CN110119416A - 一种服务数据分析系统及方法 - Google Patents
一种服务数据分析系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110119416A CN110119416A CN201910407447.3A CN201910407447A CN110119416A CN 110119416 A CN110119416 A CN 110119416A CN 201910407447 A CN201910407447 A CN 201910407447A CN 110119416 A CN110119416 A CN 110119416A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- analysis
- module
- dimension
- analysis result
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种服务数据分析系统及方法，该系统包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据显示模块；所述数据采集模块用于实时获取原始数据；所述数据存储模块用于存储所述原始数据；所述数据分析模块用于对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果；所述数据显示模块用于将所述分析结果展示在线上网页上；其效果是：通过实时采集数据并进行分类存储，然后在数据存储的基础上进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果展示在线上网页上，使得数据准确性能够有效保障，结果数据得到了及时更新，同时通过线上网页对分析结果进行呈现，方便用户实时进行查看。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种服务数据分析系统及方法。
背景技术
当前国内服务交易领域的数据分析，还处于较为空白的起步状态，以手动的电子表格、文档为主要分析与呈现的方式，存在几个方面的问题：(1)数据与分析结果更新不及时，手动的处理方式，有一个从数据获取到分析到呈现处理的人工处理过程，耗费时间，效率较低；(2)分析结果的准确性无法有效保障：凡是人工处理的内容，都可能存在人为操作错误导致数据与分析结果不准确的情况，所以准确性无法有效保障；(3)分析内容与结果的呈现方式单一，且难以按照每个人所需的内容进行呈现；(4)对数据与分析结果的查阅不便：由于内容都为线下文档的方式进行呈现，无法做到随时随地对内容进行查阅。
发明内容
本发明的目的是提供一种更新及时、便于进行查看的一种服务数据分析系统及方法。
第一方面：一种服务数据分析系统，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据显示模块；
所述数据采集模块用于实时获取原始数据；
所述数据存储模块用于存储所述原始数据；
所述数据分析模块用于对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果；
所述数据显示模块用于将所述分析结果展示在线上网页上。
作为本发明的一个优选的技术方案，所述数据存储模块具体用于：
将所述原始数据根据数据源进行分类以得到分类结果；
根据所述分类结果创建与各分类结果相对应的主题数据库和主题表并进行数据存储。
作为本发明的一个优选的技术方案，所述数据分析模块具体用于：
从所述主题表中提取数据，并根据所述主题表所对应的分类结果确定对应的分析指标；
根据所述分析指标加载与之对应的计算模型；
根据所述计算模型得出所述分析结果。
作为本发明的一个优选的技术方案，所述分析指标包括多个分析维度，所述分析维度包括时间维度、区域维度和行业维度。
作为本发明的一个优选的技术方案，所述分析结果以仪表盘页面的方式进行展示，所述仪表盘页面包括一级页面、二级页面和三级页面。
第二方面：一种服务数据分析方法，应用于第一方面所述的一种服务数据分析系统，所述方法包括：
通过数据采集模块实时获取原始数据；
利用数据存储模块存储所述原始数据；
数据分析模块对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果；
数据显示模块将所述分析结果展示在线上网页上。
作为本发明的一个优选的技术方案，所述数据存储模块存储所述原始数据包括：
将所述原始数据根据数据源进行分类以得到分类结果；
根据所述分类结果创建与各分类结果相对应的主题数据库和主题表并进行数据存储。
作为本发明的一个优选的技术方案，数据分析模块对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果包括：
从所述主题表中提取数据，并根据所述主题表所对应的分类结果确定对应的分析指标；
根据所述分析指标加载与之对应的计算模型；
根据所述计算模型得出所述分析结果。
作为本发明的一个优选的技术方案，所述分析指标包括多个分析维度，所述分析维度包括时间维度、区域维度和行业维度。
作为本发明的一个优选的技术方案，所述分析结果以仪表盘页面的方式进行展示，所述仪表盘页面包括一级页面、二级页面和三级页面。
采用上述技术方案，具有以下优点：本发明提出的一种服务数据分析系统及方法，通过实时采集数据并进行分类存储，然后在数据存储的基础上进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果展示在线上网页上，使得数据准确性能够有效保障，结果数据得到了及时更新，同时通过线上网页对分析结果进行呈现，方便用户实时进行查看。
附图说明
图1为本发明实施例的系统结构示意图；
图2为本发明实施例所提供的系统层级示意图；
图3为本发明实施例的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
参照图1所示，一种服务数据分析系统，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据显示模块。
所述数据采集模块用于实时获取原始数据。
具体地，所述数据源包括线上交易系统和线下信息录入，其获取数据的方式大致为两种，一是依靠服务交易平台，即线上交易系统，从其中的各个业务系统分别获取各类原始数据，如订单数据、雇主数据、服务商数据等等；二是从其他开源数据获取其他一些补充数据。
所述数据存储模块用于存储所述原始数据。
具体地，数据存储模块将所述原始数据根据数据源进行分类以得到分类结果；例如，数据的分类结果主要为以下几种：
(1)流量数据：访问用户的域名(用户访问的主机名)、屏幕分辨率、推介链接的URL、访问者id、用户第一次访问时间、用户最后一次访问时间、用户此次访问时间、用户地区等等；
(2)商铺数据：用户id、用户昵称、开店状态、用户类型、开店时间、成功时间、店铺页面title、店铺页面关键字、店铺页面描述等；
(3)用户数据：用户ID、用户名登陆名、用户手机、用户邮箱、qq帐号、用户昵称、用户名全拼、注册方式、用户最后登陆时间、所属省、所属市、所属城镇等等；
(4)订单数据:雇主ID、雇主昵称、服务商ID、服务商昵称、订单模式、一级类目、二级类目、三级类目、创建时间、订单金额、订单状态等等；
(5)收入数据：订单ID、订单状态、订单类型、订单交易号、价格、实收金额、雇主ID、服务商ID、雇主昵称、服务商昵称、支付时间、支付类型、创建时间、付款状态等等；
(6)商机数据：创建时间、联系人ID、商机类型、所属一级类目、所属二级类目、所属三级类目、处理状态、跟进时间、商机来源、分配时间、订单ID等等；
将已获取的数据存入数据库，并做好数据管理，本领域技术人员应当了解，在此不再赘述。
根据所述分类结果创建与各分类结果相对应的主题数据库和主题表并进行数据存储。
具体地，也就是说建有多个主题数据库和主题表，例如，根据分类结果，建有用户主题数据库和用户主题表，并将相应的用户数据进行存储。
所述数据分析模块用于对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果。
具体地，从所述主题表中提取数据，并根据所述主题表所对应的分类结果确定对应的分析指标。
例如，雇主数据的分析指标包括：
提交雇主数：统计时间内提交订单的雇主数量；
签约雇主数：统计时间内签约订单的雇主数量；
成交雇主数：统计时间内成交订单的雇主数量；
复购雇主数：统计时间内成交订单一次以上的雇主数量；
核心雇主数等：统计时间内，累计成交订单金额超过5000元的雇主数量；
服务商数据的分析指标包括：
新增服务商数：统计时间内，新开店的服务商数量；
服务商总数：统计时间内，累计服务商总数量；
核心服务商数：统计时间内，成交订单金额超过5000元的服务商数量；
签约服务商数：统计时间内，签约过订单的服务商数量；
有收入服务商数：统计时间内，有通过成交订单获得收入的服务商数量；
服务商收入金额：统计时间内，通过成交订单，服务商获得的收入金额；
订单数据的分析指标包括：
提交订单数：统计时间内，雇主提交的订单数量；
签约订单数：统计时间内，雇主提交后，与服务商签约的订单数量；
成交订单数：统计时间内，雇主与服务商成交的订单数量；
提交订单金额：统计时间内，雇主提交的订单金额；
签约订单金额：统计时间内，雇主提交后，与服务商签约的订单金额；
成交订单金额：统计时间内，雇主与服务商成交的订单金额。
根据所述分析指标加载与之对应的计算模型；也就是不同的数据类型对应不同的技术模型，但每个分析指标均包括多个分析维度，所述分析维度包括时间维度、区域维度和行业维度，其中，时间维度精确到天，区域维度按省、市、城镇进行划分，行业维度主要包括设计、营销、IT、工业设计、装修、互娱、咨询、其他等等。
根据所述计算模型得出所述分析结果。
其中，所述计算模型包括：订单计算模型、雇主计算模型和服务商计算模型等，预先存储在数据分析模块中。本实施例以订单计算模型为例进行举例说明，并不是对其限制。其中：订单计算模型计算出的数据包括订单签约率和订单交付率；
订单签约率＝签约订单数/提交订单数；
订单交付率＝成交订单数/提交订单数，以上数据源于前文所说的数据源，在此不再赘述。
所述数据显示模块用于将所述分析结果展示在线上网页上。
具体地，从首页进入二级页面，从二级页面进入三级页面，二级、三级页面均可返回首页；在首页上按呈现内容的主体，分模块进行展示，每个模块对应一个二级页面，模块可增减变动，也可灵活配置；
所述分析结果以仪表盘页面的方式进行展示，所述仪表盘页面包括一级页面、二级页面和三级页面；其中，一二级页面内容主要包括筛选条件与数据呈现两个部分，三级页面无筛选条件；一级页面对雇主、服务商、订单情况进行宏观呈现，二级页面对各部分内容进行多维度分析展示，三级页面呈现二级页面各个内容对应的明细数据，一般以表格的形式。
在另一实施例中，所述数据显示模块主要由嵌入式系统、VGA显示终端以及控制输入终端组成。嵌入式系统中采用成熟的浏览器和服务器架构模式B/S架构，包含由软件编程实现的数据接口、前端框架模块和后端服务模块。后端服务模块主要包含使用IntelliJIDEA开发工具，并利用java语言编写的spring BOOT框架、MyBatis数据库框架，结合开源的Redis存储系统以及RabbitMQ消息队列系统。这四部分配合形成业务逻辑，实现数据的获取、分析、处理等后台处理功能，并采用JSON格式(avaScriptObjectNotation,JS对象简谱)字符串以超文本传输协议HTTP协议的方式与前端框架模块进行交互。前端框架模块主要是利用Visual StudioCode开发工具，采用超文本标记语言HTML语言、Javascrip脚本语言、层叠样式表CSS语言来搭建Vue.js框架(一个构建数据驱动的web界面的渐进式框架)。Vue.js框架采用Ajax(异步JavaScript和XML)技术实现异步数据传输，从而获取需要可视化展示的数据，再利用HTML语言编写网页显示界面，采用iView、EChart插件等完成最终的可视化呈现。
从图2也可以看出，给出了以层级方式进行展示该系统的数据流向，数据源来自各个业务系统和离线数据的人工导入，存储层中数据库存储数据源的数据，同时根据数据源进行分类，本实施例中以用户主题表、订单主题表和雇主主题表进行主题层的举例说明。
一级页面(即首页模块)为仪表盘首页，筛选条件包括时间、区域、行业，其中时间精确到天，区域分为大区-省-市三级，行业为IT、设计等等。数据呈现的部分，分为雇主、服务商、订单三个模块，三个模块的内容分别为上述关于雇主、服务商、订单数据指标的总数与每天变化趋势；
首页雇主、服务商、订单三个模块，分别对应三个二级页面，二级页面呈现三个内容的详细情况，分别包括雇主、服务商、订单在筛选条件下的总数、每天变化趋势、区域分布、行业分布，同时也可以通过筛选条件的选择，查看区域、行业交叉条件下的数据情况；
二级页面上，每个指标数据对应一个三级页面，三级页面用于呈现该指标数据结果所对应的明细数据，例如雇主二级页面，呈现的提交雇主数为5000，点击进入三级页面，则呈现这5000个雇主的明细信息，如雇主的用户ID、用户名登陆名、用户手机、用户邮箱、qq帐号、用户昵称、用户名全拼、注册方式、所属省、所属市、所属城镇等等。
通过上述方案，实时采集数据并进行分类存储，然后在数据存储的基础上进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果展示在线上网页上，使得数据准确性能够有效保障，结果数据得到了及时更新，同时通过线上网页对分析结果进行呈现，方便用户实时进行查看。
基于上述服务数据分析系统的思路，本发明实施例还提供了一种服务数据分析方法，参考图3所示，所述方法包括：
S101，通过数据采集模块实时获取原始数据。
具体地，所述数据源包括线上交易系统和线下信息录入，其获取数据的方式大致为两种，一是依靠服务交易平台，即线上交易系统，从其中的各个系统分别获取各类原始数据，如订单数据、雇主数据、服务商数据等等；二是从其他开源数据获取其他一些补充数据。
S102，利用数据存储模块存储所述原始数据。
具体地，数据存储模块将所述原始数据根据数据源进行分类以得到分类结果；例如，数据的分类结果主要为以下几种：
(1)流量数据：访问用户的域名(用户访问的主机名)、屏幕分辨率、推介链接的URL、访问者id、用户第一次访问时间、用户最后一次访问时间、用户此次访问时间、用户地区等等；
(2)商铺数据：用户id、用户昵称、开店状态、用户类型、开店时间、成功时间、店铺页面title、店铺页面关键字、店铺页面描述等；
(3)用户数据：用户ID、用户名登陆名、用户手机、用户邮箱、qq帐号、用户昵称、用户名全拼、注册方式、用户最后登陆时间、所属省、所属市、所属城镇等等；
(4)订单数据:雇主ID、雇主昵称、服务商ID、服务商昵称、订单模式、一级类目、二级类目、三级类目、创建时间、订单金额、订单状态等等；
(5)收入数据：订单ID、订单状态、订单类型、订单交易号、价格、实收金额、雇主ID、服务商ID、雇主昵称、服务商昵称、支付时间、支付类型、创建时间、付款状态等等；
(6)商机数据：创建时间、联系人ID、商机类型、所属一级类目、所属二级类目、所属三级类目、处理状态、跟进时间、商机来源、分配时间、订单ID等等；
将已获取的数据存入数据库，并做好数据管理，本领域技术人员应当了解，在此不再赘述。
其中，在Server对象的MDStores集合上调用AddNew方法创建分析服务数据库，添加包括连接字符串在内的相关属性，为分析服务数据库指定一个新的数据源；
在Database.MDStores集合上创建多维数据集，创建事实表、维度表，定义度量的数据列，并根据业务要求，设定维度的粒度；
在Server对象的MDStores集合上设置OlapMode属性，选择多维数据集的存储方式；多维数据集的存储方式包括多维OLAP(OlapmodeMolapIndex)、关系OLAP(OlapmodeRolap)和混合OLAP(OlapmodeHybridIndex)。
通过向Process方法指定一个可选参数来选择多维数据集的处理方式。
Microsoft SQL Server 2000及以上版本都提供了相关的数据仓库开发技术，使得用户可以根据需要开发自己的应用程序，多维表达式MDX(Multi-dimensionalExpress)支持对多维数据集的操作。ADO MD是ADO的扩展，它允许基于COM的应用程序通过用于OLAP的O LE DB接口实现对多维数据源的操作。包括在OLAP数据库中对多维数据集层次结构的只读访问；查询处理和数据检索功能.DSO(Decisi on SupportObject，决策支持对象)提供了对OLAP数据库的管理能力。
根据所述分类结果创建与各分类结果相对应的主题数据库和主题表并进行数据存储。
具体地，也就是说建有多个主题数据库和主题表，例如，根据分类结果，建有用户主题数据库和用户主题表，并将相应的用户数据进行存储。
S103，数据分析模块对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果。
具体地，从所述主题表中提取数据，并根据所述主题表所对应的分类结果确定对应的分析指标。
例如，雇主数据的分析指标包括：
提交雇主数：统计时间内提交订单的雇主数量；
签约雇主数：统计时间内签约订单的雇主数量；
成交雇主数：统计时间内成交订单的雇主数量；
复购雇主数：统计时间内成交订单一次以上的雇主数量；
核心雇主数等：统计时间内，累计成交订单金额超过5000元的雇主数量；
服务商数据的分析指标包括：
新增服务商数：统计时间内，新开店的服务商数量；
服务商总数：统计时间内，累计服务商总数量；
核心服务商数：统计时间内，成交订单金额超过5000元的服务商数量；
签约服务商数：统计时间内，签约过订单的服务商数量；
有收入服务商数：统计时间内，有通过成交订单获得收入的服务商数量；
服务商收入金额：统计时间内，通过成交订单，服务商获得的收入金额；
订单数据的分析指标包括：
提交订单数：统计时间内，雇主提交的订单数量；
签约订单数：统计时间内，雇主提交后，与服务商签约的订单数量；
成交订单数：统计时间内，雇主与服务商成交的订单数量；
提交订单金额：统计时间内，雇主提交的订单金额；
签约订单金额：统计时间内，雇主提交后，与服务商签约的订单金额；
成交订单金额：统计时间内，雇主与服务商成交的订单金额。
根据所述分析指标加载与之对应的计算模型。
也就是不同的数据类型对应不同的技术模型，但每个分析指标均包括多个分析维度，所述分析维度包括时间维度、区域维度和行业维度，其中，时间维度精确到天，区域维度按省、市、城镇进行划分，行业维度主要包括设计、营销、IT、工业设计、装修、互娱、咨询、其他等等。
在分析服务器和数据透视表服务的基础上，对多维数据集当中的数据进行多维分析，由用户自己选择数据源的向导；可以由用户自己选择分析服务的提供者、分析服务器的位置、以及多维数据库和多维数据集。同时系统也将本地多维数据集列表显示，用户可直接选择一个多维数据集作为多维数据分析的数据源。在多维分析模块中，通过ADO MD对象模型和PivotTable Service提供的服务，访问多维数据集。列表显示出多维数据集的所有维度和度量值。由用户自己选择数据显示的维度和度量值，根据用户选择的维度和度量值，构造MDX查询语句进行多维查询分析，利用ADO MD对象模型的Cellset对象存储多维分析结果，最后显示多维数据，供用户查看数据。
在Server对象的MDStores集合上调用AddNew方法创建分析服务数据库.语法形式如下：
dsoServer.MDStores.AddNew数据库名
调用DataSources集合的AddNew方法，添加包括连接字符串在内的相关属性,为分析数据库指定一个新的数据源。
在Database.MDStores集合上创建多维数据集：
创建一个多维数据集名:Set dsoCube＝dsoDb.MDStores.AddNew；
设置多维数据集的数据源:dsoCube.DataSources.AddNew dsoDb.D ataSources(数据源名).Name；
指定事实表:dsoCube.SourceTable＝事实表名在多维数据集中增加维度:dsoCube.Dimensions.AddNew维度名；
在多维数据集中创建度量,首先需要指定度量；在源数据库中的位置、类型和大小；其次，需要指出度量怎样被聚合。
根据所述计算模型得出所述分析结果。
其中，所述计算模型包括订单计算模型、雇主计算模型和服务商计算模型等，本实施例以订单计算模型为例进行举例说明，并不是对其限制。其中：订单计算模型计算出的数据包括订单签约率和订单交付率；
订单签约率＝签约订单数/提交订单数；
订单交付率＝成交订单数/提交订单数。
S104，数据显示模块将所述分析结果展示在线上网页上。
具体地，所述分析结果以仪表盘页面的方式进行展示，例如，展示在线上的PC端，所述仪表盘页面包括一级页面、二级页面和三级页面；其中，一二级页面内容主要包括筛选条件与数据呈现两个部分，三级页面无筛选条件；一级页面对雇主、服务商、订单情况进行宏观呈现，二级页面对各部分内容进行多维度分析展示，三级页面呈现二级页面各个内容对应的明细数据，一般以表格的形式；
一级页面为仪表盘首页，筛选条件包括时间、区域、行业，其中时间精确到天，区域分为大区-省-市三级，行业为IT、设计等等。数据呈现的部分，分为雇主、服务商、订单三个模块，三个模块的内容分别为上述关于雇主、服务商、订单数据指标的总数与每天变化趋势；
首页雇主、服务商、订单三个模块，分别对应三个二级页面，二级页面呈现三个内容的详细情况，分别包括雇主、服务商、订单在筛选条件下的总数、每天变化趋势、区域分布、行业分布，同时也可以通过筛选条件的选择，查看区域、行业交叉条件下的数据情况；
二级页面上，每个指标数据对应一个三级页面，三级页面用于呈现该指标数据结果所对应的明细数据，例如雇主二级页面，呈现的提交雇主数为5000，点击进入三级页面，则呈现这5000个雇主的明细信息，如雇主的用户ID、用户名登陆名、用户手机、用户邮箱、qq帐号、用户昵称、用户名全拼、注册方式、所属省、所属市、所属城镇等等。
通过上述方法，具有以下有益效果：
1、所呈现的数据内容与分析结果更新及时；
2、数据准确性能够有效保障，避免了传统过程中，人为输入的效率较低、易出错的情况；
3、通过页面交互的方式，能够满足各种场景下的数据需求；
4、通过PC端线上网页对内容进行呈现，方便实时进行内容查看，同时仪表盘页面的方式也更加清楚、直观。
本发明实施例还提供了一种计算机终端，包括处理器和与处理器连接的存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行实施例所述的方法。
应当理解，在本实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。
最后需要说明的是，上述描述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种服务数据分析系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据显示模块；
所述数据采集模块，其用于实时获取原始数据；
所述数据存储模块，其用于存储所述原始数据；
所述数据分析模块，其用于对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果；
所述数据显示模块，其用于将所述分析结果展示在线上网页上。
2.根据权利要求1所述的一种服务数据分析系统，其特征在于，所述数据存储模块具体用于：
将所述原始数据根据数据源进行分类以得到分类结果；
根据所述分类结果创建与各分类结果相对应的主题数据库和主题表并进行数据存储。
3.根据权利要求2所述的一种服务数据分析系统，其特征在于，所述数据分析模块具体用于：
从所述主题表中提取数据，并根据所述主题表所对应的分类结果确定对应的分析指标；
根据所述分析指标加载与之对应的计算模型；
根据所述计算模型得出所述分析结果。
4.根据权利要求3所述的一种服务数据分析系统，其特征在于，所述分析指标包括多个分析维度，所述分析维度包括时间维度、区域维度和行业维度。
5.根据权利要求1所述的一种服务数据分析系统，其特征在于，所述分析结果以仪表盘页面的方式进行展示，所述仪表盘页面包括一级页面、二级页面和三级页面。
6.一种服务数据分析方法，其特征在于，应用于权利要求1所述的一种服务数据分析系统，所述方法包括：
通过数据采集模块实时获取原始数据；
利用数据存储模块存储所述原始数据；
数据分析模块对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果；
数据显示模块将所述分析结果展示在线上网页上。
7.根据权利要求6所述的一种服务数据分析方法，其特征在于，所述数据存储模块存储所述原始数据包括：
将所述原始数据根据数据源进行分类以得到分类结果；
根据所述分类结果创建与各分类结果相对应的主题数据库和主题表并进行数据存储。
8.根据权利要求7所述的一种服务数据分析方法，其特征在于，数据分析模块对所述原始数据进行提取并分析以得到分析结果包括：
从所述主题表中提取数据，并根据所述主题表所对应的分类结果确定对应的分析指标；
根据所述分析指标加载与之对应的计算模型；
根据所述计算模型得出所述分析结果。
9.根据权利要求8所述的一种服务数据分析方法，其特征在于，所述分析指标包括多个分析维度，所述分析维度包括时间维度、区域维度和行业维度。
10.根据权利要求6所述的一种服务数据分析方法，其特征在于，所述分析结果以仪表盘页面的方式进行展示，所述仪表盘页面包括一级页面、二级页面和三级页面。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910407447.3A CN110119416A (zh) | 2019-05-16 | 2019-05-16 | 一种服务数据分析系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910407447.3A CN110119416A (zh) | 2019-05-16 | 2019-05-16 | 一种服务数据分析系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110119416A true CN110119416A (zh) | 2019-08-13 |
Family
ID=67522465
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910407447.3A Pending CN110119416A (zh) | 2019-05-16 | 2019-05-16 | 一种服务数据分析系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110119416A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110806963A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-18 | 浪潮云信息技术有限公司 | 一种基于浪潮云数据库的实例信息监控及可视化展示方法 |
| CN112528525A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-03-19 | 河钢数字技术股份有限公司 | 一种基于建模技术的可视化工业流程管控平台 |
| CN113127556A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-16 | 德微电技术(深圳)有限公司 | 一种运营数据处理方法及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103544255A (zh) * | 2013-10-15 | 2014-01-29 | 常州大学 | 基于文本语义相关的网络舆情信息分析方法 |
| CN104573071A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 湖南大学 | 一种基于大数据技术的校情智能分析系统及方法 |
| US9317574B1 (en) * | 2012-06-11 | 2016-04-19 | Dell Software Inc. | System and method for managing and identifying subject matter experts |
| CN107038513A (zh) * | 2016-02-03 | 2017-08-11 | 中国电力科学研究院 | 一种指标的综合展示方法 |
| CN107944059A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-04-20 | 深圳市中润四方信息技术有限公司西安分公司 | 一种基于流计算的用户行为分析方法及系统 |
| CN108614859A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-10-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 智能搜索方法、服务器及存储介质 |
| CN109684383A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 广州天鹏计算机科技有限公司 | 数据分析结果的获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2019
- 2019-05-16 CN CN201910407447.3A patent/CN110119416A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9317574B1 (en) * | 2012-06-11 | 2016-04-19 | Dell Software Inc. | System and method for managing and identifying subject matter experts |
| CN103544255A (zh) * | 2013-10-15 | 2014-01-29 | 常州大学 | 基于文本语义相关的网络舆情信息分析方法 |
| CN104573071A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 湖南大学 | 一种基于大数据技术的校情智能分析系统及方法 |
| CN107038513A (zh) * | 2016-02-03 | 2017-08-11 | 中国电力科学研究院 | 一种指标的综合展示方法 |
| CN107944059A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-04-20 | 深圳市中润四方信息技术有限公司西安分公司 | 一种基于流计算的用户行为分析方法及系统 |
| CN108614859A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-10-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 智能搜索方法、服务器及存储介质 |
| CN109684383A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 广州天鹏计算机科技有限公司 | 数据分析结果的获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110806963A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-18 | 浪潮云信息技术有限公司 | 一种基于浪潮云数据库的实例信息监控及可视化展示方法 |
| CN112528525A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-03-19 | 河钢数字技术股份有限公司 | 一种基于建模技术的可视化工业流程管控平台 |
| CN113127556A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-16 | 德微电技术(深圳)有限公司 | 一种运营数据处理方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108363602B (zh) | 智能ui界面布局方法、装置、终端设备及存储介质 | |
| JP6818050B2 (ja) | ウェブサイト構築システムおよび方法 | |
| CN111259303B (zh) | 一种web信息系统前端页面自动生成的系统及其方法 | |
| CN106796578B (zh) | 知识自动化系统和方法以及存储器 | |
| US8683315B2 (en) | System and method for creating integrated web form and database applications | |
| US9910574B2 (en) | Method and system for visualizing and manipulating graphic charts | |
| US7836394B2 (en) | Interactive, customizable display and analysis of electronically tagged financial information | |
| AU2021281120B2 (en) | Domain-specific language interpreter and interactive visual interface for rapid screening | |
| US7831585B2 (en) | Employment of task framework for advertising | |
| US11537363B2 (en) | User interface migration using intermediate user interfaces | |
| US20160098778A1 (en) | Method, device, and system for analyzing and ranking products | |
| US11954463B2 (en) | User interface design update automation | |
| US20040148568A1 (en) | Checker and fixer algorithms for accessibility standards | |
| JP2024020578A (ja) | ウェブサイト構築システムにおけるテキストコンテンツの生成及び編集のためのシステム及び方法 | |
| CN103970527A (zh) | 为报表生成提供辅助覆盖的方法和系统 | |
| CN110119416A (zh) | 一种服务数据分析系统及方法 | |
| CN106664463A (zh) | 任意大小内容条目生成 | |
| CN103577524A (zh) | 业务对象表达和细节框显示 | |
| CN116468010A (zh) | 报表生成方法、装置、终端及存储介质 | |
| US8578260B2 (en) | Apparatus and method for reformatting a report for access by a user in a network appliance | |
| CN112433725A (zh) | 界面生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Bhatia et al. | Machine Learning with R Cookbook: Analyze data and build predictive models | |
| CN109543092A (zh) | 金融产品推荐方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
| US9817897B1 (en) | Content-dependent processing of questions and answers | |
| US9418385B1 (en) | Assembling a tax-information data structure |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190813 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |