跟Royide学FineBI第三周——进阶业务分析(主题综合一)

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本期习题有难度,爱好挑战者欢迎踊跃尝试~
第三周:进阶业务分析(业务综合一)

1.业务场景:
某集团企业需要统计其控股下所有层级地区的生产停电记录和最大停电时长标准占比分析,分析出每个时间段每个层级地区的生产停电情况,特使用FineBI做数据分析,希望能够统计出集团在各个时间段的停电情况。

2.数据仓库(三张数据表,附件已提供):
a.数据表area(地区维度表):

截图201801251332292759.png

id字段:地区ID,对应着地区名称
parent_id字段:父层级id,可配合id做自循环列;
name字段:地区名称;

b.数据表fault_index(停电事实表):
注:每日不一定所有地区都发生停电事件,同时每天同一个地区可能发生多次停电事件。
截图201801251331468666.png

date字段:停电日期;
value字段:停电持续时间;
id字段:地区id;

c.数据表fault_sum(停电指标表):
注:包含每天所有地区的最大停电指标数据指标

截图201801251333055441.png

date字段:停电日期;
sum字段:最大停电指标;
id字段:地区id;

3.数据统计要求:
通过使用附件所提供的三张数据表,以FineBI导入如上的三张excel表,使用表间关联/ETL处理制作出如下所示的时间&&地区停电分析统计图:
总览:
截图201803291745553401.png
下钻2015年:
截图201803291742566010.png
下钻2015年1月:
截图201803291743267129.png
下钻2015年1月A地区第三层:
截图201803291744152686.png


其中:
1. 时间维度可按照年月日进行钻取;
2. 地区层级可分层钻取;
3. Value为停电时长总和,分母sum为各地区最大停电指标汇总(各地区停电指标不应该通过时间汇总,仅通过地区汇总);
4. 时间钻取(年&月&日)时,分母sum值不变,value可逐层汇总;地区钻取时,分母sum值和value都可以进行逐层停电数据汇总统计;
注:以上四张截图可用于数据校验,校验结果截图在下方评论区即可~
停电相关数据表.rar (23.81 KB, 下载次数: 408)
编辑于 2018-3-29 17:48  

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