Einfach, SQL und Python zu schreiben, um Analysen mit integrierten Visualisierungstools zu erstellen. Früher habe ich SQL in TablePlus geschrieben, das in Dateien für PyCharm eingefügt, ein benutzerdefiniertes Paket verwendet, um SQL in ein Python-Skript zu extrahieren, mein Modellieren und Transformieren durchgeführt und dann die endgültigen Ergebnisse in Tabellen exportiert, um sie zu visualisieren und Präsentationen zu erstellen. Jetzt kann ich das meiste davon in Hex machen und schreibe hauptsächlich meine endgültigen Präsentationen mit Screenshots aus Hex und Links zum Notebook. Komponenten für sich wiederholenden Code und Python-Pakete sind großartig. Die Visualisierungstools sind schnell und einfach zu verwenden für die meisten schnellen Diagrammtypen (obwohl ich mir ein bisschen mehr Optionen und Flexibilität wünschen würde).

With a proliferation of BI tools, there appeared a tendency for folks to create lots of ad hoc dashboards to answer analysis questions that both lack context and immediately turn into tech debt. Having a notebook solution that can be a platform for an exploratory analysis or a prototype that can be easily shared with a non-technical stakeholder has been great. The polyglot nature of it is compelling too, as it provides a neat Python entry point by eliminating the need for newbies to fiddle with environment management as it can be the hardest part of getting started.

- I love how easy it is to use Hex when considering the amount of features that are available. I'm using it every day for work. - Transforming data using both Python and SQL is really powerful. - I also love components which let you reuse logic in different notebooks. - The code editor mimics VS Code's (eg. multi-line editing, carret movement, etc) which is very important to me. - The Hex team is always available to help and listen to feedback. If you haven't tried it yet, I encourage you to do so :)