Apache Superset BI - Канал в Telegram
Визуализация данных является важным аспектом науки о данных. Хорошая визуализация может легко рассказать историю о лежащих в основе данных, что приведет к новому пониманию. Он может сделать сложные вещи более понятными, разбив их на управляемые единицы, понятные большинству людей. Выставки данных также являются прекрасной возможностью для общения с людьми, не входящими в научное сообщество, что важно для расширения влияния научной работы на общество. Каждый специалист по данным и инженер по машинному обучению должен использовать визуализацию данных в своей работе!
Что такое суперсет Apache?
Данные играют важную роль в жизненном цикле машинного обучения. С помощью Apache Superset вы можете легко визуализировать и исследовать данные. Он прост и удобен в использовании, предлагая широкий спектр возможностей для пользователей всех уровней способностей для изучения и визуализации своих данных, от простых круговых диаграмм до сложных колод. Это один из лучших инструментов MLOps , который позволяет вам брать большие объемы необработанных данных и преобразовывать их в более управляемые результаты.
Apache Superset — это инструмент для исследования данных и машинного обучения, созданный на основе популярных технологий с открытым исходным кодом, таких как JDBC и H2O. JDBC предоставляет мост, который соединяет SQL-запросы с аналитическими возможностями, такими как в SAS или SPSS, но с гораздо более удобным пользовательским интерфейсом и меньшей стоимостью лицензии. H2O позволяет пользователям исследовать свои данные с помощью прогностических моделей и интерактивных визуализаций.
Основная цель суперсета — помочь вам:
Визуализация данных . Техника создания визуальных представлений данных для передачи информации, обычно в понятной форме, известна как визуализация данных. Визуализацию данных можно использовать для разных целей, но обычно она предназначена для предоставления информации о больших числах или других точках данных.
Исследование данных: исследование данных — это процесс изучения данных с разных точек зрения. Это способ понять контент новыми и творческими способами. Исследование данных также известно как исследовательский анализ данных или просто ESDA для краткости. Предположим, вы занимаетесь электронной коммерцией и получаете много заказов через свое приложение. Итак, вы хотите проанализировать данные, например, сколько заказов размещено из определенного города. В удобном интерфейсе Superset упрощает изучение данных.
Анализ данных. Анализ данных — это метод извлечения информации из данных, собранных в результате различных измерений и наблюдений, для определения закономерностей, проверки выводов, прогнозирования и принятия решения о распределении ресурсов. Это помогает в изучении различных шаблонов и производительности вашего приложения. Это поможет вам в принятии решений, основанных на тенденциях.
Рекомендуемая литература: узнайте больше о суперсетах .
Возможности расширенного набора Apache
Суперсет имеет ряд функций, которые могут помочь вам с различными задачами.
- Он позволяет создавать собственные визуализации и расширять его возможности.
- Apache Superset позволяет выполнять SQL-запросы на вкладке SQL для исследования ваших данных.
- Он предоставляет простой конструктор визуализации без кода или нашу современную интегрированную среду разработки SQL для быстрой интеграции и анализа ваших данных.
- Это легкое и масштабируемое решение для приема данных, которое работает с вашей существующей инфраструктурой данных, не требуя отдельного уровня приема.
- Используя базовый семантический слой, вы можете управлять тем, как отображаются и обрабатываются источники данных.
Apache Superset BI - Канал в Telegram
Давайте изучим надмножество Apache
Superset содержит множество функций, в том числе интерактивные компоненты пользовательского интерфейса, которые упрощают визуализацию данных и управление ими для непрограммистов. В настоящее время Superset используется Airbnb, Twitter, Udemy и многими другими компаниями. Просто базовое понимание SQL, и вы можете освоить супермножество. Давайте рассмотрим суперсет, его компоненты и способы его установки на вашем компьютере.
Панель инструментов и срезы
Dashboard — это не что иное, как пользовательский интерфейс , который позволяет вам просматривать различные графики и данные. Итак, каждый раздел внутри Dashboard называется Slice. Срезы могут быть представлены в виде данных, текста, графика или чего-либо еще, что позволяет обмениваться информацией , например общее количество пользователей, купивших продукт в определенном городе.
Раздел, выделенный оранжевым цветом на изображении выше, называется фрагментом , а все отдельные разделы, представляющие информацию, являются фрагментами. В сводной панели может быть несколько фрагментов. Так как же настраиваются слайсы?
Рекомендуемая литература: Создание вашей первой информационной панели на Superset
Лаборатория SQL
SQL Lab — это SQL IDE на основе React с широким набором функций. Предположим, у вас есть веб-сайт электронной коммерции и вы разрабатываете таблицу ежедневных заказов, в которой указано количество заказов, размещенных в определенную дату.
Итак, на приведенном выше рисунке вы можете видеть, что ежедневные заказы — это данные временного ряда; на каждый день у вас есть x заказов. Допустим, вы хотите визуализировать эти данные в виде графика, поэтому с помощью SQL Lab вы можете предоставить свой собственный SQL-запрос для преобразования данных в график . Говоря простым языком, вам необходимо:
- Написать запрос
- Выберите оси X и Y
- Выберите тип графика
После того, как все шаги будут выполнены, срез графика будет отображаться на панели инструментов. Вы даже можете настроить параметры, например, сколько времени вы хотите выполнять запрос, выбрать диапазоны дат и многое другое. Таким образом, с надстройкой вам не нужно кодировать пользовательский интерфейс или визуализацию; просто напишите запрос и получите результат.
Внутренняя архитектура и установка
Давайте рассмотрим некоторые термины и процесс установки суперсета.
- Надмножество Apache полностью построено на основе Python; он использует flask app builder внутри.
- Он поддерживает версию Python > 3.6.
- Суперсет может быть установлен различными способами, наиболее распространенными из которых являются:
- Локально вам нужно установить python, а затем установить зависимости pip.
Виртуальная среда . Настоятельно рекомендуется установка Superset в виртуальной среде. Вы можете установить pyenv-virtualenv, если используете pyenv. Или вы можете:
Docker . Самый простой способ попробовать Superset локально — использовать Docker и Docker Compose на Linux или Mac OSX.
- Когда вам нужно установить крупномасштабные экземпляры, вы можете использовать облако и запускать несколько экземпляров надмножества с помощью Kubernetes и Docker.
- Установка суперсета в Windows
Примечание . Superset официально не поддерживается в Windows . Один из вариантов для пользователей Windows опробовать Superset локально — установить виртуальную машину Ubuntu Desktop через VirtualBox и выполнить инструкции Docker в Linux внутри этой виртуальной машины. — Документы Апача .
- Вы можете начать с включения подсистемы Linux , перейдя в «Программный файл»> «Включить функции Windows»> «Включить подсистему Windows для Linux».
- После включения перейдите в Microsoft Store и установите последнюю версию на Ubuntu .
- После установки Ubuntu у вас все еще может возникнуть проблема, потому что python может использовать ваши инструменты сборки Windows. Так что, чтобы справиться с этим, вы можете установить последнюю версию Visual Studio или установить Visual Studio SDK .
- Когда все будет готово, теперь вы можете создать virtualenv и установить суперсет.
Рекомендую прочитать: Учебное пособие по Apache Superset
Безопасность и аутентификация
В мире данных безопасность является серьезной проблемой. С надстройкой вы можете предоставить разным пользователям разные уровни доступа. Например, специалисты по данным должны иметь доступ к графикам 1 и 2, тогда как бизнес-аналитики должны видеть графики 3 и 4. Установить роли, например, кто должен просматривать визуализацию и кто может выполнять анализ данных, несложно. Когда вы используете Superset, справляться с вещами намного проще.
Суперсет предоставляет различные типы ролей. Как видно на изображении выше, вы получаете три основные роли — роли администратора, альфа и гамма, каждая с разным уровнем доступа. Точно так же вы можете настроить роли для разных пользователей. Вы можете предоставлять разные наборы разрешений разным пользователям вместо полного доступа к ролям. Например, вы создали роль финансового аналитика , которая предоставляет доступ к набору источников данных. Затем пользователям будут выданы Gamma, Financial Analyst и, возможно, sql lab , которые будут содержать определенные разрешения из разных разделов.
Узнайте больше о Apache Superset Security.
Интеграция с базами данных
Расширенный набор Apache предоставляет функциональные возможности для подключения ко многим базам данных и инструментам. Он легко подключается практически ко всем основным базам данных. Это упрощает визуализацию и анализ данных, что делает разработку моделей более эффективной. Superset совместим с Amazon Athena, Amazon Redshift, Azure MS SQL, Apache Spark SQL, PostgreSQL, Google Sheets и многими другими.
В новых версиях superset добавляет больше поддержки баз данных. Ознакомьтесь со списком поддерживаемых баз данных и зависимостей.
Типы визуализации
Надмножество Apache предоставляет широкий выбор графиков, таблиц, макетов. Ниже приведены некоторые из наиболее часто используемых типов визуализации:
- Точечная диаграмма
- Сетка
- Полигоны
- Дорожка
- Сетка экрана
- Акр и многое другое.
Рекомендуем прочитать: передовой подход к разработке моделей машинного обучения
Преимущества и проблемы Apache Superset
Мы все знаем, что ни один инструмент или платформа не совершенны; каждый имеет свои преимущества и недостатки. Давайте посмотрим, почему суперсет предпочтительнее других инструментов.
Преимущества расширенного набора Apache
Платформа Apache Superset имеет много преимуществ помимо свободы, которую она предоставляет пользователям.
Безопасность: ключевое преимущество суперсета заключается в том, что он предлагает вам полный контроль над доступностью ваших данных. Он позволяет добавлять пользователей в базу данных, предоставлять им доступ и отслеживать их поведение. Это упрощает назначение ролей/разрешений и беспрепятственное управление вашим приложением.
Запросы: вы можете использовать этот инструмент для создания интерактивного запроса, выбрав базу данных, таблицу и схему. Каждый запрос предоставляет хорошо организованные данные, которые информируют о правилах, вариантах выбора и планах вашей компании. Вы можете предварительно просмотреть результат запроса и сохранить его для последующего использования.
Нет навыков кодирования : Superset предназначен для людей, которые не умеют программировать. Непрограммисты, такие как бизнес-аналитики и финансовые аналитики, могут использовать инструмент с открытым исходным кодом, если у них есть базовое понимание SQL.
Интернет и приложение : Superset доступен как в приложении, так и в веб-версии, каждая из которых работает независимо от другой. Оба бесшовны по-своему; если вы не хотите устанавливать какие-либо требования, вы можете использовать онлайн-версию.
Проблемы Apache Superset
Ограниченная визуализация : Apache Superset поддерживает только несколько форматов визуализации. Это может быть недостатком, если вы работаете с большим количеством форматов визуализации.
Подключения к источникам данных: он взаимодействует с небольшим количеством источников данных.
Ограниченная поддержка: поскольку Superset имеет открытый исходный код, вы можете получить мощную поддержку сообщества, но могут возникнуть проблемы с получением поддержки для решения проблем в реальном времени.
Узнайте, как Censius может помочь вам отслеживать, визуализировать и анализировать производительность вашей модели.
Сравнение Apache Superset с Tableau и Power BI
Tableau и Power BI — это инструменты визуализации данных, используемые в индустрии бизнес-аналитики.
Заключительные баллы
Надмножество Apache поставляется с большим количеством функций. Это поможет вам легко исследовать, визуализировать и анализировать ваши данные. Это обеспечивает:
- Молниеносно быстрые запросы к оперативным данным в режиме реального времени экономят время инженеров машинного обучения и бизнес-аналитиков.
- Гибкие запросы, охватывающие множество таблиц базы данных и источников данных
- Встроенная аутентификация для правил безопасности для чтения/записи или только для чтения
- Мощная форма для создания специальных отчетов, которые выглядят как электронные таблицы Excel.
- Интерактивные диаграммы для представления ваших данных в визуальном формате для лучшего понимания
- Настраиваемые графики для представления информации о ваших данных с течением времени, например, для отслеживания тенденций с течением времени.
- Настраиваемые виджеты для визуализации диаграмм, таблиц и других отчетов на веб-странице с использованием DHTML.
Apache Superset BI - Канал в Telegram
Вывод
Визуализация данных играет решающую роль в жизненном цикле машинного обучения. Это помогает обрабатывать объемные данные, поскольку снижает требуемую когнитивную нагрузку. Быстрый поиск закономерностей в больших наборах данных может быть особенно полезен для понимания сложных систем. Визуализация данных всегда была неотъемлемой частью статистики, но она также используется в других дисциплинах, таких как компьютерные науки, экономика, социология, биология и бизнес-аналитика. Расширенный набор Apache помогает программистам и непрограммистам анализировать данные и принимать соответствующие решения.
