本项目是在云服务器中的linux环境中进行的

以下是对adventure work项目的一个整体总结
BI可视化链接

BI.png

一、业务背景
Adventure Works Cycles是AdventureWorks样本数据库所虚构的公司，这是一家大型跨国制造公司。该公司生产和销售金属和复合材料自行车到北美，欧洲和亚洲的商业市场。虽然其基地业务位于华盛顿州博塞尔，拥有290名员工，但几个区域销售团队遍布整个市场。

Adventure Works Cycle这家公司的客户主要有两种:

个体：这些客户购买商品是通过网上零售店铺
商店：这些是从Adventure Works Cycles销售代表处购买转售产品的零售店或批发店。

这家公司主要有下面四个产品线:

Adventure Works Cycles 生产的自行车
自行车部件，例如车轮，踏板或制动组件
从供应商处购买的自行车服装，用于转售给Adventure Works Cycles的客户。
从供应商处购买的自行车配件，用于转售给Adventure Works Cycles客户。

二、项目任务

将数据导入Hive数据库
探索数据库并罗列分析指标
汇总数据建立数据仓库(Sales主题)
powerbi可视化

三、项目过程

1. 将数据导入Hive数据库

1.1什么是Hive?

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具
可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类sql（HQL）的查询功能
可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行
可以用来进行数据提取转化加载（ETL)

Hive体系架构

元数据存储
驱动
查询编译器
执行引擎
服务器
客户端组件
可扩展接口

hive架构图

优点与缺点

成本低，入手较快
可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用
不支持实时查询

1.2怎么导入数据
目标：将29份CSV文件数据导入
这些文件的分隔符都是“|”，没有表头（字段），还有一份SQL文件，是数据库导出的建表语句，我要从这里面提取出表名和字段以及字段。
如图：

image.png

image.png

但是Hive导入数据分隔符默认是“,” 所以要将csv文件中的“|” 替换为 “,”
这里可以用Excel直接替换，但是为了方便还是用python进行循环读取文件，然后进行替换，在输出csv文件。

步骤：
1）用pd.read_csv()进行读取
2）文件获取用os.walk("文件路径下的文件")
分别会出现文件绝对路径、文件夹、文件，利用for root,dirs,files in os.walk("文件路径的文件夹")的for file in files 循环文件名
3）在循环内部进行异常检测，避免出错中止循坏

for root,dirs,files in os.walk(fromfile):
    for file in files:
        file_path = os.path.join(root,file)
        try:
            df = pd.read_csv(file_path,sep="|",encoding="utf-16LE",header=None,na_values='null',dtype=str)
        except Exception as e:
            print(e)
            continue

4）将转换好的csv文件输出到新的文件夹，可以用df.to_csv("")和os.path.join("文件夹路径+文件csv")组合起来用。

1.3 csv文件中没有字段，这些字段需要在sql中提取出来
这里可以用python的正则表达式，从上面的图可以看出，这些表名和字段都在“[]”这里面，可以从里面提取，代码：

        if "CREATE TABLE" in content.upper():
            se0bj = re.search(r"\[(.*?)\].\[(.*?)\]",content,re.I)   #读取表名的正则表达式
            if se0bj:
                table_name = se0bj.group(2) #读取表名，传给变量table_name
        matOjb = re.search(r"\[(.*?)\] \[(.*?)\].*",content.lstrip(),re.I) # 读取字段名和字段类型的正则表达式

image.png

再进行函数文件的读取，循环写入，输出到一个新的脚本文件，在linux进行执行。
下面是涉及到的函数

shell_file = open("文件名","w") #w为写入模式
shell_file.writelines("写入文字") 按一行写入
shell_file.write("写入文字") 不限制行
shell_file.close() 关闭

将csv文件导入到hive也是用同样的方法，

1.4linux脚本执行
bash是启动器、shell是解释器
bash类似于开启一个虚拟登录的用户，然后该用户对文件进行读取认识、输出等即shell。
脚本的本质是开启了一个子bash，然后执行脚本，再退出子bash。
一般后缀为.sh的就是shell，读取方式两种：
当前Shell：. file.sh 或者 source file.sh
新建子Shell：/bin/bash file 或者 ./file.sh
将.sh变为可执行文件：chmod +x file.sh

2.数据探索、指标罗列

sales.png

这里主要是以销售（sales）为主题进行探索
表主要分为事实表（Fact开头的）和维度表（Dim开头的），两种表通过主键连接，表的设计结构为星型模型。
维度表：固定标签信息，比如地理维度表中有地理id、国家、省份、城市、经纬度等信息，那么在别的表中有地理id字段，连接则获得相应其他字段，节约表的空间。
事实表：实际业务发生过程的存储表。比如淘宝用户每日下单的记录，买家可获得其汇总信息，包括有userid、订单号、支付时间、支付链接等等
主要指标罗列：
1、地区维度、时间维度、产品种类维度
2、销售额、订单量、客单价、平均运费、平均税率、销售额预期完成率
3、销售额、销量随着时间变化趋势
4、销售地理分布

image.png

2.1目的及问题：
1.建立一个adventure的数据仓库，需要对其加工为可视化界面，减少数据加工的花费时间。
2.以销售情况为主题，给公司有需要的人提供业务情况的基本信息。
3.结合数据仓库情况，分析基本信息的指标应有哪些。
4.搭建指标框架结构，设计可视化界面的布局。

2.2数据了解及整理：
重点放在销售表中。
事实表：
存在FactInternetSales（线上销售）和FactResellerSales（线下销售）表，
里面存在字段差异有：
FactResellerSales存在员工主键和经销商主键，而FactInternetSales无。

维度表：
事实表中的主键Key存在有：ProductKey、promotionKey、OrderDateKey、SalesTerritoryKey、(EmployeeKey、ResellerKey)

ER关系图如下：

image.png

2.4列出可分析的指标和维度：

维度：
        产品维度：产品分类、产品子分类
        时间维度：年、季、月
        地区维度：销售地区
    可分析的指标：
        1.总销售额=销售量*客单价
        2.总成本=产品标准成本*销售量+每笔订单的税收+运费
        3.利润情况=销售额-总成本
        4.销售指标达成情况
        5.销售量最佳的产品Top10
        6.各维度下搭配，如时间维度下的销售情况、销售区域变化情况
                                         地区情况下的销售额、推广情况
                                         产品分类下的销售情况

3.相应SQL语句及步骤：

目标：
通过给一些指定需求，让同学们在完成的同时对数据集有一定的了解
要求：
根据现有数据集，结合excel文档，统计出以下指标数据。

找出产品主类和子品类的对应关系
提示：产品大类表为 DimProductCategory ，产品子类表为 DimProductSubcategory。

select 
  a.ProductCategoryKey, 
  a.EnglishProductCategoryName, 
  b.ProductSubcategoryKey, 
  b.EnglishProductSubcategoryName
from DimProductCategory a 
join DimProductSubcategory b 
on a.ProductcategoryKey=b.ProductCategoryKey;