Google Data Studio визуализация данных из MySQL
В качестве источника данных будет использоваться вот этот набор — https://www.kaggle.com/datasets/carrie1/ecommerce-data?resource=download
Перед тем как начать его обработку необходимо его скачать и импортировать базу данных MySQL.
Сразу хочу отметить, что анализ данных можно произвести в Pandas, или просто вычитав CSV через встроенный коннектор Google Data Studio.
Цель этой записи показать как работать с MySQL базами данных и запросами в Google Data Studio.
Подготовка к импорту данных в MySQL
Так как файл сохранен в CSV необходимо подготовить файл к импорту (у вас предварительно должна быть готова база данных и доступ 🙂 )
1. Создать таблицу и Разметить схему
Название таблицы: e_commerce_data
Создание таблицы с колонками:
CREATE TABLE `e_commerce_data` ( `InvoiceNo` varchar(255) NOT NULL, `StockCode` varchar(250) NOT NULL, `Description` varchar(255) NOT NULL, `Quantity` int(10) NOT NULL, `InvoiceDate` datetime NOT NULL, `UnitPrice` float NOT NULL, `CustomerID` int(10) NOT NULL, `Country` varchar(50) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
2. Импортировать данные удобным способом
Перед импортом данных я немного обработал файл через Pandas, вот тут детально описано как можно обработать файл.
Далее импортировал файл в созданную базу данных. Для импорта я использую программу DBeaver (https://dbeaver.io/download/).
Если вам лень заниматься обработкой данных, вот тут можно скачать готовый файл для импорта (например через PHPMyAdmin)
Построение графиков в Google Data Studio
Для того, чтобы наглядно показать как строить отчеты я записал небольше видео, в котором показано как работать с добавленной таблицей (рекомендую посмотреть на 2х, чтобы не тратить время).
В видео показано:
- Как создать отчет
- Как добавить источник данных MySQL
- Как добавить и настроить отчет
- Как добавить фильтрацию
- Как добавить вычисляемое поле
Готовый отчет доступен по ссылке https://datastudio.google.com/reporting/d29c10d5-7da3-4fcc-8e5a-0605d5e9ed06