介绍
你醒了。您查看待办事项列表，发现团队成员有一项任务。他们希望您进行某种分析并生成报告。请求本身相对复杂，这意味着您可能需要使用问题陈述对其进行分解，从数据源中提取数据，进行探索，收集您的见解，然后向团队成员讲述您的发现故事。
解决这个问题的方法如下：
- 在任务跟踪平台（例如 Trello、Jira）中构建问题陈述
- 从数据源（例如 SQL 数据库，使用 SSMS、Power Query 等接口）提取数据
- 在分析工具（Python、R、Excel）中执行探索性数据分析和复杂转换
- 确定见解，然后以易于理解的方式将其呈现给麻瓜（一个幻灯片，或者如果您感兴趣的话，可以使用 Tableau 或 Power BI 等可视化工具）
听起来像是数据专业人员生活中的标准一天，对吗？然而，我不知道你怎么想，但在这么多工具之间移动数据可能会让人非常迷失方向。它导致工作流程效率非常低。但如果我告诉你有更好的方法呢？您可以在一个地方准备问题陈述、编写 SQL 查询、执行分析并呈现您的发现吗？如果您使用数据和 Python，您可能已经熟悉 Jupyter Notebook 作为临时分析的优秀工具。 Notebook 的交互式环境允许进行顺序分析和讲故事。但 Notebook 的魅力不仅仅在于它与 IPython 的结合。 Jupyter Notebook 本质上是使用 HTML、CSS 和 JS 构建的；这意味着我们可以利用这些技术来扩展笔记本的功能。在本文中，我将向您展示如何利用 Jupyter Notebook 的 Web 界面和 Python 丰富的数据库来构建端到端报告解决方案。
为了继续进行操作，您需要在系统上安装以下软件和/或软件包：
SQL Server：这是我们将与之交互以进行数据提取的 SQL 方言
Aventure Works 数据库：这是我们将从中查询数据的数据库集合。默认情况下，AW 数据库通常随 SQL Server 安装一起提供。但如果没有，请单击链接并按照有关如何将其加载到 SQL Server 安装中的说明进行操作。
Python 和 Jupyter ：同时安装 Python 和 Jupyter 的最简单方法是使用 anaconda 发行版。如果您已经拥有 Python 但只想安装 Jupyter，请使用此链接。
Python 库:
- pyodbc
- 熊猫
- sqlalchemy
- 情节
- mlxtend
- 网络x
现在我们已经解决了这个问题，让我们直接进入 Jupyter Notebook。您可以在下面找到它：
注意：上面的嵌入来自 github 存储库，您可以在此处克隆。但是，因为它托管在 github 上，所以所有 JS 交互性都被禁用，因此“切换按钮”将不会被渲染。但是，如果您将存储库克隆到您的计算机并在本地运行笔记本，您将看到该按钮将如下所示：
MayiCMS·蚂蚁分类信息系统是一款基于PHP+MYSQL（PC+手机+小程序+APP，跨平台、跨终端）的建站软件，拥有专业且完善的信息审核机制，信息刷新/置顶消费机制，信息分享/发布奖励机制，信息查看/付费授权机制，会员等级自助续费机制，为在各种类型操作系统服务器上架设信息发布平台提供完美的解决方案，拥有世界一流的用户体验，卓越的访问速度和负载能力。功能特点：1，PC手机自适应，URL路径完全
通过单击“切换按钮”，输入单元格将被隐藏，您将看到如下内容：
就是这样。总之，这是我们在一个环境（笔记本）中能够完成的所有操作：
- 定义问题陈述并扩展目标
- 直接连接到 SQL 数据库并从中查询数据
- 执行我们的分析
- 绘图可视化
- 使用 Markdown 格式化我们的章节、布局和结果来讲述故事，并使非技术受众也能阅读我们的报告
- 提供隐藏我们技术输入的功能，只留下我们的故事和见解
完整的端到端分析工作流程，全部在一个环境中。下一步将是构建一个框架、技术和/或管道，使我们能够与利益相关者无缝地分享我们的报告。如果这篇文章得到足够的关注，我会在下一篇写这篇文章。 ?
