一个公司的一小步，一个行业的一大步。

Jenny是一位音乐公司合伙人，也是一位超级乐迷。她打开了手机客户端，音乐源源流出，她靠在椅上闭上双眼，想象各种版权信息、数据报表通过电波源源不断地流向版权商的电脑终端。。。

在数字音乐行业中有过相同梦境的，不仅仅是Jenny。

置身互联网时代，技术和服务的发展不断刷新着用户的体验，也为音乐消费带来了前所未有的便利、为音乐产品的精准开发和推广创造了可能。然而现实情况比较骨感，版权商获得的数据在完整度、准确度、时效性等方面都差强人意，格式不规范，透明度不够，难以分析和解读 —— 上下游之间仿佛总隔着一片难以穿越的磨砂玻璃。

随着“大数据”技术已经应用到了生活中的诸多领域，通过数字科技的力量来追踪全球网络音乐服务的实时数据以及实时的版权收入分成已经成为可能。遗憾的是，纵观全球音乐行业，只有为数不多的公司建立起了数据实时分享系统（比如苹果、谷歌这样的巨头），而中国市场上这样的先行者更是无迹可寻。

与其他产业不同，数字音乐行业的消费模式非常碎片化，每分每秒都有用户从四面八方通过各种渠道点播歌曲或者付费下载音乐，由此产生的小额交易数以亿计。举例来说，Spotify上的一首热歌，单次点击的收入可能只有0.007美元，然而该曲目独立的流媒体渠道收入可能高达70万。这种“碎片化的收入”放在过去一张唱片卖10美元的年代是不可想象的，对超高频、低单价的行业消费数据进行精准实时的统计，是一项极为繁琐的工作。这种吃力却未必讨好的苦差事面前，音乐平台们大都动力不足，长期以来选择了裹足观望。

直到最近，局面终于有了改变 —— 近日，中国领先的数字音乐内容及服务整合商爱听卓乐，经过近两年的规划，在投入大量资源并经过一年时间的筹备和研发后，发布了专门针对版权行业痛点的数据报表系统。目前测试版本V1.0 已经开放给部分合作CP试用。爱听卓乐将根据首批合作伙伴的反馈，对数据报表系统进行优化升级和功能完善，争取尽快开放给所有的合作伙伴使用。

爱听卓乐团队花费一年多时间研发出数据报表系统

作为一家拥有小米、三星、魅族等优质客户以及包括全球前三大唱片公司在内海量版权资源的B2B音乐平台，爱听卓乐自创立伊始积极倡导建立公开透明的行业环境，改善数字音乐生态。通过数据报表系统的发布，爱听卓乐冀望能吸引更多的同行、合作方参与进来，共同建立一个更完善的数据分享体系，促进行业的健康有序发展。

该项目的负责人、爱听卓乐产品负责人范永松介绍，爱听卓乐的数据报表系统能够提供的信息主要包括：

●各家版权方完整的、歌曲相关的多维度播放数据，包括播放总次数、各硬件渠道播放次数、市场份额、用户行为、各省份播放次数等相关实时数据；

●各家版权方、各硬件渠道及不同设备上的热门歌曲排行、热门专辑排行、热门歌手排行；

●各家版权方财务分成收入相关实时数据；

●爱听卓乐为各家版权方设置独立登录账号，各家版权方可以在任何时刻上网登录系统，查看自己所关心的数据。

数据报表系统全面上线后，爱听卓乐的合作伙伴将能够在系统后台实时调阅上述数据，获取音乐版权详尽的使用情况报告，这意味着版权方可以：

●全面掌握音乐作品的消费情况，及时调整在不同音乐平台渠道和不同地区的推广策略，以及音乐创作的方向；

●精确估算版权收入情况，确保财务利益得到保护。

对于此次发布的数据报表系统，爱听卓乐及合作各方均寄予了厚望：

福茂唱片 新媒体部&著作权公司总监 陈晓云(Sabine) ：福茂唱片一直致力于为乐迷精心打造具有影响力和创造力的华语流行乐。我们希望能直观真实地了解到艺人的作品在各个硬件渠道的音乐数据，爱听卓乐诚实地把这些数据开放给我们，这将加强我们与爱听卓乐精诚合作、发展共赢的信心。

杰威尔音乐 新媒体经理 徐剑铭：杰威尔很高兴能和爱听卓乐携手，把杰伦、袁咏琳、派伟俊及其他签约艺人的好音乐通过手机及各种智能设备与数以亿计的乐迷共享。我们从其他音乐平台获得的报表通常是每月或季度的报告，而爱听卓乐提供了接近实时的报告，让我们对其技术实力和合作诚意刮目相看。

爱听卓乐创始人、CEO潘才俊：数据报表系统的开发和使用将为所有的合作伙伴乃至整个行业创造价值。对于艺人、创作者来说，通过爱听卓乐提供的音乐数据，他们能够非常清楚地了解作品的市场表现，有助于创作出更受粉丝喜爱的作品；对于唱片公司来说，通过实时的数据报表，不仅可以直观地查看版税收入，通过深层次的数据分析和挖掘，还将有助于制定更符合自身发展需要的运营策略；对数字音乐行业来说，数据报表系统将大幅度提升行业透明度、现金流速度和行业效率。未来，爱听卓乐还将以数据报表系统为基础，打造中国第一个服务于全行业的音乐大数据平台。

数据报表系统还将为整个音乐行业带来一个显著的进化，版权合作将从过去的以“金钱”为中心变成以“数据”为中心，音乐版权的使用情况、收入趋势的预测将变得前所未有的便利，从而让版权预付、保底金额的估算变得更加理性和有章可循。

数据报表系统的推出，不仅是提供一种服务，更是表达一种态度，随着合作各方的信任度的提升，行业将进入更健康更迅捷的发展通道。一个公司的一小步，或将带动行业往前迈进一大步。

摘下耳机放下手机的Jenny打开了电脑，屏幕上跳动的数字告诉她，刚才的梦境已经成为了现实。

欢迎关注爱听卓乐

葡萄城报表是一套强大的报表开发和系统搭建工具，既能与您开发的报表软件项目紧密集成，也可独立部署运行，支持多数据源，具有无编码、灵活、稳定等特性，可以帮您快速搭建专业的报表软件系统，实现各类报表的设计、管理、权限控制、数据填报、负载均衡及跨平台发布。

葡萄城报表自 v11.2 版本，隆重推出基于 HTML5 技术的在线报表设计器，从此报表设计工作跨进“在线”时代，那么在线设计器究竟该如何使用呢？

我们将推出《在线报表设计实战系列》，来帮助用户更好的了解和使用在线设计器。本文是系列的第一篇文章--准备数据源。

葡萄城报表数据源的定义是在系统管理门户中完成的。系统管理门户是一个由系统管理人员使用的网站，默认网址是：http://localhost:8080/admin

登录进入系统管理门户之后，点击左侧菜单栏内的【数据源】，页面将显示已有的数据源列表，点击列表右上方的【新建数据源】，网页将弹出数据源定义对话框，如下图：

其中：

数据源名称：用以区分不同数据源的名称，比如“ERP数据库”。

使用说明：关于本数据源的说明文字，可以为空。

提供程序：即数据源类型。葡萄城报表支持Oracle，SQL Server等各种关系型数据库、也支持Excel，CSV等文件数据源、还支持来自XML，JSON等数据源。此处以ODBC数据源为例，选择【Microsoft Odbc Provider】。

连接字符串：根据提供程序的不同，数据库连接字符串也不相同。对于ODBC数据源，连接字符串与控制面板中定义的ODBC数据源连接字符串一样。例如：Driver={SQLite3 ODBC Driver};Database=C:\葡萄城报表\DemoData\ArsDemo.db;

以上信息都填写完毕，可点击【连接测试】按钮，测试一下数据源定义信息的正确性。

测试成功后，点击【保存】，即可完成数据源的定义。此时，对话框将关闭，网页中的数据源列表中将出现新定义的数据源。

转载请注明出自：葡萄城控件

关于葡萄城

葡萄城成立于1980年，是全球最大的控件提供商，世界领先的企业应用定制工具、企业报表和商业智能解决方案提供商，为超过75%的全球财富500强企业提供服务。葡萄城于1988年在中国设立研发中心，在全球化产品的研发过程中，不断适应中国市场的本地需求，并为软件企业和各行业的信息化提供优秀的软件工具和咨询服务。

接上篇文章

表格类报表的支持程度

国内的系统中，大量存在表格类（Excel类、文档类）的数据报表开发，如统计汇总、检测报告、表单等。

能否很好的支持此类报表的设计和开发，往往是能否采用此控件的决定性因素

水晶报表：提供交叉表控件，OLAP报表控件，可以创建于Excel 中类似的单维度和多维度数据透视表。但灵活性不强，只能创建单表头的数据透视表。无法修改或添加总计，汇总公式，或是自定义单元格合并。更无法支持中国复杂报表的表角斜线及无规则的单元格合并。

FastReports：提供矩阵（Matrix）控件，用来进行复杂报表的设计，可以实现单维度和多维度的数据透视表，可以进行自动合计和警示功能，但是它设计起来比较复杂，灵活性差。并且不支持单元格的自动合并，不能进行复杂表头的设计。

Stimulsoft：提供了表格控件和交叉表（Cross Tab）分别解决列表泪报表和数据透视表的需求。但是表格控件并不是严格意义的表格，没有表头表尾详细数据的概念，是用单元格拼起来的，所以无法控制每一行的显示。交叉表可以创建多维合计透视表，但是在合计表达式只能选择默认的Sum，而且无法创建复杂的表头。

ActiveReports：提供表格控件、矩表控件专为创建Word 类报表及Excel类表格报表以及各式复杂中国式报表。创建复杂报是ActiveReports 特长，使用已提供的表格和矩表，即可灵活的实现单元格合并，多为复杂表头报表。

图表类报表的支持程度

随着业务系统中对图表、Dashboard、大屏类应用需求的不断增强，图表的支持类型和外观也是考量报表控件的重要方面

图表类型

水晶报表支持图表类型包括：条形图、柱形图、折线图、面积图、饼图、散点图、气泡图、甘特图、量表图、漏斗图、三维图表、雷达图。

FastReport 支持图表类型包括：条形图、柱形图、折线图、面积图、饼图、散点图、气泡图、甘特图、量表图、漏斗图、三维图表、雷达图。

Stimulsoft 报表支持图表类型：支持38 种类型，图表UI 采用扁平化设置，而且也为设计人员提供了多套的UI 主题选择，所以在美观程度上做的是最好的。

ActiveReports 报表支持图表类型：条形图，柱形图，折线图，面积图，饼图，散点图，气泡图，甘特图，漏斗图，三维图表，金融图，三维图表，多Y轴图表，复合图表，四象限图。

图表设计步骤

水晶报表必须为图表准备数据，数据准备完成后，才可以使用图表控件，对于运行时报表数据源的报表，创建图表就不会很方便。

FastReports 在创建图表时，首先插入图表，然后绑定对应的数据源。

Stimulsoft Report

ActiveReports 在创建图表时，只需要为报表提供可用的数据字段即可，因此在数据绑定中相对方便。

浏览器的兼容性

水晶报表：支持 IE 10 及以上，Firefox ESR 52.0 及以上，Edge14.14及以上，Chrome 浏览器，不支持IE 10以下的浏览器。FastReport：报表支持当前所有的浏览器 IE、谷歌、火狐、Safari 等Stimulsoft：支持IE 、Firefox 、Chrome、Safari ，但要求在网页端浏览报表需要安装不同的插件，如Flash，ActiveX等。ActiveReports： IE 9+、Firefox 20 +、Chrome 30 +、Safari 6.0+

部署后的修改

从事项目开发的同学，肯定对发布后的修改深恶痛绝，往往发布后的频繁修改会造成项目迟迟无法交付、改的越多Bug越多的情况，对于报表模块，类似发布后的修改更是家常便饭，如何在项目发布后快速的对应需求变更并保证质量，这是每个项目负责人必须要考虑的问题

水晶报表：报表需求无论变化多么微小，都需要在修改后重新编译部署整个项目，所以在后期维护成本是非常大的，并且没有单独的设计器提供给最终用户新增报表。FastReport：非开发客户无法自主进行报表的设计，当报表程序发布后客户如果想要进行简单的修改都是需要返回重新设计及编译。Stimulsoft：是针对不同的平台，需要将设计好的报表文件根据要发布的平台去编译成对应的文件，所以发布后，如果有需要更改报表的需求，整个项目也需要重新发布维护，另外同一张报表文件，无法在不同平台无障碍使用。ActiveReports：报表设计文件作为独立的XML格式的文件，同时也为开发人员提供最终用户设计器，可修改报表，修改完成后只需要替换旧文件，就可正常使用，不需要重新编译发布。

全部打分

如何选型

无论是哪一个报表控件，都有其最适合的场景，只有明确了项目中的明确需求，才能使控件真正节约开发成本，提高产品质量。以下是在选型时，需要考虑的几个方面：

浏览器兼容性

浏览器的兼容性，水晶报表是基于IE浏览器内核开发的，所以对IE浏览器有很好的兼容性，但是对于其他的主流报表如：谷歌、火狐、游猎等浏览器的兼容性就不是很好，在网页端展示的时候亲和度比较低，但是ActiveReports，FastReport，Stimulsoft在浏览器支持方面特别是IE、谷歌、火狐、游猎浏览器具有很好的兼容性，在网页端展示的有很好的亲和度不会出现误差。

部署零负担

在网页端的展示，水晶报表需要安装一个ActiveX的插件，并且交互性差。Stimulsoft Reports需要在客户端安装Flash，ActiveX等插件才可以预览。ActiveReports和FastReport 在网页端不用安装任何插件，支持 HTML5，HTML Viewer，Flash Viewer，Raw HTML，Acrobat Reade等

支持移动端

如今越来越多的用户倾向移动办公，因此对移动端的需求也是大幅度增长，而水晶报表因为现在主要为SAP 辅助数据分析，所以对移动端报表支持几乎没有，FastReport 支持移动端报表展示。Stimulsoft基于HTML5技术实现移动端，但HTML5Viewer 功能会有所限制，比原生的 .NET 功能少了很多。ActiveReports 提供了基于HTML5技术HTML5Viewer 实现响应式报表功能，具有很好的交互性。

快速创建复杂报表

应用于中国市场中，需要根据国内的特征确适应市场需求，而中国式的复杂报表就是考验报表工具，是否满足市场的一大标准，无论是复杂运算的会计报表，还是复杂表头的汇总统计报表，还是自由度极高的单元格合并报表，每一种典型的报表都是中国报表设计人员的痛点，也是考验报表工具能否满足需求的重要标准。Stimulsoft， FastReport，均提供了 交叉表控件，但这种控件只能支持创建多维透视表，无法去灵活的去自定义或修改。如果要实现复杂的报表展示，必须依赖 TextBox 去拼凑实现。ActiveReports提供了一种独特的控件“矩表，只需要拖拽设计以及自动合并，即可实现中国复杂报表。

多数据源支持

信息系统经过多年积累或新系统的业务数据都是越来越庞杂的，为了安全可能同时存在于不同的数据库中，因此报表工具一定要同时支持多种主流数据库，要兼容新型的数据库源，而且要处理同时支持多数据源的应用场景，而水晶报表目前无法做到多数据源支持，Stimulsoft， FastReport，均不支持同一报表中绑定多个数据源并展示。ActiveReports 支持在同一张报表中绑定多个数据源，并在同一数据控件中展示。

技术服务与支持

无论选择哪种报表工具，开发人员都需要快速上手和使用，而且会随着系统的深入开发会有新的需求产生，所以能够随时快速获取技术支持，也是企业选择的一大重要因素，否则在遇到问题时，开发人员只能自己花费大量的时间和精力去寻找解决方案。相反，如果有专业的技术团队，可轻松有效的解决产品问题。4个产品中，只有ActiveReports 在国内有厂商级别的支持，FastReport和Stimulsoft在国内有代理商，但无法提供技术支持。

维护升级成本低

选择报表工具就是为了有效的减少开发成本，所以需要选择最合适的报表工具，而如果后期系统升级或迁移会带来大量的工作量时，则会带来重构的危险，如果报表工具能够有很好的向上及向下的兼容性，则大大减少了系统升级和迁移的成本。ActiveReports和水晶报表的报表文件是一种文件格式，方便服用及升级。

总结

如题目所讲，没有最好的，只有最适合的，每个项目都具备不同的特点，

· 财务系统中，对表格类的报表的要求很高，

· 管理决策系统，偏重于图表和大屏的展现

· 生产系统，偏重数据类型的支持

· 事业单位或政府们的内部系统，因存在低版本的IE浏览器，需要考虑浏览器支持的通用性

· 数据分析部门，要考虑报表在最终用户处的频繁修改和定制

· ……

最后，希望报表开发人员能够通过此篇文章对 .NET 报表控件的选型有所帮助。

为什么报表对ERP系统如此重要？

众所周知，一到月末、月初或月中时，各职能部门、各管理会议、各管理决策等都在为报表绞尽脑汁、加班加点和操心操劳。

事实上绝大多数中小企业所使用的国外ERP软件，比如QAD Mfg/Pro，Exact，Movex，Adonix等，其设计目的只是供企业分销制造以及财务日常交易录入之所用，同时仅提供一些满足基本需求的报表功能。

这一点与我们熟悉的中国财务软件比如用友、金蝶等有很大不同。但后者仅仅以财务系统见长而不具备完善的流程控制，故不能算真正意义上的ERP系统。

即使大型的ERP系统也纷纷并购顶尖的商业智能工具以扩展其产品的报表能力，比如前面完成的一系列并购：SAP收购BO(水晶报表)，Oracle收购Hyperion，IBM收购cognos。

所有这些现象揭示了报表工具对于一个ERP系统的不可缺乏性，这也很好地解释为何我们系统里有那么多的客户化报表。报表不仅供管理者决策分析之用，也能指导用户正常地操作系统，比如下达一个订单。

可以说，报表工具为ERP系统打开了一扇窗！

同一个类别的报表Inventory，如库龄分析报表对于不同职能部门需求不一样。

对于财务部门，需要数量，成本和金额等信息；而对于仓储部门仅需要数量即可。对于可能从中推算出成本、价格等敏感信息，某些报表中需要将产成品描述等字段屏蔽。

随着业务的发展以及对于内控要求的不断增加，我们仍然日益面临着增长的定制化报表需求。

为什么不直接对ERP二次开发？

1. 系统维护和版本管理不希望系统有太多的个性化，同时也不利于升级和标准化；

2. 由于技术和业务壁垒，一些标准模板的更改难以由某个人独立完成；

3. IT资源紧张，难以得到及时更新，也缺乏人力运维。

为什么必须标配报表工具？

部署一款实时性的本地报表工具不光对IT，对于最终用户也有很大的帮助。它能够让我们从客户化编程的低效繁琐中解脱出来，将自已的精力集中在理解用户需求并帮用户设计业务模型上面。

报表工具的License远比ERP的要便宜。

对于某些仅从事查询或报表的用户比如一些管理人员，完全可以做为ERP系统帐户的替代。

图形化、可视化的界面为大多数用户所喜爱。

目前，大多数报表工具支持各种各样的数据库，在他上面的投资和积累的经验完全可以移植和扩展到以后的SAP甚至其它一些可能出现的系统上面，比如客户关系客理、工作流等系统上。

更重要的是，由于商业机密泄露给竞争对手而带来的一次性损失、或者我们为了加强商业密秘保护所做出的其它努力，可能也远大于布署报表工具所需要的投资。

报表工具不失为企业数据化经营的最佳开端

现在很多企业都逐渐有数据分析的意识。商品部说我要看门店销售额分布，金融部说我要看投资转化分析，领导要看综合指标统计、部门业绩拆分、产品分析、用户分析……

但凡一个有点规模的企业，都有大量的数据躺在系统里，报表在Excel中。越来越多的业务分析需求，也暴露了各种数据收集麻烦，系统数据不能打通的问题。

报表BI平台可以把数据分析给统一管理起来，一方面减轻各业务人员做Excel的压力，毕竟是谁都不想在做报表上花太多时间；另一方面，报表体系的规范倒逼数据的收集、数据的质量、经营分析体系的完善。

那么，应该选择什么样的报表工具？

几个参考标准：

是否支持所需的数据源，有没有开放接口数据填报手机、报表分发等功能，都是常用的需求报表制作是否简单，做表的效率高不高数据安全、权限管理——保证信息安全如果选择开源工具，得保证有专人运维

市面上的工具大家可以对比价，各家官网技术参数和功能都很透明。个人推崇帆软FineReport，就和ERP首选SAP金蝶一样，可以说是全球最好用的报表软件。

报表开发简单速度快，2个人一年可以完成集团120多张报表的开发。搭建统一的数据管理平台，取数、分析一脉相承，让数据更好的用于业务经营和决策。可以快速开发报表，可以和OA、ERP、MIS、CRM、TMS、WMS、BPM、EHR、考勤等系统的无缝集成。内置用友、金蝶、泛微、致远、万户、蓝凌、神州数码、浪潮等厂商的API接口，省得开发。

以往我们做报表，都是用基础的excel，进阶一点用数据透视表做个分析，甚至会写几个VBA宏就已经很高大上很能提高效率了。

比如以前小编在市场，需要汇总13个中国大区的销售和客户数据，汇总，做销售分析表，月度的，季度的。最后还要做一个类似dashboard的可视化贴到PPT中，合着我就是一个做报表和PPT的，无论是个人还是这个岗位的价值都无处体现。

其实，在做报表的过程中其实我也在偷偷学习着业务。譬如我发现华中地区每个月末月初，都有个销售低点，呈现一种“月初放松，月末刹车”的状况，数据走势与其他地区显然不同，想和领导反映，但领导关注的只是当月当季度的总结果，期间的数据从无关心，其实，数据分析是可以追踪销售细节的。

一直想做的事到之后一家公司有了体现。公司的信息化相对完善，有正规的报表系统。常规业务报表交由信息部开发，做成固定报表，自动导出发送邮件。一张报表如果做了参数查询功能的话能抵几十张手工作业报表，这解决了以前大量手工做报表的通病。

但是，经常要费很多时间去和IT沟通业务逻辑，这个数据字段代表什么，数据缺失怎么办。当时已经了解到市面上有另外一种自助式的可视化产品BI，在做数据报表方面更加便捷，比方说Tableau、FineBI、PowerBI等等。

但最后考虑到我们没有ETL的技能，而且数据上面还有一些规范化的操作，所以数据处理的工作还得交由IT搞定。多数工具中也只有FineBI有数据和报表管理的权限，更加适合我们的情况，于是选择了FineBI。IT部门准备数据，给我开放数据权限，拿到数据我自己做分析。

那FineBI是什么？

这是一个可视化的自助式BI工具，整个操作就是导数据/连数据库——处理数据（可视化ETL）选择图表——拖数据字段——可视化展现&美化，操作简单上手快。长久以来，对于个人，我一直是拿他当可视化报表工具，其实用得好，它可以对接企业大数据平台，做企业数据运营分析用。

用了将近两个月，令人惊艳的是它的效率，对得起“自助”这个词。让我即使是一个菜鸟小白，也不怕做不出好看实用的可视化报表，开发一个模板也再也不需要花一个上午，最快的完成一张分析模板不过5分钟。

今天在这里主要分享5个关于finebi快速做可视化报表的心得，学会这5招，即使你刚接触数据分析，刚接触可视化，也能够在短时间内“套”出自己想要的好看实用的报表。他的高效自助性主要体现在这4个方面……

一、依法炮制

推荐场合：单报表开发

推荐技能：组件复制、指标复制

1、指标复制

推荐指数：★★★★☆

最开始，我并不懂得怎么做数据分析报表，只会按着领导的要求把指标陈设好，但是有时碰到类似下面这些指标的时候，就很头疼。下面的指标大家看着都很熟悉，对比分析是我们在数据分析时经常用到的分析方法，希望比较某指标和昨日值、同期值、年初值、环期值或者目标值之间的差值及其变化率，但是传统的报表开发通常需要反复添加同一个指标，如下面的”当日存款金额（万）“，然后再对该指标做不同日期过滤得到结果。

作为一个爱（会）上（偷）进（懒）的小白，自然是学点技能节约开发时间。对于这种简单重复的工作，则可以用”指标复制“这一功能快速复制已有指标及过滤条件，简单修改过滤条件，就可以轻松提高开发效率。

2、组件复制

推荐指数：★★★★★

单个图表组件的效率提升之后，自然我就开始琢磨着怎么提高不同图表组件的开发效率。有的时候会碰到不同组件但是极其类似的分析需求，以下面为例。

我们想做公司下属三个大区的趋势分析，放在一起做比较。现在费了九牛二虎之力做好了“南部大区的趋势分析”，并结合实际业务对其中一些关注的关键因素做了以下处理：

①只希望看到南部大区的相关数据

②起租金额最高的日期进行奖牌标记

③在起租金额平均值以下的日期进行字体标红警示

④起租金额在130~150范围内的日期进行标蓝处理

⑤格式与数量级优化，数据标签优化等样式优化

个人对这个南部大区的趋势分析感到满意，接着需要再对东部大区和中西部大区做同样的趋势分析以及对关键因素进行标记。这时不需要把以上5个步骤再设置一遍，只要用上“组件复制“这一神技，然后更换下过滤条件，10秒钟就完成了东部大区的趋势，完全省去了以上一系列繁琐重复的工作，简直不能更便捷！

我们甚至可以直接用“组件复制”的这个神技分分钟开发出下方这个酷炫屌炸天的租赁大屏，美滋滋。

二、移花接木

推荐场合：多报表开发

推荐技能：组件复用、指标复用

后来，我进阶了，又开始了进一步的学（偷）习（懒）之旅。

当我们开发了多张报表后，通常在新开发的报表中需要对某些指标反复使用（尤其是计算指标或者做了很多条件限制的复杂指标），同时对某些指标也总是需要重复进行相似的分析。这个时候我们会特别希望能够直接把已经开发的报表的指标或者分析图表拿过来，直接在新开发的报表中使用。换句话说，我们希望对于任何指标的相同条件过滤、计算或者分析，我们都只要进行一次，就可以达到一劳永逸的效果，不用再做任何重复的工作。这么美妙的功能，就可以通过组件复用和指标复用实现。

举个例子，管理员在公司系统挂出了一个十分酷炫的互联网大屏驾驶舱，这么欧气的分析模板，我们自然是要沾沾光的。正好领导要我做一个关于流量的渠道分析，我是一脸懵逼，不知道应该用哪些数据进行分析，也不知道该怎么进行分析，自然而然地想借鉴下驾驶舱中对流量的渠道分析部分，当然能直接拿过来用就更好了。嗯，好了，且看我怎么分别用组件复用和指标复用两种方法快速地套出我的报表。

3、组件复用

推荐指数：★★★★★

我需要用到驾驶舱中的折线图”浏览量趋势“、饼图”一级渠道“、饼图”二级渠道“以及雷达图”城市访问/跳出“，秀的时间到了，我花了30s做出下面这个”流量-渠道分析“模板。

只需要在组件复用中把”互联网大屏驾驶舱“模板中对应的四个组件拖入到现在的模板，就可以自动生成新的分析图表。爽歪歪。

4、指标复用

推荐指数：★★★★

再后来，我的数据分析思维提高了，觉得驾驶舱中对于用户流量的分析不够到位，我有一番我的分析见解，可以拿着相同的指标做更好的分析，但是我又不知道这些指标是存放在数据库的哪里，我该去哪里才能找到它们。

这个时候就能用上指标复用了，在我想做的分析图表中，将驾驶舱中的指标拖过来直接用，马上就生成了另外一个分析图表。像下面的气泡图，比驾驶舱中的还要酷炫。

具体操作的过程如下：

三、他山之石

推荐场合：跨用户开发

推荐技能：模板复用

毕竟数据分析是个长期的事情，有时因为数据分析思维的局限导致了我实在对做报表束手无策。隔壁部门的“陈独秀”前辈在可视化数据分析方面是个有多年经验的老手了，经常在会议上看到他做报告时逻辑严谨，可视化报表也做得令人啧啧称赞。抱着虚心学习的态度请教了他，他也毫不吝啬地把他认为很有价值的分析报表通过“模板复用”直接分享让我学习同时让我瞻仰一下：“好东西就是要拿来分享啊”。精辟！膜拜！

5、模板复用

推荐指数：★★★★★

学会这招之后，我好长时间不做模板了，嗯，时不时就去“陈独秀”那里拿些模板（开个玩笑：D）。

写在最后

上面5个技能能大幅度节约我们开发的效率，很快地套出我们要的模板，可以最大程度地利用和共享已经做好的资源和报表，。不过，对于刚入手的小白们来说，最重要的还是要慢慢提高自己数据分析的技能和思维，这才是根本啊。

文 | 帆软数据应用研究院 贾强

数据分析平台的搭建从规模上分类，确定企业规模，明确合作点，非常重要。

以服装行业为例，大型企业如波司登，本身的大数据系统架构已经完善，数据分析平台（报表/商业智能软件）在整个系统架构下的角色定位为“工具”更合适，发挥工具易用、高效开发、交互性强，稳定等优点。

中小型企业从成本上考虑，并没有成熟的架构以及大量的投入。对于整合数据，构建数据中心报表系统，我们可以进行合理规划，控制整个项目建设和运维成本，从而能够达成更好的合作。

在时尚业行业中，对于各个分店的有效管理，如何构建合理高效的报表中心变得非常关键。这里从两方面讲述，系统架构和技术实现方式，主要是鞋服行业，其他行业仅供借鉴。

首先是系统架构，从架构上分为分店管理系统（ERP和POS）及数据库、服务器和应用层客户端。系统架构如图：

（１）分店管理系统及数据库。分店使用管理系统管理本店进销存业务及相关管理工作，并定期按需将各个分店数据上传至云端服务器。

（２）服务器。构建服务器集群。数据分散在不同的服务器主机上可以并行存取，提高了数据的存取速度。服务器负责存储分店采集的各种数据，并以这些数据为基础构建数据仓库。再部署帆软数据分析平台，将处理结果给返回客户端，供业务层和决策层使用。

（３）应用层客户端。应用层客户端分为决策和统筹管理两部分。决策层根据所获得的报表、图形和走势图等来支持其决策。设置一个统筹管理的职能部门，统筹各分店统一促销，畅销商品管理和会员行为分析。企业通过云改变了以前处理数据和接入数据的方式，数据更集中，数据一致性更强，数据质量提高，分店之间的联系更紧密更便捷，在这种环境下，企业的决策依据将更准确。

（４）服务器的构建。架构如图，ETL工具通过远程访问。各个分店的服务器完成数据收集的任务，收集的数据是最原始的数据不做处理，先存储在数据中心。数据中心为基础数据库，数据中心集中了所有分店的数据。数据上传完成后继续对数据进行ETL处理，并将处理后的数据存入到数据仓库。数据分析应用程序根据客户端的请求调用数据仓库中的数据进行处理，并将结果返回给请求客户端，同时将常用的分析按计划定期自动分析并将结果保存到预定义分析结果模块中。每个分店和总部的管理层都有接入云的权限，云端数据共享。作为总部，可以监控各个分店的运营情况，作为分店可以及时了解其他分店的运行情况，借鉴经验并制定销售策略。

其次是技术实现方式，包含数据仓库、ETL、数据分析平台。

数据仓库（DataWarehouse，DW）是一个收集、组织、存储和共享历史数据的系统，其中数据ETL工具（选开源工具的话，可以用Kettle）。支持多种类型的数据源，还可以将数据库文件下载到本地进行ETL工作。PDI分为两个步骤，一个叫Transformation，另一个叫job，可以设定这些转换的执行时间和频率，这一点对于数据仓库的自动化更新是很有帮助。

下面聊一聊数据采集与分析

每个分店有各自的分店管理系统及数据库，根据中央服务器要求将需要的数据进行上传。对于零售业来说，需要上传的数据主要包括销售数据、会员数据、商品数据、库存数据、调研数据等。需要预定义所需采集的数据，包括数据的类型、数据结构。对于数据库的数据，数据库名称、表名称、表字段都采取统一格式和名称。对于文本型数据也要统一格式，或以xml方式存储。服务器收集各个分店管理数据库的数据并对每个分店的数据标记以区分。统一标准数据可很大程度地提高数据采集的质量和后续处理效率。

对于除了分店以外的数据源，如商业共享数据平台等，需要根据实际情况设计相应接口和采集方法，帆软数据分析平台内置采集数据功能，可以非常方便根据业务情况定制数据采集模块。

数据的分析工作在按照数据仓库对数据的要求并选择合适的工具对不同类型的数据进行处理，然后保存到数据仓库中。随着时间的推移，数据中心的数据量会不断增加，运用大数据工具是非常有必要的。大数据工具的主要特点是通过服务器集群中的主机并行处理数据，将一个庞大的任务分解为小任务处理。

应用程序部署到云端以后，客户端通过浏览器调用相应的功能，只需将结果返回给客户端，在客户端进行数据分析结果的展现。针对时尚业的数据分析可以包括多个方面，比如：销量分析、客户购买偏好分析、商品关联分析、精准推送服务等。

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

人们常说“报表做得好，升职加薪少不了”。这就取决于，数据报告的两个重要作用：一是可指导性，是内核，让人看完报表之后恍然大悟“哦，原来问题出在这里”；二是美观性，是包装，让人看第一眼就赞叹“哇塞，这报告666”。

可是，为什么你加班加点做了那么多报表，却依然得到不老板的认可？

问题出在哪呢？

老板需要的是什么样的报表

现阶段，业务人员是如何来满足决策者的数据分析需求的？97%以上是通过Excel手工整理各种报表，不到3%利用了IT技术，实现了报表的自动化。随着决策者对分析的要求越来越高，于是报表越来越多、越来越复杂。在一个Excel页面中，密密麻麻布满了决策者关心的所有内容，只恨屏幕不够大。而这些大量的手工处理，很容易出错，且耗时久。

对上报上来的厚厚一叠报表，绝大多数决策者都会回答：有看，只是一般只看其中的一两张。没有时间，真的感觉有问题，还是直接找人来问了。

这就是问题的关键——我们给决策者提供了大量的报表，为什么帮助不大呢?因为信息一旦过多，就会变成“信息洪水”，大量的报表让决策者深陷“信息洪水”中。

员工再问决策者：希望用什么方式将信息给您呢？领导：希望有问题的时候随时能知道。

决策者这句话的核心有两点：一是有问题才让我知道，没问题的话，其实我也不需要关注。二就是我随时都可以知道。

报表能实现决策者的“希望”吗?答案是否定的。

（1）报表根本无法快速让决策者识别是不是有问题，它只是罗列了一堆数字而已。

（2）无论报表制作者多么厉害，领导想要什么就有什么，基本上也是不可能的。

那么能如何解决这个问题呢? 答案就变得简单了，就是用BI技术，改变决策者获取报表的方式。

报表工具与BI系统的区别

有人说：“我通过一个软件，能自动生成决策者想要的报表，然后再配上一些仪表盘和图表，不就可以了吗?也不见得需要BI。报表软件多简单，哪像BI要规划数据仓库，要ETL，还要建模型，多麻烦”。

以Excel报表和亿信BI来举例，对比一下报表软件与BI系统的区别：

Excel报表应用场景主要是业务报表制作，比如一些企业固定的月报，季报和关键数据指标的统计、展示和分析。主要功能分为三大类：数据展示(报表)、数据查询(参数)和数据录入(填报)，还有报表管理。数据展示报表可分为表格类和图表类。

而亿信华辰的拳头产品亿信BI有领导驾驶舱、图形化建模、自助式即席分析、智能钻取分析等多项功能。他可以构建大型的综合的数据分析平台，也可以作为小型的个性化的解决方案。相比报表，侧重点在于分析，优势在于操作简单、能够处理大量数据，可以实现任意维度、任意分析路径快速实时分析。

从工具角度上讲：

报表工具一般连接的是事务处理型数据库，不能实现多维分析的操作；当然，目前有些报表工具用链接传参的方式实现所谓的钻取，实现复杂，还会有性能的问题。

BI工具一般连接的是多维模型数据库，可以很容易实现各种多维分析的操作，如钻取、旋转和切片等；还能很容易地实现基于指标和维度的拖拽分析和自助分析。

以上两个工具也都可以连接对方的数据库，但发挥不了相应的功能；比如报表工具连接多维数据库后，多维分析操作、拖拽分析和自助分析还是实现不了。

从系统角度来讲：

报表系统一般接入在某个业务系统数据库上，为MIS系统提供灵活的报表查询实现。当然，报表系统在数据量小时也可以连接若干业务系统数据库，实现跨库的关联查询，但这个查询是由报表工具来实现的，实现起来的复杂度和性能依赖于报表工具的能力

BI系统主要包括数据仓库/数据集市、ETL、数据分析、BI应用等多个组成部分和实施过程，最终BI应用中除了有报表展现外，还有多维分析、自助分析、数据挖掘等功能。

从工程化角度来讲：

报表工程相对比较简单，投资可以比较小，实施周期相对较短，见效比较快。

BI工程相对比较复杂，投资比较大，实施周期相对比较长，见效相对较慢，但效果比较好，尤其是在数据整合的数据质量、报表口径统一化、应用性能上有很大的优势。

从发展过程看，一般先是上了报表系统，发现报表系统的若干问题后，再上BI系统。

BI为什么能替代报表

很多企业一直有个误区：认为做了一个报表系统就是用上了BI，其实不竟如此，报表只是BI的一部分。虽然BI应用的结果通常需要报表来展示，但是，BI不仅仅是报表。

报表是数据展示工具，商务智能BI是数据分析工具。商务智能的重点在于商业数据的分析，集成了数据统计、数据展示、数据分析和挖掘的解决方案。

从下图中，可以看到，大数据管理与应用技术发展过程中，数据管理已从报表阶段进化到BI阶段。BI是一个辅助决策的智能系统，它的核心就是帮助企业利用好数据，让决策管理者随时随地获取关键信息，让决策者基于数字决策，最终提高决策水平。

通过报表工具与 BI系统的区别，以及各自的特点，可以得出BI替代报表是趋势，同时也是发展的机遇。抓住机遇、争得先机应是摆在决策者面前的课题。

最后小亿谈点关于BI的价值思考：

BI不是让你相信自己所知道的，而是促使你去思考更多的问题和疑惑。BI迫使我们怀疑得出的结论、回到初步阶段、重新设定假定和条件。它促使我们思考，而不是给出事实。BI可以让你从不同视角查询一系列相关数据，以便在一组不确定的条件下更进一步接近事实。你需要BI工具帮助做出最佳决策，而不是正确决策。BI让决策不再止步于结果。

企业报表分析不是简单汇总与上报

现代企业信息化程度越来越高，ERP、BI、进销存等管理系统，各类数据报表、分析报告随处可见。暂不说企业信息化是企业办公、电脑、网络一体化，或者是企业管理模式信息化，总之，所有这些做法的初衷都是好的。走进办公室总是一派繁荣景象，办工作桌总是有一大叠A4纸码得整整齐齐，有多少管理人员关注过，在这祥和热烈的气氛中又有多少混乱与浪费？

这是一张所有人都能够看懂的企业金字塔组织结构图，我们现在把企业报表和这张结构图对应起来，再结合当前你所认识的、了解的企业报表工作，你将不难发现，总是有一些企业，在报表分析当中，不分管理层级需求，将所有能够看到的数字以报表形式上报，没有体系，只有混乱。用一句话来概括：企业数据报表的的分析，就是汇总和上报！（这些企业大概是小规模的吧，一般中型、大型企业都有一套企业报表规范）

抓住企业报表需求分析是关键

有以上混乱状况出现，也可以相对看出，公司发展遇到了些许瓶颈。员工每天忙忙碌碌，兢兢业业，可是生意却总是不见有所回报。解决这个问题，抓住企业报表需求分析是关键。

此图所示是未经调查的纯主观想法，只做参考。有一部分人或许不认同高层报表的需求，不同的管理人员有不同的想法，可以理解。我想高层人员更应该注重战略决策、行业趋势的观察等工作，而报表分析工作的重点应由中层及基层人员主抓。报表设计的思路必须进行根本上的转变，在设计、制作一份报表前首先搞清楚谁将会看到这份报表，能不能从报表中发现一些问题，甚至该问题的解决方案。从上而下，或者从下而上去观察，我们的报表是否应当遵循一定的报表体系要求，是否具备规范的制作、分析、解决流程。

区别对待过程性指标和成果性指标

从报表的构成来看，体现生意上的一些指标是必不可少的。因此，针对不同的指标，设计不同的报表，是第二个关键。原因很简单，某些指标是成果性的，而某些指标是过程性的，不能一视同仁。比如计划完成率，做这个报表时，工作已经结束了，而各品类占比这个指标，却时刻体现着工作正在进行的状态。那如果我们把这种过程性、结果性的指标区分开来，或许会有意想不到的收获，而不是所有指标统统拿给领导去看。最后，推荐一本与此相关的精品图书：《用数据决策:构建企业经营分析体系》

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——> end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等