5.1　Apache Superset可視化分析

Apache Superset是Python基于Web的開源BI工具，具有十分強大的可視化功能，通過直觀的界面，提供多種可視化方法進行數據分析，并且制作了互動看板，讓使用者可以深入地分析這些數據。本節將詳細介紹SQL Lab提取數據的步驟及Superset如何制作報表與看板等內容。

5.1.1　SQL Lab提取數據

Apache Superset中的SQL Lab是一個強大的SQL IDE，可以與SQLALCHEMY兼容的數據庫一起使用。

如果Apache Superset 1.2的安裝環境是Windows操作系統，而Python中的signal包只能用于Linux或Mac操作系統，就會報錯：AttributeError: module 'signal' has no attribute 'SIGALRM'，該問題的解決方法是修改core.py配置文件，其位于F:\Uninstall\Anaconda3\envs\superset\Lib\site-packages\superset\utils路徑下。

在配置文件中，找到如下的代碼塊，注意這里使用的是Apache Superset 1.2版本，如果版本不同，那么配置文件的路徑和需要修改的代碼也是不同的。

把signal所在的代碼行都注釋掉，在下面再加一個pass空語句，修改后的代碼如下。

打開Apache Superset界面，依次單擊頂部導航菜單中的“SQL Lab”→“SQL Editor”選項，如圖5-1所示。

在頁面的左側可以選擇數據庫和表，右上方可以編輯SQL語句，右下方可以查看SQL語句執行的結果，也可以導出查詢數據，基于維度生成不同類型的圖表等，如圖5-2所示。

5.1.2　制作報表與看板

在Apache Superset中，對于數據分析人員來說，SQL語句可被直接編輯，然后通過諸如配置指標（METRIC）、分組條件（GROUP BY）、篩選條件（FILTERS）等選項生成圖表，其中指標指某一域的統計結果，如總和、平均數、最值等。

下面將以前文對查詢客戶表后的數據進行可視化分析為例，介紹如何制作客戶受教育狀況的餅圖，以及對應的客戶主題分析看板，詳細步驟如下。

◆ 在SQL Lab的查詢頁面，單擊“EXPLORE”按鈕，如圖5-3所示。

◆ 在保存或覆蓋數據集（Save or Overwrite Dataset）頁面，可以保存查詢結果，供以后使用，如圖5-4所示。

◆ 單擊“SAVE & EXPLORE”按鈕，進入可視化設置頁面。默認的視圖是表格（Table），這里需要重新設置可視化類型（VISUALIZATION TYPE），如圖5-5所示。

選擇圖表類型（Select a visualization type），這里選擇餅圖（Pie Chart），如圖5-6所示。

設置分組（GROUP BY）條件為“education”字段，意思是對查詢的數據按照受教育狀況來分組。單擊圖形上方的“RUN”按鈕后，就會展示客戶受教育水平的餅圖，如圖5-7所示。

單擊左上方的“Save”按鈕，可以將圖表創建或保存到看板（Dashboards）中，例如，設置報表名稱為“客戶受教育程度餅圖”，看板名稱為“客戶屬性細分分析看板”，然后單擊“SAVE”按鈕，如圖5-8所示。

查看報表，在“客戶屬性細分分析”看板主題中創建了一張“客戶受教育狀況餅圖”，如圖5-9所示，后續還可以根據需求繼續添加更多的報表。

上面所講的是如何用Apache Superset生成報告和看板，每一個看板上顯示的圖表都對應著一種數據分析主題，其中的圖表不僅多層次地顯示了數據背后隱藏的業務信息，還大大豐富了視覺效果，使得原本單調乏味的數據變得清晰明了。