Web解析ツールを構築するためのアドバイス（好ましくはPythonに優しい） - OLAP/Python

Question

私は、電子商取引のWebサイト用のWeb解析ツールの開発を開始しようとしています。

私はいくつかの異なるイベントを記録するつもりです。基本的に、ページとページビューのさまざまな要素をクリックします。

これらのイベントはメタデータ（ログインしたユーザーのユーザー名、国、年齢など）を持ち、ページ自体には他のメタデータ（カテゴリ、サブカテゴリ、製品など）があります。国からの顧客が訪れたカテゴリyをxはどのように多くの

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私の会社のような質問に答えることができるように、OLAPキューブのようなものをご希望ですか？ 2012年1月のカテゴリxのページビュー数はいくつですか？ 国xの顧客がカテゴリyを訪問しましたか？

これらのイベントを記録し、同僚が使用できるようにレポートインターフェイスを作成するには、OLAPエンジンを使用する必要があります。

私は正しいですか？私が使用すべきエンジンとフロントエンド/レポーティングツールに関するアドバイスはありますか？私はPythonのプログラマーです。だから、Pythonに優しいものはどれもいいでしょう。

ありがとうございました！

Answer 1

主な質問は、あなたのキューブがどんなに大きくなり、オープンソースのOLAPソリューションが必要かどうかです。

大きなキューブを扱い、将来の機能のためのスペースを確保したい場合は、実際にはOLAP Serverに行ってください。いくつかのオープンソースはMondrianで、その他には限定されたコミュニティ版、Palo、icCubeがあります。重要な点は、MDXおよびXMLAと互換性があることです。 OLAP標準に準拠していないため、さまざまなレポートツールや既存のライブラリを使用してプラグインすることができます。私の理解では、Javaや.NETのようなXMLAライブラリのPhytonバージョンはありません。

キューブが小さい場合は、自分で何かを開発することも、Charlaxのコメントが示すように、他のより早い解決策に進むこともできます。

Answer 2

選択した回答に記載されているとおり、データ量によって異なります。しかし、軽量のPython OLAPフレームワークで十分である場合には、Cubesを試してみてください。ソースはgithubです。これにはSQLバックエンドが含まれており（その他のものも実装されている可能性があります）、光はHTTP OLAP serverです。 hereこれは可視化レイヤーと複雑なクエリを含んでいませんが、それは小さくてもトレードオフです。