C6数据分析(BI)介绍v1.pptx

产品部,C6 数据分析介绍,- 2 -,重点,- 3 -,MaxX Analyser 结构组成及功能,基本概念,- 4 -,独立部署模式,- 5 -,集成部署模式,- 6 -,Windows、Linux、Unix MS SQL、Oracle、SysBase、DB2 Java和VS.NET,包括对操作系统、数据库、集成语言的适应,对环境的适应能力,包括对调阅模式、导出类型应用的适应,对应用的适应能力,以报表浏览器的形式调阅，以便获得最大限度的数据应用 以纯HTML、PDF、EXCEL、JPG等形式调阅报表，通过服务器实时生成上述文件供阅读者浏览或下载,对环境与应用的适应能力,- 7 -,数据库数据,传统产品的数据来源,数据库数据 文件数据 应用程序数据集,数据分析的数据来源,对环境与应用的适应能力对应用程序的数据集成能力,- 8 -,效率问题-效率表现,- 9 -,基于 “流” 的报表处理模式-效率优化技术（一）,- 10 -,基于SQL机制的虚拟数据源-效率优化技术（二）,- 11 -,MaxX Analyser 支持多数据库同步连接,原始,原始数据源，可以内置引擎以SQL标准进行关联运算,内置引擎SQL创建窗口,效率优化技术（二）,- 12 -,效率优化技术（二）,- 13 -,数据链报表,数据链报表-效率优化技术（三）,- 14 -,基于SQL机制的虚拟数据源-效率优化技术（三）,- 15 -,动态数据库指令,基于SQL机制的虚拟数据源-效率优化技术（四）,- 16 -,基于SQL机制的虚拟数据源-效率优化技术（四）,- 17 -,报表预编译设置,报表预编译设置-效率优化技术（五）,- 18 -,九套常规模型,功能问题,- 19 -,所以，报表能否普遍满足各类复杂表样的关键，在于两个方面：,报表的本质是什么： 报表是指定数据在页 面上的指定表现形式,复杂目标适应能力,对数据的控制能力,对表现的控制能力,复杂报表设计,- 20 -,每列不同色彩的数据，来源于不同数据源，根据左侧黑白表头的数据循环同步循环展现。,支持报表内多数据源同步,- 21 -,说明： 1、报表原始数据为所有订单信息。 2、针对原始信息的每列运算模式都完全不同，运算结果含义也完全不同。 3、在本报表中，使用数据源内置引擎对数据按不同规则进行分组计算。,注意红色部分，这种根据数据排序多次定位的文本处理需求，在传统报表工具中很难实现。,以内置引擎实现报表内数据动态处理,- 22 -,在服务器监控台中，可观察到报表动态创建提交的数据库指令,动态数据库指令机制,- 23 -,动态数据库指令机制,- 24 -,序号,模式,特征内容,传统工具设计模式,1,设计模式,2,报表页面的输出，将中每一个设计部件及其衍生显示，作为一个个独立的对象进行控制，每一个对象具有自身唯一的命名和属性特征。通过修改这些属性，我们可以在一般逻辑之外，对指定对象进行特性设定。,页面输出是以绘制点阵方式输出，无法针对某个显示区域进行局部刷新。,对象实例化,- 25 -,传统方式下的报表按照自上而下的顺序生成。 如果需要在报表上部显示此后部分数据的运算结果的话，往往需要额外的设计处理。,弊端：,1、如采用在数据源进行预先处理的话，无疑会加重数据库服务器的负担，同时也 增加了数据源设计的复杂度 。,2、如果在内存中进行预处理的话，一旦面临大数据量情况，极可能导致内存溢出 或者需要长时间耐心等待。,3、报表一旦生成，当前显示将无法根据用户在报表中的操作再次做局部调整。,定向刷新技术,- 26 -,基于“对象实例化”的模型，可以在报表生成过程中，对已生成部分进行逆向刷新。,实例化对象，可在报表生成后点击控制当前行数据是否纳入运算选择范围。,根据左侧选择对象，进行汇总计算，并动态刷新上部文本框显示。,定向刷新技术,- 27 -,所有报表工具都可以支持数据源的顺序、逆序排序，并按这个顺序加以显示。 但是，自有极少数高端产品支持数据的指定顺序显示。,数据源按产品大类顺序显示,数据源按产品大类逆序显示,数据源指定部分产品大类个性化顺序显示,支持个性化排序,- 28 -,显示顺序的个性化设定,支持个性化排序,- 29 -,所有的成熟报表产品都具有图表功能，产品优势：,1、样式丰富：提供了70多大类、300多种图表样式，包括了从柱状、折线、甘特、饼型等通用图表到蜡烛、容量、漏斗等专业图表。,2、多数据源样式叠加：支持在同一图表中对比展现多个不同数据源数据，并可以不同 样式进行表现。,3、自动分组：支持图表的自动分组，可在图表中设置对数据源的分组运算，并将不同 分组同坐标区分对比显示。,图形报表技术,- 30 -,根据单数据源分组计算自动创建多图叠加,使用多个数据源，创建多图对比效果,图形报表技术,- 31 -,这种需要类似甘特图与表格混排的样式，传统产品以及表格元素设计模式产品，是无法支持的。,基于控件元素的组合设计,- 32 -,OLAP是什么？,多维视图：在原始关系型数据的结构基础上加以整合，形成可从多视角观察的数据模型,数据切片：将多维度交叉数据，在指定维度范围内提取并观察,数据钻取：在多维数据结构上，逐层设定细分维度，并根据需求树型下钻详细数据,OLAP 是一种基于多维数据的分析模型,OLAP实用性问题,- 33 -,用维的方法观察数据： 产品大类、时间、销售区域、销售模式等 数据模型等同于业务模型,销售分析,产品大类,时间,销售区域,销售模式,珠宝类,服装类,珠宝类,01年,02年,03年,华东区,华南区,华北区,直销,渠道,终端,OLAP 的多维视图,- 34 -,考察一个特定的维 地区维，包括每一个地区到各省份、行政市的销售数据 钻取到下面的层次来考察详细情况,OLAP 的多维视图,- 35 -,OLAP 旋转,- 36 -,钻取到各个维 地区、省份、行政市 销售模式、产品类型、产品,销售分析,销售地区,销售模式,时间,客户,华东区,华北区,华南区,直销,分销,01年,02年,03年,浙江省,江苏省,OLAP 钻取,- 37 -,用切片的方法从不同角度观察,OLAP 切片,- 38 -,OLAP是完全面向分析设计的数据表现模型。在应用模式、效率构架、数据模型等方面均作了大量改进和创新。,OLAP 综合优势,- 39 -,可缩放的维度设计,- 40 -,内置6种推测算法,- 41 -,最高支持244个维数据指标和1024个分析数据指标,- 42 -,数据Cube的增量更新,- 43 -,最为便捷的排序设定,- 44 -,OLAP是一个多维交叉计算的数学模型，除了计算汇总、平均、极值等一般计算