使用开源软件快速搭建数据分析平台-白红宇

使用开源软件快速搭建数据分析平台

阅读量：6877 次

发布时间：2019-06-26

本文共 3638 字，大约阅读时间需要 12 分钟。

最近，国内涌现出了不少数据分析平台产品，例如和。

这些产品的目标应该都是self service的BI，利用可视化提供数据探索的功能，并且加入机器学习和预测的功能。它们对标的产品应该是Tableau或者SAP Lumira。因为笔者曾经为Lumira开发数据可视化的功能，对这一块很感兴趣，于是就试用了一下这些产品，感觉这些产品似乎还有很大的差距，于是就想自己用开源软件搭一个简单的数据分析平台试试看。

代码在这里

废话少说，上架构图：

列一下主要用到的开源软件：

服务器端：

flask

轻量级的Python Web框架

pandas

Python的数据结构和数据分析工具包，提供数据处理的Wrangling的功能

sklearn

非常流行的Python机器学习包，依赖于，和

客户端:

jquery

这个就不用介绍了

reactjs

facebook开发的js UI框架，基于组件（component）而非mvc

d3js

数据驱动的DOM操纵库，可以创建丰富的数据可视化呈现。

echarts

百度开发的数据可视化库，基于canvas技术，功能丰富。实为中国开源项目的翘楚。

bootstrap

twitter开发的前端框架，非常流行。

jquery datatables

非常实用的基于jquery的表格控件

bootstrap fielinput

HTML5文件上传控件

papaparse

CSV文件的JS解析

requirejs

JS 依赖管理

select2

基于jquery的select控件

开发构建工具

nodejs

这个应该也不用介绍

babel

javascript的编译器，支持把ES6的代码转换成浏览器可执行的代码，这里主要是为了支持reactjs使用的jsx的编译。

好了，罗列了这么多的开源软件后，我们看看dataplay2的功能，然后看看这些开源软件起到的作用和我为什么要选择它们的原因。

在介入正题之前，我们先聊聊dataplay2这个名字，dataplay很容易理解，我希望创建一个简单易用的数据平台，使用起来像玩一样的愉快。但为什么是2呢？因为这个软件很二么？当然不是。其实我之前写过一个的，当时的架构略有不同，为了使用R里的ggplot来支持语法驱动的可视化方案，我后台使用了R/Python的桥接方案，前台的可视化操作会生成ggplot的命令，好处是可以有一个统一的数据模型和语法来驱动数据的可视化分析，便于用户进行数据的探索。然而这样的架构太复杂了，服务器端既有R又有Python，我自己都看不下去了，后来就放弃了。新的dataplay2使用echart的图表库来做可视化，优缺点我们后面再聊。

好了，运行dataplay2非常简单，下载github上的code后，建议安装，所有的Python依赖就都准备好了，进入dataplay2/package目录，运行：

python main.py

这里补充说明一下，因为react的jsf需要编译，需要运行如下的命令用babel进行jsf的编译才能运行，具体命令如下：

## install node first## cd package/staticnpm install -g babel-clinpm install babel-preset-es2015 --savenpm install babel-preset-react --savebabel --presets es2015,react --watch js/ --out-dir lib/

另外还需要使用bower安装客户端的所有依赖

## install bower first## cd package/staticbower install

大家也可以参考package/static/package.json了解需要的依赖。有时间需要集成一个更简单的build脚本来做这些事情。生成的JS文件在lib目录下。修改js目录下的原始文件，babel会触发编译，生成新的js文件在lib目录下。

然后在浏览器中键入 localhost:5000启动客户端。

首先我们进入数据菜单

在这个页面，用户可以浏览已有的数据，或者上传一个CSV文件，增加一个数据集。

简单介绍一下这一部分的实现。

数据上传用到了file input控件，数据表用了datatable控件。为了方便CSV文件直接存贮在本地文件系统中。后台用pandas对csv文件进行处理。前台用Rest API读取csv文件，然后用papaparse解析后，展现在数据表中。这样做纯粹是为了方便，因为整个POC是我在假期花了3/4天做的，所以怎么方便怎么来。更好的做法是在后台用Python对CSV文件作解析。

注意这里我们对上传的CSV文件有严格的要求，必须有首行的header，末尾不能有空行。

有了数据后，就可以开始做分析了。首先我们看看可视化的分析。点击菜单Analysis／Visualization

例如我们选定Iris数据源做一个Scatter Plot

可视化这一块的主要工作是从CSV的表结构数据，根据数据绑定，变形到echart的数据结构。因为echart并没有一个统一的数据模型，所以每一个类型的图表都需要有对应的数据变形的逻辑。（代码 package/static/js/visualization ）

现在主要的做了Pie，Bar，Line，Treemap，Scatter， Area这几种chart。

现在用下来感觉echart优缺点都很明显，他提供的辅助功能很好，可以方便的增加辅助线，note，存贮为图形等。但是由于缺乏统一的数据模型扩展起来比较麻烦，我希望有时间试用一下，当然highchart是非常成熟的图表库，无需证明。

其实我希望能找到一个ggplot的D3的实现，例如这个，可惜该项目似乎不活跃了。

除了基于可视化的分析功能，还有机器学习的功能。

分类

分类的算法可以使用KNN，Bayes和SVM。

如果选择两个Feature做预测，我用D3画出了该预测的模型。大于两个时，就没有办法画出来了。

然后用户可以选择基于该模型来做预测。

聚类和回归的功能和分类基本一致。

聚类

聚类算法现在实现了Kmeans

线性回归

逻辑回归

基本功能就这些了，这里列出一些我想要实现的功能：

数据源

现在的数据源只有CSV文件，可以考虑更多的数据源支持，例如数据库／数据仓库，REST调用，流等等。

数据模型

现在的数据模型比较简单，就是pandas的dataframe或者一个简单的cvs的表结构。可以考虑引入数据库。另外还需要增加对层级数据（hierachical）的支持

数据变形

数据变形是数据分析的必要准备工作。业内有很多专注于数据准备的产品，例如,

这个版本的dataplay没有任何的数据变形和准备的功能，其实pandas有非常丰富的data wrangling的功能，我希望能在这之上包装一个data wrangling的DSL，可以让用户快速的进行数据准备。