构建 Web 分析工具的建议（最好是 Python 友好的） - OLAP/Python

Question

我即将开始为电子商务网站开发网络分析工具。

我要记录几个不同的事件，基本上是点击页面的各种元素和页面浏览量。

这些事件带有元数据（登录用户的用户名、他的国家、他的年龄等），而页面本身带有其他元数据（类别、子类别、产品等）。

我的公司想要像 OLAP 立方体这样的东西，以便能够回答以下问题：

有多少来自国家 x 的客户访问了类别 y？ 2012 年 1 月类别 x 的综合浏览量是多少？ 有多少来自国家 x 的客户访问了类别 y？

我的理解是我应该使用一个OLAP引擎来记录这些事件，然后构建一个报告界面让我的同事使用它。

我说的对吗？你对我应该使用的引擎和前端/报告工具有什么建议吗？我是一名 Python 程序员，所以任何对 Python 友好的东西都会很好。

谢谢！

Answer 1

主要问题是您的多维数据集有多大，以及您是否需要开源 OLAP 解决方案。

如果您正在处理大立方体并希望为未来的功能腾出空间，您可能会选择真正的OLAP Server。一些是开源的——Mondrian——还有一些有一个“有限”的社区版本——Palo、icCube。这里的重点是与 MDX 和 XMLA 兼容。事实上的 OLAP 标准，因此您可以插入不同的报告工具和/或使用现有的库。我的理解是，没有像 Java 或 .NET 那样的 XMLA 库的 Phyton 版本，不确定这是要走的路。

如果你的立方体很小，你可以自己开发一些东西，或者按照 Charlax 的评论寻求其他更快的解决方案。

Answer 2

如所选答案中所述，这取决于您的数据量。但是，只要您遇到轻量级 Python OLAP 框架就足够的情况，那么您可以尝试Cubes，来源在github。它包含 SQL 后端（也可以实现任何其他后端）并提供了一个轻量级 HTTP OLAP server。使用它的应用程序示例（PHP 前端和 HTTP Slicer OLAP 服务器后端）可以在here 找到它不包含可视化层和复杂的查询思想，但这是为了小而取舍。