关于实时数据统计
随着互联网的不断发展，信息更注重实时性，微博的风靡，搜索引擎相继推出实时搜索的功能，但是对于网站分析而言实时的数据是否更有意义呢？
其实看数据看报表的人往往希望数据越实时越好，他们希望掌握网站每个小时甚至每十分钟的变化情况，能够对网站的当前状况了如指掌，能够发现问题并快速响应。但其实如果你问下他们在知道了网站数据的实时变化情况后，或者在某个时间段网站访问量突然剧增或者剧增，我们又能做些什么？我估计大多数人答不上来。刚好前段时间在做网站的实时数据统计相关的工作，所以有些想法在这里分享一下。
实时统计的优缺点
先不说实时统计到底有用还是没用，先看看如果需要获得实时的统计数据需要做些什么，以及实时的数据能够给我们带来什么，也就是实时统计的Pros and Cons。
首先从技术的角度来看一下，很明显实时的数据统计需要更多的资源占用，因为网站分析的数据大部分是需要从点击流数据中计算得到的，并没有现成的结果数据可以直线获取显示。从点击流中获得的数据需要进行计算和汇总，无疑这些操作需要更多的成本，特别对于大型网站的大数据量处理而言，同时实时数据增加了实现的复杂度，并可能会在某种程度上增加数据的不准确性。
但是实时的数据统计可以展现在技术层面上处理数据的能力，同时可以提供更丰富的报表展示，甚至在报表上使用动态的趋势图表进行实时刷新，在显示效果上自然不用说，所以有时候很多技术人员也很乐意做这些工作。
再从数据应用和分析的角度来看一下，目前很多实时数据统计的结果用于展示网站实时流量的变化情况，哪个时间段的访问量最高，或者网站的整体活跃度最高，同时可以分析每天各小时的流量或用户数分布，但这些分析的对于网站到底有多大的意义？即使知道网站在晚上8、9点的时候有最多的在线用户，我们又能做些什么？网站的压力测试显然不需要通过这种方式来完成。
所以个人认为实时统计更多的是对网站实时状态的监控，对于分析而言，没有多大的实际意义，至于能对网站的优化和决策支持起到多少作用，至少我还没有想到。
记到Avinash Kaushik在书中提到过一句话：“Real-Time Data: It’s Not Really Relevant, and It’s Expensive to Boot.” 其实我对这句话非常赞同。很多人都会觉得获取实时数据将更有利于做出实时的响应，细粒度的数据也为数据的分析提供了更加细节的基础数据，我们可以基于此做更多的分析
工作，但我们需要认清实时数据给我们带来的成本及其真正的价值到底能够体现多少。Avinash Kaushik同时还列举了5中典型的获取实时数据所造成的消极影响，大致可以概括为以下几点：
1.不要一味追求数据的量，更应该注重数据的质，并通过有效的分析来体现数据的价值；
2.不符合10/90的原则，实时数据在获取上的成本显然无法和分析价值达成1:9的比例；
3.过多地关注实时数据会在分析工具的选择上造成拘束，无法使用真正优秀的网站分析工具；
4.技术上的系统资源占用、任务调度以及复杂的流程；
5.在某种程度上可能增加数据的不准确性。
当然实时数据也不是一点价值都没有，只是出于其成本的考虑，没有必要对每个分析指标进行实时统计，或者花费大量的精力去关注实时数据。
实时数据的价值
其实无论是Google Analytics还是百度统计，都提供了部分指标的每小时的统计数据。百度统计将实时数据统计放在网站概况里面显示，也就是用户只要一登录就能看到当天的PV、UV等整点数据的变化趋势：
而在Google Analytics中，可能我们会发现GA一般都是以天为单位显示各度量，但其实GA也有以整点统计的数据，只是潜藏的比较“深”，在Visitors—Visitor Trending里面，在Visits、Pageviews、Bounce Rate等报表中会发现右上方时间区间选择下面的时间汇总粒度多了一个选项——Hour，选择后就会看到每天个小时的数据变化趋势：
实时数据也并非一无是处，Avinash Kaushik认为当一个公司具有快速的分析能力、快速的决策能力和快速的执行能力时，那么实时的数据就能创造其价值。我这里举几个我想到的应用，如果我们能够获取到每小时的统计数据，那么我们就能知道网站在哪个时间段具有最高的用户访问数，可以在这个时间段做些推广活动，并通过实时的数据统计分析活动的效果，做出快速合理的反应。比如“秒杀”活动就需要在极短的时间内完成统计并展示结果，当然前提是需要在后台的统计系统可以承受的条件下。
最后还是借用Avinash Kaushik的一句话作为总结：如果只是为了看实时数据而进行实时统计，而不是根据实时数据做出相应的action，那么实时数据就是相当昂贵的。
轮到你了，大家有什么在实时数据分析上的想法吗？也许可以让我之前实现的实时数据产生除了实时监控外更有价值的结果，欢迎留言评论。
摘自：网站数据分析
大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策)。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3 建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强
网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容：
?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一 天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复 访客数量。
统计局大数据统计平台 建 设 方 案
目录 第一章项目概述 (5) 1.1项目名称 (5) 1.2 建设单位 (5) 1.3 编制依据 (5) 1.4项目背景 (5) 1.5建设周期 (8) 1.6建设意义 (9) 第二章建设需求 (11) 2.1建设目标 (11) 2.2 项目建设需求分析 (11) 2.3平台性能需求分析 (15) 第三章应用支撑平台建设方案 (19) 3.1 建设原则 (19) 3.2 建设目标 (21) 3.3 平台架构 (21) 3.4 大数据平台功能 (23) 3.4.1数据交换系统 (23) 3.4.2数据质量管理 (29) 3.4.3基础模型搭建 (34) 3.4.4多维分析模型搭建 (35) 3.4.5定制报表功能 (36) 3.4.6自助取数平台 (38) 3.4.7系统管理功能 (39) 3.5数据库设计 (40)
3.5.1数据库设计目标 (41) 3.5.2数据库架构 (41) 3.6大数据处理设计 (43) 3.6.1并行处理设计 (43) 3.6.2数据算法提速 (47) 3.7大数据存储设计 (51) 3.7.1数据分级存储 (51) 3.7.2分布式数据库 (52) 3.8软硬件配置 (54) 3.8.1 选型原则 (54) 3.8.2 容量估算 (55) 3.8.3 投资估算 (61) 第四章应用系统建设方案 (68) 4.1 应用系统功能架构 (68) 4.1.2 ETL工具 (69) 4.2业务分析系统 (71) 4.2.1“三新”统计 (72) 4.2.2文化产业统计 (76) 4.3 宏观经济预测系统 (86) 4.4 应用系统配套工具 (91) 第五章系统安全设计方案 (93) 5.1 区块链的数据安全 (93) 5.1.1区块链描述 (93) 5.1.2区块链数据保障 (94) 5.2 互联网接入安全 (94)
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
综合统计业务应用平台系统 前言 新时期统计工作面临诸多挑战。党和政府及社会各方面对统计信息的需要日益增长，对统计工作提出越来越高的要求。随着市场经济体制逐步建立，统计任务成倍增加。“小政府、大社会”的行政改革主导思想，给统计工作带来新的压力…… 在统计工作中必须广泛、综合地利用信息技术，促进统计手段、统计模式的变革，提高统计工作效能，统计数据质量和统计服务水平，从而充分发挥统计职能，实现统计工作科学化、规范化和现代化，促进统计事业发展。 当前，统计系统内使用的大部分报表处理软件存在功能性缺陷。主要表现在两个方面：一是：由于不能实现网上报表采集，统计调查耗时、费力、效率低。由于数据上报环节多，数据质量得不到保障。二是：由于没有一套规范的统计指标编码体系，各专业、各年份间的统计数据之间缺少联系，很难实现多专业、多年份之间统计数据交换和共享。一方面不利于打破专业分割，实现统计信息综合处理和利用，另一方面难以甚至无法完成需大量历史统计数据支持的大型统计分析和研究工作。 综上所述，建立一个以科学、规范的统计指标、统计分类编码体系为核心，集成数据采集、加工处理、存储管理和信息咨询等功能于一身的综合统计业务平台系统成为统计信息化的当务之急。 在国家统计局和山东省统计局的指导下，青岛市统计局和青岛锐普信息科技有限公司，从2000年开始共同研发综合统计业务应用平台系统，重点解决了统计报表网上直报和统计数据存贮管理两大课题。先后荣华第六届全国统计科学研究优秀成果二等奖、山东省科技进步三等奖、青岛市科技进步一等奖。该系统与2002年年报期间投入使用。在随后两年多的时间里，又对系统进行了两次升级。目前该系统已经应用于青岛市全市的工业企业“一套表”统计，国内旅游统计、企业集团统计、房地产统计的联网直报和数据处理，实现网上直报的企业单位已接近3000家，其中规模以上工业企业2100余家、房地产600余家、企业集团和
各国统计数据网站大全 中国国家统计局： 中国国民经济核算体系（2002） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/tjdt/gmjjhs/ 中国国家统计局（统计标准） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/tjbz/ 中国国家统计局（统计制度） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/tjzd/ 中国国家统计局（统计数据） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/tjsj/ 中国国家统计局（统计公报） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/tjgb/ 中国国家外汇管理局（国际收支平衡表，国际投资头寸表、外汇储备、汇率等） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/model_safe/tjsj/tjsj_list.jsp 联合国统计处 https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/unsd/default.htm 国民经济核算体系(SNA-1993) https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/unsd/sna1993/toctop.asp 综合环境经济核算（SEEA-2003） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/unsd/envaccounting/seea.htm 投入产出表的编制和分析手册（Series F，No.74，1999） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/unsd/methods.htm 国际货币基金组织 https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/ 国际收支手册(BOP-1993) https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/external/pubs/cat/longres.cfm?sk=157.0 国际收支手册第五版补编：衍生金融工具（2000） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/external/pubs/cat/longres.cfm?sk=3554.0 货币与金融统计手册(MFS-2000) https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/external/pubs/ft/mfs/manual/chi/index.htm 政府财政统计手册(GFS-2001) https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/external/pubs/ft/gfs/manual/chi/index.htm 国际清算银行（统计数据） https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/statistics/index.htm OECD国民核算资料 https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,/topicstatsportal/0,2647,en_2825_495684_1_1_1_1_1,00.html 欧盟统计局 http://epp.eurostat.cec.eu.int/portal/page?_pageid=1090,30070682,1090_30300608&_dad=portal &_schema=PORTAL 各国统计机构： 美国商务部经济分析局（BEA，国民核算）
HiIAP 数据采集处理平台(统计 概述HiIAP统计信息采集及处理平台软件是北京和利时信息技术有限公司(简称:和信公司在总结了多年电子政务及办公自动化系统的开发和实施经验的基础上,采用了先进的https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,和XML技术开发的以企业电子报送为目标的统计数据采集、处理、查询、汇总的平台软件。该软件基于网络和数据库技术实现,采用了微软的.NET构架作为支撑和开发环境,以XML的方式实现了统计报表描述的标准化。软件功能完备、简便实用、安全高效,能够满足各种统计需求,同时也提供了完善的通用数据处理功能,为各部门统计业务提供完整的解决方案。产品功能概述●强大的报表定义功能。普通统计业务人员即可快速完成复杂的报表程序的设计。 ●专业的报表录入功能。真正实现了“所见即所得”的报表录入界面。支持边录边审、跳转、自动摘数等多种录入相关功能。 ●提供多种审核方式。软件提供了网上和本地两种审核方式,并提供了方便灵活的定义方式。 ●复杂汇总表的定义功能。采用最简单的操作生成复杂的汇总表,且所生成的汇总表可以直接满足印刷要求。 ●计算功能。实现对报表数据的再加工。可以跨表跨专业,从多个数据源提取数据参与运算。 ●任意查询检索功能。提供了可视化、通用性极强的数据查询页面,实现了跨报表、跨专业数据的任意查询。 ●具有不同层次报表、数据的管理功能。通过专业管理员分配用户、报表权限,设置数据共享,实现不同层次用户的报表及数据管理。通过系统权限控制,上级用户可以验收、代处理及监控下级的报表情况。 ●可以根据需要对用户、报表任意分组,以满足各类综合管理部门的需求。●提供多种数据备份、恢复及导入、导出机制。●提供与在线功能一致的离线程序,在网
史上最全的数据来源（数据分析）平台 网站分析类： 百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台 Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索 360指数- 基于360搜索的大数据分享平台 Alexa - 网站排名 Google Analytics - Google出品，可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具 腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品 移动应用分析类： 友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据，提供应用排行榜 ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用，分析超过6亿条数据 蝉大师- App数据分析与ASO优化专家，应用与游戏推广平台 百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具 QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商 应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析 Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台 媒体传播类： 微博指数 优酷指数 微票儿票房分析 BOM票房数据 爱奇艺指数 数说传播 百度风云榜 微博风云榜 爱奇艺风云榜 豆瓣电影排行榜 新媒体排行榜 品牌微信排行榜 清博指数 易赞- 公众号画像 电商数据类：
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平台数据分析 数据分析一般可以分为着三种：行业数据分析、竞争品数据分析、自身产品运营数据分析 行业数据分析和竞争品数据分析，主要是帮助BRD和MRD的撰写，了解社会行情、竞争对手的情况，得知整个市场的总体情况和未来的发展趋势。而自身产品运营数据分析，主要是帮助周报和月报的撰写、产品当前情况的发展，了解平台的整体状态。 进行数据分析，一般会走以下几个步骤：目的—数据收集—数据的统计与描述—归纳与总结—建议／改进。 1、目的 每周对平台的数据进行分析时，首先了解撰写周报，查看之前数据及文档进行深度学习。从中总结几点小技巧： ?强调数据的重要性（对重点的数据进行标红）。 ?从数据分析出来的重要结论，进行标红。 ?能用数据表明的结论，就用数据来表明结论，数据是最可靠的论据 ?分析数据时，要表明数据的来源。好让读者知道，那里来的数据，可行度高嘛？ 2、数据收集 ?A PP相关数据 ?用户留存率 ?用户平均访问时长 ?订单数据 ?商家下单数据 ?直播相关数据（场均观看人数、直播场次情况、直播间转发情况、各直播类 型的数据情况） ?用户注册数 ?用户流失率 3、数据的统计与描述 在进行数据统计与描述之前，首先我们需要了解一些关键数据指标代表内容和如何进行统计的公式。 （1）新增APP下载总量 这一指标主要是在相应统计时间内，了解目前平台产品，用户在各大下载的情况，同时，也要了解到个大应用市场的情况。新增APP下载总量的统计，分为安卓端和ISO端。 （2）用户留存率 在一段时间内，用户在一次使用此产品的情况。 （3）用户平均使用时长 用户在平台逗留的时间，通过平均算法，了解整体使用时长情况，排出异常使用情况。它的计算方式=所有用户使用时长之和／总人数。用户平均使用时长越高，说明用户对平台的重要性越高。 （4）用户注册数
统计联网直报平台数据填报与查询流程 目录 一、数据填报 二、数据查询 一、数据填报 （1）点击页面上方菜单栏中的“报表报送”链接，进入报表列表展示页面，按照用户拥有的报表填报权限，列出可以填报的专业报表，如下图所示： （2）报表列表信息包括表号、表名、报告期别、报告期、报送开始时间、报送截止时间以及报送与验收状态等信息，点击报送与验收状态便可以进入对应报表的数据录入或查看界面，在下方可以看到一排黄色的按钮，它们分别为用户提供了各种不同的功能，如下图所示：
导出：该按钮用于导出当前报表，保存的报表格式为XML和XLS两种文件格式，点击“导出”按钮，选择合适的文件路径以及填写文件名，即可保存文件。 导入：该按钮用于将外部数据导入到数据录入界面中，上传数据文件类型有XML和XLS两种格式。点击“导入”按钮,XML格式所对应的是点击报表录入界面的“导出”按钮导出的文件格式；XLS格式所对应的是通过Excel工具编辑生成的表格数据文件格式。这里将详细介绍，如何通过“导入”按钮所提供的功能，向数据录入界面中导入已经编辑好的XLS格式的表格文件。 在数据文件上传窗口中，选择文件类型为XLS,数据文件上传窗口界面中，将增加“模版文件”一栏，点击“模版文件”一栏的“左键点击此处下载模版”链接,下载当前报表的XLS文件模版到本地计算机，如下图所示：
打开已经下载到本地计算机的报表模版文件，通过Excel工具对XLS文件进行编辑，填写你所希望录入的上报数据并保存文件,完成XLS文件的编辑之后，回到数据文件上传窗口界面，点击“上传文件”一栏的“浏览”按钮，系统将弹出文件加载选择对话框，如下图所示： 在文件加载选择对话框中，选择已经编辑好的XLS报表模版文件，点击“打开”按钮，完成上传文件的加载。再点击数据文件上传窗口界面中的“提交”按钮，就可以将XLS文件中的表格数据导入到数据录入界面中。 暂存：用户录入完数据后，点击“暂存”按钮，即可将当前页面数据直接保存至服务器，保存时不对数据做任何审核，保存成功后，系统将会弹出“保存成
大数据平台的软件有哪些 查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的接口，包括元数据API可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE 来添加/删除列版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT SELECT、用于删除行的DELETE通过客户端的批处理实现的有限的事务支持单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中紧跟ANSI SQL标准二、Stinger简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG 计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：让用户
在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive 的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop 内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特
HiIAP 数据采集处理平台（统计） 概述HiIAP统计信息采集及处理平台软件是北京和利时信息技术有限公司（简称：和信公司）在总结了多年电子政务及办公自动化系统的开发和实施经验的基础上，采用了先进的https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,和XML技术开发的以企业电子报送为目标的统计数据采集、处理、查询、汇总的平台软件。该软件基于网络和数据库技术实现，采用了微软的.NET构架作为支撑和开发环境，以XML的方式实现了统计报表描述的标准化。软件功能完备、简便实用、安全高效，能够满足各种统计需求，同时也提供了完善的通用数据处理功能，为各部门统计业务提供完整的解决方案。产品功能概述●强大的报表定义功能。普通统计业务人员即可快速完成复杂的报表程序的设计。 ●专业的报表录入功能。真正实现了“所见即所得”的报表录入界面。支持边录边审、跳转、自动摘数等多种录入相关功能。 ●提供多种审核方式。软件提供了网上和本地两种审核方式，并提供了方便灵活的定义方式。 ●复杂汇总表的定义功能。采用最简单的操作生成复杂的汇总表，且所生成的汇总表可以直接满足印刷要求。
●计算功能。实现对报表数据的再加工。可以跨表跨专业，从多个数据源提取数据参与运算。 ●任意查询检索功能。提供了可视化、通用性极强的数据查询页面，实现了跨报表、跨专业数据的任意查询。 ●具有不同层次报表、数据的管理功能。通过专业管理员分配用户、报表权限，设置数据共享，实现不同层次用户的报表及数据管理。通过系统权限控制，上级用户可以验收、代处理及监控下级的报表情况。 ●可以根据需要对用户、报表任意分组，以满足各类综合管理部门的需求。●提供多种数据备份、恢复及导入、导出机制。●提供与在线功能一致的离线程序，在网络不通的情况下可离线填报数据，再导入在线系统。综合用户在使用时可以集中处理所属单位，然后有选择地上报数据到在线系统，也可将离线程序作为独立的数据处理应用系统。●可直接在软件系统内进行业务交流。组成和结构报表定义软件报表定义软件可以实现一维表、二维定长表和二维不定长表及复杂的组合报表的定义，可以实现报表的表内审核、表间审核，可以完成报表信息、录入规则的定义，并以所见即所得的方式定义报表样式模版。最终生成的报表描述文件可以应用于网上采集系统和脱机通用报表处理软件。通用报表处理软件通用报表处理软件是HiIAP统计信息采集及处理平
运营数据平台统计需求 目的： 1、将目前多产品多统计平台，集中整合为多产品统一数据统计平台。 2、统一数据统计种类及标准 3、数据权限分级管理 4、提高数据准确定、及时性，及统计服务的稳定性 数据统计规划： 1、平台数据统计 A.PCU：当天24小时内平台所有产品最高同时在线用户数 https://www.doczj.com/doc/c22683837.html,U：当天24小时每分钟取一个平台所有产品在线人数数值（图表体现） C.新增注册帐号数：当天新增平台注册帐号数 D.注册帐号总数：平台注册帐号总数 E.登陆帐号数：当天24小时内登陆过平台或产品的帐号总数（多产品登陆帐号只算1个） F.日活跃帐号数：排除当天注册的帐号，登陆过平台游戏的帐号数总和 G.周活跃帐号数：每周（周一至周日）其中有2天或以上登陆过平台游戏的帐号总和 H.月活跃帐号数：当月有8天或以上登陆过平台游戏的帐号总和 I.周用户流失数：前周平台活跃帐号不包含在上周活跃帐号的帐号数 J.周用户流失率：前周平台活跃帐号不包含在上周活跃帐号的帐号数÷前周活跃帐号总数K.月用户流失数：前月平台活跃帐号不包含在上月活跃帐号的帐号数 L.月用户流失率：前月平台活跃帐号不包含在上月活跃帐号的帐号数÷前月活跃帐号总数M.日平台充值额：当天平台充值总额 N.日平台消费额：当天平台产品消费总额 O.日充值消费差：日平台充值额—日平台消费额 P.周平台充值额：周平台充值总额 Q.周平台消费额：周平台产品消费总额 R.周充值消费差：周平台充值额—周平台消费额 S.月平台充值额：月平台充值总额 T.月平台消费额：月平台产品消费总额 U.月充值消费差：月平台充值额—月平台消费额 V.平台充值余额：平台充值未消费的余额总数 W.平台消费总额：平台所有产品历史消费额总和 2、市场数据统计 A.日访问量PV：平台及游戏网站日访问流量（各网站页面分别统计） B.日独立访客量：平台及游戏网站日独立访客量（各网站页面分别统计） C.单一广告每日带来的流量：广告带来的访问量 D.单一广告每日带来的注册量：广告带来的用户的注册量 E.单一广告每日注册率：注册量÷访问量
1、流量数据： a）流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。 b）流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。 c）访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。 d）购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。 e）回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。 f）访客的收藏。顾客比较关心的东西，至少当时客户曾经想购买来着。 g）等等。 2、销售数据： a）收货人信息。订单的分布区域。说明目前产品在那个区域比较受欢迎。 b）区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。 c）订单支付率。对这些不付款的人进行一些技巧性的跟踪，可以让我们更有针对性的设计页面，排除顾客的疑虑。 d）客单价。每个购买者的平均出价。 e）件单价。每件销售产品的平均售价。 f）流量价值。看每个流量是否带来怎么的价值。与引流的支出成什么样的比例。 g）单品的销售数量。店铺内的热销产品、店铺内最不畅销的产品。 h）等等。 3、客户数据： a）客户的年龄段分布。 b）客户的地域分布。 c）可以的收入状况分布。 d）客户的购买次数。 e）客户的忠诚度。 f）客户的详细购买记录。 g）客户感兴趣的产品。 h）客户需要的产品。 i）客户的兴趣爱好。
j）等等。 4、产品数据： a）单个产品的销量。 b）单个产品的运营成本。 c）最畅销的产品。 d）最不畅销的产品。 e）活动产品的销售状况。 f）同类产品的网上的销售价格。g）关注度。 h）收藏量。 i）销量。 j）评论数量。 k）跳失率。 l）点击数。 m）单品的转化率。 n）等等。 5、网店页面： a）点击数据。 b）链接数量。 c）分类列表数量。 d）各个链接的详细点击数量。e）等等。 6、仓库数据： a）每天出库产品 b）每天出库产品数量 c）每天出库货位 d）货位的调整状况