Superset을 사용한 데이터 시각화 프로젝트 사례를 소개해주세요.

14 Nov 2023

superset

Superset은 Airbnb에서 개발한 오픈 소스 데이터 시각화 도구입니다. 이번 포스트에서는 Superset을 사용하여 데이터를 시각화한 몇 가지 사례를 소개하겠습니다.

1. 주식 데이터 시각화

Superset은 다양한 데이터 소스와 연동하여 주식 데이터를 시각화 할 수 있습니다. 예를 들어, 주식 시장의 변동성, 거래량, 주가 등을 다양한 그래프와 차트로 표현할 수 있습니다. 이를 통해 투자자들은 시장 동향을 빠르게 파악하고 투자 전략을 세울 수 있습니다.

from superset import app
from superset.models.sql_lab import db, Query
from superset.models.slice import Slice
from superset.models.dashboard import Dashboard

# 주식 데이터 소스 연동
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://username:password@localhost/stocks'

# 쿼리 생성
query = Query(
    database_id=1,
    sql="SELECT date, close_price FROM stock_prices WHERE symbol='AAPL'",
    created_by=None
)

# 차트 생성
slice = Slice(
    datasource=query,
    viz_type='line',
    params={...}
)

# 대시보드 생성
dashboard = Dashboard(
    slices=[slice],
    params={...}
)

# 데이터 시각화
dashboard.visualize()

2. 온라인 이용자 행동 분석

Superset은 웹 사이트의 서버 로그와 같은 대규모 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 페이지 뷰, 이벤트 트래킹, 이용자 행동 등을 분석하여 다양한 그래프와 차트로 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 사이트의 이용자 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

from superset import app
from superset.models.sql_lab import db, Query
from superset.models.slice import Slice
from superset.models.dashboard import Dashboard

# 웹 로그 데이터 소스 연동
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://username:password@localhost/web_logs'

# 쿼리 생성
query = Query(
    database_id=2,
    sql="SELECT COUNT(*) AS page_views, DATE(time) AS date FROM logs GROUP BY date",
    created_by=None
)

# 차트 생성
slice = Slice(
    datasource=query,
    viz_type='bar',
    params={...}
)

# 대시보드 생성
dashboard = Dashboard(
    slices=[slice],
    params={...}
)

# 데이터 시각화
dashboard.visualize()

3. 주택 가격 동향 분석

Superset을 사용하여 부동산 시장의 주택 가격 동향을 분석하고 시각화하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 지역별 주택 가격 변동 추세, 최근 거래량, 평균 가격 등을 그래프와 차트로 표현할 수 있습니다. 이를 통해 부동산 시장에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

from superset import app
from superset.models.sql_lab import db, Query
from superset.models.slice import Slice
from superset.models.dashboard import Dashboard

# 부동산 데이터 소스 연동
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://username:password@localhost/real_estate'

# 쿼리 생성
query = Query(
    database_id=3,
    sql="SELECT neighborhood, AVG(price) AS average_price FROM sales GROUP BY neighborhood",
    created_by=None
)

# 차트 생성
slice = Slice(
    datasource=query,
    viz_type='box_plot',
    params={...}
)

# 대시보드 생성
dashboard = Dashboard(
    slices=[slice],
    params={...}
)

# 데이터 시각화
dashboard.visualize()

이처럼 Superset을 사용하면 다양한 데이터 소스를 시각화하여 통찰력있는 분석 결과를 얻을 수 있습니다. Superset의 다양한 기능을 활용하여 데이터 시각화 프로젝트를 진행해보세요!

#Superset #데이터시각화