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數(shù)據(jù)可視從數(shù)據(jù)探索到工程落地
2016-10-01
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數(shù)據(jù)可視從數(shù)據(jù)探索到工程落地

加快推動從數(shù)據(jù)探索到工程落地的過程是一件很有意義的事情,數(shù)據(jù)分析要如何做到盡量和數(shù)據(jù)分析的流程緊密結(jié)合,又要方便工程化落地一直困擾著許多數(shù)據(jù)分析師和Web工程師。數(shù)據(jù)分析師不想深究太多前端JS實現(xiàn),Web工程師也不想插手復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯與SQL。對于工程化這件事情,如果數(shù)據(jù)分析輸出的圖表是基于html的,那Web工程師只需要復(fù)制粘貼相應(yīng)的js配置項然后引用一下js庫就完成70%的工作了。但是對于數(shù)據(jù)探索來說,大部分的數(shù)據(jù)可視過程70%的工作可能都是失敗、或者暫時的,花費大量精力完成的前端代碼并不會對數(shù)據(jù)分析這件事情本身帶來太多幫助。但是現(xiàn)實世界并沒有這么美好,很多時候身兼數(shù)職的全能王倒是因為會給老板省錢受到青睞,本文將討論幾種可能的解決方案。

可能的解決方案
數(shù)據(jù)分析師+交互式繪圖

常見的方式比如radiant(R)、caravel(Python)都具有這樣的功能,數(shù)據(jù)分析師可以建立一個數(shù)據(jù)庫連接,然后在連接中通過SQL語句得到想要的數(shù)據(jù),再通過交互式的繪圖方式完成數(shù)據(jù)可視化的探索。

優(yōu)勢:讓數(shù)據(jù)分析師可以集中精力在數(shù)據(jù)分析本身,可以快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)探索、建模、甚至分享頁面和儀表盤。

劣勢:復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析算法實現(xiàn)起來比較困難,數(shù)據(jù)需要事先規(guī)整清晰好,滿足多維數(shù)據(jù)分析條件才行,前端繪圖庫無法比較困難,整體定制性較弱。

數(shù)據(jù)分析師寫JS

第一種方案建立在交互式繪圖工具足夠好用的基礎(chǔ)上,對于很多非主流的startup并不一定完全適用,因為startup人手有限,很可能要求數(shù)據(jù)分析師有能自行解決前端數(shù)據(jù)可視化的能力需求。

常見的方式是通過SQl取數(shù)后調(diào)用一個JS制圖庫(比如echarts、highcharts、plotly等等),分析師需要在js中完成許多數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計的工作直接展示在前端頁面上,然后將配置項和SQL保存在數(shù)據(jù)庫中,以供后續(xù)的API查詢調(diào)用。

優(yōu)勢:簡化了數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地的流程,在SQL不夠用的情況下可以用JS來補足,可以快速實現(xiàn)定制化的前端圖表輸出,滿足各種可視化特殊需求。

劣勢:簡單的數(shù)據(jù)分析算法實現(xiàn)也很困難,數(shù)據(jù)分析很難專注于數(shù)據(jù)本身,需要處理很多JS相關(guān)問題。

數(shù)據(jù)分析師寫R

上述兩種方案在數(shù)據(jù)處理上都并不是非常完美,所以說,更加理想的方案是通過用一種數(shù)據(jù)分析語言完成數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視的工作,既要保證數(shù)據(jù)分析的靈活性,又要保證工程落地的敏捷性變成一個很關(guān)鍵的事情。但是通常自己寫前端JS的代碼又非常的麻煩,可能還要寫很多MapReduce。一些常見的描述性統(tǒng)計(極值均值求和計數(shù)等等)在前端實現(xiàn)都會耗費很多功夫,更不用說更高級的一些算法了,而大部分數(shù)據(jù)分析工作在Python或者R語言中其實是可以快速完成。那么,從Python和R中直接輸出一些html圖表不失為一種好的辦法,當(dāng)然更多場景下我是建議用R來完成。

優(yōu)勢:既能滿足復(fù)雜的算法模型快速實現(xiàn),又能滿足工程敏捷落地的需求。

劣勢:對于簡單分析而言,不如方案一來得方便,快捷。

具體方案

在R中,我們其實可以使用 DT + ggplot2 + plotly + flexdashboard 的方案來完成數(shù)據(jù)分析圖表的繪制和產(chǎn)出。首先,在探索分析的過程中可以使用ggplot2對數(shù)據(jù)進行各種分組暫時,這樣就保證了數(shù)據(jù)分析結(jié)果維度的豐滿,通過 + 的鏈式調(diào)用,可以在同一基礎(chǔ)圖形上變換多種展現(xiàn)方式進而得到更多多維分析結(jié)果。其次,利用 plotly,ggplot2 所繪制的靜態(tài)圖表可以快速拓展為動態(tài)圖表。最后,通過 flexdashboard,可以快速排版數(shù)據(jù)可視化結(jié)果,提供一個Web服務(wù)作為輸出。

簡單例子

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(readxl)
library(dplyr)
競品分析列表 <- read_excel("~/競品分析列表.xls",col_names = T)
colnames(競品分析列表) <- 競品分析列表[1,]
競品分析列表 <- 競品分析列表[-1,]

DT::datatable(競品分析列表)

library(ggplot2)
# 頻數(shù)統(tǒng)計
p <- ggplot(data=地區(qū)頻數(shù), aes(x=地區(qū),y=頻數(shù),fill=大小)) +
  geom_bar(stat = "identity",alpha = 0.8) +
  labs(x = '地區(qū)', y = '頻數(shù)') +
  ggtitle("地域分布") +
  coord_flip() +
  theme(text = element_text(family = 'SimSun'))
p

library(plotly)
ggplotly(p)

只需要修改一下 yaml 配置并引入 flexdashboard 即可

---
title: "競品分析"
author: "Harry Zhu"
date: "September 17, 2016"
output:
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
---

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(flexdashboard)
library(readxl)
library(dplyr)
競品分析列表 <- read_excel("~/競品分析列表.xls",col_names = T)
colnames(競品分析列表) <- 競品分析列表[1,]
競品分析列表 <- 競品分析列表[-1,]


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }