今天教大家如何搭建一套数据分析平台。
它可能是最简单的搭建教程，有一点Python基础都能完成。比起动辄研发数月的成熟系统，借助开源工具，整个时间能压缩在一小时内完成。
优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。可惜很多分析师，工作的第一年，都是埋葬在SQL语句中，以SQL+Excel的形式完成工作，却用不上高效率的工具。
说Excel也很好用的同学，请先回避一下。
另外一方面，以互联网为代表的公司越来越重视数据，数据获取不再是难点，难点是怎样敏捷分析获得洞察。
市面上已经有不少公司推出企业级的分析平台和BI，可惜它们都是收费的。我相信不少读者听说过，但一直没有机会体验，或者老板们囊中羞涩。现在，完完全全能免费建立一套BI系统，即可以单机版用以分析，也能私有化部署到服务器，成为自家公司的分析工具。
这一切，只需要一小时。
Superset
Superset是一款轻量级的BI工具，由Airbnb的数据部门开源。整个项目基于Python框架，不是Python我也不会推荐了，它集成了Flask、D3、Pandas、SqlAlchemy等。
这是官网的案例(本来是动图的，可惜压缩后也超过微信图片大小限制，吐槽下)，想必设计界面已经能秒杀一批市面上的产品了，很多BI真的是浓烈的中国式报表风......因为它的前端基于D3，所以绝大部分的可视化图表都支持，甚至更强大。
Superset本身集成了数据查询功能，查询对分析师那是常有的事。它支持各类主流数据库，包括MySQL、PostgresSQL、Oracle、Impala、SparkSQL等，深度支持Druid。
后台支持权限分配管理，针对数据源分配账户。所以它在部署服务器后，分析师们可以通过它查询数据，也能通过数据建立Dashboard报表。
介绍了这么多，想必大家已经想要安装了吧。
安装
Superset同时支持Python2和Python3， 我这里以Python3作为演示。它支持pip形式的下载，不过我不建议直接安装，因为Superset的依赖包较多，如果直接安装，很容易和现有的模块产生冲突。
这里需要先搭建Python的虚拟环境。虚拟环境可以帮助我们在单机上建立多个版本的Python。简而言之，即可以Python2和Python3共存，也能Python3.3、3.4、3.5共济一堂，彼此间互相独立。
虚拟环境的安装方式很多，pyenv和virtualenv等。这里用Anaconda自带的conda工具。打开电脑终端/cmd，输入以下命令。
conda create -n superset python=3.4
conda create是创建虚拟环境的命令。-n是环境的命名参数，在这里，我们创建了名为superset的环境，它安装在Anaconda的envs目录下。python版本为3.4(superset暂时不支持3.6)。
该命令只会安装基础包，如果需要额外安装其他包，在命令行后加上想要的包名字即可，如python=3.4 numpy pandas。
安装很迅速，完成后，我们的Python环境还是默认版本，现在需要激活虚拟环境。
source activate superset
source activate是激活命令，superset为想要激活的虚拟环境名。windows和mac的命令不一样，win只要activate superset 。如果要退出，则是source deactivate或者deactivate。
激活成功后，命令行前面会多出一个前缀(superset)，表明切换到了新的虚拟环境。接下来安装superset。
- pip install superset
pip会自动安装所有的依赖，速度可能有点慢，建议更改pip源。
命令行后加上 -i https://pypi.douban.com/simple ，我这里用了豆瓣的镜像源，速度嗖嗖的。
如果安装过程中报错，是部分程序缺失，像系统比较老旧的win用户，需要安装新版的visual c++，网上搜索教程即可。在官网的教程中，还要求pip install cryptography==1.7.2，我没有安装也没有影响，供大家参考。其他报错，都可以通过搜索解决。
安装成功后，需要进行初始化配置，也是在命令行输入。
- fabmanager create-admin --app superset
首先用命令行创建一个admin管理员账户，也是后续的登陆账号。会依次提示输入账户名，账户使用者的first name、last name、邮箱、以及确认密码。fabmanager是flask的权限管理命令，如果大家忘了密码，也能重新设立。
- superset db upgrade
初始化数据源。
- superset load_examples
载入案例数据，这里的案例数据是世界卫生组织的数据，也是上文演示的各类可视化图表，大家登陆后能够直接看到。下载速度还行。
- superset init
初始化默认的用户角色和权限。
- superset runserver
最后一步骤，启动Superset服务。因为我们是本地环境，所以在浏览器输入 http://localhost:8088 即可。在runserver后面添加 -p XXXX 可更改为其他端口。
进入登陆界面，输入登陆密码，大功告成。
使用
先别急着使用，因为Superset是英文，我们先把它汉化了。Superset自身支持语言切换。
进入到Superset所在目录文件，按我之前的步骤，应该在anaconda/envs/superset/lib/python3.4/site-packages/superset中，路径视各位情况可能有差异。
在目录下有一个叫config.py的文件，打开它，找到Setup default language这一行，修改变量。
BABEL_DEFAULT_LOCALE调整为zh，这样界面默认为中文。languages字典中zh前面的注释#去掉。保存后退出。
接下来还是在Superset的目录下新创建文件夹，按translations/zh/LC_MESSAGES的路径依次创建三个。Superset官网提供了汉化包，在最大的同性交友网站github上下载，目录为：
https://github.com/apache/incubator-superset/blob/master/superset/translations/zh/LC_MESSAGES/messages.mo
网址路径有点长，下载后把mo文件放在LC_MESSAGES文件下。清除浏览器的缓存，重新登陆localhost。
搞定!
需要注意的是，它并非完全汉化，而是汉化了superset相关的部分。部分文字被写入在flask app的文件中，汉化起来比较麻烦。
Superset分为多个模块，安全模块是账号管理相关，包括角色列表，视图权限控制，操作日志等。管理模块没什么用，主要是设计元素。
数据源可以访问和连接数据库，切片是各类数据可视化，均是单图;看板即为Dashboard，是切片的集合，Superset提供了三个初始案例，SQL工具箱是数据查询平台。
麻雀虽小，五脏俱全，对于大部分中小型的企业，Superset足以应付数据分析工作。
先学习连接数据库，这里以我电脑中的数据库为准，如果大家学习过早前的教程，那么数据库中都应该有数据分析师的练习数据，我这里不重复了，可以看历史文章。也可用自带的卫生数据照着练习。
Superset使用了sqlalchemy框架，使用前需要安装数据库驱动程序，先退出runserver，进入superset虚拟环境，安装Python中的MySQL驱动程序。
- pip install pymysql
MySQL的驱动程序很多，除了pymysql，还有mysqlclient等。安装好后，进入数据源，新建一个database连接。
在SQLAlchemy URL中加入数据库的地址，格式为:
mysql+pymysql://root:xxxx@localhost:3306/qin?charset=utf8
mysql是数据库类型，pymysql是驱动程序，表示用pymysql连接mysql数据库，+号不能省略。
另外，root是数据库登陆账号,xxxx为密码，这个按大家自己设立的来。localhost是数据库地址，因为我的是本地环境，所以localhost即可，也可以是127.0.0.1。3306是端口，一般默认这个。qin是需要连接的数据库，也是我自己设的名字。后面带参数charset=utf8，表示编码，因为表里面有中文。
其他数据库的连接大同小异，图中绿色的连接是相关教程。
如果大家在公司网络，拥有内网访问数据库的权限，也可以尝试连接，应该是可以的，这样就能在个人电脑上实行敏捷的BI分析。
格式命名好后，点击测试，出现seems ok，表示成功访问。在选项下面还有个Expose in SQL Lab，允许我们在SQL工具箱查询，要打上勾。
进入到SQL工具箱，左边选择table为DataAnalyst。
直接出来了数据库的数据预览。连查询平台的颜值都那么高。大家的SQL技能应该都很不错，有兴趣可以在这里练习一下，语法和MySQL一致。其他数据库则是其他数据库的语法。
执行一段SQL语句，它支持下载为CSV，我没试过支持最大文件的大小，但作为日常的查询平台是绰绰有余了。
选择Visualize，进入切片绘图模式。
这里自动匹配支持的图表选项，包括Bar Chart条形图，Pir Chart饼图等。下面的选项是定义维度，我们将city，education，postitionName，salary，workYear都勾选为维度。agg_func是聚合功能，这里将职位ID求和，改成count()，点击生成图表。
这里按城市生成了各职位ID求和获得的条形图，也就是不同城市的分析师人数。
左边Chart Options可以调整分析需要的维度。Metrics是分析的度量，这里是count(positionId)，Series是条形图中的类别，Breakdowns可以认为是分组或者分桶。这里将Series改成workYear，Breakdowns改成city，点击Query执行。
条形图变更为按工作年限和城市细分的多维条形图。点击Stacked Bars，则切换成堆积柱形图。操作不难。
左侧的选项栏还有其他功能，这里就不多做介绍了，和市面上常见的BI没有多大区别，琢磨一下也就会了。
Superset支持的图表很丰富，如果具备开发能力，也能以D3和Flask为基础做二次开发。Airbnb官方也会不断加入新的图表。不同图表，其左侧的操作选项也不同。
上图是以数据分析师职位名称为基础绘制的词云图，生成的速度会比较慢。我们选择save保存。完成的图表均存放在切片下。
Dashboard通过多个切片组合完成，每个切片连接不同的数据源，这是BI的基本逻辑。进入看板界面，新建一个Dashboard。
设置看板相应的配置选项，因为我偷懒了，所以只做了两个切片，大家有兴趣可以继续增加。其他选项忽略，都是自动生成的。点击save，到这一步，BI最重要的Dashboard就完成了。
浏览一下最终的成果吧。
关于Superset的新手教学结束了，要是部署到公司，账号和权限多研究下。它和市面上的其他BI没有太多区别，不过它是我们用Python从零到有一手建立，这个感觉可比用Excel爽不少。虽然我的演示以单机版为主，将其建立在linux服务器上大同小异。
从零开始搭建到现在，排除掉下载花费的时间，大家可以计算是不是真的只用一个小时就搭建好一个数据分析平台?没骗你们吧。
通过搭建Superset，数据分析新手对BI应该也有一个大概的了解，市面上的BI大同小异，只是侧重点不同。在Superset的基础上，往底层完成埋点采集和数据ETL，往上拓展报表监控，CRM等，这些也有不少开源软件可用。至于机器学习，以及Hadoop和Spark更是一个大生态，把这些都算上，则是真正完整的大数据分析平台了。
Superset也有缺陷，它使用的是ORM框架，虽然它能连接众多的数据库，但是它有一个关系映射过程，将SQL数据转化为Python中的对象，这也造成它在大数据量的处理效率不如专业的BI软件。在使用SQL工具箱时，应该尽量避免超大表之间的关联，以及复杂的group by。
我个人的建议是，它只是一款轻量级的BI，复杂的数据关联，应该在ETL过程中完成，Superset只需要执行最终结果表的读取即可。它足够支撑TB级别的数据源读取。技术比较成熟的团队，也能尝试将Superset和Kylin整合，这样OLAP的能力又能上一个台阶。
另外，Superset中的表都是独立的，所以多图表间的复杂联动并不支持，仅支持过滤，这点比较可惜。不知道Airbnb后续会不会支持。
好消息是，这个开源项目一直在更新，github什么也有很多新的功能特性待开发，比如dashboard上加入tab切换栏等。可以star一下关注。
