初创企业AWS云服务之:数据分析

涉及的aws云服务

  • Quicksight

Quicksight 是AWS提供的一个高效商业智能数据分析工具。

今天主要靠飙图,干货不多。不过貌似国内目前使用这个业务的不多,应该对数据分析人员很有用处。 一个AWS的销售告诉我他对这个业务也了解不多 😊

业务需求

在开发过程中,我们需要对我们的产品的使用情况进行跟踪,最基本的用户日活数据,用户数据。对于我们做为提供WiFi 共享的SDK来说,我们还需要分析我们用户贡献密码的情况,密码可用率,以及连接状态的一些分析。对于这些数据的表现,我们需要做不同的维度去做分析,比如国家,软件渠道,软件版本,日期等。

技术架构

这个不需要技术架构,唯一要做的是接入数据! 接入结构化的数据。

先说下Quicksight的主要优点吧,后文展开

  • 广泛的数据源支持
  • 广泛的可视化视图支持
  • 方便的过滤器
  • 灵活的数据维度编排
  • 对于日期数据,可以自动以年,月或日的维度切换
  • 高速SPICE数据引擎
  • 协助管理

1. 数据源支持

aws-quicksight-dataset.png

当然不止以上几种,怕截图太大影响阅读。 Quicksight不仅支持AWS自家的数据库,还支持自家产品的一些结构化数据,比如S3或Athena的输出等。 同样支持你的文件导入比如excel或者.csv文件,以及标准的MySQL或PostgreSQL数据库。

假如你是使用了AWS的RDS,那么你会更方便,点点鼠标就可以将数据库里的某个数据表作为一个分析的数据源了.

2. 数据视图支持

这个倒算不上QuickSight的亮点,数据分析类大部分都会支持多种视图。

我们看看这里的柱状图和饼图.

aws-quicksight-view1.png
aws-quicksight-view2.png

不过要提醒的是在生成以上两个图的过程中,我唯一要做的事情就是点击鼠标选择一下哪两个数据维度,操作非常简单。

目前支持的视图类型如下.

aws-quicksight-viewtypes.png

3. 强大的过滤器

aws-quicksight-filter.png

过滤器的功能用于选择你感兴趣的数据或去掉你你不感兴趣的数据。比如我想看某个渠道的数据就加一个filter,并且include那个渠道就可以;如果我觉得某一天的数据有bug,导致视图比例很难看,你则可以选择exclude某一天的数据。

过滤器是可以组合的。 比如我可以选择只看某个渠道,用户量最大的10个国际的数据情况。

4. 灵活的数据编排

aws-quicksight-weils.png

只需在数据的字段井里,某个坐标,以什么为分组进行选择,则图像马上可以进行更新,没有需要一步步去生成图形的操作。并且基于内部的高速SPICE引擎,图形生成非常快。

aws-quicksight-wells2.png

5. 灵活的日期数据切换

这个是Quicksight的一大特色。

假如你的某一列数据是Date格式的,或者虽然是字符串格式,但是存的都是时间字符串,那么它就能被当做日期来处理。

当做日期来处理的情况,Quicksight会自动将日期进行年,月,日的数据整合。 点开某年的时候可以看该年里每个月的数据,点开月的数据可以看每个月的数据。 对于查看数据变化来说非常直观方便。

6. 高速数据引擎SPICE

所有的体验都依赖于一个高效的SPICE数据引擎。 10G以内的数据可以被SPICE通过压缩管理的方式在内存中进行快速检索。 所以一般的数据任务处理是绰绰有余的。

7. 协作管理

在Quicksight中你进行的数据分析可以很方便的分享给AWS中的IAM用户。老板都是很忙的,他没空做数据,但是他有空看数据啊。 共享的数据在你分享者那里更新后,被分享者那里也可以看到。

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