mysql-kettle-superset电商可视化数据分析 1、项目概述 2、准备工作 3、数据环境 4、数据分析 5、构建自动化Kettle作业实现自动化分析 6、可视化构建 7、构建看板
需求
对电商业务中的用户、商品、订单的数据进行分析，观察运营的情况
架构
业务数据库：Mysql：存储最原始的数据
ETL：Kettle
数据仓库：Mysql：存储需要进行分析处理的数据
分析处理：SQL/Kettle
可视化：Superset
2、准备工作
系统
linux系统
软件
VMware虚拟机——安装linux操作系统
1 Windows版下载地址: 2 https://www.vmware.com/
finalshell——远程操作系统
1 Windows版下载地址: 2 http://www.hostbuf.com/downloads/finalshell_install.exe 3 Mac版,Linux版安装及教程: 4 http://www.hostbuf.com/t/1059.html
mysql——数据库（安装版和压缩包版）
1 Windows版下载地址: 2 https://www.mysql.com//downloads/
datagrip——数据库管理工具
链接：https://pan.baidu.com/s/1K1pPIX9uZiAKOAiFgHMlnw
提取码：lhr4
Navicat——数据库管理工具
链接：https://pan.baidu.com/s/1eaW3CMhen_7X5sjVgs7enw
提取码：fqov
kettle——如有安装问题请自行度娘
1、Kettle的下载与安装（本文使用kettle版本为pdi-ce-7.1.0.0-12）点击下载地址官方网站
可视化工具
superset——有问题请度娘
linux环境安装依赖
yum upgrade python-setuptools
yum install -y gcc gcc-c++ libffi-devel python-devel python-pip python-wheel openssl-devel libsasl2-devel openldap-devel
安装superset
supersetcd /root/anaconda3/
pip install email_validator -i https://pypi.douban.com/simple
pip install superset==0.30.0 -i https://pypi.douban.com/simple
3、数据环境
1、导入业务数据
将这段sql代码下载运行，生成数据库，表格
链接：https://pan.baidu.com/s/1uVYISah6hYkBqiyhIk407w
提取码：sfdm
2、构建数据仓库
通过kettle将业务数据抽取到数据分析的数据库中
链接：https://pan.baidu.com/s/1shH0zexh3WraQnMt17n-SA
提取码：ao7n
生成表格——kettle操作略
mysql> use itcast_shop_bi; Database changed
mysql> show tables; +--------------------------+ | Tables_in_itcast_shop_bi | +--------------------------+ | ods_itcast_good_cats || ods_itcast_goods || ods_itcast_order_goods || ods_itcast_orders |订单表
| ods_itcast_users |用户表
+--------------------------+
3、自动化构建抽取实现
2、商品表、订单表、订单详情表、用户表
3、设置定时自动运行
4、数据分析
需求：统计 2019-09-05 订单支付的总金额、订单的总笔数
演变：统计每天的订单支付的总金额和订单的总笔数
指标：总金额、订单总笔数
维度：天
-- 创建结果表
use itcast_shop_bi; create table app_order_total( id int primary key auto_increment, dt date, total_money double, total_cnt int );
-- 将分析的结果保存到结果表
insert into app_order_total select null, substring(createTime,1,10) as dt,-- 2019-09-05这一天的日期 round(sum(realTotalMoney),2) as total_money, -- 分组后这一天的所有订单总金额 count(orderId) as total_cnt -- 分组后这一天的订单总个数 from ods_itcast_orders where substring(createTime,1,10) = '2019-09-05' group by substring(createTime,1,10);
-- 表结构及内容
mysql> desc app_order_user; +----------------+------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +----------------+------+------+-----+---------+----------------+ | id | int | NO | PRI | NULL | auto_increment | | dt | date | YES | | NULL | | | total_user_cnt | int | YES | | NULL | | +----------------+------+------+-----+---------+----------------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from app_order_user; +----+------------+----------------+ | id | dt | total_user_cnt | +----+------------+----------------+ | 1 | 2019-09-05 | 11 | | 2 | 2019-09-05 | 11 | +----+------------+----------------+ 2 rows in set (0.01 sec)
需求：统计2019-09-05当天所有下单的用户总数
演变：统计订单表中2019-09-05这一天的所有订单的用户id的个数
-- 创建结果表 use itcast_shop_bi; create table app_order_user( id int primary key auto_increment, dt date, total_user_cnt int );
-- 插入结果数据 insert into app_order_user select null, substring(createTime,1,10) as dt,-- 2019-09-05这一天的日期 count(distinct userId) as total_user_cnt from ods_itcast_orders where substring(createTime,1,10) = '2019-09-05' group by substring(createTime,1,10);
每天不同支付方式订单总额/订单笔数分析
指标：订单总额、订单总笔数
维度：时间维度【天】、支付方式维度
-- 创建结果表
create table app_order_paytype( id int primary key auto_increment, dt date, pay_type varchar(20), total_money double, total_cnt int );
-- 插入结果数据 insert into app_order_paytype select null, substring(createTime,1,10) as dt,-- 获取每一天的日期 case payType when 1 then '支付宝' when 2 then '微信' when 3 then '现金' else '其他' end as pay_type, round(sum(realTotalMoney),2) as total_money, -- 分组后这一天的所有订单总金额 count(orderId) as total_cnt -- 分组后这一天的订单总个数 from ods_itcast_orders group by substring(createTime,1,10),payType;
方式一：上面考虑的是简单的情况，只获取订单个数最多的前5个人
select date_format(dt,'%Y-%m') as dt, userId, userName, count(orderId) as total_cnt from ods_itcast_orders where date_format(dt,'%Y-%m') = '2019-09' group by date_format(dt,'%Y-%m'),userId,userName order by total_cnt desc limit 5;
方式二：我们希望得到订单个数最多的排名的前5名，如果个数相同排名相同
select * from ( select *, dense_rank() over (partition by dt order by total_cnt desc) as rn from ( select date_format(dt, '%Y-%m') as dt, userId, userName, count(orderId) as total_cnt from ods_itcast_orders where date_format(dt, '%Y-%m') = '2019-09' group by date_format(dt, '%Y-%m'), userId, userName ) tmp1 ) tmp2 where rn < 6;
统计不同分类的订单总金额以及订单总笔数【类似于统计不同支付类型的订单总金额和总笔数】
-- 创建结果表 use itcast_shop_bi; drop table if exists app_order_goods_cat; create table app_order_goods_cat( id int primary key auto_increment, dt date, cat_name varchar(20), total_money double, total_num int ); -- step2：先构建三级分类与一级分类之间的关系 -- 使用join实现 drop table if exists tmp_goods_cats; create temporary table tmp_goods_cats as select t3.catId as t3Id,-- 三级分类id t3.catName as t3Name, -- 三级分类名称 t2.catId as t2Id, t2.catName as t2Name, t1.catId as t1Id, t1.catName as t1Name from ods_itcast_good_cats t3 join ods_itcast_good_cats t2 on t3.parentId = t2.catId join ods_itcast_good_cats t1 on t2.parentId = t1.catId; CREATE UNIQUE INDEX idx_goods_cat3 ON tmp_goods_cats(t3Id); CREATE UNIQUE INDEX idx_itheima_goods ON ods_itcast_goods(goodsId); CREATE INDEX idx_itheima__order_goods ON ods_itcast_order_goods(goodsId);
-- 插入结果数据
insert into app_order_goods_cat select null, substring(c.createtime,1,10) as dt, a.t1Name, sum(c.payPrice) as total_money, count(distinct orderId) as total_num from tmp_goods_cats a left join ods_itcast_goods b on a.t3Id = b.goodsCatId left join ods_itcast_order_goods c on b.goodsId = c.goodsId where substring(c.createtime,1,10) = '2019-09-05' group by substring(c.createtime,1,10),a.t1Name;
5、构建自动化Kettle作业实现自动化分析
定义作业的变量
6、可视化构建
不同支付方式的总订单金额比例
不同支付方式的订单个数
不同商品分类的订单总金额
不同商品分类的订单总个数
词云图
7、构建看板