项目分析与项目分层设计的解释

项目需求

3.1 校区报名柱状图

说明：统计期内，全部报名客户中，各校区报名人数分布。

展现：柱状图

条件：年、月，校区

维度：天区间，按查询条件来定

指标：报名人数

粒度：天/线上线下/校区

数据来源：客户管理系统的customer_relationship、itcast_clazz报名课程表

3.2 学科报名柱状图

说明：统计期内，全部报名客户中，各学科报名人数分布。

展现：柱状图

条件：年、月，学科

维度：天区间，按查询条件来定

指标：报名人数

粒度：天/线上线下/学科

数据来源：客户管理系统的customer_relationship、itcast_clazz报名课程表

3.3 总报名量

说明：统计期内，已经缴费的报名客户总量。

展现：数值。

条件：年、月

维度：年、月

指标：报名客户总量

粒度：天

数据来源：客户管理系统的customer_relationship表

3.4 线上报名量

说明：总报名量中来源渠道为线上访客渠道的报名总量

展现：线状图。

条件：年、月

维度：天区间，按查询条件来定

指标：报名客户总量

粒度：天

数据来源：客户管理系统的customer_relationship表

3.5 意向用户报名转化率

说明：统计期内，新增的意向客户中报名的客户占比。全部报名人数 / 全部新增的意向人数

展现：线状图。双轴：全部报名人数、报名转化率。

条件：年、月

维度：天/线上线下

指标：报名转化率=全部报名人数/全部新增的意向人数

粒度：天

数据来源：客户管理系统的customer_relationship表

3.6 有效线索报名转化率

说明：线上报名量 / 线上有效线索量，与上一个指标类似，此处的线索量需要排除已申诉数据。

数据来源：展现：线状图。双轴：线上报名人数、线上报名转化率。

条件：年、月

维度：天/线上线下

指标：线上报名转化率=线上报名人数/线上有效线索量

粒度：天

客户管理系统的customer_relationship表、customer_clue表、customer_appeal表

3.7 日报名趋势图

说明：统计期内，每天报名人数的趋势图。

展现：线状图。

条件：年、月

维度：天/线上线下

指标：报名人数

粒度：天

数据来源：客户管理系统的customer_relationship表

3.8 校区学科的报名学员TOP

说明：统计期内，全部报名学员中，校区学科排行榜，topN。A校区b学科第一，B校区a学科第二等等。

展现：柱状图

条件：年、月，校区，学科，数据量N

维度：天/线上线下

指标：报名学员人数

粒度：各校区各学科的报名人数和

数据来源：客户管理系统的customer_relationship表、itcast_clazz表

3.9 来源渠道占比

说明：统计期内，全部报名学员中，不同来源渠道的报名学员占比情况。

展现：饼状图

条件：年、月

维度：天/线上线下/来源渠道

指标：比值

数据来源：客户管理系统的customer_relationship表

3.10 咨询中心报名贡献

说明：统计期内，全部报名学员中，各咨询中心的报名学员人数占比情况。

展现：饼状图

条件：年、月，咨询中心

维度：天/线上线下/咨询中心

指标：报名学员人数

粒度：天/报名学员人数

数据来源：客户管理系统的customer_relationship表、employee表、scrm_department表

需求分析

3.1校区报名柱状图

复制代码

维度
	年
	月
	校区
指标
	报名人数
表
	custormer_relationship,itcast_clazz
字段
	cr.itcast_clazz_id=ic.id

3.2学科报名柱状图

复制代码

维度
	年
	月
	学科
指标
	报名人数
表
	customer_relationship、itcast_clazz
字段
	cr.itcast_clazz_id=ic.id

3.3总报名量

复制代码

维度
	年
	月
指标
	报名客户总量
表
	customer_relationship
字段
	sid

3.4线上报名量

复制代码

维度
	年
	月
指标
	报名客户总量
表
	customer_relationship
字段
	origin_channel 来源渠道

3.5意向用户报名转化率

复制代码

维度
	天
	线上线下case when  origin_channel other,netservice,vistied,phome
指标
	报名转化率=全部报名人数/全部新增的意向人数
表
	customer_relationship
字段
	origin_channel 来源渠道

3.6有效线索报名转化率

复制代码

维度
	年
	月
指标
	线上报名转化率=线上报名人数/线上有效线索量
表
	客户管理系统的customer_relationship表、customer_clue表、customer_appeal表
字段
	customer_clue cc 与 customer_relationship cr  on -cr.id=cc.customer_relationship_id

3.7日报名趋势图

复制代码

维度
	天
	线上，线下
指标
	报名人数
表
	客户管理系统的customer_relationship表 
字段
	id

3.8 校区学科的报名学员TOP

复制代码

维度
	年
	月
	校区
	学科
	数据量N
指标
	报名学员人数
表
	客户管理系统的customer_relationship表、itcast_clazz表
字段
	customer_rellationship cr left join itcast_clazz itc on cr.itcast_clazz_id=itc.id

3.9来源渠道占比

复制代码

维度
	年
	月
	天
	线上/线下
	来源渠道
指标
	不同渠道占比
表
	客户管理系统的customer_relationship表 
字段
	origin_type

3.10咨询中心报名贡献

复制代码

维度
	年
	月
	咨询中心
	天
	线上/线下
	来源渠道
指标
	报名学员人数
表
	客户管理系统的customer_relationship表、employee表、scrm_department表
字段
	customer_relationship cr  
    LEFT JOIN employee e ON cr.creator = e.id  
    LEFT JOIN scrm_department sd ON e.tdepart_id = sd.id

分层设计的原因分析

ods层

将mysql中的数据导入到ods层，期间加了一个dt字段

dwd层

将ods层的数据进行清洗和格式转换，过滤空字段，拉链表建表时需要再添加两个字段

生效日期start_time,失效日期end_time.

插入时，全量插入将所有数据直接导入即可
增量插入使用dwd层的表，左连接ods层的表，再判断连接字段是否为null，不为空就修改
edu_state字段为当前日期，为空就设置为9999-99-99

dwb层

根据需求分析，判断有多少张表进行连接，并分析表中的数据的大小，连接时用左连接的方式，大表放左边

可以避免数据倾斜的问题，

对于连接时字段的处理，应该是仅仅连接使用到的字段，这样会节省资源。但是大表如果不想以后重做就将每一个字段

赋予一个表名称缩写的别名，这样就可以不用管重复字段的问题（问题是，浪费资源，占用空间）。

dm层

这一层主要的任务是根据需求计算所需要的各种指标，其中时间是常计算的指标，而dws层是否需要搭建的判断依据很关键

（老师说判断是否需要去重，暂时还没理解清楚）

（网上说都是分析粒度的）

（我的理解，如果再dm层不能完成所有细粒度指标的计算，就需要进行上一层dws层的搭建）

rpt层

我主要将dm层计算好的数据按照需求取出来，并转换成fineBi需要的格式

其中发现的问题（FineBi好像不能展示纯数字，纯数字就会被识别为指标，不管导入的格式是什么）

（要想展示年月日，最好使用拼接字符串或者加上一个汉字年，月，日等）

mysql_rpt层

将数据从hive的rpt层导入到mysql中，暂时知道可以使用的方式有两种

①使用presto，进行多数据源的连接然后导入

②使用sqoop导入工具，在终端导入，这个使用的是sqoop命令连接hive和mysql的源数据进行导入

遇到的问题

第一个问题：导入中文时，中文变成了?，

解决：第一次将mysql的建库建表语句都设为了utf8编码格式，但是导入时中文还是为?号

sql 复制代码

第二次是在sqoop导入语句中加
?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true

--connect jdbc://192.168.88.80/edu_rpt?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoTeconnect-true

解释:--connect jdbc://虚拟机ipv4地址/数据库名?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-9&autoTeconnect-true

第二个问题grouping sets方法对比

①hive中grouping sets的格式为，让分组字段逆序排列，然后分组的就为1，未分组的就为0，这时得到二进制，再将其转换成十进制就可以作为group_type的值进行类型判断

②presto中grouping sets 的格式为

case when group_type=值 then '值'，when group_type=值 then '值'......

group by

grouping sets(分组字段)

FineBI

展示结果时使用的是FineBI

遇到的问题是，通过计算所得到的年月日，作为维度时不太正常，纯数字是没有办法显示的，需要加入汉字或者字符连接才能够进行展示（不知道是不是只是我个人的问题）

最后使用FineBI展示结果时更炫酷的小技巧：

①可以在标签行列加入指标或者维度，然后在三个点的选择里会有一个为特殊显示，这个可以设置闪烁动画，一般设为大于10就可以让所有的都动起来

②在选择颜色列时，拖入一个维度或指标后，可以点击左边的颜色文字，可以更换颜色样式，可以选择彩虹样式，也可以自定义颜色组成

③在选择双轴时，可以通过点击样式标签，然后自定义双轴显示图形的样式，可以一个是柱状图，一个是折线图