CN112148778A - 一种数据统计结果的展示方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数据统计结果的展示方法与系统。所述数据统计结果的展示方法，包括如下步骤：获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。本发明的技术方案解决相关技术中，数据展示缺少个性化展示，多维度展示以及业务深层次的挖掘展示的技术问题。

Description

一种数据统计结果的展示方法与系统

技术领域

本发明涉及数据统计展示技术领域，尤其涉及一种数据统计结果的展示方法与系统。

背景技术

数据报表

报表(forms for reporting to the higher organizations)向上级报告情况的表格。简单的说：报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据，可以用公式表示为：“报表＝多样的格式+动态的数据”。

在没有计算机以前，人们利用纸和笔来记录数据，比如：民间常常说的豆腐帐，就是卖豆腐的每天将自己的卖出的豆腐记在一个本子上，然后每月都要汇总算算，这种情况下，报表数据和报表格式是紧密结合在一起的，都在同一个本子上。数据也只能有一种几乎只有记帐的人才能理解的表现形式，且这种形式难于修改。

当计算机出现之后，人们利用计算机处理数据和界面设计的功能来生成、展示报表。计算机上的报表的主要特点是数据动态化，格式多样化，并且实现报表数据和报表格式的完全分离，用户可以只修改数据，或者只修改格式。报表分类EXCEL、WORD等编辑软件：它们可以做出很复杂的报表格式，但是由于它们没有定义专门的报表结构来动态的加载报表数据，所有这类软件中的数据都是已经定义好的，静态的，不能动态变化的。它们没有办法实现报表软件的“数据动态化”特性。

数据库软件：它们可以拥有动态变化的数据，但是这类软件一般只会提供，最简单的表格形式来显示数据。它们没有实现报表软件的"格式多样化"的特性。

报表软件，它们需要有专门的报表结构来动态的加载数据，同时也能够实现报表格式的多样化。

展示分类

根据报表的绘制方式，报表工具大致可以分为SQL画布方式，Cell单元格方式和两者结合型。

SQL画布方式报表工具的特点是将报表水平分割成若干个区域，在各个区域上放置报表组件，报表组件位置可以是任意的，各组件可以互相重叠。画布式报表工具的优点是可以做到可视化数据绑定，组件位置自由。缺点是插入列、组件对齐困难，画表格线经常出现线与线之间的错开现象。这种报表只是很好的解决了"报"的问题，但对于"表"的问题依然存在。

CELL单元格式报表工具，是将报表看作是由一系列连续的单元格组成的区域。要改变报表组件(一般是文本或图形)的位置，只能通过改变行高列宽方式进行，组件之间不能重叠，单元格可以合并。单元格式报表工具的优点是画线，插入列，多行列标题绘制非常方便，但格子中的动态数据绑定，往往需要手写公式来进行。这种报表只是很好的解决了"表"的问题，但对于"报"的问题依然存在。

列表式

报表内容按照表头顺序平铺式展示，便于查看详细信息。一般基础信息表可以用列表式体现。多用于展示客户名单、产品清单、物品清单、订单、发货单等单据或当日工作记录，当日销售记录等记录条数比较少的数据。

摘要式

使用频率最高的一种报表形式，多用于数据汇总统计。如按人员汇总回款额、客户数等；按日期分组汇总应收额、回款额等。摘要式报表和列表式报表唯一的差别是多了数据汇总的功能。

矩阵式

主要用于多条件数据统计。如：按照客户所有人和客户所属地区两个值汇总客户数量。矩阵式报表只有汇总数据，但是查看起来更清晰，更适合在数据分析时使用。

钻取式

是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取和向下钻取。例如对于各地区各年度的销售情况，可以生成地区与年度的合计行，也可以生成地区或者年度的合计行。

传统媒介或者信息系统对于数据统计结果展示较为单一，例如通过excel表格数据统计展现成折线图、柱状图、饼状图等等；

传统的BI系统对于结果也是平铺直述式的展现。对于指数层面来看，确实更加美观，但是缺少个性化展示，多维度展示以及业务深层次的挖掘展示。

因此，有必要提供一种新的数据统计结果的展示方法和系统，以解决上述技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种数据统计结果的展示方法，旨在解决相关技术中，数据展示缺少个性化展示，多维度展示以及业务深层次的挖掘展示的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种数据统计结果的展示方法，包括如下步骤：

获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；

响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；

响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。

优选地，还包括如下步骤：

获取基础数据，并根据所述基础数据与预设的维度数据生成相应的维度图表数据，其中，所述维度数据包括时间维度数据、空间维度数据以及其他自定义维度数据。

优选地，还包括如下步骤：

获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据。

优选地，所述获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据的步骤之后，还包括如下步骤：

根据所述深度分析图表数据生成行业参考建议。

优选地，所述获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据的步骤之后，还包括如下步骤：

根据所述深度分析图表数据生成定制化系统解决方案。

为解决上述技术问题，本发明还一种数据统计结果的展示系统，包括报表组合模块，所述报表组合模块用于：

获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；

响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；

响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。

优选地，还包括指标多维度查看模块，所述指标多维度查看模块用于：

获取基础数据，并根据所述基础数据与预设的维度数据生成相应的维度图表数据，其中，所述维度数据包括时间维度数据、空间维度数据以及其他自定义维度数据。

优选地，还包括指标深度分析模块，所述指标深度分析模块用于：

获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据。

优选地，所述指标深度分析模块还用于：

根据所述深度分析图表数据生成行业参考建议。

优选地，所所述指标深度分析模块还用于：

根据所述深度分析图表数据生成定制化系统解决方案。

本发明提供的数据统计结果的展示方法，包括如下步骤：

获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；

响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；

响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。

进一步地，还包括如下步骤：获取基础数据，并根据所述基础数据与预设的维度数据生成相应的维度图表数据，其中，所述维度数据包括时间维度数据、空间维度数据以及其他自定义维度数据。

进一步地，还包括如下步骤：获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据。

进一步地，还包括如下步骤：根据所述深度分析图表数据生成行业参考建议。

本发明提供了数据统计结果的展示方法与系统，可以通过个性化定制、多样化组合、业务深度分析、所见即所得的方式，将数据结果展示的更加精确和美观，让数据分析变得轻松、流畅并且易读，从而提高用户的工作效率，降低用户的工作负担。

最终帮助企业整合所有渠道和系统数据，构建全面的用户画像，深入分析用户行为，实时监控核心运营指标，真正实现数据化运营。

附图说明

图1为本发明提供的数据统计结果的展示方法的一较优实施例的工作流程图；

图2为本发明提供的数据统计结果的展示系统的一较优实施例的架构图；

图3为本发明提供的数据统计结果的展示方法的第一使用情景图；

图4为本发明提供的数据统计结果的展示方法的第二使用情景图。

本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1，为实现上述目的，本发明的一实施例中，数据统计结果的展示方法100，包括如下步骤：

S10，获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；

所述指标框与相应的指标数据相对应，所述图表框与将要生成的图表类型相对应。

在实际的业务分析过程中，不同角色对指标数据有不同的关注需求，比如：

老板关注总体用户表现、营收相关指标；产品经理关注用户使用路径、转化漏斗、关键功能使用等数据；市场推广人员关注不同渠道的质量等等。

具体的，登录用户角色是人力资源专员，那么推荐给她的显示面板的指标框是基础类的人资指标。

登录用户角色是人资总监，显示面板的指标框除了基础指标的汇总之外，还可以查看同比、环比变化趋势，查看同行业内同类指标的占比和排名情况，也可以查看所有指标的变动详情(即下属填写指标的准确度和变更情况)。

所示图表框可以是折线图表框、曲线图表框、柱状图表框、饼状图表框等。

S20，响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；

本实施例可以支持十余个分析模型、分群构建指标、图表。并且，不同角色可以根据自身对数据的跟踪需要将分析过程中保存的指标和图表添加到看板中，构成自定义显示面板，方便日常数据监控。

发现异常时可以再次进入每个图表进行深入分析；同时也支持多个设备之间共享显示面板，以便于进行团队间的协作。

S30，响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。

使用者还可以把不同的报表拖拽，进行更加个性化的组合。

指标拖拽分为两个层次，分别可以进行不同图表结果的拖拽组合以及对图表内不同指标进行组合。比如，想在同一张报表中想同时查看员工入职、离职、试用期、转正率与学历之间的关系，可以将几个指标拖拽到一张图上，通过折线图或柱状图的方式即可横向对比的展现出来。

作为本实施例的一种优选的方式，所述数据统计结果的展示方法还包括如下步骤：

S40，获取基础数据，并根据所述基础数据与预设的维度数据生成相应的维度图表数据，其中，所述维度数据包括时间维度数据、空间维度数据以及其他自定义维度数据。

在基础数据录入的时候采用最细粒度的录入方式。

具体的，请参阅图3，当所述维度数据为时间维度数据时，可以根据基础数据计算及推演出按分、按时、按天、按周、按月、按季度、按年的展现方式。

时间趋势分析，是报表系统中应用最为常见的场景之一。

对于这类场景，通常可以选择折线图、柱状图来更好地进行数据到时间趋势的分析。

但是如果我们同时还想知道总的销售额在每年的走势如何，仅仅通过折线图或者柱状图显然是无法表达的。

如果想知道每年总的销售额的走势，就需要通过范围面积图、堆积折线图或者堆积柱状图来实现。

本实施例提供的范围面积图和堆积折线图是以每个地区作为一个模式的，而堆积柱状图是将每个月份作为一个模式的。

当所述维度数据为空间维度数据时，对于那些和地理位置信息相关的数据分析，地图是首选类型，包括点地图、区域地图、热力地图、流向地图等等。

因为地图除了能对比分析数据本身的差异性之外，还可以结合地理位置进行分析，发掘和地理位置信息等相关的业务价值。

例如某一家电商企业，想要分析不同区域服装种类的销售情况，如果通过地图进行地理位置信息相关的辅助分析，就能快速探索出服装种类和地区位置区域的相关性(例如南方短裤、T恤等服装热销，北方羽绒服、保暖内衣等服装热销)。

请参阅图4，当所述维度数据为其他自定义维度数据时，例如周期性循环数据。

对于周期性循环数据特征分析，比如企业经营状况——收益性、生产性、流动性、安全性和成长性的评价(适用于快速对比定位短板指标)，本专利提供动态雷达图展示，对于雷达图的维度，评分标准，扫描频率可以在页面随时设置并生效，不需要改动后台数据。对于使用者来说所见即所得。

作为本实施例的进一步的优选的方式，所述数据统计结果的展示方法还包括如下步骤：

S50，获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据。

S60，根据所述深度分析图表数据生成行业参考建议。

例如，某企业它的行业属性是互联网公司，通过行业数据分析，系统可以给它提示它各项指标在行业中的排名(非精确，用百分比表示)，同时会计算得出，在某个指标想要提升达到更好的结果，需要在企业的哪个指标上加强，提升多少就可以基本达到预期。

计算步骤如下：

1.定义该指标数据的分析类型；

目前可分为两类，一类是规范性分析，另一类是预测性分析。

规范性分析是横向对比行业内业务指标的平均值，偏向数据挖掘，通过多个变量的处理，得到实验环境，达到预期目标，最终得到符合商业价值的数据指标分析。

预测性分析数据特征和变量的关系进行描述，基于过去的数据对未来进行预测，先确定变量之间的联系，然后基于这种联系来预测另一种现象出现的可能性。

比如某个企业连续几个月客户引流数据指标不理想，但是经过系统分析对比发现，同类型的企业相关数据指标都向好，在经过深入分析，发现某个渠道的营销手段应用比较好(例如抖音某网红主播的引流)，这时系统就会基于此分析给该家企业推送改进建议。

2.数据建模；

模型定义，某个现象或问题的一种有目的性的简化呈现。

根据不同指标类型，选择成熟数据分析模型，包括

AARRR模型，所谓的AARRR就是指获取、激活、留存、变现和传播；

还有5W2H模型，即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much)，主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

3.收集与测量数据；

系统数据都来源于关系型数据库。数据采集的数据类型有以下几类：

二元变量：变量只有两个值，即是或否，比如性别

分类变量：比如：眼睛的颜色，国家等

序变量：即排序值

数值(间隔和比率)：即值大小。如：体重、身高等

可以理解为：维度和度量

4.数据分析；

根据不同行业和不同指标类型，选择不同的数据分析算法完成。包括但不限于：方差分析、因果分析、聚类分析、独立变量分析、因子分析、拟合度检验等等。

对于企业来说，所有现阶段的数据及下阶段的目标都可以量化。

优选地，所述步骤S60之后，还包括如下步骤：

S70，根据所述深度分析图表数据生成定制化系统解决方案。

本发明提供的数据统计结果的展示方法，可以通过个性化定制、多样化组合、业务深度分析、所见即所得的方式，将数据结果展示的更加精确和美观，让数据分析变得轻松、流畅并且易读，从而提高用户的工作效率，降低用户的工作负担。

最终帮助企业整合所有渠道和系统数据，构建全面的用户画像，深入分析用户行为，实时监控核心运营指标，真正实现数据化运营。

本发明提出数据统计结果的展示方法，可以通过自定义报表面板，拖拉式组合指标，指标多维度组合，指标深度钻取，指标与业务对比分析，指标所见即所得等方式，更加直观、立体的展示数据统计结果，有效的提高了用户使用系统的体验。

本发明还提供一种数据统计结果的展示系统。

请参阅图2，数据统计结果的展示系统，包括报表组合模块，所述报表组合模块用于：

获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；

具体的，所述指标框与相应的指标数据相对应，所述图表框与将要生成的图表类型相对应。

在实际的业务分析过程中，不同角色对指标数据有不同的关注需求，比如：

老板关注总体用户表现、营收相关指标；产品经理关注用户使用路径、转化漏斗、关键功能使用等数据；市场推广人员关注不同渠道的质量等等。

具体的，登录用户角色是人力资源专员，那么推荐给她的显示面板的指标框是基础类的人资指标。

登录用户角色是人资总监，显示面板的指标框除了基础指标的汇总之外，还可以查看同比、环比变化趋势，查看同行业内同类指标的占比和排名情况，也可以查看所有指标的变动详情(即下属填写指标的准确度和变更情况)。

所示图表框可以是折线图表框、曲线图表框、柱状图表框、饼状图表框等。

响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；

本实施例可以支持十余个分析模型、分群构建指标、图表。并且，不同角色可以根据自身对数据的跟踪需要将分析过程中保存的指标和图表添加到看板中，构成自定义看板，方便日常数据监控。

发现异常时可以再次进入每个图表进行深入分析；同时也支持多个设备之间共享显示面板，以便于进行团队间的协作。

响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。

使用者还可以把不同的报表拖拽，进行更加个性化的组合。

指标拖拽分为两个层次，分别可以进行不同图表结果的拖拽组合以及对图表内不同指标进行组合。比如，想在同一张报表中想同时查看员工入职、离职、试用期、转正率与学历之间的关系，可以将几个指标拖拽到一张图上，通过折线图或柱状图的方式即可横向对比的展现出来。

数据统计结果的展示系统还包括指标多维度查看模块，所述指标多维度查看模块用于：

获取基础数据，并根据所述基础数据与预设的维度数据生成相应的维度图表数据，其中，所述维度数据包括时间维度数据、空间维度数据以及其他自定义维度数据。

在基础数据录入的时候采用最细粒度的录入方式。

具体的，请参阅图3，当所述维度数据为时间维度数据时，可以根据基础数据计算及推演出按分、按时、按天、按周、按月、按季度、按年的展现方式。

时间趋势分析，是报表系统中应用最为常见的场景之一。

对于这类场景，通常可以选择折线图、柱状图来更好地进行数据到时间趋势的分析。

但是如果我们同时还想知道总的销售额在每年的走势如何，仅仅通过折线图或者柱状图显然是无法表达的。

如果想知道每年总的销售额的走势，就需要通过范围面积图、堆积折线图或者堆积柱状图来实现。

本实施例提供的范围面积图和堆积折线图是以每个地区作为一个模式的，而堆积柱状图是将每个月份作为一个模式的。

当所述维度数据为空间维度数据时，对于那些和地理位置信息相关的数据分析，地图是首选类型，包括点地图、区域地图、热力地图、流向地图等等。

因为地图除了能对比分析数据本身的差异性之外，还可以结合地理位置进行分析，发掘和地理位置信息等相关的业务价值。

例如某一家电商企业，想要分析不同区域服装种类的销售情况，如果通过地图进行地理位置信息相关的辅助分析，就能快速探索出服装种类和地区位置区域的相关性(例如南方短裤、T恤等服装热销，北方羽绒服、保暖内衣等服装热销)。

请参阅图4，当所述维度数据为其他自定义维度数据时，例如周期性循环数据。

对于周期性循环数据特征分析，比如企业经营状况——收益性、生产性、流动性、安全性和成长性的评价(适用于快速对比定位短板指标)，本专利提供动态雷达图展示，对于雷达图的维度，评分标准，扫描频率可以在页面随时设置并生效，不需要改动后台数据。对于使用者来说所见即所得。

数据统计结果的展示系统还包括指标深度分析模块，所述指标深度分析模块用于：

获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据。

根据所述深度分析图表数据生成行业参考建议。

例如，某企业它的行业属性是互联网公司，通过行业数据分析，系统可以给它提示它各项指标在行业中的排名(非精确，用百分比表示)，同时会计算得出，在某个指标想要提升达到更好的结果，需要在企业的哪个指标上加强，提升多少就可以基本达到预期。

计算步骤如下：

1.定义该指标数据的分析类型；

目前可分为两类，一类是规范性分析，另一类是预测性分析。

规范性分析是横向对比行业内业务指标的平均值，偏向数据挖掘，通过多个变量的处理，得到实验环境，达到预期目标，最终得到符合商业价值的数据指标分析。

预测性分析数据特征和变量的关系进行描述，基于过去的数据对未来进行预测，先确定变量之间的联系，然后基于这种联系来预测另一种现象出现的可能性。

比如某个企业连续几个月客户引流数据指标不理想，但是经过系统分析对比发现，同类型的企业相关数据指标都向好，在经过深入分析，发现某个渠道的营销手段应用比较好(例如抖音某网红主播的引流)，这时系统就会基于此分析给该家企业推送改进建议。

2.数据建模；

模型定义，某个现象或问题的一种有目的性的简化呈现。

根据不同指标类型，选择成熟数据分析模型，包括

AARRR模型，所谓的AARRR就是指获取、激活、留存、变现和传播；

还有5W2H模型，即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much)，主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

3.收集与测量数据；

系统数据都来源于关系型数据库。数据采集的数据类型有以下几类：

二元变量：变量只有两个值，即是或否，比如性别

分类变量：比如：眼睛的颜色，国家等

序变量：即排序值

数值(间隔和比率)：即值大小。如：体重、身高等

可以理解为：维度和度量

4.数据分析；

根据不同行业和不同指标类型，选择不同的数据分析算法完成。包括但不限于：方差分析、因果分析、聚类分析、独立变量分析、因子分析、拟合度检验等等。

对于企业来说，所有现阶段的数据及下阶段的目标都可以量化。

数据统计结果的展示系统所所述指标深度分析模块还用于：

根据所述深度分析图表数据生成定制化系统解决方案。

本发明提供的数据统计结果的展示系统，可以通过个性化定制、多样化组合、业务深度分析、所见即所得的方式，将数据结果展示的更加精确和美观，让数据分析变得轻松、流畅并且易读，从而提高用户的工作效率，降低用户的工作负担。

最终帮助企业整合所有渠道和系统数据，构建全面的用户画像，深入分析用户行为，实时监控核心运营指标，真正实现数据化运营。

本发明提出数据统计结果的展示系统，可以通过自定义报表面板，拖拉式组合指标，指标多维度组合，指标深度钻取，指标与业务对比分析，指标所见即所得等方式，更加直观、立体的展示数据统计结果，有效的提高了用户使用系统的体验。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备进入本发明各个实施例所述的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第X实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料、方法步骤或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种数据统计结果的展示方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；

响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；

响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。

2.如权利要求1所述的数据统计结果的展示方法，其特征在于，还包括如下步骤：

获取基础数据，并根据所述基础数据与预设的维度数据生成相应的维度图表数据，其中，所述维度数据包括时间维度数据、空间维度数据以及其他自定义维度数据。

3.如权利要求1所述的数据统计结果的展示方法，其特征在于，还包括如下步骤：

获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据。

4.如权利要求3所述的数据统计结果的展示方法，其特征在于，所述获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据的步骤之后，还包括如下步骤：

根据所述深度分析图表数据生成行业参考建议。

5.如权利要求3所述的数据统计结果的展示方法，其特征在于，所述获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据的步骤之后，还包括如下步骤：

根据所述深度分析图表数据生成定制化系统解决方案。

6.一种数据统计结果的展示系统，其特征在于，包括报表组合模块，所述报表组合模块用于：

获取用户角色，并根据所述用户角色生成显示面板，其中，所述显示面板具有多个指标框和图表框，所述显示面板能够与多个设备端共享；

响应实时的调整操作，以对所述指标框和/或所述图表框作出个性化修改；

响应对所述指标框与所述图表框的组合式拖曳操作，以生成相应的角色图表数据。

7.如权利要求6所述的数据统计结果的展示系统，其特征在于，还包括指标多维度查看模块，所述指标多维度查看模块用于：

获取基础数据，并根据所述基础数据与预设的维度数据生成相应的维度图表数据，其中，所述维度数据包括时间维度数据、空间维度数据以及其他自定义维度数据。

8.如权利要求1所述的数据统计结果的展示方法，其特征在于，还包括指标深度分析模块，所述指标深度分析模块用于：

获取行业数据与比较数据，并根据所述行业数据与所述比较数据生成深度分析图表数据。

9.如权利要求8所述的数据统计结果的展示系统，其特征在于，所述指标深度分析模块还用于：

根据所述深度分析图表数据生成行业参考建议。

10.如权利要求8所述的数据统计结果的展示系统，其特征在于，所所述指标深度分析模块还用于：

根据所述深度分析图表数据生成定制化系统解决方案。

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