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本手册为阿里云MVP Meetup Workshop《云计算·大数据:海量日志数据分析与应用》的《数据分析展现:可视化报表及嵌入应用》篇而准备。主要阐述如何使用Quick BI制作报表,将前面几个实验处理分析得来的数据进行有效的展现和洞察。
《数据加工:用户画像》实验中的结果表数据已经事先导入RDS中,表名为rpt_user_info_all_d。该表包含了:用户id、地区、性别、年龄范围、星座、访问设备、PV 等访问信息。
承接前述实验加工好的数据表,通过Quick BI完成网站用户分析画像的仪表板。
必备条件:
确保阿里云账号处于登录状态。
确保阿里云账号处于登录状态。
《数据加工:用户画像》实验将数据导入云数据库RDS后,可以利用Quick BI添加为数据源进行分析和展示。本章节为了大家快速的掌握Quick BI的使用提前将数据给大家拷贝了一份在官方的RDS里,大家只需要配置即可用。
[说明] 数据量千万级别,响应速度秒级。添加RDS数据源,可以直联任何一个云上RDS数据库,或ECS中用户自建的RDS。
RDS for MySQL数据源配置信息如下:
- 显示名称:workshop
- 数据库地址:
rm-bp1z69dodhh85z9qa.mysql.rds.aliyuncs.com
- 端口:3306
- 数据库:workshop
- 用户名/密码:workshop/workshop#2017
说明:
- 将对表的加工过程固化保存下来以避免重复操作。
- 常见加工:维度、度量的切换、修改维度的类型、
增加计算字段、创建层次结构、修改字段的数据类型、更改度量聚合方式、
制作关联模型。转换成功后,在左侧维度栏中会看到region字段前多一个地理位置图标,如下图所示:
说明:
- 主要用于对于数据全方位的探索分析。
- 支持随意对维度、度量进行拖拽选择后进行查询,得到工作表内容,支持对维度、度量的过滤,支持排序,支持报表样式的设置。
- 保存的工作表,可以做为下一章节【制作仪表板】的数据来源,直接展现
下面希望获得每个地区(region),不同设备(device),不同性别(gender),不同年龄范围(age_range)的访问网站的pv量。
与上一节衔接,将分析结果固化为可视化报表。随着数据的更新,报表可视化展现最新数据。我们把这个过程叫制作仪表板。
制作思路:确定内容->确定布局和样式->制作图表->实现动态联动查询。
【说明】仪表板创作界面的工具布局:
业务目的:查看访问用户的地域分布情况。
业务目的:查看访问设备的分布情况.
业务目的:查看每个地区(region)、不同设备(device)、不同性别(gender),不同年龄范围(age_range)的访问网站的pv量。
业务目的:增加查询条件年龄范围,实现动态图表。
拖动结束后,设置查询条件对应的字段、作用范围和样式:
[注意]鼠标选中查询条件的输入框后,样式设置界面才会出现。
修改年龄范围为不同的值,看仪表板的各个区块的图表的数据是否随着查询条件的变化而变化。
恭喜各位已经完成了数据清洗、加工到展现的链路。更多的关于Quick BI的进阶教程,详见:
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