SQL для визуализации данных как подготовить данные для диаграмм и графиков
SQL для визуализации данных готовим их для диаграмм и графиков
Вы наверняка заметили, что создание визуально потрясающих диаграмм и графиков – это не только выбор правильных цветов или форм. Настоящая магия происходит за кулисами, в данных, которые подают пищу этим визуалам.
Но как достичь точности в этих данных? Вот где SQL входит в игру – он становится ключом к миру визуализации данных. SQL помогает вам разделить, нарезать и подготовить данные таким образом, чтобы они блестели в любом инструменте визуализации, который вы используете.
Итак, что читатель может ожидать от этого материала? Мы начнем с показа, как SQL может использоваться для подготовки данных для визуализации. Затем мы расскажем вам о разных типах визуализаций и как подготовить данные для каждого из них, некоторые из которых будут иметь конечный результат. Все это делается с целью передачи вам ключей для создания убедительных визуальных историй. Так что возьмите свой кофе, будет интересно!
- Альтернативные визуализации для истории на основе данных
- Повышение устойчивости модели регрессии с помощью анализа временных рядов — Часть 2
- Генетический алгоритм нахождение оптимального расписания отправки электронной почты для максимизации вовлеченности
SQL Запросы для Предварительной Обработки Данных
Прежде чем мы погрузимся в типы визуализаций, посмотрим, как SQL подготавливает данные для визуализации. SQL подобен сценаристу вашего визуального “фильма”, настраивая историю, которую вы хотите рассказать.
Фильтр
Оператор WHERE фильтрует ненужные данные. Например, если вас интересуют только пользователи в возрасте от 18 до 25 лет для анализа, вы можете отфильтровать их, используя SQL.
Представьте, что вы анализируете отзывы клиентов. С помощью SQL вы можете отфильтровать только записи, в которых рейтинг отзыва ниже 3, выделяя области для улучшения.
SELECT * FROM feedbacks WHERE rating < 3;
Сортировка
Оператор ORDER BY упорядочивает ваши данные. Сортировка может быть важна для графиков временных рядов, где данные должны отображаться хронологически.
При построении линейного графика для ежемесячных продаж продукта, SQL может сортировать данные по месяцам.
SELECT month, sales FROM products ORDER BY month;
Соединение
Оператор JOIN объединяет данные из двух и более таблиц. Это позволяет создавать более полные наборы данных и, следовательно, более комплексные визуализации.
У вас может быть данные о пользователях в одной таблице и данные о покупках в другой. С помощью SQL можно объединить эти данные, показав общую сумму расходов для каждого пользователя.
SELECT users.id, SUM(purchases.amount) FROM usersJOIN purchases ON users.id = purchases.user_idGROUP BY users.id;
Группировка
Оператор GROUP BY категоризирует данные. Он часто используется с агрегатными функциями, такими как COUNT(), SUM() и AVG(), для выполнения вычислений в каждой группе.
Если вы хотите узнать среднее время, проведенное на разных разделах веб-сайта, SQL может сгруппировать данные по разделам, а затем вычислить среднее значение.
SELECT section, AVG(time_spent) FROM website_dataGROUP BY section;
Типы Визуализации данных
Прежде чем мы углубимся в различные типы визуальных средств, важно понять, почему они необходимы. Представьте каждую диаграмму или график как разное “окно” для просмотра ваших данных. Выбранный вами тип может помочь вам выявить тренды, идентифицировать выбросы, или даже рассказать историю.
Графики
В науке о данных диаграммы используются для первых шагов в понимании набора данных. Например, вы можете использовать гистограмму, чтобы понять распределение возрастов пользователей в мобильном приложении. Инструменты, такие как Matplotlib или Seaborn в Python, часто используются для построения этих диаграмм.
Вы можете выполнять SQL-запросы, чтобы получить количество, среднее или любую другую метрику, которая вас интересует, и непосредственно передавать эти данные в инструмент для создания графиков, чтобы создавать визуализацию, такую как гистограммы, круговые диаграммы или гистограммы.
Следующий SQL-запрос помогает нам агрегировать возраст пользователей по городу. Это необходимо для подготовки данных, чтобы мы могли визуализировать, как меняется возраст от города к городу.
# SQL-код для нахождения среднего возраста пользователей в каждом городеSELECT city, AVG(age)FROM usersGROUP BY city;
Используем Matplotlib для создания столбчатой диаграммы. Следующий фрагмент кода предполагает, что grouped_df содержит данные о среднем возрасте из SQL-запроса выше, и создает столбчатые диаграммы, показывающие средний возраст пользователей по городам.
import matplotlib.pyplot as plt# Предполагая, что grouped_df содержит данные о среднем возрастеplt.figure(figsize=(10, 6))plt.bar(grouped_df['city'], grouped_df['age'], color='blue')plt.xlabel('Город')plt.ylabel('Средний возраст')plt.title('Средний возраст пользователей по городам')plt.show()
Вот столбчатая диаграмма.
Графики
Допустим, вы отслеживаете скорость работы веб-сайта со временем. График линии может показать вам тенденции, пики и провалы в данных, выделяя лучший и худший периоды работы веб-сайта.
Инструменты, такие как Plotly или Bokeh, могут помочь вам создавать более сложные визуализации. Вы можете использовать SQL для подготовки данных о временных рядах, возможно, выполняя запросы, которые вычисляют среднее время загрузки в день, перед отправкой их в ваш инструмент для построения графиков.
Следующий SQL-запрос вычисляет среднюю скорость работы веб-сайта для каждого дня. Такой запрос упрощает построение графика линии временных рядов, показывающего производительность во времени.
-- SQL-код для нахождения среднего времени загрузки веб-сайтаSELECT DATE(loading_time), AVG(speed)FROM website_speedGROUP BY DATE(loading_time);
Здесь, предположим, что мы выбрали Plotly для создания графика линии, который будет отображать скорость работы веб-сайта в течение времени. SQL-запрос подготовил данные о временных рядах, которые показывают скорость работы веб-сайта со временем.
import plotly.express as pxfig = px.line(time_series_df, x='loading_time', y='speed', title='Скорость работы веб-сайта со временем')fig
Вот график линии.
Приборная панель
Приборные панели необходимы для проектов, требующих мониторинга в режиме реального времени. Представьте себе приборную панель, отслеживающую метрики взаимодействия пользователей в режиме реального времени для онлайн-платформы.
Инструменты, такие как PowerBI, Google Data Studio или Tableau, могут извлекать данные из SQL-баз данных для заполнения этих приборных панелей. SQL может агрегировать и обновлять ваши данные, чтобы у вас всегда были самая свежая информация прямо на вашей приборной панели.
-- SQL-код для нахождения текущего количества активных пользователей и среднего времени сеансаSELECT COUNT(DISTINCT user_id) as active_users, AVG(session_time)FROM user_sessionsWHERE session_end IS NULL;
В PowerBI вы обычно импортируете свою SQL-базу данных и выполняете аналогичные запросы для создания визуализаций на приборной панели. Преимущество использования инструмента, такого как PowerBI, заключается в возможности создания приборных панелей в реальном времени. Вы можете настроить несколько элементов для отображения среднего возраста и других KPI, все обновляемых в режиме реального времени.
Заключительные мысли
Визуализация данных – это не только красивые диаграммы и графики; это о том, чтобы рассказать увлекательную историю с помощью ваших данных. SQL играет важную роль в создании этой истории, помогая вам подготовить, фильтровать и организовать данные за кулисами. Подобно шестерням в хорошо смазанной машине, SQL-запросы служат невидимой механикой, делающей ваши визуализации не только возможными, но и информативными.
Если вы хотите получить больше практического опыта, посетите платформу StrataScratch, где вы найдете множество ресурсов, помогающих вам развиваться. От вопросов для интервью в области науки о данных до практических проектов с данными, StrataScratch создан для того, чтобы развивать ваши навыки и помочь вам получить работу вашей мечты.
****[Nate Rosidi](https://twitter.com/StrataScratch)**** – это специалист в области науки о данных и стратегии разработки продуктов. Он также является внештатным преподавателем, преподающим аналитику, и является основателем StrataScratch, платформы, помогающей научным сотрудникам в подготовке к собеседованиям с реальными вопросами от ведущих компаний. Свяжитесь с ним на Twitter: StrataScratch или LinkedIn.
