1. データ分析の価値
エンタープライズ プロジェクトには 2 つのタイプがあります: 1. 開始されたプロジェクト、2. 新しく開発されたプロジェクト。
教育システム、試験システム、電子商取引システム、金融システム、農業システムなど、大規模なシステムを長期間稼働させていれば、当然ながら大量のデータが蓄積されており、分析することが可能です。ビッグデータによって。新規開発プロジェクトの場合、データ分析作業はソフトウェア開発作業よりもはるかに速く、多くの重要な価値を提供できます。
2. アプリケーションソフト開発費
製品の初期機能は初期段階で完成しており、競争力のある機能やサービスはまだ開発されていません。製品のプロモーション、ユーザートライアル、製品のメンテナンスなど、やるべきことはまだたくさんあります。人々が想像する特別な機能や先進的な機能は、開発後に市場でテストされる必要があります。あるいは、開発の初期段階では、複数の専門家や複数の分野の専門家を招いて評価を行います。
例: 5 人の開発チーム。開発を実施する際には、会議や機能設計の議論、技術的な解決策の議論に加え、テーブルの追加、削除、変更、クエリに1日、バグの解決に2日、開発完了に3日かかります。ファンクションポイントの。プロジェクトの規模が大きくなり、さらに疲労や病気などの要因が重なると、開発プロセスは非常に困難になります。開発が終わった後のテストや運用保守は大きなプロジェクトです。すべてがうまくいくと、基本的な機能が開発されます。一定期間の試行運用を経て、一部のユーザーデータや各種機能の業務データが蓄積されました。
3. ユーザーデータのシミュレーションとソフトウェアの動作のシミュレーション
ゲームソフトの場合はゲームを開発する必要はなく、python+excelでデータの変更をテストするだけで済みます。次に、データを分析してデータを調整します。
アプリケーションソフトも同様で、データ解析によりシミュレーション演習や効果シミュレーションが実現できます。
製品の初期には、大量のデータは生成されませんでした。業界や他の製品に大量のデータが蓄積されている場合、インターネット上に公開データもあります。さらに、シミュレーションデータを生成することもできます。たとえば、株式のシミュレーション、実際のビジネス活動、投資、財務管理などをすべてシミュレーションできます。シミュレーションデータを活用して事業の確認や事業の実現効果を評価します。データのシミュレーションも重要なデータ モデリングの仕事です。
4つ目、データ分析の具体的な作業
1. ユーザーデータ
エンタープライズ プロジェクトの根本的な問題は、ユーザーの役割が多数存在することです。学校や研修機関の指導事例は非常にシンプルで、ユーザーと管理者のみです。たとえば、企業レベルの「フィットネス予約管理システム」には、学生、コーチ、コーチ アシスタント、カスタマー サービス、管理者の役割が含まれます。
フィットネス予約のビジネス シナリオ。これには、複数の学生がトレーナーを予約、アシスタントがサポート、質問に答えるカスタマー サービス、管理者のバックグラウンド メンテナンスが含まれます。生徒とコーチはオフラインで運動したり、ビデオ会議を通じてオンラインでコミュニケーションしたりできます。
私は農業予約相談システムに問い合わせています。ビジネス シナリオは、農家が農業の専門家とサポートするスタッフに予約を取り、カスタマー サービスが質問に答え、管理者が背景を維持するというものです。農家や専門家はオフラインで問題を解決したり、オンラインで会議を開催したりできます。
ユーザーの役割に加えて、ユーザーのレベルもあります。例: 第一レベルの専門家、第二レベルの専門家。
ロールごとに、シミュレーションによって一定量のユーザー データが生成されます。
2. 事業データ
ビジネス機能は、データベース内のさまざまなテーブルとデータに保存されます。フィットネスの予約、コンサルテーションの予約など。
テーブルは主に、会議情報テーブルと参加者情報テーブルの 2 つがあります。
3. 営業状況とフラグ
ステータスやフラグを書き込むことができ、ほとんどのソフトウェアを開発できます。例えば、会議のステータスは検討中、未開始、進行中、終了に分かれます。任命申請書が発行された後は、審査待ちです。
このような大規模なソフトウェアを開発するのは本当に大変です。しかし、データはシンプルで、python+excel(mysql)を使用するだけで、さまざまなビジネスシナリオの実行状況をシミュレートできます。
5. データの可視化とビジネス価値分析
例えば、農業指導制度。100件のアポイント申請をシミュレーションして発行し、オンライン会議の回数、オフライン会議の回数、コンサルティング質問のキーワード分類統計、人員配置、専門家部隊、都市分布などを統計分析する。
ビルディング ブロック レポート、大きなデータ画面、データ チャート分析などのデータ視覚化ツールを利用して、データ分析結果を表示できます。商品価値と経済コストを直接分析します。
山のように織り交ぜられています。データ アナリストのように簡単でシンプルですが、実際にデータ アナリストに応募する場合は、スキル要件がさらに高くなるはずです。さらに、複雑なデータ分析の問題はそれほど単純ではありません。レストランの注文データを分析して、上司に提案し、メニュー設定やパッケージ構成を調整する若い学生がいます。大規模プロジェクトのデータ分析はより複雑です。
大学で 7 年間教え、企業開発に 2 年間従事。エンタープライズプロジェクトの構成は、JavaEE SSH本体機能+SSM拡張機能です。その後、SSM への完全な移行が行われます。ツールに関係なく、機能設計、データベース設計、フロントエンドおよびバックエンドのモジュール設計、および大規模なエンタープライズ プロジェクトのさまざまな機能とコンポーネントは共通です。「JavaEE大規模プロジェクト開発チュートリアル」機能例：複数の学生がコーチ、アシスタント、管理者、カスタマーサービスを予約して連載します。
規模や複雑さ、さまざまな些細な機能や小さな問題は、卒業制作よりはるかに困難です。アプリ開発に携わりたい方は参考にしてください。