建立Web分析工具（最好是Python友好）的建议 - 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，基本上点击页面的各种元素和页面视图。

这些事件包含元数据（登录用户的用户名，国家/地区，年龄等），页面本身带有其他元数据（类别，子类别，产品等）。

我的公司希望像OLAP多维数据集一样，能够回答以下问题：

x国家/地区有多少客户访问了类别y？ 2012年1月x类别的浏览量是多少？ 来自国家x的客户有多少访问了类别y？

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

我是对的吗？您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的大小，以及是否需要开源OLAP解决方案。

如果您正在处理大型多维数据集并希望为将来的功能腾出空间，那么您可以选择真正的OLAP Server。其中一些是开源的 - Mondrian - 而另一些则是'有限的'社区版 - Palo，icCube。这里重要的是与MDX和XMLA兼容。 defacto 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，不确定这是否可行。

如果您的立方体很小，您可以自己开发一些东西，或者根据Charlax的评论指示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，来源位于github。它包含SQL后端（也可以实现任何其他后端）并提供轻型HTTP OLAP server。可以找到使用它的应用程序（带有HTTP Slicer OLAP服务器后端的PHP前端）的示例here它不包含可视化层和复杂查询，但这是小的权衡。