簡介

在上篇 「Day26 視覺之章-QuickSight 概念篇」中，我們簡單的介紹了 AWS 的 BI 服務 QuickSight 的基本概念，本篇讓我們來實際操作建立資料儀表板!

註冊 Amazon Quick Suite

AWS 的 QuickSight 服務是包在一個叫做 Quick Suite 的數據分析平台內，讓我們先做基本的註冊。

Step1：搜尋 QuickSight 服務

Step2：選擇登入帳號，我們先選擇使用者 Joe

Step3：開始註冊 Amazon Quick Suite，點選註冊按鈕

Step4：填寫註冊資料和相關設定

• 由於 Qucik Suite 平台還尚未開放 Taipei region，所以我們先選擇 Tokyo region 即可
• 填寫完相關資料和選項後，就可以點選建立帳戶

Step5：等待帳戶建立中

Step6：顯示成功建立，接著就可以點選前往 Amazon Quick Suite

Step7：順利進入平台頁面後，即完成帳號的 Quick Suite 的註冊流程

要注意功能會因為 region 不同而有些許差異，詳細內容要參考官方文件

Quick Suite 頁面介紹

Step1： Quick Suite 主頁

Step2：首先我們先點選右上角的 「管理 Quick Suite」

Step3：進入後是管理帳戶的頁面

Step4：接著我們先來確認一下訂閱的狀況

• 目前的訂閱服務僅基本功能，若要進階要再升級訂閱的服務等級

Step5：再來我們來確認一下 Quick Suite 平台的管理員

• 這邊都可以再調整管理員的權限
• 或者新增使用者

以上為比較重要的設定頁面，其他可以自己稍微做瀏覽即可，接下來我們來看看如何建立資料來源。

建立資料來源

Step1：首先我們要回到首頁，然後點選「資料集」的頁面，選擇「建立資料來源」

Step2：接下來我們選擇 「Amazon Athena」的服務作為資料源

Step3：接著我們要為這個資料源命名，我們就命名為 gold_anime_summary 即可，然後按「建立資料來源」

Step4：跳轉頁面後，在資料集的頁面我們可以看到剛剛建立的 Athena 資料來源

Step5：接著可以點擊該 Athena 資料來源，實際來建立相關資料集

Step6：出現彈窗後，就可以看到我們建立的資料來源名稱

• 下一層是 AwsDataCatalog
• 再來正常應該可以找到相關的 Table
• 但... 由於 Athena 是有 Region 的限制的，因為我們原本是建立在 Taipei region，但 Quick Suite 的平台是建立在 Tokyo region，所以導致看不到我們先前建立的資料

我們做個簡單的調整，本次先採用 Taipei region 的 Athena 做資料集下載的動作，然後再上傳到 Quick suite 平台當資料集使用。

這也提醒我們，在建置 AWS 雲環境時，要先確認該區域都有提供自己需要的服務!

Step7：下載 Athena 資料集

• 首先我們先切回使用者 Andy，再 Switch 至 AnimeRole
• 然後進入 Athena 服務，將 gold 資料庫內的 animes_summary 資料表內的資料整個做下載

SELECT * FROM "gold"."animes_summary" 

Step8：接著回到資料集的頁面，點選建立資料集

Step9：點選上傳檔案，並選擇剛剛下載的檔案

Step10：確認檔案上傳的內容，沒問題就點選下一步

Step11：接著要做資料來源確認

• 來源為剛剛的選擇的上傳檔案
• 評估預估的檔案大小
• 以上沒問題就可以點選視覺化

Step12：確認是否有正常跳轉到儀表板頁面，並且最左邊有顯示資料集和相關資料表

透過以上操作流程，我們即完成了資料集的建立!

請注意在正常的同 region 情況下，一般還是會選擇使用 Athena 的資料來源做資料集。

建立簡易的 Anime DashBoard

Step1：確認已進入儀表板首頁，可以看到資料集、視覺效果、表等等資訊

Step2：接著我們先來建立一個資料表，找到下圖中的資料表，並直接做點選

Step3：接著我們將所有欄位做點擊，即可顯示到資料表中，順序可以自行愛喜好調整

Step4：再來由於資料表的 year 是從歷史至今，資訊量有點過多，我只想看 year = 2025 年以及可以選擇自己喜歡的 genres，我們需要做篩選條件的建立

• 找到上方工作列中的漏斗符號
• 點選新增條件
• 選擇 genres、year

Step5：接著我們針對 year 條件做點選，進入到設定的頁面

Step6：進入後我們可以看到

• 有不同的篩選條件類型可以自選
• 篩選條件有排除、包括
• 我們本次先選擇「篩選條件清單」

Step7：選擇 year = 2025 後點選套用後，我們可以看到資料僅顯示 year = 2025 相關的資料，其餘 year 的資料皆被篩選掉了

Step8：接著我想針對 total_ratings 做遞減的排序，讓最多評論的 genres 資料由上到下排序

Step9：我想知道從歷史至今的年度總評論數與平均評論分數

• 點選視覺效果，找到「堆疊長條組合圖」
• 按照下圖內的 2 標籤指示
  • 將 year 選入 x 軸，並點選右邊的三個點，選擇遞增，由歷史排序至今
  • total_ratings(總和) 選入柱狀圖
  • avg_user_rating(平均數) 選入線性圖

數據分析：

• 透過該圖表，我們可以看出該資料集的數據變化，隨著年份越接近現代，總評論數和評分持續升高
• 直到近期總評論慢慢降低，但平均評分一樣是持續升高的
• 透過這種簡易的分析，我們就可以看出基本的動漫變化資訊，有興趣的朋友們，可以自行根據資料集做處理，設計出自己喜歡的指標和維度做分析

Step10：並調整資料表與視覺圖表的長寬，可按照自己喜好做拖拉即可，確認後就可以點選右上角的「發佈」

Step11：跳出發佈彈窗後，首先我們將儀表板命名為 Anime_Summary，並發佈儀表板

Step12：發佈後會實際顯示儀表板畫面

Step13：接著我們回到首頁後，之後就可以在左邊的儀表板頁面找到我們設計好的儀表板

Step14：再次點擊後，就可以查看剛剛的儀表板內容，並且可以點選圖表，就會根據你選到的直條圖顯示當年的資訊

完成以上操作流程後，我們即完成了儀表板的建立!

結論與建議

本次我們介紹了：

• 如何註冊 Quick Suite 帳號
• 簡易介紹 Quick Suite 頁面
• 建立資料源
• 建立儀表板

實際的操作後：

• 我們可以更快速的了解 QuickSight 帶來的方便性
• 透過易懂的儀表板設計，我們可以更好的透過圖表來理解這些資料集的內容
• 最後讓決策者更快速的掌握資料內容，並加快決策速度

下篇預告

下篇我們要來介紹 「Day28 監控之章-CloudWatch、CloudTrial 概念篇」，了解 AWS 如何透過 CloudWatch 與 CloudTrial 做服務相關的監控。

參考資料

[1] Amazon Quick Suite