关于数据挖掘:思迈特软件Smartbi数据报表设计开发数据报表设计流程

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数据报表设计流程一:构建剖析体系

1、面向业务后果的剖析
b 端产品经理不同于 c 端,业务是所有产品设计的外围,必须围绕业务进行产品设计。首先要明确剖析目标,并进行业务诊断,最重要的是买通剖析链路。
例如要剖析利润曲线,与利润相干的数据有利润率、在架率、产品种类、报价策略、市场行情变动等。
依据公司具体业务不同,清晰哪些是须要重点关注的,哪些是能够临时搁置的,特地是要跟业务团队多沟通协调,独特商议出一个剖析框架。
个别可采纳枚举法,列举可能烦扰到外围业务数据所有因素,再一一排查。
2、面向生产过程的剖析
公司不仅要求剖析业务后果等业务强相干数据,生产过程关系到每个人的工作效率和工作成绩是否达标,生产过程同时也是对人员 kpi 的考核。
如对销售的访问客户数、销售线索获取数量、签单客户数,奉献利润占比等,对客服的工单解决数量、客户评分、分钟会话数量等,该局部剖析次要依据使用者的操作记录产生数据。

数据报表设计流程二:定义察看指标

1、进行维度下钻
定义好剖析框架后,要进一步确定察看指标,次要是对察看维度进行拆分,逐步细化,只有在更精密的维度剖析数据才最有可能失去精确的答案。
比方在架率又可细分为日间在架率和夜间在架率,还可持续细化为某某产品在架率,甚至能够细化到业务员王二在日间 12:33 误操作某交易量极大的产品,造成利润损失。这样就买通了从业务后果——生产过程的剖析链条。
又比方报价策略有可细化为具体 sku 的报价问题,该数据又可关联到上游供应商近期内价格调整频繁,而报价策略未联合该特点导致该产品报价过高 / 过低。
维度细化的过程中,可能会逐步拆分为一级指标、二级指标……n 级指标,但并非拆分中的每一个维度都要作为察看指标。是否作为报表应用要联合公司业务特点并且和业务部门屡次沟通协调达成共识。
在维度下钻的过程中确定哪些维度是须要进行统计的,哪些是不须要用到的。
2、对立数据口径
数据口径指的是对于数据的定义,如果零碎外部统计口径不统一,就会导致业务剖析出错。如果不对数据口径进行清晰的定义,开发人员在调用数据时可能会间接采纳已有的口径,这个已有统计口径不肯定合乎以后数据指标的须要。
产品人员应该独自书写一份对于数据口径的定义的文档,并上传至零碎外部的文档共享零碎,不便业务人员随时查阅。如果零碎容许,尽可能与业务部门达成共识,造成一套规范的数据口径。
3、定义统计频次
确定好须要统计的数据维度造成察看指标后,要对察看指标分类解决,有些指标属于关键性因素,有些指标属于主要因素。有些指标单位工夫内产生的数据稳定较大,统计频次可能要到分钟级。而有些指标数据稳定较小,可能一天只有几次变动,统计频次可设定为小时级。

数据报表设计流程三:设计出现模式

一开始的出现模式以简略、好调整为主,不用急于线上化,也不用谋求酷炫的交互成果。严格遵循 mvp 准则,用最小性能汇合去迭代产品。
报表在设计初期必然面临指标的频繁调整,以及数据不精确,统计范畴须要变更等种种问题。初期可采纳零碎定时通过邮件发送报表,报表的模式能够是一张简略的 excel 表格,这样先试用一段时间,确定要剖析的数据字段、监控指标等没有问题后,再着手进行线上化的设计。
确认好线下的报表迭代优化结束后,设计线上化的计划,个别思考以下几个方面:
默认查问工夫,统计具备延时的特点,有些数据统计必须期待订单实现能力纳入统计范畴,比方默认查问工夫定为 t - 6 至 t -2
排序规定,默认依照哪一项数据排序
筛选项设置,哪些数据选项须要筛选
统计项设置,哪些数据须要合并统计
其余极其状况思考,数据极限值,最大工夫领域,取数为空时的解决等等

数据报表设计流程四:复盘报表设计

报表线上化诚然有其长处,不便、快捷,效率高。然而也存在一些弊病,比方不够灵便,excel 表格能够不便做成各种你想要的数据透视表,而线上只能固定其中的几种。线下还能够采纳任何关联因素利用 vlookup 进行匹配,线上则曾经固化了剖析指标。
因而,产品上线一段时间后,要及时复盘性能是否好用,是否失去认可。
使用率:可通过数据埋点看该项性能的使用率,使用率不够要和业务部门沟通问题,及时迭代优化
察看是否实现最后想要失去的目标,剖析链路上是否还存在阻碍
用户满意度: 与业务部门沟通,看应用过程中有什么不不便的中央,效率方面是否还能够失去晋升
 
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