使用Amazon QuickSight可视化分析Amazon客户评论数据集

使用Amazon QuickSight可视化分析Amazon客户评论数据集

data-science-on-aws AI and Machine Learning with Kubeflow, Amazon EKS, and SageMaker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science-on-aws

什么是Amazon QuickSight

Amazon QuickSight是AWS提供的一款快速、易用的云端商业智能分析服务，它能够帮助用户轻松创建可视化图表、执行即席分析，并从数据中快速获取业务洞察。作为data-science-on-aws项目的一部分，我们将利用QuickSight来分析和可视化Amazon客户评论数据集。

准备工作：创建QuickSight账户

在开始分析之前，我们需要确保已经拥有可用的QuickSight账户：

1. 访问AWS控制台，在服务列表中找到并选择QuickSight
2. 点击"注册QuickSight"按钮
3. 选择标准版(Standard)并继续
4. 为账户命名，提供有效的电子邮件地址，完成注册流程

完成注册后，系统会引导你进入QuickSight主界面，此时可以关闭初始教程。

配置QuickSight访问权限

为了让QuickSight能够访问我们的数据源，需要进行以下权限配置：

1. 点击右上角的"管理员"按钮，选择"管理QuickSight"
2. 进入"账户设置"，选择"管理QuickSight权限"
3. 勾选"Amazon Athena"服务
4. 点击"选择S3存储桶"，添加"amazon-reviews-pds"存储桶
5. 同时添加你的默认S3存储桶用于存储查询结果
6. 应用所有更改

设置Amazon Athena数据源

Athena是AWS提供的无服务器查询服务，可以直接分析S3中的数据而无需加载。我们需要先配置Athena来访问我们的客户评论数据集：

1. 首次访问Athena控制台时，需要设置查询结果存储位置
2. 创建一个新数据库，执行SQL命令：CREATE DATABASE dsoaws;
3. 在该数据库中创建外部表，映射到S3中的Parquet格式数据

创建表的SQL语句需要明确定义所有列的数据类型和存储格式，并指定数据在S3中的位置。对于分区表，还需要执行MSCK REPAIR TABLE命令加载所有分区。

创建QuickSight数据集

完成Athena配置后，就可以在QuickSight中创建数据集：

1. 点击"管理数据"，然后选择"新建数据集"
2. 选择Athena作为数据源类型
3. 为数据源命名并创建
4. 选择之前创建的"dsoaws"数据库和"amazon_reviews_parquet"表
5. 选择"直接查询数据"模式，点击"可视化"

构建可视化分析

现在我们可以开始创建有意义的可视化图表来分析客户评论数据：

1. 在可视化类型中选择"水平条形图"
2. 将"product_category"字段拖拽到y轴和值区域
3. 图表将自动显示各产品类别的评论数量分布

通过这个简单的可视化，我们可以快速了解哪些产品类别收到的评论最多，为进一步分析提供方向。

高级分析：连接Redshift数据源

除了Athena，QuickSight还可以连接Redshift数据仓库进行更复杂的分析。需要注意的是：

1. 需要在Redshift安全组中开放QuickSight的CIDR范围
2. 不同区域的QuickSight使用不同的IP地址范围
3. 确保网络连接配置正确才能建立私有连接

总结

通过data-science-on-aws项目中提供的指导，我们完成了从数据准备到可视化分析的全流程。QuickSight的强大之处在于它能够快速连接多种AWS数据源，并以直观的方式展现数据洞察。对于数据分析师和业务用户来说，这种低门槛的分析工具大大提高了数据驱动决策的效率。

后续可以尝试创建更复杂的可视化，如星级评分分布、评论情感分析等，深入挖掘客户反馈中的价值信息。

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