使用MongoDB图表对数据进行可视化

将数据存储在数据库中对于当今的企业来说是一件很自然的事情。客户信息、历史订单、产品定价、物联网传感器数据,以及更多的正在被记录下来的信息,以备将来使用。然而,仅仅存储数据还不足以形成竞争市场优势。我们还必须能够分析数据,分析数据有很多方法可以选择。如果您想在MongoDB中进行可视化分析的数据,MongoDB图表是一个非常好的选择。

在使用MongoDB图表之前,实际上有三种方法可以可视化MongoDB数据。 1、 协同第三方BI工具,但需要充分利用MongoDB商业智能(BI)连接器 2、 利用第三方工具,执行Extract-Transform-Load (ETL)相关操作 3、 编写自定义代码并使用图表库,如D3.js或Bokeh。

MongoDB图表的好处

目前处于Beta版的MongoDB图表提供了一种简单的方法来可视化MongoDB中的数据。您不需要将数据移动到不同的存储库、编写自己的代码或购买第三方工具。MongoDB图表知道并理解丰富性的文档数据模型,并非常容易地对数据可视化。

此外,MongoDB图表提供了一种安全的方法,可以创建可视化仪表板并与每个人共享,或者只与目标团队成员共享。类似地,后台使用的数据源也可以安全地共享。例如,销售部门的数据不需要提供给市场,除非有必要。非常强大的MongoDB图表将遵循MongoDB的安全设计作为首要任务。

下载完MongoDB图表Docker镜像,并按照如下安装说明操作,我们就可以连接到MongoDB Atlas中存储的数据源,并开始制作可视化仪表板。连接到MongoDB 图表服务器,我们需要采取以下三个步骤:

1、添加数据源 2、创建一个仪表板 3、创建图表

使用MongoDB图表分析Airbnb数据

我建立了一个数据库,里面有来自各个城市的Airbnb数据。我们将在这里探索来自华盛顿州西雅图的数据集,但是您可以自由地探索其他数据集。我们需要从拥有数据的Atlas集群中获取连接字符串,并以图表的形式连接到它。

动态图:

https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/atlas-URI-6k09mb3bg3.gif

添加数据源

我们的MongoDB 图表服务器运行在localhost:80上,我们可以登录到Data Sources选项卡。我们使用Atlas (mongodb+srv://airbnbdemo:airbnb@airbnb-rgl39.mongodb.net/test?retryWrites=true)中的URI并选择Connect。接下来,我们被问到希望从集群中使用哪个数据源,在本例中,我将选择airbnb数据库中的seattlelistingandviews。对于权限,我只想保持所有内容都是私有的,因此我将接受缺省值并选择Publish Data Source。

一旦连接上,就可以给数据源添加别名。我把它叫做Airbnb西雅图。

注意:上面的URI包含一个示例URI。您应该连接到自己的Atlas集群,并使用授权的用户名和密码。

创建一个仪表板

下一步是创建一个实际的仪表板来装饰我们的可视化图表了。在Dashboards部分中,选择New Dashboard并填写一个名称和描述,就像Ken的Airbnb Dashboard一样。这里就是我们在仪表盘中添加图表的地方。

创建一个图表

单击Add Chart按钮后,我们可以开始构建可视化图表了。我们将从下拉框中选择Airbnb西雅图数据源。MongoDB图表自动确定哪些字段可用来进行探索。在这个练习中,我想看看西雅图的哪些社区拥有最多的Airbnb房产,并按房产类型进行划分。我们将对类型使用堆叠条形图。

1、对于x轴,我们需要id字段,根据count进行聚合。

动态图:

https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/x-axis-value-cz2tkvt97r.gif

将x轴值赋给MongoDB图表,沿着y轴我们会看到地址和郊区。注意,address是这里的子文档,MongoDB图表天生知道如何处理这种类型的数据。我想按聚集值对郊区进行排序,按降序排列,并将结果限制在前20个郊区。

动态图:

https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/y-axis-value-h1llqzam8w.gif

将y轴值赋给堆叠的条形图,让我们添加property_type字段作为我们的系列。

动态图:

https://webassets.mongodb.com/_com_assets/cms/series-value-b1gprdumq6.gif

将一个序列值赋给一个堆叠的条形图,现在我们可以根据位置命名图表、属性并保存它。

然后我们回到仪表板,在那里我们可以添加其他可视化,以便进一步研究。

看一下这个简短的视频,可以看到从这个数据源创建的其他一些可视化效果。 视频(youtube)地址:

https://youtu.be/c7gIXDYDrNU

总结

MongoDB图表是一个非常好的新工具,可以直观地探索数据。它对于特定的用例有一些很好的特性,比如:

1、数据的临时分析 2、理解文档数据模型的优点 3、使用基于用户的共享和权限,项目协作非常容易 4、对于非开发人员来说,使用它进行自助数据分析已经足够直观了

MongoDB图表是在MongoDB数据上构建可视化的最快方法。我鼓励你今天就下载并试用它。让我知道你从Airbnb的数据集中得出了什么可视化结果。我总是喜欢看到人们如何探索他们的数据。

MongoDB Charts下载地址:https://www.mongodb.com/download-center/charts

原文发布于微信公众号 - Mongoing中文社区(mongoing-mongoing)

原文发表时间:2019-06-26

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券