基于 ProtonBase 的数据分析

引言

随着数据量的日益增长，如何从这些数据中提取有价值的信息变得尤为重要。在前几篇文章中，我们已经探索了如何利用 ProtonBase 来构建租房系统并实现房源的动态查询。本文《基于 ProtonBase 实现数据分析功能》将带您进一步，深入数据分析的领域，展示如何使用 ProtonBase 来执行数据分析和获得商业洞察，从而为租房平台提供决策支持。

背景

数据的价值

在信息时代，数据是新的货币。特别是对于在线租房平台而言，从用户行为到房源信息，每一次交互都产生了数据。正确地分析这些数据，可以揭示用户需求、预测市场趋势、优化服务体验，并最终驱动业务增长。

ProtonBase 的分析潜力

ProtonBase，作为一个云原生的数据库解决方案，不仅提供了高效的数据存储和查询能力，还具备了强大的数据分析工具。它的 jsonb 特性让半结构化数据的处理变得更加简单，同时保留了 SQL 的强大分析能力。

分析场景

我们将会探讨几个数据分析场景，通过本章节的学习，您将能够运用 ProtonBase 进行深入的数据分析，使数据转化为可执行的策略和决策。我们将一起探索数据分析的强大功能，并将其应用于实际的业务场景中。

业务增长和趋势分析

a. 分析近一个月内新上架并提供特定便利设施的房源数量

场景描述：管理层希望知道最近一个月内新上架并提供"Free Wifi"和"Elevator"的房源数量，以分析业务增长趋势。

SELECT COUNT(id) as newly_listed_properties
FROM listings
WHERE amenities @> '["Wifi", "Elevator"]' 
    AND last_scraped BETWEEN CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days' AND CURRENT_DATE;

b. 统计房东的房源数量与其验证方式之间的关系

场景描述：为了了解哪种验证方式的房东最活跃，我们希望统计每种验证方式的房东拥有的房源数量。

WITH VerificationCounts AS (
   SELECT host_id,
          JSONB_ARRAY_ELEMENTS_TEXT(host_verifications_jsonb) AS verification_method
   FROM listings
)
SELECT verification_method, COUNT(DISTINCT host_id) AS host_count
FROM VerificationCounts
GROUP BY verification_method
ORDER BY host_count DESC;

Host(房东)画像分析

a. 筛选经常响应并且已验证身份的房东

场景描述：为了保证用户体验，民宿平台可能想要筛选出那些响应率高且已经验证身份的房东。

SELECT id, host_name, host_response_rate, host_about
FROM listings
WHERE host_response_rate > '90%' 
AND host_identity_verified = 't';

b. 基于特定验证方式的房东房源平均评分

场景描述：为了了解哪种验证方式的房东得到了较高的评价，我们可以按验证方式统计房源的平均评分。

WITH HostAverageRating AS (
    SELECT host_id,
           AVG(review_scores_rating) AS avg_rating
    FROM listings
    GROUP BY host_id
)
SELECT JSONB_ARRAY_ELEMENTS_TEXT(l.host_verifications_jsonb) AS verification_method, 
       AVG(h.avg_rating) as average_rating
FROM listings l
JOIN HostAverageRating h ON l.host_id = h.host_id
GROUP BY verification_method
ORDER BY average_rating DESC;

房源特性和偏好分析

a. 统计最受欢迎的便利设施

场景描述：民宿平台可能想要了解哪些便利设施最受租客欢迎，以优化房源推荐。

SELECT JSONB_ARRAY_ELEMENTS_TEXT(amenities) AS amenity,
       COUNT(id) AS listings_count
FROM listings
GROUP BY amenity
ORDER BY listings_count DESC;

b. 筛选出特定地理位置并提供某些便利设施的房源

场景描述：某租客想要在某一特定行政区内预订提供免费 Wifi 和允许带宠物的房源。

SELECT id, name, neighbourhood
FROM listings
WHERE amenities @> '["Wifi", "Pets allowed"]' AND neighbourhood = 'Hong Kong, Hong Kong Island, Hong Kong';

评论和反馈分析

a. 查找某特定行政区内评分最高的房源

场景描述：租客希望在某一特定行政区预订评分最高的房源。

SELECT id, name, review_scores_rating
FROM listings
WHERE neighbourhood = 'Hong Kong, Hong Kong Island, Hong Kong' ORDER BY review_scores_rating DESC
LIMIT 5;

b. 分析评论中提到的特定便利设施

场景描述：民宿平台可能想要了解租客在评论中是否提及某些便利设施，如“Wifi”。

SELECT r.listing_id, r.comments
FROM reviews r
JOIN listings l ON r.listing_id = l.id
WHERE l.amenities @> '["Wifi"]' AND r.comments ILIKE '%wifi%';

结语

穿越了构建租房系统的基础架构，到实现动态的房源查找与评价功能，我们的旅程现在带我们来到了数据分析的前沿。在本文中，我们初探了如何利用 ProtonBase 的 jsonb 功能和 SQL 分析工具来挖掘数据中蕴含的深层次信息。通过真实世界的数据和场景，我们得以洞察用户行为，评估房源表现，乃至预测市场趋势。

随着数据的不断积累，我们的分析将变得更加精细和深入。ProtonBase 不仅为我们提供了处理和分析大规模数据集的能力，更为我们揭示了如何通过数据驱动决策来优化业务流程和提高客户满意度。

接下来，我们将继续深化我们的分析技能，探索更高级的数据分析方法，并将其应用到我们的租房平台中。敬请期待我们的下一篇文章，我们将带来更加深入的数据分析教程，帮助您将数据分析的力量转化为业务的竞争优势。