Rychlé zkoumání dat s Count.co | Mňamka #271

Pokud narážíte na otázky a problémy typu:

  • Jak rychle prozkoumat data (například v novém projektu)?

  • Jak líbivě prezentovat data klientovi, když klient může mít průběžné otázky?

  • Jak nasdílet snadno upravitelné vizuály z dat?

Pak je tu pro vás Count.co! Do jednoho produktu, který si otevřete v internetovém prohlížeči, je zahrnuto:

  • Analytický zápisník

  • SQL vývojové prostředí

  • Datovou vizualizační platformu

Těžiště činnosti v Count.co se odehrává v zápisníku (notebook), což je současně vizualizační "dashboard" a současně i "konzole" pro spouštění skriptů. K práci se zápisníkem vám postačí (dle konkrétní potřeby) klidně i základní SQL. Samotné prostředí je velice intuitivní. Výsledný zápisník lze snadno sdílet a prezentovat.

V zápisníku pracujeme s jednotlivými bloky. Ty jsou do určité míry předpřipravené a do určité míry konfigurovatelné. Bloky mohou být různého typu (text včetně proměnných, spustitelné skripty, konfigurovatelné grafy, obrázky, video, ...). Tyto oddíly se dají přidávat, přesouvat, duplikovat, přímo se na ně odkazovat či základně upravovat.

V pohledu na zápisník lze v levém sloupci vidět strukturu datového zdroje, všech tabulek a jejich sloupců. Nad každým sloupcem lze zobrazit základní statistiku, rozložení hodnot či počet unikátních hodnot. Pro datové bloky se ve speciální sekci zobrazují všechny použité metriky, dimenze a nápočty.

Co se týče cenové politiky, Count.co ve své free verzi umožňuje jedno databázové připojení, omezené možnosti spolupráce a sdílení. Pro základní analýzu dat a jejich přímou prezentaci volná verze postačuje. Další funkce (publikování zápisníku, práce s oprávněními a většími projekty) pak jsou v placené verzi, která je od 29 dolarů za uživatele a měsíc.

Pojďme si to ukázat!

Count.co se napojí na BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, Redshift a další. Napojení na datový zdroj je otázka pár kliknutí:

Vytvoření nového zápisníku je opět otázka jednoho kliknutí. Zápisník je přichystaný s prvním blokem pro kód. Tento skript je možné opakovaně spustit. Výsledek je možné přepínat mezi vizuálem a datovou tabulkou. Je možné jej stáhnout ve formátu CSV. V levé části obrazovky je zobrazena napojená a vytvořená datová struktura. Vpravo jsou pak vidět možnosti pro práci s jednotlivými bloky.

Při psaní skriptů nástroj napovídá:

V levém sloupci si můžeme stisknutím očička zobrazit základní náhled sloupce. V ukázkovém případě jsou jednotlivé hodnoty automaticky roztříděné do kohort.

Pro vytvoření bloku s grafem nejdříve napište SQL dotaz pro získání dat. Po jeho spuštění klikněte na Expand. Zobrazí se větší okno, ve kterém je možné si graf nad daty upravit. Je možné konfigurovat typ grafu a datových řad, osy, barvy, popisky atd.

Shrnutí

Pokud potřebujete získat rychle přehled nad daty nebo pokud potřebujete udělat interaktivní prezentaci, Count.co je podle mého názoru skvělým pomocníkem. Napojení datového zdroje je otázka několika kliknutí, stejně tak i vytvoření dotazů nad daty a základních grafů. Pro základní použití je nástroj zdarma a nabízí příjemný kompromis mezi užitečností a stále jednoduchou použitelností.

Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, rád to s Vámi proberu :-)

Michal Donát
datový detektiv
LinkedIn

Pandas – k čemu slouží, k čemu jej raději nepoužijeme a jeho alternativy | Mňamka #435

Pandas – k čemu slouží, k čemu jej raději nepoužijeme a jeho alternativy | Mňamka #435

Pandas je jednou z nejpoužívanějších knihoven pro zpracování dat v jazyce Python. Jeho největší předností je zejména jednoduchá a intuitivní syntaxe a také rychlost, se kterou můžete zpracovávat velké datové soubory. V BizzTreatu ho proto často využíváme např. pro ad hoc analýzy dat, kdy potřebujeme rychle prozkoumat, jak data vlastně vypadají a jaká je jejich kvalita. V dnešní mňamce od Báry si ukážeme, kde všude lze Pandas použít a jak si stojí v porovnání s ostatními knihovnami!

Keboola transformace – v hlavní roli proměnné | Mňamka #432

Keboola transformace – v hlavní roli proměnné | Mňamka #432

Co dělat, když se váš projekt liší jen v několika důležitých parametrech? No mohli byste samozřejmě všechno hardkódovat, to je ale značně pracné. V BizzTreatu proto raději dáváme přednost hojnému využívání proměnných. Jednak se s nimi lépe pracuje a zároveň nám usnadňují následnou správu kódu. V Keboola transformacích přitom máme hned dva typy proměnných – ty keboolácké a ty snowflakové. V dnešní mňamce od Kristýny si ukážeme, jaký je mezi nimi rozdíl a kdy a jak je používat!

MAQL I. - MAQL vs SQL | Mňamka #427

MAQL I. - MAQL vs SQL | Mňamka #427

SQL dozajista velmi dobře znáte, jak jste na tom ale s takovým MAQL? Pokud si chcete rozšířit obzory o další dotazovací jazyk, tak to jste na správném místě. MAQL je uživatelsky přívětivý jazyk, se kterým se můžete setkat při práci v GoodData, a naše Péťa si o něm připravila krátkou minisérii. A hned v prvním díle tu máme malé srovnání pro všechny zaryté fanoušky SQLka. Ukážeme si totiž, k čemu vám může být MAQL užitečný a kolik práce vám díky předdefinovaným operacím ušetří. Tak pojďme na to!