大数据分析之分解分析介绍-职坐标

大数据分析之分解分析介绍

沉沙 2018-10-26 来源：阅读 1098 评论 0

摘要：本篇教程介绍了大数据分析之分解分析介绍，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

本篇教程介绍了大数据分析之分解分析介绍，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

    在BI系统中，分解分析是结合结构分析与因素分析的一种可视化的数据分析方法，它可通过用户交互式的分析操作过程，构造出树形的分解结构，并结合80/20原理图来展现因子的数据分布情况。分解分析可用于分析KPI指标的构成因子及其贡献度。


    数据分析之分解分析

    在分解树节点上可显示多种信息，如指标的数值、占比、对比值、趋势、预警等。在对分解分析进行可视化实现时得出的经验是最多同时显示2个信息项时效果最佳。

    用户进行分解分析时，可以通过以下两种方式逐层分解：

    1）向下钻取的方式，自顶向下进行逐层进行分解具有不同粒度层次约束关系的指标。如：费用指标，可以分解到管理费用、营业费用、财务费用等指标，管理费用指标又可以进一步分解到工资、福利、办公费、差旅费、业务招待费等指标，依次继续……

    2）横向钻取的方式，在分解分析过程的中间步骤，对关注的因子节点引入新的约束维度，以便进一步细化数据的粒度，如：将费用指标分解到业务招待费后，可引入部门维度，从而在业务招待费因子节点下分解出各个部门的业务招待费构成及占比，进一步针对销售部引入时间维度上的月份级别，则可以在销售部节点下分解出该部门各月份的招待费用构成及占比，依次继续……

    在实现分解分析的数据可视化手段时，同时支持向下钻取、横向钻取两种方式可有效帮助用户根据需要选择分析路径。

    另外，如何呈现分解树（保留用户分解操作的全树，还是当前树节点的关键路径），分解树节点展开、收回等操作是否直观、便利，对节点所含数据项的配置是否方便，以及节点数据的显示方式等方面，也非常影响用户的数据分析体验。

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