一个牛人用PowerBI（打造航空级数据可视化产品）
八月的某天，结束了北京的出差，
在去往机场的路上，我问和我一起回上海的同事：
“最近北京机场延误挺严重的，你说咱俩能准时飞不”
“这个不好说，不过我肯定早到，我的航班早一个小时”
“嗯，正常情况是这样，不过延误就不好说了，说不定我在你前面到哦”
… …
以前，航班是否延误，延误多久，只能通过机场的航班信息显示屏或者广播了解。
随着技术发展，空管局、机场、航空公司等多个渠道的数据已经可以被很多民用app获取，它们用一套算法把这些基础数据转换成乘客需要的简单明了的信息，我们熟知的很多app已经可以做到实时掌握航班动态。
通过航旅纵横我查到同事的飞机因为前序航班延误，出港顺序排到了我的后面，最终我们几乎同时到达上海。
感受到了实时数据的强大力量，我突发奇想：
用BI工具能不能实现类似的功能？把航班数据做成一个可视化报告，甚至再进一步，加入定时刷新功能，持续更新数据，让报告变成一个产品？
“
少啰嗦 先看东西
”
这篇文章是报告制作过程的复盘，文章较长，限于篇幅，主要介绍功能和思路，分成四部分，技术细节就不展开了。
- 数据获取：志向远大，也得白手起家
- 数据清洗：费工费力，耗时最长
- 数据分析：参考专业报告，独立计算所有指标
- 报告设计：压轴环节
文章约4300字，阅读需要11分钟
数据获取
志向远大 白手起家
有了想法，首先要调查市面上有哪些公开数据、能不能获取。上面提到的渠道数据有些是公开的，有些需要企业购买或交换，比如空管局和机场的很多数据不对外开放，个人用户拿不到。
而且考虑到公开发布的报告最多也只能间隔1个多小时刷新一次，类似进出港航班排队信息这样的近乎实时的数据首先被排除。票价信息也不在此次分析范围内，未做搜集。
时刻表数据
可以公开获取的是航班时刻表信息和航班飞行数据，时刻表源头是中航信，在OTA网站也可以找到，我用爬虫搞定了除春秋航空外的所有国内航班数据。
国际航班、香港和台湾机场的时刻表都没有找到可供抓取的数据源，暂时放弃。
春秋航空作为廉航为了控制成本没接入中航信的系统，这样每笔交易就不必向中航信上缴佣金。
每个航班在一周内可能有不同的计划，并不固定
航班飞行数据
飞机在飞行中会通过无线电实时向地面发送位置、速度、高度以及天气状况等信息，空管据此分析飞机的状况，提供保障服务。这些数据并不加密，可以通过一个名为ads-b的系统的接收，国外甚至做到了抬头看到一架飞机，拿着手机对着飞机拍照，能显示出这架飞机的数据，不过这套设备在国内限制进口。
所以航班飞行数据在国外很多航迹追踪网站（flightradar24、flightware、flightstats）上都能查到，国内类似飞常准业内版估计也提供类似服务，这些网站和应用都提供全面、完整的航班历史数据下载，但都属于付费服务，不在考虑范围。
最后通过抓包分析，从某航迹网站页面上截取到了包含航班信息的json数据，可以作为数据源使用（限于篇幅，具体技术细节不再展开)，
json中包含每个航班在抓取时刻的详细信息
综合以上两个数据源，已经可以拼凑出一架飞机从起飞到降落的整个轨迹，通过航班号和飞行日期可以匹配到它的时刻表信息，进一步计算出航班延误。
其实这么做并非最佳选择，因为实际飞行数据往往比较复杂，比如涉及到跨零点起降的航班，要准确计算延误时间需要考虑的情况非常多，而类似飞常准这样的网站已经提供了计算好的数据，但是这类网站的反爬措施也非常完善，比如数字转图片格式，IP访问频率限制，很难突破。
红框里是用图片显示的数字
控制文件大小
json数据以机场为单位抓取，每次抓取的文件在十几M到几十M之间。为了兼顾文件大小和航班轨迹的完整性（文件太大清洗效率下降，文件太小轨迹不完整），最终选定了8个机场，24小时的数据来分析，即每隔一小时为8个机场统一抓取数据，共生成24个文件，数据源整体大小在600M左右。
爬虫工具
既然报告不是一锤子买卖，需要定时抓取数据，而且数据量比较大，PowerQuery就不在考虑范围了，数据清洗的时候再让它出场。爬虫是用R写的定时任务。
数据清洗
费工费力 耗时最长
常规的清洗操作不做赘述，结构转换、异常值过滤这些步骤是必须的。说一个性能问题的坑，我在Powerquery的局限这篇文章里提过，对于需要每行执行的计算，数据量上去之后PQ的效率会有明显下降，我这个case里清洗环节的用时可以增加5倍，所以必须优化掉行级别计算。
转换中文信息
原始数据以英文为主，比如航司、机场使用icao和iata代码来标记，为了在报告中使用统一规范的中文名，需要做建立一个中文信息库。最后一共整理了全球600多个机场、130多个航司、70多种机型的详细信息用来匹配，这个环节耗时比较长。
最耗时环节
为了提升最后的可视化效果，在航司分析环节，加入各家的logo是个不错的选择，也比较容易获取。但是因为logo形状各异，最终效果不理想
为了统一视觉，我最后决定重绘所有logo,做法是在固定尺寸的飞机尾翼图上加入航司标志
一共绘制了140个航司，不但耗时最久，还落下了喜欢看飞机尾翼猜航司的后遗症。
数据分析
参考专业报告
定义KPI
参考了一些业内专业网站和报告的分析思路，在可视化环节介绍，也可以参考报告的说明页面和指标解释页面
计算航班延误
跨零点起降航班和空驶航段容易造成延误数据异常，具体情况比较复杂，主要计算花在优化这两种情况上。
分析中涉及的具体的计算过程不在这篇文章里讨论了。
报告设计
压轴环节
之前的内容都是铺垫，对于使用自助BI分析师，有个比较尴尬的现实，如果报告扑街，前面的工作做了再多，价值也基本归0。想要出彩，每个环节都不能有明显的短板。
配合Powerbi图表控件的扩展能力，报告实现了一些很实用的交互功能，有的甚至可以比肩专业的航班分析服务。同时为了取得比较好的视觉效果，报告也做了很多细节优化和妥协。
报告分为机场概况、机场报告和航司报告三个主题。
机场概况：实时天气+机场流量趋势
机场天气状况是航班延误的主要因素之一，Powerbi中的iconmap控件自带openweathermap服务，可以实时显示全球范围内最近两小时的天气状况，之前介绍台风山竹的文章使用的也是这个控件。
风力分布中的红色区域是正在日本登陆的台风谭美，切换到降水分布可以看到台风登陆范围产生了大量降水。
注：控件使用免费api服务，有并发限制。
动态计算机场出港航班准点率
对航班延误的判定，业内默认标准是航班起飞时间比计划起飞时间推迟30分钟以上，不超过30分钟都视为准点。报告中将推迟时间设置为自定义项，用户可以自行改变延误时长，查看各机场对应的出港准点率。
圆圈大小代表机场昨日出港航班总数，出港准点率只以匹配到时刻表信息的航班为base计算。
昨日进出港航班流量趋势图
受页面尺寸限制，只放出了六个机场的流量趋势图，红点代表峰值时刻。右侧可以切换进港和出港两种状态
机场报告：掌握机场整体运行情况和航班详情
分钟级航班出港流量趋势图
红色代表延误航班，绿色是准点航班，灰色是未匹配到时刻表的航班。可以按状态和任意时间段筛选航班
右侧切换为进港状态：趋势图代表所有进港航班在各自始发地起飞的时间和状态。
右侧切换为国际航线：只显示流量趋势，没有延误状态信息
飞行轨迹地图
显示当前机场昨日24小时所有航班的飞行轨迹，每条航线由起点、终点、途中位置、飞行角度四个要素组成，其中途中位置来自飞行轨迹上所有打点位置的平均值，并非航班的实时位置。
如果当期航线的途中位置只捕捉到起点或终点（短途航线存在这种可能），飞机图标就会落在起点或者终点，当某一点飞机图标过多时，会产生溢出，显示为飞机图标一字排开。
飞行角度：飞机在途中回传的瞬时数据，飞行全程中可能有多种角度，很多航线并不是直线飞行。
从起点到途中位置的实线表示已完成的航线，剩余未完成的航线用虚线表示。
航班轨迹回放
以小时为单位回放当前机场昨日24小时航班活动轨迹，间隔2s。地图右下角显示当前回放时刻
机场KPI数据
反映机场运行情况的数据指标，所有指标均与切片器联动，比如下图反映的是国内航线所有出港航班的数据，按住ctrl可以选择多个维度。
旅客数预估：基于每个航班的执飞机型，按预估的平均座位数乘以100%上座率计算得来，仅供参考。
高峰时刻：指小时航班数量最高的时刻，高峰频次乘以60是其峰值航班数量
放行准点率：航班出港准点率的平均值，筛选器为出港状态时，指标反映当前机场出港准点率；进港状态反映的是所有进港航班在各自出发机场的出港准点率均值。
放行平均延误：每个航班的平均延误时间，正值代表推迟起飞，负值代表提前起飞。
到港指标参照以上两条解释。
航司排名Top12
显示当前机场航班数量排名top12的航司，受页面筛选器影响，动态变化。也可以用作筛选器，查看指定航司的所有航班。
航班时刻表
显示当前机场航班详情数据，对于没有计划时间的航班，其到达状态未知；对于尚未降落的航班，到达状态为“-”（通常集中在跨0点到达的航班）
航班详情信息
鼠标悬停在时刻表任意航班上，显示更多飞行详情。
这里的飞行高度指气压高度，不保证准确反映航班距地面或海平面的真实高度。
机场简报
简单总结当前机场运行情况，只在切换机场时刷新
航司报告：对比分析不同的航司数据表现
航司排行榜
按准点率统计最准时/最不准时、平均延误时长、平均飞行时间，繁忙程度和目的地数量共六项指标，每项指标排名首位的航司显示logo,鼠标悬停显示top5航司。
当筛选某个航司时，同时显示被筛选航司结果。（动图中的这些航空公司logo，点击后就切换到对应的数据，其实就是相当于Excel中控件的功能，在黄老师的微博《数说》栏目也有很多Excel高阶动态图表的教程，有兴趣的朋友可以看文末介绍～）
分钟级航司出港流量趋势图
显示当前航司的所有航班数据，按每个航班的最终状态做标记，不同于机场报告中的出港状态。
可选择指定状态查看其详情；可筛选任意时间段查看在此期间的流量详情。（起始时刻显示可能有瑕疵，请忽略）
统一的航司视觉效果
显示民航、货航、公务机在内的超过120家航司的logo，可按中文简称搜索并筛选任意航司，也可以按联盟搜索。
目前我在市面上都没有找到第二个这么整齐统一的视觉设计….
航线视角地图
显示城市间飞行轨迹（连线）和航班状态（颜色），可按状态筛选航线。 （默认视图，加载稍慢，只在选择航司或联盟后生效，无筛选时为空）
（用Excel实现地图可视化的内容，在黄老师的微博《数说》栏目也有相关的教程，有兴趣的朋友可以看文末介绍～）
目的地视角地图
显示当前选择航司的所有目的地城市，icon越大代表航线数量越多。
航司目的地top10
按类别显示航司的目的地航线数量top10的结果，选中类别可以查看对应的航司
机型分类统计
按通用标准将客机分为小型、中型和大型，统计每个类别对应的航班架次和预估的乘客人数。（乘客数按每个机型的平均座位数和上座率100%估算）
按联盟筛选当前报告
单独查看三大联盟（天合联盟、寰宇一家、星空联盟）各自的数据表现，包括航司排行榜在内的结果将重新计算。（右上角航线类型的选择会影响筛选结果）
之前一次线下活动上，有人问我，PowerBI能不能做出一个产品形式的报告，持续提供价值，其实这个并不难，很多公司内部已经在用这种报告，最大的障碍其实是数据安全，内部数据不能分享，而公开的数据往往又很难持续更新。
这个航空数据可视化报告是这个方向上的一个尝试，当然它自身也有一些兼容性的问题，比如用IE、火狐浏览器可能显示不正常，自定义控件加载慢、内存占用大的情况，推荐你用谷歌浏览器浏览报告，希望这些问题可以被微软慢慢改善。
报告已经开始每天定时更新，大家十一假期如果有出行安排，不妨试试看这个报告能否准确抓取你的航班数据。
本文来自投稿，不代表重蔚自留地立场，如若转载，请注明出处https://www.cwhello.com/181713.html
如有侵犯您的合法权益请发邮件951076433@qq.com联系删除
