Apache Superset数据探索实战教程：从数据加载到高级分析

Apache Superset数据探索实战教程：从数据加载到高级分析

superset Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/supers/superset

前言

Apache Superset作为一款强大的开源数据可视化工具，为数据分析师和业务人员提供了直观的数据探索能力。本文将带您全面了解Superset的核心功能，通过一个真实的航班数据集演示完整的数据分析流程。

数据准备

我们将使用一个包含2011年某英国机构员工航班记录的CSV数据集，该数据集包含以下关键字段：

• 部门信息（已匿名化为Orange/Yellow/Purple）
• 机票成本
• 舱位等级（经济舱/高端经济舱/商务舱/头等舱）
• 单程/往返类型
• 出行日期
• 出发地和目的地信息
• 飞行距离（公里）

数据加载配置

启用数据上传功能

1. 在顶部菜单选择"数据 > 数据库"
2. 找到示例数据库并点击"编辑"按钮
3. 在弹出窗口切换到"额外"选项卡
4. 勾选"允许数据上传"选项
5. 点击"保存"按钮

导入CSV数据

1. 在Superset菜单中选择"数据 > 上传CSV"
2. 设置表名为"tutorial_flights"
3. 选择本地CSV文件
4. 在"解析日期"字段输入"Travel Date"
5. 保持其他选项默认，点击"保存"

基础可视化分析

表格视图创建

1. 在"数据集"选项卡中找到并点击"tutorial_flights"
2. 调整时间范围：将"时间范围类型"设为"无过滤"
3. 设置分组：在"Group by"中选择"Travel Class"
4. 添加指标：
   • COUNT(*)：计算各舱位的航班数量
   • SUM(Cost)：计算各舱位的总成本
5. 点击"运行查询"查看结果

仪表板基础操作

1. 将表格保存到名为"教程仪表板"的新仪表板
2. 进入仪表板编辑模式
3. 通过拖拽调整表格大小
4. 保存修改

进阶可视化技巧

透视表分析

1. 创建新图表，选择"透视表"可视化类型
2. 时间设置：
   • 时间粒度：月
   • 自定义时间范围：2011年1月1日至6月30日
3. 查询设置：
   • 指标：SUM(Cost)
   • 行分组：时间
   • 列分组：部门和舱位等级
4. 运行查询并保存到仪表板

折线图分析

1. 创建新折线图，显示整个数据集的月度平均票价
2. 时间设置：
   • 时间粒度：月
   • 时间范围：无过滤
3. 指标设置：AVG(Cost)
4. 高级分析：
   • 按"单程/往返"分组
   • 自定义颜色方案和轴标签
5. 保存图表到仪表板

仪表板增强功能

Markdown文本组件

1. 进入仪表板编辑模式
2. 从组件面板拖拽Markdown框到仪表板
3. 使用Markdown语法添加说明文本
4. 在编辑和预览模式间切换
5. 保存更改

发布仪表板

1. 完成所有组件布局调整
2. 将仪表板状态从"草稿"改为"已发布"
3. 可点击星标收藏仪表板

高级分析功能

数据注释

1. 创建名为"火山喷发"的注释层
2. 添加具体注释：
   • 描述：Grímsvötn火山喷发
   • 日期：2011年5月23-25日
3. 将注释应用到折线图
4. 自定义注释显示样式

滚动平均分析

1. 基于10月每日成本创建基础折线图
2. 在"高级分析"中启用"移动平均"
3. 设置：
   • 方法：均值
   • 周期：7天
   • 最小周期：7
4. 观察平滑后的趋势线

时间对比分析

1. 打开基础分析图表
2. 在"时间对比"中设置"减1周"
3. 比较原始数据与一周前数据
4. 切换为"绝对差值"计算类型
5. 保存对比分析结果

数据重采样

1. 重新打开基础分析图表
2. 在"Python函数"中设置：
   • 规则：7D（7天）
   • 方法：中位数
3. 观察周粒度数据变化
4. 比较不同分析方法的差异

总结

通过本教程，您已经掌握了Apache Superset的核心数据分析功能，从基础的数据加载到高级的时间序列分析。这些技能可以帮助您：

• 快速探索新数据集
• 创建交互式可视化
• 构建专业仪表板
• 执行复杂的时间序列分析

建议您继续探索Superset的其他功能，如SQL Lab、警报设置等，以充分发挥这个强大工具的全部潜力。

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