介紹

你醒了。您查看待辦事項列表，發現團隊成員有一個任務。他們希望您進行某種分析並產生報告。請求本身相對複雜，這意味著您可能需要使用問題陳述對其進行分解，從數據來源中提取數據，進行探索，收集您的見解，然後向團隊成員講述您的發現故事。

解決這個問題的方法如下：

• 在任務追蹤平台（例如 Trello、Jira）中建構問題陳述
• 從資料來源（例如 SQL 資料庫，使用 SSMS、Power Query 等介面）提取資料
• 在分析工具（Python、R、Excel）中執行探索性資料分析與複雜轉換
• 確定見解，然後以易於理解的方式向麻瓜展示它們（一個幻燈片，或者如果您感興趣的話，可以使用 Tableau 或 Power BI 等視覺化工具）

聽起來像是數據專業人員生活中的標準一天，對吧？然而，我不知道你怎麼想，但在這麼多工具之間移動資料可能會讓人非常迷失方向。它導致工作流程效率非常低。但如果我告訴你有更好的方法呢？您可以在一個地方準備問題陳述、編寫 SQL 查詢、執行分析並呈現您的發現嗎？如果您使用資料和 Python，您可能已經熟悉 Jupyter Notebook 作為臨時分析的優秀工具。 Notebook 的互動式環境允許進行順序分析和講故事。但 Notebook 的魅力不僅在於它與 IPython 的結合。 Jupyter Notebook 本質上是使用 HTML、CSS 和 JS 建立的；這意味著我們可以利用這些技術來擴展筆記本的功能。在本文中，我將向您展示如何利用 Jupyter Notebook 的 Web 介面和 Python 豐富的資料庫來建立端到端報告解決方案。

要繼續操作，您需要在系統上安裝以下軟體和/或軟體包：

SQL Server：這是我們將在資料擷取中與之互動的 SQL 方言
Aventure Works Database：這是我們要從中查詢資料的資料庫集合。預設情況下，AW 資料庫通常隨 SQL Server 安裝一起提供。但如果沒有，請按一下連結並按照有關如何將其載入到 SQL Server 安裝中的說明進行操作。
Python 和 Jupyter：同時安裝 Python 和 Jupyter 最簡單的方法是使用 anaconda 發行版。如果您已經擁有 Python 但只想安裝 Jupyter，請使用此連結。
Python 庫：

• pyodbc
• 貓熊
• sqlalchemy
• 情節
• mlxtend
• 網絡x

現在我們已經解決了這個問題，讓我們直接深入了解 Jupyter Notebook。您可以在下面找到它：

注意：上面的嵌入來自 github 存儲庫，您可以在此處克隆。但是，因為它託管在 github 上，所以所有 JS 互動性都已停用，因此「切換按鈕」將不會被渲染。但是，如果您將儲存庫複製到您的電腦並在本地運行筆記本，您將看到該按鈕如下所示：

透過點擊“切換按鈕”，輸入儲存格將被隱藏，您將看到以下內容：

就是這樣。總之，以下是我們能夠在一個環境（筆記本）中完成的所有操作：

• 定義問題陳述並擴展目標
• 連接到 SQL 資料庫並直接從 SQL 資料庫查詢資料
• 執行我們的分析
• 繪圖視覺化
• 使用 Markdown 來格式化我們的章節、佈局和結果來講述故事，並使我們的報告可供非技術受眾閱讀
• 提供隱藏我們的技術輸入的功能，只留下我們的故事和見解

完整的端對端分析工作流程，全部在一個環境。下一步將是建立一個框架、技術和/或管道，使我們能夠與利害關係人無縫地分享我們的報告。如果這篇文章得到足夠的關注，我會在下一篇寫這篇文章。 ？