大数据其实在生活处处可见,你知道吗?

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,163 次浏览
2023-09-01 15:42:55

教育、零售、地产、互联网,大数据的应用可以说是各行各业。

多图预警!!!

大数据应用例子,整合并分析数据,多维探索式分析

从这3个大数据应用例子,你可能已经知道,大数据已经渗透到生活中了,只是你还没有发现,或者说你还没有开始接触到。

当然,这些都是国外的例子,下面说几个大数据应用例子,都是帆软君做的,如果你所在的行业遇到了一定的瓶颈,可以试试用大数据来创新。

一、教育行业

大多数高校的信息化建设已经得到全面发展。各类网络、服务器、存储、私有云、公共数据库、统一身份认证、一卡通系统和内容管理系统等基础设施都已经建设完成,大部分业务部门已经在使用信息化系统,在部门内实现信息化管理,并且产生了良好的效益。

但是也有问题

各系统分开建设,缺少统筹,水平参差不齐。更有部分部门信息化思维跟不上当今数据时代的发展,依旧用excel处理数据。

各业务系统积攒大量数据,未打通数据前数据安全难以保障。

这里以FineBI的一站式大数据分析解决方案为例,从源数据对接、数据抽取转化、数据仓库、数据集市、整合并分析数据、自助分析、多维探索式分析完整的FineBI教育行业大数据技术应用架构如下图所示:

大数据应用例子,整合并分析数据,多维探索式分析

1、高校招生数据分析

a.问题背景

在以往如果想要对学校招生情况进行分析,遇到一些需要进行多维探索式分析的场景时,会非常麻烦:

为什么今年招的学生多了?去年招的学生少了?这些应如何分析?

某个地区的生源逐渐变少?是在哪一个环节出现了问题?是地区教育水平问题,还是地区招生名额限制导致的?

每年的计划招生人数和实际录取人数变化趋势如何?某个学院出现相关录取专业比例下降,问题出在哪里?

b.问题解决分析思路

针对以上问题,往往固定化报表很难完全回答全部问题,那么我们需要做的是:

整合并分析数据以往招生相关,并在各流程进行数据收集,完成数据建模,通过业务包进行归类整合。

通过FineBI自助数据集和分析型仪表板,对不同场景的问题进行多维探索式分析,灵活应对各类分析需求。

c.方案/指标体系

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d.应用对象

高校各学院的相关招生部门。

e.成果展示和应用价值

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通过分析对比不同区域的历年招生情况,合理制定各个地区每年的招生名额。

分析相关学院专业的录取情况,对录取比例相对较低的专业适当提高宣传力度,提高专业录取比例。

分析相关专业的志愿等级录取比例,不断调整和优化招生策略,提升学校和专业吸引力度。

同样的,还有教师分析,帮助高校管理人员快速获取学校教师信息,结合FineBI的联动、钻取等OLAP多维分析功能以回答更加深层次的问题,提升业务数据分析效率。

整合并分析数据内外部,综合分析高校的员工结构是否科学合理,对高校人事部门下一步方向有指导意义。

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篇幅原因,暂且就举一个例子吧。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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地产行业解决方案介绍: https://www.fanruan.com/solutions/qicheng

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