在时间维度上可以考虑小时、日、周、月等颗粒度，可对应衍生出小时活跃用户数、DAU、WAU、MAU。...，一周内各天的交易占比是相对稳定的。...比如： 最近一年内每个月的支付成功率； 最近一个月每天的新客数量； 最近一周内每天各小时的活跃用户数； 所以，报表底层数据表设计时要考虑在时间维度上要具有扩展性，通常建议以最高频使用场景下的最小颗粒度为准...，比如业务上通常都是关注日、周、月，那么最小颗粒度就是日(可以向上覆盖周、月、年等)。...时间颗粒度要足够细，比如通常按天的统计，那么可以向上覆盖按周、月、年等的统计，就不用为了计算不同时间颗粒度的指标单独建表了； 注意动态属性的匹配，比如匹配用户属性做统计分析时，用户当时的行为要和当时的属性匹配
时间来到了第二天上午九点，时间轮也转到了9点钟的位置，发现该位置有一个生成报表的任务，拿出来执行。 同时时间轮发现这是一个循环执行的任务，于是把该任务重新放回到9点钟的位置。...最简单的办法就是增大时间轮的长度，可以从12个加到168 (一天24小时，一周就是168小时)，那么下周一上午九点就是时间轮的第9个刻度，这周三上午九点就是时间轮的第57个刻度。...时间刻度太多会导致存储空间变大，利用率变低，比如一个月就2个任务，我得需要大小是720的数组，如果我的执行时间的粒度精确到秒，那就更恐怖了。...根据这三个任务的调度粒度，可以划分为3个时间轮，月轮、周轮和天轮，初始添加任务时，任务一被添加到天轮上，任务二被添加到周轮，任务三被添加到月轮上。...三个时间轮按各自的刻度运转，当周轮移动到刻度2时，取出任务二丢到天轮上，当天轮移动到刻度9时执行。同样任务三在移动到刻度12时，取出任务三丢给月轮。以此类推。
但对于我们大多数“普通人” （大概是我们中的98％）来说，简单意味着更好，更容易，更清晰。因此，专注于简单性！ 在大多数情况下，条形图或折线图就足以满足需求。...注意通过饼图我们很难区分欧洲（红色）和北美（橙色）的销售额 下图不是更清楚吗？ 将可视化方法从饼图更改为柱状图后，该报告显示每个区域的销量。...如果您想按原样显示数据，以免受到用户行为的影响，请使用它。在示例中–单击顶部图表中的条形图不会影响底部显示的数据： 不交互-如您所见，数据不受用户行为的影响。...此外，当数据元素很多时，它可能会极大地影响报表的易用性，尤其是对于那些不是高级用户（我们通常为之创建此类工具）的用户。 3....归功于其简单性，您可以将精力集中在用户的需求上，并花费更多的精力来确定什么是处理特定数据然后创建报告的最有效方法。 因此，请记住：创建Power BI报表很容易，但是创建有意义的报表要没那么容易！
，当然还有别的关联数据，那个不用管，反正是测试库，咋折腾都行，只要让报表呈现符合预期就好）。...为了让明细数据显得更自然，当然不能简单粗暴的把一段连续时期内的单据统统删除，或者把大量单据的折扣改低以符合目标，那样太粗暴，弄巧成拙就不好了。...我设想的是，按一定时间粒度（如日、周、月、季度）划分单据，然后从每个区间内查出一定比例的单据，然后与目标比对，根据比对情况逐步调整粒度与比例，直至符合目标为止。...当然也可以将当前数据与目标数据相减，得到需要砍掉的数据，完了以该数据作为目标来查询单据，这样就能直接得到需要删除的单据。...上代码： WITH cte AS ( --按一定时间粒度分组（日、周、月、季度等） SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY DATEPART(week, 单据日期)
2.2 业务大屏乐维监控支持将关键的业务系统配置到全景业务墙上，通过对每个业务系统下钻，用户可查看到对应的的整体业务状态，包括业务拓扑图、健康度影响分析、影响的告警事件，方便用户了解业务系统的物理层、中间层...图片●巡检计划管理：支持对巡检计划任务配置，内容包括：巡检的周期（日、周、月）、生成时间、巡检的业务等信息；●巡检过程记录：支持图形化方式查看巡检过程记录，异常对象需按照告警等级颜色展示；●巡检报告管理...，支持按小时、天、月进行统计，3、以表格方式呈现最新实时指标数据，同时提供指标的最小值、平均值、最大值；4、支持离线导出数据功能，提供稳定的速度，让下载效率更高。...平均端口速率、入带宽利用率、出带宽利用率、峰值入带宽利用率、峰值带宽出利用率、平均带宽利用率；3、支持按小时、天、月不同颗粒度设置指标的展示，以表格形式展示出指标情况。...图片2.4业务巡检报表1、乐维监控提供业务巡检功能，快速了解业务资源健康状态以及告警情况；2、巡检计划管理：支持对巡检计划任务配置，内容包括：巡检的周期（日、周、月）、生成时间、巡检的业务等信息；3、巡检过程记录
周报表 运营方面，例如首页或频道运营，可以以周或月为单位，通过各板块CTR、停留时间、商详到达率、加车率、转化率、复访频度等维度观察栏目用户的兴趣指数，对于薄弱环节通过数据进行深入分析（如用户动线跟踪、...月／季报表 移动时代受到移动端发包频度的限制（大多为每两周到一个月发一个包），高度依赖技术功能的核心指标往往以月或季为单位进行统计。...运营动作一般带来较快速的数据响应，侧重于日报、周报对运营的指导；而产品动作一般受技术发版影响，数据响应周期适中，更偏重月或季为周期的报表，但都谋求发现问题后迅速响应。...如果是用户运营和增长，同样可以根据频度对用户的渠道来源和激活情况、传播效果（短周期，如天或周）、活跃度、品类渗透率、交易情况、人均价值（中周期，如月）、留存率、流失返回率、生命周期情况（长周期，如季或半年...进一步通过注册流程的分析，看到产品功能上增加了一步强制实名认证，导致部分用户在这一步由于各种考虑而放弃了注册。在与产品经理沟通后把实名认证改为可跳过，改为在后续阶段进行引导认证。
一种典型的案例就是将本期实际与目标，去年同期几个系列一起看。既可以随着水平轴放置时间维度（年，季，月，周）来看趋势；也可以随着垂直方向放置离散元素构成的维度（如：产品，客户，科目）等来进行对比。...这是商业报表成功的关键构件所在。这同时还需要一种很简单的可被直观理解的方式构建。其中，绝对差异表示按绝对数值反映两者的差异；而相对差异则按照百分比反映两者的差异。...这是商业报表成功的关键构件所在。这同时还需要一种很简单的可被直观理解的方式构建。其中，绝对差异表示按绝对数值反映两者的差异；而相对差异则按照百分比反映两者的差异。...因为将值和差异同时显示，就可以直观地看出差异及其占据实际值的大小。这是管理报表中最重要的图表之一。...如：同时在一个图中按百万单位来显示销售额，且按百分比显示利润率。 如下： 小多图 小多图（又称：格架图 Trellis chart）是一种用于在同一报表页同时显示对比图表的非常强大的方法。
当用户发起查询时,Doris会自动判断是否可以使用这些预计算结果,从而大幅提升查询性能。 以电商场景为例,假设需要统计每个商品在不同时间维度(天、周、月)的销售情况。...它能够将基表的细粒度分区智能合并成粗粒度分区：基表按天分区,而分析需求常常是按月度统计,这时分区上卷就能自动将30个日分区合并成1个月分区,大大减少分区数量。...查询条件往往比物化视图更严格，这时需要在物化视图的基础上补充过滤条件。想象一下，物化视图存储了所有时间的数据，而查询只需要最近一周的数据，系统就会自动添加时间过滤条件。 第三步是聚合改写。...物化视图直查 用户也可以将物化视图的构建看做 ETL 的过程，把物化视图看做是 ETL 加工后的结果数据，由于物化视图本身也是一个表，所以用户可以直接查询物化视图。...也许在下一个版本中，我们会看到更智能的优化策略，更强大的预计算能力，让数据分析变得更加简单高效。 下期，我们将一起探讨Doris其它更有趣有用有价值的内容，敬请期待！
实时分析 CAT服务端实时报表分析是整个监控系统的核心，CAT重客户端采集的是是原始的Logview，目前一天大约有3000亿的消息，所以需要在这些消息基础上实现丰富报表，以支持业务问题以及性能分析的需要...CAT将所有的报表按消息的创建时间，一小时为单位分片，那么每小时就产生一个报表。当前小时报表的所有计算都是基于内存的，用户每次请求即时报表得到的都是最新的实时结果。...所有报表是可合并和裁剪的，可以轻易地将2个或多个报表合并成一个报表。在报表处理代码中，CAT大量使用访问者模式（visitor pattern）。...，默认报表有小时模式，天模式，周模式以及月模式。...CAT实时处理报表都是产生小时级别统计，小时级报表中会带有最低分钟级别粒度的统计。天、周、月等报表都是在小时级别报表合并的结果报表。
上次说过PowerBI中的相对日期切片器中有个小问题： PowerBI中短小而强悍的相对日期切片器 比如我选择的是对比过去的三个星期，今天早晨8点钟之前，日期范围是三周以前的4月20日到5月10号，而过了...正常情况下，2020年5月18日早晨0点之后我查看数据，根据PowerBI报表设定，理论上我看到的是5月17日的数据。...为了更真实一些，我直接把系统的时区改为了东10区，现在这个点应该是5月18日的0点之后了： 以下就是有问题的相对日期，5月18日应该显示的是5月18日的数据，但是仍然显示5月17日： 因此呢，我需要将这个...改为22，也就是模拟UTC时间22点时： 细心的朋友应该能看出，2016年7月1日date offset是6月30日，也就是前一天了。...如果该页报告不需要用户手动选择这个切片器的话，比如我每天都要查看过去10天（不包含今天）的数据，那么就可以将相对日期切片器给隐藏起来，这样是不是就完美了。
沿着时间刻度前进 ## 同一时刻存在多个任务 上面说的是同一个时刻只有一个任务需要执行的情况，更通用的情况显然是同一时刻可能需要执行多个任务，比如每天上午九点除了生成报表之外，还需要执行发送邮件的任务，...时间刻度太多会导致存储空间变大，利用率变低，比如一个月就2个任务，我得需要大小是720的数组，如果我的执行时间的粒度精确到秒，那就更恐怖了。...三个任务涉及到四个时间单位：小时、天、星期、月份。 拿任务三来说，任务三得到执行的前提是，时间刻度先得来到12号这一天，然后才需要关注其更细一级的时间单位：上午9点。...基于这个思想，我们可以设置三个时间轮：月轮、周轮、天轮。 月轮的时间刻度是天。 周轮的时间刻度是天。 天轮的时间刻度是小时。...初始添加任务时，任务一添加到天轮上，任务二添加到周轮上，任务三添加到月轮上。 三个时间轮以各自的时间刻度不停流转。
例如，对电网运维检修情况进行监控，实时了解设备可用系数、严重缺陷及时消除率、运维成本、大修技改完成情况等关键指标，当某个关键指标出现异常时，系统会提供消息预警，并且可以到对应分析主题查看更细粒度的数据，...3、收益 报表开发周期缩短：开发周期从原来以周为单位缩短到以天为单位，大幅地提高了IT部门的工作效率和响应速度，降低了人工成本。...数据混合式使用：对于统计性指标按日、月汇总并提取到高性能计算平台中进行标签化存储，满足日常业务应用的高效率并实现长期存储，下钻到明细级别时从原有数据平台查询，充分发挥各数据平台的综合算力。...3、收益 采用高性能计算后，80%+分析报表响应时间小于3秒、90%以上分析报表响应时间小于5秒，性能提升30倍以上，数据分析效率提升41%，每月数据分析人力节省超过2100人小时，新需求响应周期从数周提升到...2天以内，统计性指标从原有只能分析最近3个月提升到可以实现永久存储和分析。
属于最细粒度的明细层事实表 明细层事实表的某些重要维度属性字段可以适当冗余 2 DWD中的信息有什么？...示例：交易订单记录表中的【用户ID】可以进行count|distinct count汇总 (2) 半可加性事实只能按照特定维度汇总，不能对所有维度汇总。...交易订单记录表中的【时间维度、地区维度】按照这类“自然属性”的维度进行统计，在主题层没有实际意义，而偏统计报表类计算更多在DM层进行汇总，或者在DWS层往往是以某个主题数据做核心，与其产生关系的其他主题数据作为度量值来进行统计汇总的...周期快照事实表 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期， 如一天、 一周或一月的多个度量。 其粒度是周期性的时间段， 而不是单个事务。...示例： 一个月|一周的销售订单周期快照， 用于按产品统计每个月总的销售订单金额和产品销售数量 另外周期快照在库存管理和人力资源系统中有比较广泛的应用 1 零售商希望通过产品和商店分析每天保有商品的库存水平
工具提示页，就是在工具提示中展示一个可视化页面，进而提供更丰富的信息。举例 在报告页面的条形图中，添加工具提示页，展示SalesRep在所选年份的分月销售趋势。...STEP 1 新建一个页面，在页面对应的格式窗格中，将页面信息下的页面类型改为工具提示，名字按需修改，这时画布设置中类型默认变为工具提示，尺寸为320*240，也可以自定义尺寸；然后在页面标签上点击鼠标右键...，将页面设置为隐藏。...STEP 4 在报告页面选中条形图，在格式窗格的属性中，将工具提示开关打开，类型选择报表页，页面选择刚刚做好的工具提示页Tooltip1（如果选择自动，当报表中没有指定字段SalesRep的时候，不会显示工具提示页...切片器选择2022年2月，鼠标放在李四的数据上，工具提示页显示他的2022年分月销售趋势，如下：
安装 Tableau 提供了三种使用方式： Tableau Desktop 拥有 14 天免费试用的桌面版，可以将工作数据存储在计算机本地，如果你是学生或老师可以获得一年的免费使用权。...我们再看看数据按月分布情况，同样右击 Order Date，选择 月 粒度： 上图可以明显看到三个峰值出现在 3、9、11 月份，然而这段期间利润增长幅度却不大，可以看出这段期间采取了薄利多销的手段。...将 Order Date 再拖拽到 Columns，并右键将其粒度改为月。 在 Show Me 中切换为 Highlight Table，重新将 Order Date（Year）拖拽回 Rows。...Tablueau 还支持更复杂的条件或代码表达式，这里只是将更友好的筛选方式优先展示区来。...目前国内还处于报表制作的时代，即先选择报表再配数据集，这种使用思路是展示数据优先，而不是分析数据优先，笔者认为原因在于国内大部分做报表的业务场景都处于最末端，也就是数据洞见已经有了，再使用 BI 将这个洞见还原出来
考虑用户使用体验，分析结果反应时间需要控制在天粒度）和 月粒度）。 维度的可扩展性。现有基础维度是12个，在此基础上做维度的扩展主要从三个方面着手。...在查询引擎中，我们在选择时间维度类型时，选择按周或按月，各个指标的值都是计算日均值（单日数据去重，跨天不去重），单日的指标值数据都是针对用户去重的，直接按周按月查询是按周去重和按月去重的，这就不符合按周按月指标的计算逻辑...当入口的状态修改为在线状态后，在查询引擎的入口维度中才可以展示此入口维度。 查询模块负责根据用户提交的查询请求中的维度信息，执行查询，返回前端结果。...图8 查询服务流程图 当用户选择的时间维度是按周或按月的查询时，各个指标的值是计算日均值（对于单日数据去重，跨天不去重的逻辑），单日的指标值数据都是针对用户去重的，直接按周按月查询是周去重和月去重的，这就不符合按周按月指标的计算逻辑导致数据查询结果存在差异性...为了解决数据准确性和按周按月查询数据量过大导致的查询效率的问题，将Master-Worker的多线程的设计模式应用于按周和按月的指标查询中。其中任务拆分指标计算的过程如图9所示： ?
image.png 今天我会手把手教会你如何制作报表，在这之前，确保你已经学过了免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》下面的内容。 主题 内容 第1天：什么是报表？...什么是报表？如何设计报表？ 第2天：认识Power BI 什么是商业智能(BI)？什么是Power BI？如何安装Power BI？ 第3天：用Power BI获取数据 如何从 Excel 获取数据？...常用图表可视化页面布局和格式设置 这是该免费系列教程的的第6天：项目实战：如何制作报表？通过一个项目学会如何制作报表，最终的案例效果如下图。...写完公式后按回车键，新的一列就会生成。 image.png 动态操作演示如下： 4.报表底色 我们给报表的底色添加颜色，点击“格式”刷，选择“页面背景”，颜色选择灰色，透明度拉到零。...image.png 为了报表的美观，我们在标题下做一些辅助线来装饰下。在“插入”栏点击“形状”，选择“线条”。 image.png 颜色改为灰色。
例如，在X轴可以放置维度，如下： 如果将维度同时放入详细信息，则会遇到错误： 可以看出，使用散点图的基本配置有两种选择： X轴维度，Y轴度量值，无详细信息粒度 X轴度量值，Y轴度量值，有详细信息粒度 如果从...DAX表查询的角度来看，散点图和点阵图确实有差异，点阵图的本质是对一个高粒度维度和一个度量值进行SUMMARIZECOLUMNS计算；而散点图的本质是对一个低粒度维度按两个度量值进行SUMMARIZECOLUMNS...在 PowerBI 中，任何一个可视化对象，即使是最简单的一个条形图，都涉及 深入至原子粒度 数据的查询。...（姑且这么简单称呼，更准确为 Vertipaq 列式存储引擎） 【模型层】由 数据模型引擎 在 数据模型 中完成查询 在忽略一定技术细节的合理性下，我们从逻辑上将这个过程大致分为三层：报表层，逻辑层，模型层...Tableau在逻辑层和报表层的聚合不足的情况下，会使用详细级别特性再向更原子粒度处理。
Power BI也可以借鉴这个理念进行可视化设计（注意是理念借鉴，而不是图表复刻），下图是内置条形图实现的效果，如果蓝色条形落在灰色区间，表示正常，否则即过低或过高，都异常。...实现这一效果主要是借助了Power BI在2024年2月推出的重叠功能。将实际值、上限值和下限值拖入簇状条形图字段，本例上限为0.6，下限为0.4。...将条形布局系列间距设置为100%，并打开重叠： 接下来对重叠后的三个条形进行颜色设置。上限设置为灰色： 下限的颜色需要和你的报表背景色保持统一，本例为白色。...实际值的颜色按设计需求调整，此处透明度必须很大（本例为70%），目的是使得被遮挡的上限条形显示到前端。...最后，添加两条恒线虚线，一条为上限值，一条为下限值： 恒线的数据标签可以打开，把恒线名称修改为“合理区间”： 如果是表格内嵌型图表，可以考虑使用DAX+SVG结合实现，样式也更加自由，这部分内容在知识星球分享
鉴于以上问题，本文将指出一种通用的用户留存定义，并提供通用的计算流程以及具体的表结构设计。 0x01 简介 用户留存在不同的业务场景有不同的定义方式，比如说用户注册留存和用户活跃留存等。...其中7日留存和30日留存可以理解为是周留存和月留存。...并且，这些数据要分别放到对应那一天的报表里面。这就要求我们每天的任务要更新历史某天的数据项。 基于上面说的难点，我们做如下设计。...我们设计用户留存中间表的原因是这样可以将中间表提供给数据分析使用，方便用该表和各种数据做交集用户，因此保留了uid的粒度。...如果用横表（即多个字段分别表示用户当日活跃、1日留存、7日留存等数据），那每天就要重新刷新多天数据分区中的所有数据，使用竖表则会减少很多的计算量并且更容易维护，只需在报表系统中将竖表转成横表展示即可。
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