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构建数据分析平台：Neon、Airflow与Streamlit的完美结合 数据流向与项目结构详解
梦中人 2025-05-08 14:21:58 链资讯 已有人查阅
导读了解如何利用Neon、Airflow和Streamlit构建轻量级数据分析平台，实现自动化数据收集、无服务器数据库存储及交互式仪表板展示，适合初学者快速入门。
构建数据分析项目从未如此简单！本指南将向您展示如何快速搭建一个功能强大的数据分析平台。通过自动化数据收集、无服务器数据库存储以及交互式仪表板展示，所有操作都可以基于Python完成。
核心技术栈
本项目依赖以下三个关键技术：
Neon (无服务器PostgreSQL): 提供自动扩展的无服务器PostgreSQL数据库，无需管理底层基础设施，非常适合数据分析项目。
Airflow (通过Astronomer): 用于自动化ETL工作流程。本项目使用Airflow从CoinGecko获取历史和实时加密数据，并将其存储到Neon数据库中。
Streamlit: 构建基于Python的交互式仪表板的简易方法。只需编写Python脚本，Streamlit即可自动生成用户界面。
数据流向
Airflow定时从CoinGecko API提取加密货币数据，Neon数据库高效地存储这些数据，方便后续查询。Streamlit应用读取存储的数据，并将其可视化在交互式仪表板中。
项目结构
项目采用模块化结构，清晰易懂：
├── astronomer/ # Airflow DAGs for ETL jobs │ ├── dags/ │ ├── Dockerfile │ ├── requirements.txt ├── frontend/ # Streamlit app code │ ├── app.py │ ├── Dockerfile │ ├── requirements.txt ├── .pre-commit-config.yaml ├── compose.yaml └── README.md
Docker支持 所有组件都支持Docker，方便部署和管理。
本地运行项目
克隆仓库:
git clone https://github.com/olgazju/data_analytics_dashboard_starter_kit.git cd data_analytics_dashboard_starter_kit
设置Python虚拟环境:
brew install pyenv pyenv-virtualenv pyenv install 3.12.0 pyenv virtualenv 3.12.0 da_kit pyenv local da_kit
使用Docker运行:
docker-compose build
仪表板将在http://localhost:8501 上运行。
部署
部署Airflow DAGs: 导航到astronomer/文件夹，并使用Astronomer平台部署DAGs。
部署Streamlit应用程序: 使用Streamlit Cloud托管应用程序。连接您的GitHub仓库，Streamlit Cloud将自动处理部署。
下一步
如果您对数据分析感兴趣并希望快速上手，不妨尝试使用这个数据分析仪表板启动器套件。您可以fork仓库，尝试不同的数据源，并分享您的成果。
欢迎提供反馈和建议！
更多关于数据分析项目的教程，请查看我们的其他资源。
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