11、航班数据可视化与实时流处理

航班数据可视化与实时流处理

1. 数据可视化与决策模型

1.1 数据源选择

在数据可视化工具中，不同的数据源有不同的支持方式。例如，Data Studio 支持将 BigQuery 查询作为数据源，而 Cloud SQL 仅支持将表（或视图）作为数据源。并且，即使连接器支持从查询中读取数据，从视图读取也是更优选择，因为视图具有更高的可重用性。

1.2 航班数据可视化

通过构建包含饼图和条形图的仪表盘，我们可以直观地看到航班的准时情况。平均而言，约 80% 的航班能够准时到达，不同航空公司的典型到达延误时间在 0 到 15 分钟之间。

1.3 决策模型构建

为了更好地为用户提供决策依据，我们构建了一个简单的模型：当航班的出发延误超过 10 分钟时，建议商务旅行者取消即将安排的会议，这样他们有 70% 的机会能提前 15 分钟参加会议。为了展示这个模型，我们需要对仪表盘进行改进，展示不同出发延误阈值（10、15 和 20 分钟）下的航班情况。

1.4 视图创建

在 Cloud SQL 中，我们可以创建所需的视图来作为仪表盘的数据源。具体代码如下：

CREATE VIEW delayed_10 AS SELECT * FROM flights WHERE dep_delay > 10;
CREATE VIEW delayed_15 AS SELECT * FROM flights WHERE dep_delay > 15;
CREATE VIEW delayed_20 AS SELEC