在superset中快速制作报表或仪表盘

文章介绍了开源的WebBI工具Superset,强调其Python背景、开源性质、轻量级、丰富的图表选项以及敏捷开发能力。通过SQL编辑器创建数据集,然后保存并探索报表,可以轻松构建包括表格和过滤器在内的各种报表。权限控制功能使得团队协作更为高效,简化了报表制作过程。

在中小型企业,当下需要快速迭代、快速了解运营效果的业务,急需一款开源、好用、能快速迭代生产的报表系统。

老板很关心,BI工程师很关心,同时系统开发人员也同样关心,一个好的技术选型往往能够帮助公司减少很多成本,并且也不用BI或软件开发同事为了快速迭代变更的报表而嘟嘟囔囔、抱怨工作。

目前观察到一款开源基于Web的BI报表工具,在github有30K的Star,是十分惊人了。

一、Superset有哪些的特点

  • Superset后端是基于python开发,算是python生态的一员。
  • 它开源、轻量级、图表丰富
  • 它免费、免费、免费
  • 是一款敏捷,减轻团队开发工作量,提升团队效能的软件
  • 有良好的权限控制,这也是考虑使用必不可少的点

不得不说,针对有一定SQL基础的BI分析师、开发工程师,能够使用SQL游刃有余地制作出丰富多样的报表,将关注点集中在数据的产生和数据的准确性,不用花大量心思在报表的样式、字段的格式化、Excel数据的导入导出等等。

权限具备的情况下,遵循以下步骤操作生成报表

二、如何使用做一份简单的报表

2.1 SQL Editor生成原始数据集

在这里插入图片描述
在SQL Editor中编写SQL,通过【Run】自行验证

2.2 生产固定的数据集

在SQL Editor产生一次数据集后,点击结果框做上测的【EXPLORE】

### 常见数据仪表盘类型 数据仪表盘通常分为几种主要类型,每种类型的用途和目标受众有所不同: 1. **操作型仪表盘 (Operational Dashboard)** 这类仪表盘专注于实时监控和分析日常运营活动。它们适合于需要快速反应的场景,例如生产流水线、客户服务支持中心等。通过这类仪表盘,用户能够迅速识别异常情况并采取行动[^2]。 2. **战略性仪表盘 (Strategic Dashboard)** 主要面向高层管理者,用于跟踪企业长期战略目标的进展。这些仪表盘一般包含高层次的关键绩效指标(KPI),如收入增长率、市场份额变化等,帮助管理层制定未来规划[^1]。 3. **战术型仪表盘 (Tactical Dashboard)** 面向中层管理人员,关注中期业务目标的达成状况。此类仪表盘更注重部门级的具体表现评估,比如销售团队业绩对比者项目进度管理[^3]。 4. **分析型仪表盘 (Analytical Dashboard)** 提供深入的数据挖掘能力,允许用户探索复杂模式及趋势预测。这种类型的仪表盘往往配备高级统计方法以及机器学习算法的支持,以便发现隐藏的机会风险因素[^4]。 ### 数据仪表盘实现方式 对于构建高效实用的数据仪表盘而言,有多种技术和框架可供选择: - **前端渲染技术** 利用HTML5 Canvas SVG 技术来绘制图形界面组件,配合 JavaScript 库(如 D3.js, ECharts)完成动态效果展示。这种方式灵活性高但开发周期较长。 - **后端服务集成** 将 API 接口与数据库连接起来获取最新数据源更新至前端视图层;RESTful Web Services 是一种常用架构风格,在跨平台调用时表现出良好兼容特性。 - **全栈解决方案** 使用特定软件包一次性解决从前端UI设计到后台逻辑处理的所有环节问题,像 Pyecharts 和 gcpaas/DashBoard 即属于此类别产品之一。 ### 工具推荐列表 以下是几款流行且广泛应用于不同行业领域的数据仪表盘制作工具: | 名称 | 描述 | |---------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | Tableau | 强大的商业智能(BI)套件,具备拖拽式操作界面简化数据分析过程 | | Power BI | 微软出品的企业级BI服务平台,无缝衔接Office系列办公软件 | | Google Data Studio | 谷歌推出的在线协作报表生成器,适配多渠道广告投放监测 | | Kibana | Elasticsearch 的官方配套插件,擅长日志文件解析与时间序列事件追踪 | | Superset | Airbnb 开发维护的一个开源大数据可视化平台 | ```python import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Gauge def create_gauge(): c = ( Gauge() .add(series_name="Business Indicator", data_pair=[["Completion Rate", 67]]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Gauge Example")) ) return c.render_embed() print(create_gauge()) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `pyecharts` 创建一个简单的仪表盘图表实例。
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