——本文所使用數據分析工具為FineBI V4.1

在進行搭建數據可視化分析之前，我們先來熟悉下我們需要分析的底層業(yè)務數據模型表（FineBI內置互聯(lián)網行業(yè)業(yè)務包，大家如果需要邊學邊練，可直接到FineBI官網下載使用）。本次數據可視化分析所需要涉及的相關數據表主要是地區(qū)維度表、推廣渠道維度表、用戶維度表、訪問統(tǒng)計事實表、訪問階段統(tǒng)計事實表這五張表，我們通過FineBI工具可快速進行這些數據表之間的關聯(lián)關系自動建模，在前端分析時則可以自由進行多數據表之間的維度指標組合，實現(xiàn)任意角度的上卷下鉆多維透視分析。

地區(qū)維度表

其中地區(qū)維度表主要包含地區(qū)的位置信息，可用于和訪問統(tǒng)計事實表關聯(lián)以獲取具體的地區(qū)數據。

用戶信息維度表

用戶信息維度表主要包含用戶的相關個人信息，如用戶名稱、年齡、性別等，可用于和訪問統(tǒng)計事實表、訪問統(tǒng)計階段事實表進行數據關聯(lián)以獲取用戶的相關基本信息。

推廣渠道維度表

推廣渠道維度表主要包含三級推廣渠道名稱，可用于可訪問統(tǒng)計事實表進行關聯(lián)以獲取訪問用戶的推廣渠道來源信息，便于進行用戶的回源追蹤和推廣渠道的完善。

訪問統(tǒng)計事實表

訪問統(tǒng)計事實表主要包含平臺在對應統(tǒng)計日期下的用戶停留時間、瀏覽量、訪問次數、跳出次數等指標信息，同時可與推廣渠道維度表、用戶信息維度表、地區(qū)維度表進行關聯(lián)以獲取相關維度信息。

訪問階段統(tǒng)計事實表

訪問階段統(tǒng)計事實表主要包含用戶每個訪問階段的平臺總停留時間，可與用戶信息維度表進行關聯(lián)以獲取訪問用戶的相關信息。

首先對于互聯(lián)網行業(yè)的企業(yè)來說，其用戶往往是遍布全國的，比如我們在南京搭建的網絡服務器，其平臺訪問用戶可能是來自全國各地的。像這樣包含地理信息位置等方面數據的分析統(tǒng)計情況，使用FineBI工具中所提供給的地圖組件再合適不過了。接下來我們希望能夠使用地圖統(tǒng)計出各區(qū)域用戶的瀏覽量分布情況，我們可以看到業(yè)務包中的地圖維度表原始數據僅包含地區(qū)以及地區(qū)ID和父ID三個字段，那么如果我們需要做出如最終效果圖所示按照省-市的地區(qū)分層進行地圖數據統(tǒng)計又該如何實現(xiàn)呢？

在FineBI工具中提供了強大且易用的自循環(huán)列功能可供用戶對帶有層級級別的數據進行分層使用，如下圖所示，我們可以對地區(qū)維度表進行兩列的數據分層，分層依據的ID列選擇地區(qū)ID，父ID列選擇地區(qū)父ID，然后直接構建自循環(huán)列保存進行地區(qū)表的數據分層即可。

如下圖所示即為我們通過FineBI工具自循環(huán)列分層得出來的結果。

通過FineBI工具的自循環(huán)列簡單處理，得到具有層級關系的省-市數據之后，我們把地區(qū)維度表分層之后的層級1、層級2拖拽到地圖組件的分類框中，字段命名分別修改為省份和城市，指標框中拖入訪問統(tǒng)計事實表中的瀏覽量。然后進入地圖組件屬性設置界面將分組方式修改為自定義分組，按照0~500，500~1000，1000~2000，2000~3000，3000~無限制區(qū)間進行瀏覽量的數據對應顯示顏色進行分組即可實現(xiàn)如圖所示從全國省份鉆取到城市之間進行用戶瀏覽量數據分析統(tǒng)計。

對于互聯(lián)網平臺來說，平臺最重要的流量關鍵指標莫過于瀏覽量、訪問次數等用戶瀏覽關鍵信息了。對于這一類關鍵信息指標，我們可以通過FineBI的儀表盤進行直接的數據指標匯總統(tǒng)計，直觀展示各個平臺關鍵指標的達成進展等情況。如下圖所示，我們可以選擇訪問統(tǒng)計事實表中的瀏覽量、跳出次數、訪問次數字段，拖拽至儀表盤的指標框中，然后在樣式屬性中選擇刻度漕型儀表盤。

如此，我們便輕松實現(xiàn)了平臺瀏覽量、跳出次數、訪問次數這三大關鍵指標的匯總監(jiān)控統(tǒng)計，可以看到它們的指標統(tǒng)計結果分別為23917、8267、9175，跳出次數較訪問次數而言相差不大，跳失率較高，說明平臺內容建設有待優(yōu)化。

接下來我們希望進行平臺不同用戶等級群體之間的訪問跳失率數據計算統(tǒng)計，觀察和分析不同用戶群體之間的訪問次數、跳出次數和跳失率之間的指標差異。首先我們選擇用戶維度信息表中的用戶類型字段作為我們組合圖的分類軸，然后左值軸拖拽選擇訪問次數以及跳出次數指標，右值軸新增計算指標跳失率=跳出次數/訪問次。同時指標的圖表類型方面，左值軸的指標都設置為柱狀圖，右值軸的指標設置為折線圖，并且將單位數量級修改為百分比格式進行數據圖表的分析展現(xiàn)。

如上圖所示我們可以看到，該平臺的VIP用戶、老用戶、新用戶這三大類型的用戶平臺訪問跳失率分別為97.15%、91.00%、87.37%，這嚴重說明了平臺的用戶黏性做得不夠好，大多數用戶都是以一次性消費為主，回頭客較少。對于這種類型的互聯(lián)網平臺，則可考慮針對老用戶以及VIP用戶多做一些平臺商品優(yōu)惠推送活動，同時多做一些老用戶調研和老用戶回訪，增強平臺和用戶之間的互動溝通，提高用戶和平臺之間的黏性。

通常對于互聯(lián)網平臺來說，我們需要進行用戶活躍度數據指標統(tǒng)計。以用戶的平臺瀏覽量統(tǒng)計為例，我們往往會比較關注平臺較為活躍的用戶然后進行有針對性的激勵或者用戶拉新共創(chuàng)運營。首先我們選擇用戶信息維度表中的用戶名稱作為分類軸，然后值軸放置訪問統(tǒng)計事實表中的瀏覽量指標，統(tǒng)計每個用戶在平臺所產生的總瀏覽量。接下來我們對用戶名稱字段進行過濾，過濾條件設置為瀏覽量屬于前10個用戶，然后按照瀏覽量進行降序排列，即可得到如下圖所示的用戶瀏覽量訪問TOP10統(tǒng)計圖。

可以看到，Blanche、Henry、Christina這三個用戶平臺的瀏覽量非常高，排名前三，平臺需要重點關注進行活躍用戶運營，例如采取一些以老帶新的激勵形式的制度對平臺產生新用戶引流效果，同時實現(xiàn)平臺和用戶之間的共贏。

對于互聯(lián)網平臺而言，用戶是我們的衣食父母，所以對于用戶畫像方面的特征統(tǒng)計對于我們渠道推廣來說具有指導意義。下面我們進行平臺的用戶年齡段流量統(tǒng)計，首先拖拽用戶信息維度表中的年齡字段（內置業(yè)務包中，用戶信息維度表的年齡字段為字符串類型，此處我們可以在ETL處先新增列轉化為數值類型）到分類軸中，然后左值軸中選擇訪問統(tǒng)計事實表中的瀏覽量字段作為統(tǒng)計指標。

此時我們會發(fā)現(xiàn)FineBI會自動按照用戶年齡進行步長為10的分組統(tǒng)計，也就是按照10~20、20~30、30~40、40~50之間進行各個年齡段的平臺訪問量區(qū)間統(tǒng)計。從上圖數據中可以看出，該平臺的主要用戶群體為20~30歲之間的年輕人，這也符合當代互聯(lián)網人員年齡群體分布。針對于此，平臺在做一些渠道線上或者線下營銷引流推廣的話，可以針對與20~30歲之間的年輕用戶群體進行定向營銷。

對于平臺引流推廣來說，我們通常需要進行各個渠道的定向推廣以達成新用戶引流的效果。所以針對于各個營銷推廣渠道，我們需要及時進行效果監(jiān)測。該平臺推廣渠道分為三個層級，對于這類多層級的數據分析統(tǒng)計，選擇多層餅圖進行統(tǒng)計計算再合適不過了。我們將推廣渠道維度表中的一級渠道名、二級渠道名、三級渠道名分別拖拽到多層餅圖組件中的分類軸中，然后指標框中放置訪問統(tǒng)計事實表中的瀏覽量字段，進入到樣式屬性設置界面，將多層餅圖的內徑大小調節(jié)為60即可。

如上圖所示我們不難發(fā)現(xiàn)，目前平臺的瀏覽量推廣渠道來源大多數都是新媒體營銷渠道，占據64.59%，但是線下來源所帶來的用戶產生的平臺瀏覽量卻僅為14.43，具有較大提升空間。除此之外，我們還可以通過多層餅圖便捷地查看其他渠道的一些推廣引流效果，即時監(jiān)測以便及早發(fā)現(xiàn)問題、解決問題。

接下來我們再來研究一下平臺的用戶在各個行為階段的停留時間分析，以便了解用戶在各個階段所耗費的時間。比如瀏覽商品時間過長，就可以考慮平臺的搜索引擎以及商品推薦機制是否完善；如果付款階段稿費時間較長，是否可以是因為平臺的付費渠道不夠豐富，可以考慮增加一些更為通用其他支付渠道等。像這一類長短板對比數據分析的統(tǒng)計，我們常常可以使用雷達圖進行相關數據的圖表展現(xiàn)。首先我們分類軸選擇訪問階段統(tǒng)計事實表中的最后訪問階段字段，同時系列軸選擇訪問平臺字段，指標軸選擇總停留時間字段，然后再新增計算指標將原來的總停留時間單位換算小時（原來為秒，除以3600即可）。

如上圖所示，我們便成功統(tǒng)計出了用戶在各個行為階段總共所停留的時間情況，不難發(fā)現(xiàn)從訪問平臺用戶在每個階段的停留時間總體上IOS>安卓>移動瀏覽器，這說明對于平臺來說IOS用戶還是占據主流群體。另外用戶在下單和添加購物車環(huán)節(jié)所占據的時間都不算短，這塊可以考慮平臺用戶在下單和添加購物車環(huán)節(jié)流程上是否有優(yōu)化空間。

接著我們給整個儀表板添加文本組件作為標題，同時在兩側放置圖片組件以增強儀表板整體細膩感。儀表板背景方面（R，G，B）為（0，0，0），標題欄背景（R，G，B）為（36，38，64），其他顏色參考下圖FineBI中的全局樣式配色即可。

最后調整各個組件之間的布局和大小即可達到最終的互聯(lián)網流量監(jiān)控作戰(zhàn)指揮室的駕駛艙效果，還是很簡單吧~希望小伙伴們都能快速上手，根據企業(yè)的實際數據分析業(yè)務需求情況，給自己的老板打造一款類似的管理駕駛艙呢~升職加薪，指日可待！