数据分析报表设计概要


1. 基础表 ==》 基础报表的表 ==》分析报表的表

2. 报表:
    原始数据获取处理 --> 数据分析整理 --> 报表展示。

3. 分析报表表的作用:
    1. 节约成本:分析报表表设计好后,以后报表开发不再需要通过繁琐的关联关系去查询,直接通过报表表关联即可,从而节约更多的开发时间和人力财力。
    2. 使用频率:根据报表使用频率确定用户的关注度(通过日志表或者报表字段记录)。
    3. 使用人群:
         a. 高层:简单明了,字段少。
         b. 中层:重点突出,分析深入。
         c. 底层:解决具体问题,注重实用。
         确定是否,需要根据高中低三个维度拆表拆字段。

4. 设计:
    1. 站在用户角度去设计同上面的3
    2. 业务维度为主(年级、科目),指标维度为辅(排名)
    3. 挖掘需求
    4. 沟通

5. 报表监控(规则):
    1. 表管理的监控预警:第一时间发现报表系统运行过程中出现的问题,并及时跟进解决。
    2. 表使用情况的监控:通过使用情况与预期比较,分析表或者业务逻辑设计的不足,方便进一步改进。
    3. 回访。

6. 报表价值:
    1. 连续性价值:预警监控,入库成功与否。
    2. 间歇性价值:知识点这块。
    3. 一次性价值:单次考试重新统计。

7. 分析报表数据自相矛盾:
    1. Q: 同一指标在不同的表中的值不相同或出现逻辑矛盾。
         A:
                 1. 模型设计上相同指标统一规则,统一出处,减少出错概率;构建数据中间层实现指标复用。
                 2. 加强维度表完备性监控和缺失值处理,大部分数据逻辑问题是由于维度表或者缺失值引起的。
                 3. 加强沟通,避免业务逻辑理解错误,时刻检查数据的完备性。
             简而言之:
                 相同指标,统一逻辑,统一规则,统一出处,各维度表同一指标,时刻检查数据的完备性。
        A2:避免重复录入,降低差错率
       
               
                
8. 表的最终目的:
    设计的表能满足 业务、需求等的变化,而不去动表结构。
   
9. 报表常用统计项:排名,同比,环比,求和,平均,最大,最小等

10. 统计规则:
        1. 表的关系
        2. 数据来源
        3. 数据单位
        4. 数据精度
        5. 计算公式
   
11. 向下的兼容问题
   
12. 报表入口限制,新学年了旧学年的报表不能统计或者有权限限制

13. 报表分析数据存库的优缺点:
    优点:
        1. 检索查询效率非常高
        2. 业务逻辑集中管理,便于统一设计开发和维护
        3. 大量数据项转为指标项,可利用价值大大增加,便于扩展
    确定:
        1. 增加了数据冗余设计
        2. 数据一致性受到挑战
        3. 数据库操作增多,压力加大(如果业务处理在应用服务器,DB库压力增加不大)


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转载自bugyun.iteye.com/blog/2258846
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