两大杀手锏!大数据轻松拿下

        大数据是现在非常热的一个词,听起来是非常高端的东西,但实际上很多人都没接触过,那么什么叫大数据呢?就是很大的数据,哈哈,开个玩笑。其实大数据的概念非常深奥,我们这里就不谈那么宽泛的东西了,只谈一下和工作有关的大数据吧。例如我们平时工作都会接触到一些数据量很大的表格,可能是几百万甚至是几千万条的数据,如果不用一些特定的工具是很难完成分析的,对于不会这些工具的小白来说,无疑是一个非常头疼的事情。

    此时我手上有一份汽车行业的数据源,一共有9800万条数据,接近一亿条数据,如果用EXCEL去处理的话,根本是不可能完成的事情,不要说分析了,就连打开文件也没办法做到。我们之前的文章说过,EXCEL只能处理轻量级的数据,如果数据量超过百万行就会非常吃力,这是EXCEL的通病,也和EXCEL的人群定位有关,只适合小型企业或者个人去使用,中型以上的公司就会用其他的工具去分析大数据,例如会用到PYTHON、R语言、MYSQL等大数据处理工具 。

但是这些工具不好的地方就是要写代码,你要知道,大部分人都并非是学计算机出身的,如果要理解这些代码都绝非是一件非常容易的事,更不用叫你写代码了,所以对于一般人来说,最实用的方法是直接用现成的数据处理软件,例如BI软件。BI软件的优点就是可以直接与数据库进行相连,又可以提供强大的数据可视化组件,所以很多企业都是直接购买这些软件,既可以提高效率,又可以节省人力成本。市场上有很多非常强大的BI软件,例如Tableau、powerBI、Smart BI等,这里以Smart BI的智分析为参考,直接上干货,教你如何高效率地去处理大数据,下面介绍的是两个非常好用的方法。

1、 即席查询

所谓即席查询,基本的含义就是可以查询明细数据及明细数据导出,通过简单的鼠标勾选数据字段与拖拽条件字段快速获得所需数据,并提供聚合计算、告警规则、重定义表关系、改变条件组合逻辑等高级功能。这段话有点复杂,那我们通过案例去解释一下。

比如我们把上那份汽车的数据源连接好了,我们就可以对数据源进行字段的拉取,你可以自由筛选你需要分析的字段,而不需要把所有的字段都选上。筛选好了数据字段之后,你就可以把这个当成是一个数据集,保存在云端里。这个有点类似于你在MYSQL里写select的查询语句,但这里不一样的是你不用通过手写语句去查询,而是通过鼠标去拉拽就行了,非常地简单和高效率。

把相应的字段拉拽完成后,点击保存,便可以进入下面的透视分析了。

2、 透视分析

透视分析是什么呢?用过EXCEL的人都知道,透视图是EXCEL里非常好用的一个功能,可以把整份数据源进行透视和分析。那么透视分析也是类似Excel透视表的方式,可以任意拖拽字段到行区、列区、度量区、待选列、过滤条件区域等,并且支持多维度,多角度钻取、切片、条件筛选、排序、告警、图表联动、复杂逻辑计算等操作。

下面我们以汽车数据源为案例进行说明,这里再强调一下,这份数据是接近一亿行的数据量。我们接下来点击即席查询里的透视,就可以对数据源进行透视分析了。

打开透视分析之后,会出现一个新的界面,这个界面和EXCEL里的透视表差不多,可以在右边进行数据字段的选取,只要把分析字段拉拽到行区、列区、度量区,点击刷新,便可以得到你想要的分析结果。例如我这里选取了车系、行业和销售量,不到几秒钟的时间,便把几千万行数据量的表格完成了透视,是在是太惊人了。

如果你想增加其他的字段,这里也提供了非常智能和人性化的功能,例如你想增加同期值、环比增长等数据,透视分析也可以快速实现,不需要写任何代码和公式,是不是非常方便呢?

通过以上介绍的即席查询和透视分析两个非常强大的方法,你便可以快速对大数据进行分析和处理,在时间成本变得愈来愈重要的今天,这两个方法无疑是非常好的选择,非常适合在实际的业务场景中去使用。


©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,110评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,443评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,474评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,881评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,902评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,698评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,418评论 3 419
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,332评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,796评论 1 316
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,968评论 3 337
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,110评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,792评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,455评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,003评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,130评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,348评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,047评论 2 355