В сфере анализа данных и бизнес-аналитики традиционные аналитические службы уже давно используются для извлечения ценной информации из данных. Однако существует множество альтернативных аналитических сервисов, которые предлагают уникальные функции, специализированные функции и инновационные подходы к анализу данных. В этой статье мы рассмотрим несколько методов и приведем примеры кода, чтобы продемонстрировать возможности этих альтернативных аналитических служб, открывающих новые возможности для изучения и использования данных.

1. Apache Superset:
   Apache Superset — это аналитическая платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям исследовать и визуализировать данные. Он поддерживает различные источники данных и предоставляет богатый набор визуализаций, включая диаграммы, графики и геопространственные карты. Вот пример того, как создать гистограмму с помощью API Python от Superset:

from superset import app, db
from superset.models.slice import Slice
def create_bar_chart():
    slice_data = {
        'slice_name': 'My Bar Chart',
        'viz_type': 'bar',
        'datasource_id': 1,
        'params': {
            'metrics': ['sum__sales'],
            'groupby': ['product'],
            'time_range': 'Last year',
        },
    }
    slice = Slice(slice_data)
    db.session.add(slice)
    db.session.commit()
create_bar_chart()

2. Метабаза.
   Метабаза — еще один аналитический инструмент с открытым исходным кодом, ориентированный на простоту и удобство использования. Он позволяет пользователям создавать интерактивные информационные панели и делиться информацией с другими. Вот пример того, как создать вопрос и отобразить результат с помощью API Metabase:

import requests
def create_metabase_question():
    question_data = {
        'name': 'Total Revenue',
        'query': {
            'source-table': 'orders',
            'aggregation': [['sum', ['field-id', 1]]],
        },
        'display': 'table',
    }
    response = requests.post('http://metabase-server/api/card', json=question_data)
    result = response.json()
    print(result)
create_metabase_question()

3. Mode Analytics.
   Mode Analytics — это комплексная аналитическая платформа, сочетающая в себе SQL, Python и интерактивную визуализацию. Это позволяет пользователям проводить сложный анализ и сотрудничать с членами команды. Вот пример выполнения SQL-запроса с использованием пакета Python Mode Analytics:

from modeanalytics import ModeAnalyticsClient
def run_mode_query():
    client = ModeAnalyticsClient(username='your_username', password='your_password')
    result = client.run_sql('SELECT * FROM sales WHERE date > "2021-01-01"')
    print(result)
run_mode_query()

4. Looker.
   Looker — это мощная аналитическая платформа, обеспечивающая возможности исследования, визуализации и совместной работы данных. Он предлагает уровень моделирования, который позволяет пользователям определять метрики и измерения. Вот пример создания файла модели Looker LookML:

view: my_view {
  sql_table_name: my_table
  dimension: my_dimension {
    type: string
    sql: ${TABLE}.dimension_column
  }
  measure: my_measure {
    type: number
    sql: ${TABLE}.measure_column
    value_format_name: decimal_2
  }
}

Изучая альтернативные аналитические сервисы, такие как Apache Superset, Metabase, Mode Analytics и Looker, вы сможете открыть новые возможности для анализа данных и получить свежие идеи. Эти услуги предлагают уникальные функции, гибкость и расширяемость, позволяющие адаптировать рабочие процессы анализа данных к конкретным требованиям. Использование этих альтернативных методов может улучшить процесс исследования данных и открыть двери для ценных открытий, которые традиционные аналитические службы могут упустить из виду.