第二章 不会代码,能否自助进行数据分析?
数据分析师一般需要有扎实的SQL基础、有统计学基础、能熟练使用Excel且至少掌握一门数据挖掘语言等素质。那么,对于不懂代码、没有SQL语言基础的业务人员,能否进行数据分析呢?在当今科技发展的时代,商业智能BI应运而生,使业务人员从自身需求出发自助进行数据分析成为现实。
今天,我们借助DataFocus系统来了解下BI产品如何完成数据分析。
2.1.数据的查询与提取
将数据库中数据导入DataFocus系统后,可以在搜索模块通过搜索方式用关键词、公式、列名等进行数据的查看和提取。
支持连接的数据库包括mysql、postgresql、oracle、IBM DB2、sqlserver、Sybase、GaussDB 100、Pivotal Greenplum等。
![《游戏数据分析实践》图表
2.1数据源](/images/9/92/《游戏数据分析实践》_图5.png)
我们来看几个常见的数据查询和提取,在DataFocus中是通过哪些关键词和公式来实现:
(1) 查询表中列值,在搜索框中直接输入列名即可。
(2) 对数据聚合,使用聚合公式如count()求行数、max()求最大值、sum()求和、sum_if()按条件求和等。
![《游戏数据分析实践》图表2.2
公式](/images/b/be/《游戏数据分析实践》_图6.png)
(3) 分析公式:累积求值,如cumulative_sum()、cumulative_count()、cumulative_max()等等;
分组求值,如group_sum()、group_average()、group_min()等等 移动求值,如 moving_count()、moving_variance()、moving_sum()等等 (4) 对日期进行计算,使用日期公式如add_days()增加天数、diff_days()求相差天数、is_weekend()判断日期是否为周末等等
(5) 查询并将某个字段按正序和逆序排列时,在系统中使用功能键或在搜索时使用排序关键词,如“按销售额升序”
(6) 根据特定条件进行查询提取,如使用公式if..then..else() 实现逻辑判断
(7) 查询数据中前几项、后几项或中间项,可以使用筛选关键词,例如“排名第3到5的销售金额的总和”。
(8) 将表中数据行合并起来,可以使用文本操作函数concat()
2.2.数据的处理、分析
在DataFocus系统中,数据的处理与分析是通过建立表间关联关系、创建中间表、数据转换等系统功能,以及系统支持的公式和关键词来实现。
(1) 在数据表管理模块,给表之间建立关联关系。使这些数据表可以在搜索模块一起进行数据分析。
![《游戏数据分析实践》图表2.3
创建关联关系](/images/7/7e/《游戏数据分析实践》_图7.png)
(2) 在系统的搜索模块,通过公式、关键词、中间表等功能,处理重复或缺失数据。
![《游戏数据分析实践》图表2.4
补全缺失值](/images/c/ce/《游戏数据分析实践》_图8.png)
(3) 使用搜索模块的数据转换功能,进行行列转换
![《游戏数据分析实践》图表2.5
行列转换](/images/f/ff/《游戏数据分析实践》_图9.png)
(4) 使用公式进行运算与分析
![《游戏数据分析实践》图表2.6
公式运算分析](/images/b/b0/《游戏数据分析实践》_图10.png)
2.3.数据可视化
在BI系统中,数据分析结果可以直接以图表形式展现,并进行可视化大屏的制作。
例如DataFocus系统会根据搜索分析结果自动选择图表展现,并支持图表更换、编辑与美化。
![《游戏数据分析实践》图表2.7
图形转换](/images/b/b6/《游戏数据分析实践》_图11.png)
将图表保存到系统中后,可以通过创建编辑看板,直接用该图表制作可视化大屏。
![《游戏数据分析实践》图表2.8
编辑可视化大屏](/images/c/cc/《游戏数据分析实践》_图12.png)
商业智能BI是数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术的综合应用,能有效帮助业务人员甚至企业降低数据分析的成本。