数据帮助组织做出更好的决策。使用 Python 等编程语言来分析您的数据并将数据转换为可视化表示,您可以毫不费力地讲述您的业务故事。从数据中创建自定义视觉效果的一种方法是使用Python中的数据可视化库,例如Matplotlib,Seaborn,GGPLOT2100025(https://ggplot2.tidyverse.org/index.html),(https://ggplot2.tidyverse.org/index.html),[Plotly],[311000311000311000311000311000311100029。当您想用很少或没有代码(甚至 SQL)完成此任务时,您可以考虑使用Metabase之类的工具。

使用强大的可视化工具 Metabase,您可以快速将数据转换为易于理解的视觉效果,如图形、饼图、流程图等。然后,使用 Metabase 的直观界面,您可以消除数据噪音,专注于对您的业务至关重要的内容。

在本系列上一篇博文中*,*我们讲解了如何使用Python将数据加载到Supabase中。在这篇博客中,我们将使用 Metabase 从存储在 Supabase 中的数据创建不同类型的图表。

先决条件

在我们深入研究之前,让我们看一下您需要的一些先决条件:

• 带有数据的 Supabase 项目

根据我们的之前的文章,我们假设我们已经有一个 Supabase 项目设置并且已经加载了数据。

• 元数据库 Docker 容器

要利用 Metabase 的开源版本,您可以在此处使用 Metabase docker 容器。

使用元数据库在 Supabase 中可视化数据

启动元数据库

要启动 Metabase,只需转到“http://localhost:3000/setup/”,这是 Metabase 服务器将监听的默认端口。

Metabase 启动后,选择您的首选语言并添加您的联系信息。在 Add your data 标记中,您需要选择 PostgreSQL。

[的屏幕截图](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--RdYzjUns--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https: //supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fadding-postgresql-data-metabase.png%26w%3D3840%26q%3D75)

系统将提示您将必要的连接信息添加到您的 Supabase 项目。转到您的Supabase 项目并点击_设置>数据库以获取数据库信息_。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--e-M_B0HT--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/ https://supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fsupabase-dashboard-connect-database-info.png%26w%3D3840%26q%3D75)

在 Metabase 上输入必要的信息,然后点击下一步。最后,选择您的数据偏好,然后您将登陆 Metabase 主页。

查看数据库和表

我们现在可以在“我们的数据”下看到“Supabase DB”Supabase 项目。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--BSVMRvRm--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https://supabase .com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-with-supabase-db.png%26w%3D3840%26q%3D75)

要查看表,请转到 Supabase DB > public

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--GAcGmQ7b--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// /supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-02.png%26w%3D3840%26q%3D75)

查看表数据洞察

返回主页并在“根据您的数据尝试这些 X 射线”下选择公共架构

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--rKON7cOf--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// /supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-03.png%26w%3D3840%26q%3D75)

这是产品表的输出。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--SXBfEGsL--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-visualization-supabase-db.png%26w%3D3840%26q%3D75)

如您所见,我们可以从中获得一些方便的信息,例如:

• 在给定的库存计数范围内存在多少产品。

• 给定价格范围内有多少产品。

• 员工数量与产品数量的比率。

• 每个供应商创建了多少产品。

如果您有特定列的视图,您可以选择更多 X 射线下的放大选项。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--DctWwWw7--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-visualization-supabase-db-02.png%26w%3D3840%26q%3D75)

例如,让我们选择员工总数字段。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--GB2ZWVQa--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-visualization-supabase-data.png%26w%3D3840%26q%3D75)

有了这样的信息,您将能够回答一些关键问题,例如

• 公司员工有哪些常见的统计数据,例如平均值、最小值、最大值和标准差?

• 不同地理位置的员工分布情况如何?

• 不同供应商的员工分布情况如何?

使用自定义 SQL 查询

我们还可以使用自定义查询来设置我们的仪表板。为此,请转到 New > SQL 查询。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--oFOJsTG0--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// /supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-04.png%26w%3D3840%26q%3D75)

接下来,在数据库下,选择“SupabaseDB”。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--dMwB5FMb--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// /supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-05.png%26w%3D3840%26q%3D75)

我们将使用以下 SQL 查询:

SELECT "Vendor".vendor_name, product_name, "Vendor".total_employees
FROM "Product"
LEFT JOIN "Vendor" on "Product".vendor_id = "Vendor".vendor_id
WHERE "Vendor".total_employees

进入全屏模式 退出全屏模式

此查询应获取供应商名称和给定供应商员工人数少于 110 人的产品。

要运行 SQL 查询,请点击播放按钮。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--tdFyP-dG--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https: //supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-06.png%26w%3D3840%26q%3D75)

这将在下面的输出窗口中显示。要可视化数据,请点击可视化按钮。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--gOBQvMtw--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-07.png%26w%3D3840%26q%3D75)

接下来,选择所需的可视化工具类型。让我们选择_Bar_。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--pguDDKnR--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-dashboard-08.png%26w%3D3840%26q%3D75)

选择适当的 x 轴和 y 轴字段,您将能够以条形格式查看数据。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--QbCaF8Fg--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https:// supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Fmetabase-report.png%26w%3D3840%26q%3D75)

结论

数据可视化使组织能够将未使用的数据转化为可操作的见解,从而更快、更好地做出决策。为什么要等?

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--5NBWE9Yu--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/ https://supabase.com/_next/image%3Furl%3D%252Fimages%252Fblog%252Fpython-1%252Ffinal-meme.png%26w%3D3840%26q%3D75)

使用我们的免费层级 Supabase 帐户,您可以立即开始一个新项目并使用 Metabase 来可视化您的应用程序数据。

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