数据分析报表FineReport执行系统监控

数据分析报表FineReport执行系统监控
数据分析报表FineReport执行系统监控

数据分析报表FineReport执行系统监控

描述

系统监控是指通过平台可以查看到系统的运行状态的各种指标,包括日志查看、统计查看、系统状态和系统检测。

(一)日志查看

1、描述

无法预览报表,或者设计报表报错,就可以通过报错日志进行判断是什么问题。

2、日志查看

快速查询日志信息,日志列表中显示简单的出错信息、发生错误的时间和发生错误的模板,点击管理系统>系统监控>日志查看,在日期控件中选择需要查看的日志日期之后,点击查询,即可看到所有该时间段内的日志信息,如下图:

注:如果出错信息太长,可以点击详情查看所有出错信息。

3.日志设置

可选择性的设置是否需要对日志进行统计;日志输出的级别以及对日志进行统计时,都统计什么操作类型的日志。其中日志级别分为四种:SEVERE,WARNING、INFO和DEBUG,SEVERE是导出服务器的报错日志,WARNING输出执行报表时的错误或警告信息,INFO则是导出除sql执行日志信息的所有日志信息,,DEBUG是导出所有基本日志信息,包括SQL 语句执行日志,默认的日志级别为WARNING;统计设置里面的操作类型是指模板预览方式、导出和打印功能,即分页预览、数据分析、表单预览、填报、导出和打印。

点击管理系统>系统监控>设置,如下图,开启对日志进行统计,日志级别选择WARNING,操作统计全选:

(二)统计查看

1.问题描述

详细查看哪个目录下面的报表被访问了及使用什么方式被访问,还可统计报表被访问了多少次,为了查看每个报表的使用率是怎样的。

统计查看包括系统访问次数的统计和报表访问明细两个方面的信息查看。

2.系统访问次数统计

以折线图的方式显示报表访问的动态信息。

点击管理系统>系统监控>统计查看,如下图:

3.报表访问明细

详细介绍哪个目录下面的报表被访问,访问时间,访问的ip,操作(什么方式访问的报表如:分页预览、填报预览、数据分析等),角色(登陆用户名的角色),用户名。

可快速查看今天的访问情况,也可查看某个时间段的信息。

(三)系统状态

1.问题描述

获取当天报表系统在线用户数是多少人,对报表进行实时监控,查看哪个报表被访问了?访问的ip、访问用户名和访问开始时间是哪些等信息。

2.服务器使用情况

显示当前系统访问的在线用户数、被访问的报表名字、访问用户的ip地址、访问用户名和访问的开始时间。

3.内存使用情况

内存是报表所在web服务器的内存大小,如下图:

4.配置文件检测

显示的是临时目录文件的路径,详细请查看weblogic下多个war包部署。

5.连接池

显示数据连接驱动名称、最大活动连接数、最大空闲连接数、空闲连接数等信息,如果预览多个模板,会显示多个驱动连接。

(四)系统检测

1.概述

预览模板报“找不到报表模板”的错误,或者服务器内存溢出,或者预定义样式丢失等问题,为了避免以上问题发生,数据决策系统通过系统检测功能查出问题并解决,系统检测分为:服务器配置检测、FineServer检测、产品注册检测。

点击管理系统>系统监控>系统检测,如下图:

服务器配置检测:主要检测服务器最大内存是否小于理想值(默认为10000M);

报表管理检测:主要检测是否有模板挂在报表管理的目录树下,但是磁盘上不存在该模板;

全局属性检测:主要检测是否有模板用到一些全局样式,但是全局样式已被删除。

下面以服务器配置检测为例。

1.1服务器配置检测

选择管理系统>系统监控>系统检测>服务器配置检测,点击右侧的刷新按钮,下方检测结果重新刷新,获取服务器最大内存,并建议服务器内存大小如下图:

经营数据分析报告

经营数据分析报告 导读:本文经营数据分析报告,仅供参考,如果觉得很不错,欢迎点评和分享。 经营数据分析报告 一、确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面: 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示,分析目标除了主要包括三个方面外,还有备注一栏,这里备注的是计算周期问题。强调一点,我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较,因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、分析综述 分析综述主要包括两方面的内容 1、上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数

针对上述内容进行差额对比以及增减率对比,如游戏有特殊要求,可以适当增加其它数据内容。 2、上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、一周运营数据分析 1、本周收入概况 日均充值金额,环比上周日均充值金额 用户ARPU值,环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较,如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2、新用户概况 新用户就是新进游戏的玩家,这里主要介绍这些新玩家的动态数据,一般以两个月为总时长进行陈列比较,具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括:安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等,可根据游戏实际情况进行添加。 3、活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容: 日均在线人数,环比上周实时在线人数,提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数,环比上周付费登陆数,提升/下降百分比

日均活跃玩家数,环比日均活跃玩家数,提升/下降百分比 4、道具消费概况 道具方面的消费概况主要包括: 产出活动类别 道具分类 单类道具消费元宝,消费占比,环比上周 日均消费元宝,总消费元宝,环比上周下降/上升 简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存 当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量,以及游戏中额外获得的元宝存量。例如,我充了1000块,拿了1w元宝,花了8K,我造成的存量是2K,当平台各服的元宝存量不断上涨,就代表消费点不够了,要不补新消费系统,要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况 活动参与情况主要考虑以下几点: 付费群体类别,活跃付费玩家数 付费玩家的参与比例 付费玩家在活动中消费的元宝数 付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例 付费玩家的人均消费元宝数 根据活动的这些付费玩家的相关数据,判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间,我们可以在后台看到一堆游戏相关数据,对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面: 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示,分析目标除了主要包括三个方面外,还有备注一栏,这里备注的是计算周期问题。强调一点,我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较,因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比,如游戏有特殊要求,可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额,环比上周日均充值金额 用户ARPU值,环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较,如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家,这里主要介绍这些新玩家的动态数据,一般以两个月为总时长进行陈列比较,具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括:安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等,可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容: 日均在线人数,环比上周实时在线人数,提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数,环比上周付费登陆数,提升/下降百分比 日均活跃玩家数,环比日均活跃玩家数,提升/下降百分比

运营完整的店铺数据分析报告

导言:很多朋友一直在问数据化运营到底是什么?为什么那么火热,大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章,其实数据化运营并不是指某个点,更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要,是因为数据是由消费者所产生的,我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则,消费者行为,市场变化,竞争对手运营手法寻找运营规则,通过数据才能够得到问题的反馈,比如搜索流量是否增长,直通车ROI是否提升,退款率,商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营,实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例: 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源:生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标(转化率,DSR、客单价,无线/PC,加购收藏情况等) 参考文章:《生意参谋对搜索排名的惊天秘密,竟然没人知道?》 【数据源:生意参谋】 三、店铺流量结构(做趋势图) 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源:生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面

1.销售层级(销售梯队)是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天,运作效果分布图(流量/销量) 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源:生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布(以时间为轴) 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值(力度多大单流量产出最大?) 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源:生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率(按月做趋势图) 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源:赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源:ERP】 八、产品中差评问题总结,找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化(库存总量和库销比) 2.库存分布结构(品类结构/四季产品分布结构)

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营,都是以UED、数据分析为导向,如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏,是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话,是一个简单明快的操作方式,但社交游戏的数据如何分类?海内外关注点有何区别?相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题,那么我们就从基础知识入手,逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节,抛弃冗长复杂的多类数据,为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2~4倍。 活跃用户(玩家):是指通过你的推广代码注册,不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间,您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家! 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日:

运营必备的 15 个数据分析方法

提起数据分析,大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格,或是高级的数据建模手法,再或是华丽的数据报表。其实,“分析”本身是每个人都具备的能力;比如根据股票的走势决定购买还是抛出,依照每日的时间和以往经验选择行车路线;购买机票、预订酒店时,比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策,其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断,这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言,则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者,你必须反思:数据本质的价值,究竟在哪里?从这些数据中,你和你的团队都可以学习到什么? 数据分析的目标 对于企业来讲,数据分析的可以辅助企业优化流程,降低成本,提高营业额,往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策,提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值,驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中,往往以某个业务平台为核心。这其中,数据和数据分析,是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务,而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察,通过分析的手段反推客户的需求,创造更多符合需求的增值产品和服务,重新投入用户的使用,从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑,可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段,因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1:观察数据当前发生了什么? 首先,基本的数据展示,可以告诉我们发生了什么。例如,公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告,想要

淘宝运营数据分析指标一览表

淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量(PV): 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面,该指标值累加。 2、访客数(UV): 全店各页面的访问人数。所选时间段内,同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量: 用户访问店铺页面过程中,添加收藏的总次数(包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数)。 4、浏览回头客: 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数,所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率:浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度:访问深度,是指用户一次连续访问的店铺页面数(即每次会话浏览的页 面数),平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中,该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率:表示顾客通过相应入口进入,只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间(秒):所有访客的访问过程中,平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量:店铺宝贝页面被查看的次数,用户每打开或刷新一个宝贝页面,该指标就会增加。 10、宝贝页访客数:店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内,同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量:用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面:单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面:单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次:指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次:指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间:用户打开该页面的时间点,如果用户刷新页面,也会记录下来。 16、停留时间:用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点(只访问一页的顾客停留时间暂无法获取,这种情况不统计在内,显示为“一”。 17、到达页浏览量:到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间:打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。(用户访问该宝贝页后,未点击该页其他链接的情况不统计在内,显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次:指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数:在店内搜索关键词或价格区间的次数。

数据运营报表系统平台解决方案.docx

数据运营报表系统平台解决方案 一、现状描述 目前,集团基于已有业务系统及在建业务系统,基本实现了相关业务的信息化管理,但当前集团运营管理人员、高层管理人员开展数据管理决策相关工作时,采用的数据是各下属公司以 EXCEL报表为载体将现有信息化系统中的数据、非信息化管理环节的日常业务数据进行采集、分析、汇总后进行填写、加工后上报至集团运营管理部。 伴随着的集团精细化管控深化与战略运营高效展开,必然需要深化引入信息化管理工具,以实现事前有计划、事中有控制、事后有分析的全数据管理,以此保障集团日常运营监控及数据获取的及时性、准确性,可信度。 二、需求分析 减少各分公司的填报、合并报表工作量,实现电子化数据管理, 以此提高报表收集、合并的效率,为管理者、决策者提供方便快捷的 数据统计和分析。 1、报表统计分析层面 : 解决各业务分析管理报表数据的及时、准确获取,并结合实际业务需求为集团各层级管理者快速提供各类所需的统计分析报表。

2、管理决策层面:基于科学管理决策的角度,能够结合集团实际业务需要建设多种数据分析,通过仪表盘、图表、地图等图形化方式将信息呈现出来,让集团各层级管理者能够实时、准确的了解当前整体状况。 3、实时监控层面:通过智能移动端 APP应用的方式,将集团各 层级管理者关注分析内容、分析指标进行归集,通过授权访问,使得 管理人员与分析决策人员随时随地就可完成管理工作。 三、解决方案 1、建设目标 搭建数据运营报表系统平台,将集团下属公司各个管理领域的业务系统的数据进行综合采集、整理、汇总,协助集团各层级管理人员迅速地找到反映集团真实运营情况的当前或历史数据信息,并能从复杂的信息中迅速地找到数据信息与数据信息之间的关系,从而获得各种统计结果和分析判断。因此,结合“大数据生产运营体系建设”的信息化建设蓝图规划,建设以分析报表功能为主的数据运营报表系统满足集团各层级分析信息所需。 (1)集团高层管理者:辅以快速、准确了解以各业务分析经营成 果和相关业务状况,及时调整战略,以确保获得成功;

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