数据分析的门槛在降低，希望你能及时意识到。
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需求
今天是本学期《数据库系统原理》的最后一课。学生们完成了数据分析项目，依次上台做展示。
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看到连计算机扫盲课都没有上过的文科生，经过一个学期的学习，能够自己从网上找数据，导入关系型数据库，用 SQL 来做查询，直到以数据来回答自己感兴趣的问题，我觉得很开心。
在这个大数据时代，我们每个人的工作，都或多或少要跟数据打交道。小到记录自己的账本，大到用数据辅助企业战略决策。用好数据，可以帮助你所在的团队，和你个人增值。
有价值的数据，许多都存储在了各种数据库里面。想要使用好它们，只会用 Excel 或者 Access 是不够的。一般来说，查询它们的最好方式，是学会各种查询语言。最常见的，就是 SQL。
在著名的 Python 课程 Programming for Everybody 里面，主讲教授密歇根大学的 Chuck (Dr. Charles Severance) 认为，SQL 语言是编程语言中最简单的一种。
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但是，我们还是现实一点。
许多时候，你有分析数据的冲动，然而并非人人都有时间和意愿去学一门 SQL 课程，来完成日常工作中的数据查询、分析和可视化工作。
工具
好在，技术的发展，总是把很多原先专业人士才能做的事儿，变成大众都能做的。
例如自动挡汽车，例如手机上的相机应用，再例如我今天要给你介绍的 Metabase 。
Metabase 的 Slogan ，是这个样子的。
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翻译过来，重点就是：
- 所有人都能用
- 可以容易表达你的问题
- 使你能从数据中学习
安装
我们来尝试一下。
Metabase 这款工具，完全可以适用于团队协作，因为它提供了 Docker 镜像、AWS 和 Heroku 等方便的云端使用方式。
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为了介绍的简单与方便，这里我只给你介绍一下单机版的安装。其余的应用形式，你可以学习本文之后，自己继续挖掘。
因为我自己使用的是 macOS ，所以这里选择 Mac 下面编译好的安装文件就行。
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如果你使用的是其他系统，例如 Linux 或者 Windows ，安装也不麻烦。只需要点击“其他平台”按钮，下载一个 jar 类型文件。只要你在系统里面安装好 Java 运行环境，就可以直接双击该文件运行了。
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这里以我电脑上的 macOS 系统为例。打开下载的 dmg 文件后，把可执行文件拖入到“应用”文件夹，就可以了。
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第一次运行的时候，可能需要一些时间初始化。
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当出现以下界面的时候，就意味着准备就绪了。
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请你点击上图里面的蓝色按钮，开始设置。
我们需要输入一些基本注册信息。
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之后，选择我们需要连接的数据库。
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注意，这里有很多选项可以选择。这些选项，基本上涵盖了市面上常见的主流数据库类型。
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为了方便起见，这里我们使用“麻雀虽小五脏俱全”的 SQLite 数据库。其他类型的数据库，你可以稍后自己尝试。
我用的样例，是 Stanford 数据库开放课程使用的 colleges.db 。我自己上课的时候，一直用它作为基础样例演示给学生。
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设置完毕之后，下面需要注意，有个数据统计选项。 Metabase 是在询问你，是否允许把你的使用行为统计信息发给它，帮助改进。
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如果你乐于分享，可以保持原先设定。若对自己的隐私比较注重，不用纠结了，可以关闭该选项。
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到这里，安装和设置就算完成了。
浏览
下面我们看看有哪些数据表可以查看。
这个数据库里面包含了3张表格，分别是：
- Student 学生信息
- Apply 申请信息
- College 招生学校信息
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我们选择其中的学生表格。
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Metabase 默认给了我们一些基本的描述性统计结果。
例如最重要的，是一张表格到底有多少行。这里样例 Student 表里，一共有12个学生的记录。
还没完，往下翻， Metabase 还为我们自动生成了一些其他统计结果。
首先是学生的学号分布。
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当然，由于学号无非是个独特数字而已，所以这个统计没有什么用处。
但下面这张，就不一样了。
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这是学生的 GPA 分布，可见，大部分学生的成绩高于 3.6 分。数据集不是个均匀或者正态分布。
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上面这张图，反映了学生来自的高中学校大小。看得出来，大部分学生还是来自于学生人数较多的学校。来自小而精的高中学生人数，相对较少。
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后面这张图，统计了学生姓名。有意思的是，你可以清楚看到，有重名的学生。
如果你不满足于只看这些统计信息，而希望查看原始数据。那么可以点击“Browse Data” 按钮，选择 college 数据库。
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然后选择其中的 Student 表格，就能看到全部学生记录信息。
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分析
如果我们只关注其中一部分学生的情况，可以选择上方紫色的“Filter”（过滤）按钮。
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这里，所有的条件，都可以通过选择和输入数值来完成，不需要编程。我们选择过滤结果只保留 GPA 大于 3.5 的学生。
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上图左侧就是我们想看的结果了。
但是我们会觉得，“一幅图胜似千言万语”。
怎么办呢？我们选择右下方，以 GPA 作为分组依据，然后点击左下方的 Visualization （可视化）按钮。
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可见，在成绩大于3.5的学生里面，有4个是3.9分的成绩。这部分学生里面，学霸占的比例不小啊。
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我们还可以换一种分组方式，这里我们使用高中学校人数作为分组依据。然后再次进行可视化。
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于是你可以看到，GPA 3.5 分以上的学生，来自于人数规模1000的高中最多。
点击可视化按钮，我们可以选择不同的图形来表示。
这里我们选择饼图。
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你觉得在这个问题里，柱状图和饼图，哪个更适合描述咱们的过滤分析结果呢？
地图
下面我们来看看，如何对数据进行地理信息可视化。也就是，画个地图出来。
这里，我们选用的，是其中 College 这张表格。
这张表格里面，包含以下信息。
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我们打算看看，不同州大学的录取人数。做法很简单。还是点击 Visualization 。
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选择图形选项最右下方的“地图”(Map)。
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修改 Metric field 为 Enrollment 。然后 Region Field 为 State （州）。
于是你就能看见下面这样的地图了。
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有意思的是，Metabase 对于州的简写方式也能正确识别，并且把它们标记在地图上。而且根据汇总招生人数的多寡，还自动选择了不同深浅的颜色。
关联
下面我们来看看更实用的分析手段——关联查询。
从一张表里，我们已经可以分析出不少东西了。但是更多情况下，我们希望采用多张表格联合在一起，从而能从中挖掘出洞见（Insights）。
例如这里我给你提一个问题：
不同大学录取最低 GPA 是多少？
这个问题，你若是只用一张表，是无非回答的。
因为 Apply 表里面虽然有录取决策信息，但是不包含 GPA；
Student 表里面虽然包括了 GPA，但你不知道学生报了哪所学校，以及是否被录取了。
让我们点击上方菜单栏里面的“问问题”（Ask a question）按钮，然后从下图中选择“定制问题”(Custom Question)。
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然后，你需要选择数据库。
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还得选择一个初始的表格。
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我们选择 Student 表。
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然后选择 Join data （关联数据）。
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这里我们需要选择 Apply 表格。
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然后会让我们选择用哪个列进行关联。毕竟，如果我们把张三的学生信息关联到李四的录取信息记录上，是没有意义的。
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我们观察一下，发现在 Student 和 Apply 中，都出现了学生的 ID （sID），这是学生的唯一标识。就用它好了。
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下面我们设置一下过滤条件。显然，既然考虑录取分数，那么就得找出那些被录取的人。
于是我们在 Filter 一栏里面点击。
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选择 Apply 表格。
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然后从中选择 Decision （录取决策）。
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因为这里只有两种取值选择。所以我们可以选择 Y （录取）。
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然后我们就可以根据学校来查看最低录取分数了。
这里我们填写绿色的 Summarize 。
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我们感兴趣的是最低录取分数，所以可以从中选择 Minimum of 。
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然后选择 GPA 作为最小值选择列。
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还没完。因为我们是需要按照学校来分别计算的。所以在 by 后面选择 cName 。
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通过简单的点选，你现在已经有了所有需要设置的信息。
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好，我们执行吧。选择 Visualize 。
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从这张图里，我们可以看到，Berkeley 录取学生的 GPA 线最高。 Cornell 和 Stanford 并列最低。
由此看来，名校看重的，绝不仅仅是 GPA 成绩啊。
是吗？
这个作为思考题，欢迎你把自己的答案写在留言区里面和大家交流。
小结
本文我带你用一个极简的数据库样例，尝试了不写任何一句 SQL 代码，对数据库进行过滤、分析、统计、可视化，以及表间关联查询。
你可能会觉得，这么简单的数据，我拿眼看心算，都比你这方法快！
没错，但是想象一下，如果你的每张表里面，数据量都多上1000倍呢？
我们要学东西，就需要掌握这种能规模化应用的技能。虽然初始学习的时候觉得有些繁琐，但是真正帮你应对大规模数据结果的时候，你就能尝到掌握它的甜头了。
祝数据分析愉快！
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题图：Photo by National Cancer Institute on Unsplash
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