5.1 Apache Superset可视化分析
Apache Superset是Python基于Web的开源BI工具，具有十分强大的可视化功能，通过直观的界面，提供多种可视化方法进行数据分析，并且制作了互动看板，让使用者可以深入地分析这些数据。本节将详细介绍SQL Lab提取数据的步骤及Superset如何制作报表与看板等内容。
5.1.1 SQL Lab提取数据
Apache Superset中的SQL Lab是一个强大的SQL IDE，可以与SQLALCHEMY兼容的数据库一起使用。
如果Apache Superset 1.2的安装环境是Windows操作系统，而Python中的signal包只能用于Linux或Mac操作系统，就会报错：AttributeError: module 'signal' has no attribute 'SIGALRM'，该问题的解决方法是修改core.py配置文件，其位于F:\Uninstall\Anaconda3\envs\superset\Lib\site-packages\superset\utils路径下。
在配置文件中，找到如下的代码块，注意这里使用的是Apache Superset 1.2版本，如果版本不同，那么配置文件的路径和需要修改的代码也是不同的。
把signal所在的代码行都注释掉，在下面再加一个pass空语句，修改后的代码如下。
打开Apache Superset界面，依次单击顶部导航菜单中的“SQL Lab”→“SQL Editor”选项，如图5-1所示。
图5-1 Apache Superset界面
在页面的左侧可以选择数据库和表，右上方可以编辑SQL语句，右下方可以查看SQL语句执行的结果，也可以导出查询数据，基于维度生成不同类型的图表等，如图5-2所示。
图5-2 数据查询结果
5.1.2 制作报表与看板
在Apache Superset中，对于数据分析人员来说，SQL语句可被直接编辑，然后通过诸如配置指标（METRIC）、分组条件（GROUP BY）、筛选条件（FILTERS）等选项生成图表，其中指标指某一域的统计结果，如总和、平均数、最值等。
下面将以前文对查询客户表后的数据进行可视化分析为例，介绍如何制作客户受教育状况的饼图，以及对应的客户主题分析看板，详细步骤如下。
◆ 在SQL Lab的查询页面，单击“EXPLORE”按钮，如图5-3所示。
图5-3 “EXPLORE”按钮
◆ 在保存或覆盖数据集（Save or Overwrite Dataset）页面，可以保存查询结果，供以后使用，如图5-4所示。
图5-4 保存查询结果
◆ 单击“SAVE & EXPLORE”按钮，进入可视化设置页面。默认的视图是表格（Table），这里需要重新设置可视化类型（VISUALIZATION TYPE），如图5-5所示。
图5-5 可视化设置页面
选择图表类型（Select a visualization type），这里选择饼图（Pie Chart），如图5-6所示。
图5-6 选择图表类型
设置分组（GROUP BY）条件为“education”字段，意思是对查询的数据按照受教育状况来分组。单击图形上方的“RUN”按钮后，就会展示客户受教育水平的饼图，如图5-7所示。
图5-7 设置分组
单击左上方的“Save”按钮，可以将图表创建或保存到看板（Dashboards）中，例如，设置报表名称为“客户受教育程度饼图”，看板名称为“客户属性细分分析看板”，然后单击“SAVE”按钮，如图5-8所示。
图5-8 保存报表
查看报表，在“客户属性细分分析”看板主题中创建了一张“客户受教育状况饼图”，如图5-9所示，后续还可以根据需求继续添加更多的报表。
图5-9 查看报表
上面所讲的是如何用Apache Superset生成报告和看板，每一个看板上显示的图表都对应着一种数据分析主题，其中的图表不仅多层次地显示了数据背后隐藏的业务信息，还大大丰富了视觉效果，使得原本单调乏味的数据变得清晰明了。