商业智能BI-数据分析平台解决方案

数据分析平台

解决方案

成都四方伟业软件股份有限公司

2017年1月

目录

1. 背景概述 (5)

2. 现状分析 (5)

2.1. 主流 BI 模式 (5)

2.1.1 ...................... 传统BI模式

6

2.1.2 ..................... 敏捷BI模式

6

2.2. 平台推荐模式 (7)

3. 整体需求 (9)

3.1. 数据源支持 (9)

3.2. 自助式查询 (9)

33 OLAP^机分析 (10)

3.4. UI 编排功能 (11)

3.5. 丰富的组件 (11)

3.6. 多种展示方式 (11)

3.7. 外部数据服务 (12)

4. 总体设计 (12)

4.1. 数据分析 (13)

4.2. 设计运行 (13)

运营平台需求分析

运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部 背景 目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。 运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。 目标 通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。 需求说明 一、需求概述 条件索引：时间、指标、栏目 时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）； 主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）； 栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。 四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析； 功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

商业智能FineBI行业应用解决方案

商业智能FineBI行业应用解决方案 目录 商业智能银行业应用方案 (2) 商业智能地产行业应用方案 (4) 商业智能制造业应用方案 (6) 商业智能税务行业应用方案 (9) 商业智能汽车行业应用方案 (13) 商业智能电信行业应用方案 (15)

商业智能银行业应用案例 随着银行信息化的不断深入，银行积累的数据越来越多，面临着“数据爆炸”和“信息缺乏”的矛盾；另一方面，在目前复杂的商业环境中，无知或一知半解做出的决策是现代银行的最大威胁。而商业智能的最大优势就是充分利用银行在日常经营活动中搜集和积累的大量数据，并将他们转化为信息和知识来为银行找出市场发展趋势和经营上的问题，发现市场机会，帮助银行企业从数据中“挖金”。 在刚刚结束的亚太银行IT价值高峰论坛上，对于提升银行企业信息化水平，实现数据价值变现，各企业IT管理者一致认为商业智能在银行业信息化数据管理中发挥着重大作用。整合数据，统一门户 商业智能系统的建立，一来是提供一个数据分析平台，为业务部门更好的分析商业特征。比如企业领导每天查看相关的数据，比如全行的主要经济指标：存款、贷款、贴现、现金、准备金、存贷款结构占比、各网点主要任务完成情况，以及各类考核指标中完成任务较好、较差的网点和个人。这些信息的背后都涉及不同的数据源和应用系统，通过商业智能平台建立数据仓库，可将银行的所有相关数据经过ETL转换，数据清洗后放到数据仓库中，给分析者和决策者一个关于银行各方面情况的分析数据。二来，业务人员在数据分析时，会不断加深数据分析的思想，可以更大程度上提高业务分析人员的决策能力。 业务多元，灵活分析

商业智能系统最基本的价值体现在有效及时地产生有用的信息。在应用商业智能FineBI 时发现，业务人员分析的难点其实在于系统中存在着大量结构或非结构化的多维数据，简单的数据关联还行，如果需求复杂多样，就难以做到及时跟进。商业智能的便捷就在于此，由于自动建模，所有维度、指标、索引关联在一开始就建立好，做分析和查看分析都可以任意切换维度。比如，在存款账户分析中可以知道发生了那些业务，业务量和频率如何，趋势是怎样，进一步深究，可切换至哪个网点，哪个业务产品实现好的效益。 研究客户，指导营销 如今银行都意识到经营方式要从经营产品转向经营客户，因此目标客户的寻找，潜在客户的挖掘成为银行数据应用的主要方向，尤其是高端财富管理和大客户的开发。 以分析大客户为例，各银行都在采用各种手段“挖”竞争对手的优质客户，现有客户的维护和二次开发也显得尤为重要，典型的营销方式就是目标营销和交叉销售。比如对已有客户分析，可以发现具有某种特征的用户具有某种特定的偏好，从而推出针对性产品。又或者通过对优质客户群体的行为分析、忠诚度分析、构成分类进行分析，采取差异化的销售策略，提供个性化的金融产品及服务，在留住优质客户的同时，增加银行的利润增长点。 加强内管，全面发展 商业智能系统可以应用是广泛的，除了银行业务分析，还可以进行人力综合成本预算分析、人员绩效考核、平衡计分卡等。领导层通过这些分析可以更加直观地了解员工工作情况，以此采取相应地奖惩措施。 总而言之，从当前我国银行业的发展趋势来看，数据到价值的转化必将驱动商业模式与运营模式的深刻变革，企业信息化建设必须跟上步伐，及早出发，积极、理性地试水投入，才能借力实现竞争优势提升。

网站运营数据分析心得体会

摘要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等有了这些数据更合理的安排工作。 第1章前言 很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用 网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等； 4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识 网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称 所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应； 2.分析自己的网站关键词

数据共享交换平台解决方案

数据共享交换平台解决方案 1. 概述 在我国，政府职能正从管理型转向管理服务型，如何更好地发挥政府部门宏观管理、综合协调的职能，如何更加有效地向公众提供服务，提高工作效率、打破信息盲区、加强廉政建设 已成为当前各级政府部门普遍关注和亟待解决的问题。国家“十五”计划纲要要求“政府行政管理 要积极运用数字化、网络化技术，加快信息化进程”。各级政府、行政管理部门都面临着利用 信息技术推动政务工作科学化、高效率的新局面。 随着电子政务建设的不断发展，政府拥有越来越多的应用数据，如何建立政府信息资源采集、处理、交换、共享、运营和服务的机制和规程，实现分布在各类政府部门和各级政府机关 的信息资源的有效采集、交换、共享和应用，是电子政务建设的更高级的阶段和核心任务。 信息资源只有交流、共享才能被充分开发和利用，而只有打破信息封闭，消除信息“荒岛” 和“孤岛”，也才能创造价值。目前各级政府都在进行政务资源数据的“整合”，但“整合”什么？ 如何“整合”？“整合”后做什么？将是摆在政府各级领导面前的首要问题。 北京华迪宏图信息技术有限公司凭借自身丰富的电子政务建设经验、自主创新的技术研发优势，为各级政府机构的实际需求提供了政务资源整合的综合解决方案——华迪宏图数据共享 交换平台。 2. 电子政务总体框架 华迪宏图数据共享交换平台总体框架如下： 由上图可以看出，华迪宏图数据共享交换平台交换体系共分为六个层次，分别是安全和标准体系、网络基础设施、信息资源中心、共享交换平台、应用层和展示层。 （1）展示层 通过建立综合信息集成门户系统为用户提供统一的用户界面，信息和应用通过门户层实现统一的访问入口和集中展现。 （2）应用层

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

商业智能(BI)定义和解决方案

商业智能定义和解决方案 什么是商业智能？ 商业智能，或 ，是一种统称，泛指用于对一个企业的原始数据进行分析的各种各样的软件系统。商业智能（ ）是由若干相关的活动组成的领域，包括 数据挖掘，在线分析处理，查询和报表。 企业用商业智能（ ）来提高决策制定，降低成本和识别新的商机。商业智能（ ）不仅仅只是公司的报表或从企业系统中引导出信息的一套工具。信息主管通过商业智能（ ）来发现企业内低效的，需要改进的商业流程。 利用现在的商业智能（ ）工具，商业人士可以随时自己开始对数据进行分析，而不要等待 来运行一个复杂的报表。这样民主化的信息访问让用户在做商业决策时有了硬性数据的支持，否则就只能基于直觉来做出决策。 虽然商业智能（ ）有光明的前景，但它的安装启用却受到技术和企业文化挑战的困扰。高管们必须确认在商业智能（ ）系统中所用的数据是干净与一致的，所以用户才会信任它。 什么样的企业会使用 系统？ 象 ， ， 和 这样的连锁餐馆业大量地使用着商业智能（ ）软件。他们用商业智能（ ）做出战略决策，诸如在菜单上添加什么新品，哪一种菜式要被删 除和哪一个业绩欠佳的店要被关闭。他们还用商业智能（ ）来决定战术的事项，象与食品供应商重新谈判合同和找到改进低效率流程的

机会。因为连锁餐馆深受 日常商务运作的驱动，而商业智能（ ）对他们经营上的帮助是如此的重要，所以他们成为所有行业中使用 的中坚力量，而真正地从这些 系统中得到实际 价值。 的关键组件之一 业务分析 是在各种行业中成为一个成功企业所必不可少的，在专业的体育团队像波士顿的 ，奥克兰的 和新英格兰的 中，业务分析就更加的必不可少。 利用一种分析的方法， 在四年中赢得了三次美国橄榄球超级杯大赛。这个球队在很多方面都用到了 数据和分析模型，无论是在场内还是场外。深入的分析帮助这个球队在全美橄榄球联盟（ ）的薪资上限之下选择球员。 的教练与球员对比赛 录相和统计资料的研究是出了名的，教练 阅读由经济学者写的关于足球赛结果的统计概率的学术文章。在场外，这只球队利用详细的分析评价和改进 全体球迷体验 。在每一场主场比 赛，举例来说，会特别安排 至 人进行定量测定体育场的食物、停车、人员、浴室整洁和其他因素。 在零售业，沃尔玛（ ）利用大量的数据和分类分析来帮助它占领市场。 在赌博业 的竞争中改变了它的基调，从建立大型赌场转向分析周边客户的忠诚度和服务上。亚马逊（ ）和雅虎（ ）不仅仅是电子商务网站，他们忙于 分析和遵循一种 测试和学习 的方法转变商业。 一年要做 多次的实验来鉴定理想的客户和为信用卡定价。 谁应该起到领导的作用？

IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)

IBM公司数据仓库商业智能解决方案(DOC 45页)

1. 技术瓶颈：海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住？ 2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。 3. 价值金矿：海量数据中的非结构化数据蕴含着的“价值金矿”，能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。 从海量数据价值挖掘层面上看，传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的，一般的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。 然而目前OLAP存在的最大问题是: 业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统. 在思达商业智能平台 Style Intelligence上进行海量数据的多维数据分析，从业务需求的角度出发，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。在自主知识产权数据块儿技术支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接运行，并最终生成报表。 此种以终为始的设计思路，首先能解决传统OLAP分析中维度难以改变的问题，利用思达商业智能平台 Style Intelligence中数据非结构化的特征，业务人员可以灵活地改变问题分析的角度，对业务人员非常友善。其次思达商业智能平台Style Intelligence 在海量数据处理中利用分布式数据处理架构强大的分布式数据处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，系统开销并不显著增长。

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

数据标准管理平台解决方案

东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构

数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：

网站运营核心数据分析列表

第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 1.1IP 1.2PV 1.3在线时间 1.4跳出率 1.5新用户比例 2.订单相关数据： 2.1总订单 2.2有效订单 2.3订单有效率 2.4总销售额 2.5客单价 2.6毛利润 2.7毛利率 3.转化率相关数据： 3.1下单转化率 3.2付款转化率。 简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠

EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心） 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。 这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。 来说明下重要的数据指标： 1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。 1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。 2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。

商业智能与数字化管理解决方案

商业智能与数字化管理解决方案 （一）方案简介 该方案基于海航集团多年实施“数字化海航”战略经验，依托先进的商业智能技术（BI），整合企业核心业务系统，建立关键管理指标数字化、可视化的管理模式，实现企业合规与风险控制的智能化框架，满足业务操作层、经营管理层和决策层不同需要的“数字化”管理整体解决方案。 (1)方案综述： 海南海航航空信息有限公司以其强大的技术实力，丰富的项目实施经验，在数据整合，辅助决策支持项目建设各个阶段都能为客户提供咨询和开发服务，并提供一套完整的解决方案 ?数据集成平台解决方案：含数据整合、数据同步、数据迁移、数据合并、数据交换、数据联邦、数据质量监控、数据整合流程监控等服务。 ?OLAP建模解决方案：采用主流的多维展现工具，支持高度的客户个性化以及强大的行业二次开发。 ?报表平台解决方案：集成业界流行的报表引擎，并支持客户化，使得报表与企业门户无缝集成。 ?BI多门户解决方案：采用B/S模式，统一以Web浏览器作为客户端，将功能实现的核心部分集中到服务器上,可以最大限度降低客户端的维护成本，同时通过灵活的权限配置管理，实现不同用户不同需求的BI多门户展示效果。 ?3G-BI门户解决方案：针对移动商业用户提供可以浏览、搜索、定位公司生产经营业绩指标并查看指标细节，从而延伸管理半径，通过智能手机随时随地掌握企业经营状况。 (2)方案价值： ?跨系统整合核心业务数据，为不同决策群体提供相关辅助决策支持服务 ?建立统一的数据规范标准，持续提高整合业务系统数据质量，同时推进业务系统的不断完善 ?建立数字化、可视化的管理、监控、预警模式 ?建立数字化、可视化管理的商业智能门户，为企业经营管理层提供准确、及时的关键指标监控平台 ?实现企业战略规划与生产经营紧密结合。将“数字化”、“精细化”和“科学化”管理贯穿于企业战略执行和日常生产经营活动中，并形成有效的“闭环管理” (3)适用客户： ?企业集团 ?大中型企事业单位 ?政府单位

BI商业智能地产行业解决方案

BI商业智能地产行业 解决方案

目录 1、地产行业方案概述....................................................................................................................... - 2 - 2、房地产行业财务分析................................................................................................................... - 2 - 2.1BI财务智能分析系统 (2) 2.1.1 BI财务智能分析系统概述 ............................................................................................... - 2 - 2.1.2 BI财务智能分析系统应用价值 ....................................................................................... - 3 - 2.1.3 财务分析关键指标的建立............................................................................................... - 4 -2.2财务确认收入分析 . (4) 2.2.1 财务确认预收收入分析................................................................................................... - 5 - 2.2.2 租金收入分析................................................................................................................... - 6 - 2.2.3 收入构成分析................................................................................................................... - 7 -2.3利润分析 (8) 2.3.1利润表分析........................................................................................................................ - 8 - 2.3.2利润构成分析.................................................................................................................... - 9 - 2.3.3项目公司业绩分析.......................................................................................................... - 10 - 2.3.4利润完成情况分析........................................................................................................... - 11 -2.4开发成本分析.. (11) 2.4.1开发成本结构分析........................................................................................................... - 11 -2.5费用分析. (14) 2.5.1费用结构分析.................................................................................................................. - 14 - 2.5.2费用趋势分析.................................................................................................................. - 15 -2.6五方面能力综合统计分析 (16) 2.7关键指标分析 (18) 2.7.1短期偿债能力分析.......................................................................................................... - 18 - 2.7.2长期偿债能力.................................................................................................................. - 18 - 3、BI HR解决方案......................................................................................................................... - 19 - 3.1方案概况 (19) 3.2人力资源BI分析模型 (19) 3.2.1人力资源概况.................................................................................................................. - 19 - 3.2.2人员结构.......................................................................................................................... - 21 - 3.2.3人员变动.......................................................................................................................... - 23 -3.3关于HR的薪资方面 .. (26) 3.3.1薪资项目分类对照表...................................................................................................... - 26 - 3.3.2可参考的部分模型.......................................................................................................... - 28 -

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

数据分析平台解决方案设计.pdf

数据分析平台解决方案设计 一、数据建模 Microsoft? SQL Server? 2012可帮助企业构建全面的企业级分析解决方案，通过熟悉的工具进行可行性分析。SQL Server 2012 分析服务引入了商业智能语义 模型，一种可供用户以多种方式构建商业智能解决方案的统一模型。这意味着：可为强大的联机分析处理(OLAP) 技术提供持续支持，从而使SQL Server 分析服务成为商业智能专家不可或缺的好帮手。 可作为经常按行和列处理数据的IT 专业人员和开发人员的专用工具。 可跨越个人、团队和企业环境为一系列商业智能解决方案提供支持。 Figure 数据模型- 多维模型和表格模型 （1）灵活性 SQL Server 2012 分析服务可支持一系列商业智能解决方案（包括报表、分 析、仪表板和记分卡），适用于各种范围的业务环境。 更多技术选择 随着统一维度模型的发展，商业智能语义模型将强大的多维分析技术与常见 的表格格式数据模型紧密结合，从而实现分析模型创建和消费的灵活性。这种单一模型无需调整现有项目，并可为未来项目开辟新天地。

设计和开发 常用的集成工具可帮助简化和加速设计和开发流程。利用在Business Intelligence Development Studio 领域的直观数据驱动经验加速商业智能应用程 序设计迭代过程。采用强大的开发工具管理源控件及无缝部署Microsoft Visual Studio? 开发、测试和生产。 （2）丰富性 SQL Server 2012 分析服务能够与大量开发工具和技术构建基块搭配使用， 因而BI 专家和其他IT 专业人员既能构建简单的商业解决方案，又能构建复杂 的商业解决方案。分析服务还能通过Microsoft Office和Microsoft SharePoint? Server 2010 的互操作性为商业智能用户提供丰富的体验，从而帮助用户获取、使 用及共享信息。 丰富多样的建模功能和成熟严谨的业务逻辑 利用分析服务丰富多样的建模功能简化构建复杂解决方案的过程。采用适当的技术满足各种不同类型的需求。 细化安全方案 分析服务中基于角色的安全模型采用Active Directory 和行级安全方案。 与Microsoft Office 2010 的互操作性 帮助企业用户从熟悉的Microsoft Excel? 2010 环境访问多维数据。利用SQL Server 数据挖掘插件直接在Excel 2010 中进行预测性数据挖掘。 无处不在的业务洞察 通过分析服务和SharePoint Server 汇总性能管理的方方面面（包括监控、 分析和规划）。 Web 服务 轻松开发新的应用程序，实时集成分析功能与运营。 （3）扩展性与性能 SQL Server 2012 分析服务充分最新硬件的优势，随时准备处理最具挑战性 的企业部署环境。 支持最新硬件

流域水质大数据分析平台建设方案

1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。

3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2