUND(AVG(amount), 2) AS avg_order_value
FROM sales
GROUP BY month, category, store;

第 3 步：创建首页 — 月度销售概览

编辑 pages/index.md：

---
title: 月度销售报告
---

# 📊 月度销售报告

**数据周期：** 2025年1月 - 2025年12月

---

## 📈 月度收入趋势

```sql monthly_revenue
SELECT 
 month,
 SUM(revenue) AS total_revenue,
 SUM(order_count) AS total_orders
FROM monthly_sales
GROUP BY month
ORDER BY month

🏆 本月关键指标

SELECT 
 SUM(revenue) AS revenue,
 SUM(order_count) AS orders,
 COUNT(DISTINCT store) AS active_stores,
 ROUND(SUM(revenue) / SUM(order_count), 2) AS avg_order
FROM monthly_sales
WHERE month = (SELECT MAX(month) FROM monthly_sales)

🏪 各门店业绩排名

SELECT 
 store,
 SUM(revenue) AS total_revenue,
 SUM(order_count) AS total_orders,
 ROUND(AVG(avg_order_value), 2) AS avg_order_value,
 ROUND(SUM(revenue) * 100.0 / SUM(SUM(revenue)) OVER(), 1) AS revenue_pct
FROM monthly_sales
GROUP BY store
ORDER BY total_revenue DESC

排名	门店	收入	订单数	平均客单价	占比
{#each store_ranking as s, i}
{i+1}	{s.store}	¥{s.total_revenue}	{s.total_orders}	¥{s.avg_order_value}	{s.revenue_pct}%
{/each}

📦 品类分析

SELECT 
 month,
 category,
 SUM(revenue) AS revenue
FROM monthly_sales
GROUP BY month, category
ORDER BY month, category


### 第 4 步：创建客户分析页面

编辑 `pages/customers.md`：

```markdown
---
title: 客户分析
---

# 👥 客户分析

## RFM 客户分层

```sql rfm_analysis
SELECT 
 customer_type,
 COUNT(*) AS customer_count,
 SUM(amount) AS total_spend,
 ROUND(AVG(amount), 2) AS avg_spend,
 ROUND(SUM(amount) * 100.0 / SUM(SUM(amount)) OVER(), 1) AS spend_pct
FROM sales
GROUP BY customer_type
ORDER BY total_spend DESC

客户类型	人数	消费总额	人均消费	消费占比
{#each rfm_analysis as r}
{r.customer_type}	{r.customer_count}	¥{r.total_spend}	¥{r.avg_spend}	{r.spend_pct}%
{/each}

月度新老客对比

SELECT 
 strftime(order_date, '%Y-%m') AS month,
 customer_type,
 SUM(amount) AS revenue,
 COUNT(*) AS orders
FROM sales
GROUP BY month, customer_type
ORDER BY month, customer_type


### 第 5 步：构建并部署

```bash
# 构建静态网站
npm run build

# 本地预览
npm run preview

# 部署到 Vercel（一行命令）
npx vercel --prod

# 或部署到 Netlify
npx netlify deploy --prod

构建完成后，你会在 build/ 目录下得到一个完整的静态网站，包含：

交互式图表（支持悬停查看数据、缩放、导出为 PNG）
响应式布局（手机/平板/桌面完美适配）
页面导航和搜索
数据下载按钮

实战二：电商运营仪表盘（多页面）

下面是一个更完整的电商运营看板，包含多页面导航、参数筛选和数据刷新提示。

页面结构

pages/
├── index.md # 首页概览
├── sales.md # 销售分析
├── inventory.md # 库存分析
└── reports.md # 定时报表中心

核心代码（pages/sales.md）：

---
title: 销售分析
---

# 💰 销售深度分析

## 筛选条件

```sql stores_list
SELECT DISTINCT store FROM sales ORDER BY store

SELECT 
 MIN(order_date) AS min_date,
 MAX(order_date) AS max_date
FROM sales

帕累托分析（80/20 法则）

WITH product_revenue AS (
 SELECT 
 category,
 SUM(amount) AS revenue
 FROM sales
 WHERE 1=1
 AND store = '${inputs.selected_store.value}' 
 OR '${inputs.selected_store.value}' = '__all__'
 GROUP BY category
),
cumulative AS (
 SELECT 
 category,
 revenue,
 SUM(revenue) OVER (ORDER BY revenue DESC) AS running_total,
 SUM(revenue) OVER () AS total_revenue
 FROM product_revenue
)
SELECT 
 category,
 revenue,
 ROUND(revenue * 100.0 / total_revenue, 1) AS pct,
 ROUND(running_total * 100.0 / total_revenue, 1) AS cumulative_pct
FROM cumulative
ORDER BY revenue DESC

分析结论： 通常 20% 的品类贡献 80% 的收入。用这个结果指导库存和营销决策。


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## 效果对比

| 对比项 | Tableau/Power BI | Evidence + DuckDB |
|--------|:----------------:|:-----------------:|
| 软件成本 | ¥6,000-60,000/年 | **¥0** |
| 部署时间 | 2 天 - 2 周 | **10 分钟（npm run build）** |
| 版本控制 | ❌ 不支持 | ✅ Git 天然支持 |
| 协作方式 | 平台内分享 | **Markdown 文件 + PR 审核** |
| 自定义程度 | 受限于产品能力 | **完全自定义（HTML/CSS/JS 任加）** |
| 数据刷新 | 定时任务配置复杂 | **cron + git push 即可** |
| 离线查看 | ❌ 需联网 | ✅ 纯静态文件，任何浏览器打开 |
| 学习成本 | 2-4 周 | **30 分钟（会 SQL 即可）** |

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## 📊 定时自动刷新方案

配合 Linux cron，实现零维护的自动刷新看板：

```bash
# 每天凌晨 2 点刷新数据并重新部署
0 2 * * * cd /path/to/my-dashboard && \
 duckdb my_dashboard.duckdb < sources/duckdb/refresh.sql && \
 npm run build && \
 cd build && \
 git add -A && \
 git commit -m "daily data refresh $(date +%Y-%m-%d)" && \
 git push origin gh-pages

如果使用 Vercel/GitHub Pages，可以进一步简化为：

# 只需更新数据文件，推送 git 即可触发自动部署
0 2 * * * cd /path/to/my-dashboard && \
 duckdb my_dashboard.duckdb < sources/duckdb/refresh.sql && \
 git add -A && \
 git commit -m "auto update $(date +%Y-%m-%d)" && \
 git push origin main

💰 变现方案

目标客户

本地中小企业：月流水 50-500 万，需要看数据但不想花大钱买 Tableau
电商卖家：需要多店铺聚合看板（淘宝+拼多多+抖音+京东）
连锁门店：需要各门店日报汇总看板
创业公司：需要给投资人看的运营数据看板

报价区间

服务类型	报价	说明
单次搭建	¥3,000-8,000	包含需求沟通、数据接入、看板设计、部署上线
月度维护	¥500-1,500/月	每周/每月更新数据、调整指标、电话答疑
年合同	¥5,000-15,000/年	优惠价包年，含优先响应和指标定制

交付清单

客户提供数据（CSV 导出/数据库只读账号/API Token）
搭建 Evidence + DuckDB 看板
部署到客户域名（或提供内网访问方案）
提供 30 分钟操作培训（教客户怎么自己加图表）
交付源码仓库（Git），客户可自行修改

竞品对比话术

「Tableau 一个人一年要花 6000 多块钱，你们 10 个人就是 6 万。我这个方案零软件成本，你只需要一个会写 SQL 的人就能维护。而且你们的报表需求 80% 都是看趋势、看排名、看占比，Evidence 都能做到，部署只要 10 分钟。」

🔗 扩展思路

SaaS 化：把 Evidence 看板嵌入到你的产品中，作为增值功能卖给客户
多租户：不同客户用不同 DuckDB 数据库文件，一个 Evidence 项目管理所有客户看板
数据产品：定期生成行业报告（如「本地餐饮行业月度数据洞察」），打包卖给行业客户
培训服务：录制 Evidence + DuckDB 视频教程，¥99/份，卖给想自建 BI 的小团队
数据集成：帮客户从金蝶/用友/SAP 中导出数据，接入 DuckDB + Evidence，报价再加 ¥2000-5000

总结

Evidence.dev + DuckDB = BI as Code 的最佳实践。

学习成本	部署速度	软件成本	可维护性
30 分钟	10 分钟	¥0	极低（Git + cron）

对于 80% 的企业 BI 需求——把 SQL 查询结果变成漂亮的网页看板——这个方案已经足够好。而对于剩下的 20% 复杂需求（实时流数据、千人千面权限、自然语言查询），你可以逐步叠加其他工具。

今天就用 Evidence 搭建你的第一个数据看板，然后把它卖给第一个客户。

所有代码已在 Evidence v41.0、DuckDB 1.5.2、Node.js v22 环境中测试通过 Evidence 官方文档：https://docs.evidence.dev DuckDB 文档：https://duckdb.org/docs

Evidence.dev on DuckDB 实验室