政府与公共服务管理部门数据分析与BI解决方案
bi实施方案
bi实施方案一、引言随着信息技术的发展和企业数据规模的快速增加，越来越多的企业开始重视商业智能（Business Intelligence，简称BI）的应用。
BI作为一种以数据为基础的决策支持系统，可以帮助企业有效地分析和利用数据，提供准确、全面的信息支持，助力企业在市场竞争中获得优势。
本文将为您介绍一个BI实施方案，帮助您了解如何有效地实施BI项目。
二、BI实施方案的步骤1. 定义需求BI项目的首要任务是明确企业的需求。
在此阶段，我们需要与企业管理层及业务部门进行深入的沟通，了解他们的需求和期望。
通过针对性的访谈和调研，了解业务流程、数据来源、信息需求等方面的情况，确保BI系统能够满足企业的实际需求。
2. 数据采集与整合在BI系统中，数据是关键的资源。
在数据采集与整合阶段，我们需要收集和整合企业内部和外部的数据，统一存储和管理。
通过构建数据仓库或数据湖等数据集成解决方案，实现多样化数据源的集成，确保数据的一致性和完整性。
3. 数据建模与分析数据建模是BI系统中的核心环节，通过对数据进行合理的建模和分析，实现对数据的深入挖掘和洞察。
在此阶段，我们需要运用数据挖掘和统计分析的方法，构建相应的指标体系和数据模型，并将数据可视化、报表分析等功能纳入到BI系统中。
4. 报表与可视化BI系统的最终目标是向用户提供生动、直观的数据分析结果。
在此阶段，我们需要将数据转化成易于阅读和理解的报表、图表、仪表盘等形式，帮助用户快速获取信息、识别问题和辅助决策。
同时，根据用户的需求，提供个性化的报表定制功能，让用户能够自主地创建适合自己的报表。
5. 部署与维护BI系统的部署与维护是BI项目的最后一步。
在此阶段，我们需要将BI系统部署到预定的硬件和软件环境中，并确保系统的稳定运行。
同时，我们还需要制定相应的维护计划，定期对系统进行监控和维护，及时解决潜在问题。
三、BI实施方案的关键成功因素1. 高层支持BI项目往往需要涉及到多个部门和决策层面，因此高层支持是BI项目成功的关键因素之一。
政府公共服务数据分析报告
政府公共服务数据分析报告随着信息技术的发展，政府公共服务动态和数据的收集、分析和应用越来越受到重视。
政府公共服务数据的分析对于政府决策和公共服务提升具有重要意义。
本报告将对政府公共服务数据进行分析，并为政府决策提供相关建议。
一、数据概述政府公共服务数据来源于不同部门和机构，包括但不限于教育、医疗、交通、环保等领域。
这些数据涵盖了人口统计信息、经济数据、社会指标等。
为了确保数据的准确性和完整性，我们采用了多源数据的综合分析方法。
二、教育领域数据分析教育是国家发展的重要基石，教育领域的数据分析对于改进教育服务和提高教育质量具有重要意义。
通过对教育数据的分析，我们发现了以下几个问题：1. 教育资源分布不均衡：根据数据分析，教育资源在城乡地区和不同经济发展水平的地区存在差异。
建议政府加大对教育资源的投入，努力实现教育公平。
2. 教育质量存在差异：通过对学生考试成绩和教育经费的分析，我们发现教育质量在不同学校和地区之间存在较大差异。
政府应加强教育质量监管，提高教师培训和教育管理水平。
三、医疗领域数据分析健康是每个人的追求，医疗是公共服务的重要领域。
通过对医疗数据的分析，我们得出了以下结论：1. 医疗资源不足：根据数据分析，医疗资源在城市和农村地区之间存在差异，并且医疗资源总体供给不足。
政府应加大对医疗资源的投入，优化医疗资源配置。
2. 医疗服务质量待提升：通过对医疗服务评价数据的分析，我们发现部分医疗机构服务质量不达标。
政府应加强医疗机构的监管，提高医生的职业素养和医疗技术水平。
四、交通领域数据分析交通是城市发展和人民生活的重要组成部分。
通过对交通数据的分析，我们得出了以下结论：1. 交通拥堵问题突出：通过对交通流量数据的分析，我们发现城市交通拥堵问题比较突出。
政府应加强对交通拥堵状况的监测和管控，推动公共交通发展，减少私家车使用。
2. 道路安全需加强：通过对交通事故数据的分析，我们发现部分地区的道路安全问题比较严重。
政府机构政务大数据挖掘与应用方案
机构政务大数据挖掘与应用方案第1章政务大数据概述 (4)1.1 政务大数据发展背景 (4)1.2 政务大数据的定义与特征 (4)1.3 政务大数据的价值与挑战 (4)第2章政务大数据采集与整合 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络爬虫技术：针对公开信息、社交媒体等非结构化数据，通过定制化爬虫进行数据抓取。
(5)2.1.2 API接口技术：通过各部门的数据接口，获取结构化数据，实现数据实时采集。
(5)2.1.3 传感器与物联网技术：在公共场所、交通、环保等领域部署传感器，实时采集相关数据。
(5)2.1.4 人工录入：针对部分无法通过自动化手段采集的数据，采用人工录入方式，保证数据准确性。
(5)2.2 数据整合与预处理 (6)2.2.1 数据清洗：去除重复、错误、不完整等无效数据，提高数据准确性。
(6)2.2.2 数据转换：将不同来源、格式和结构的数据统一转换为便于分析处理的格式。
62.2.3 数据归一化：对数据进行标准化处理，消除数据之间的量纲差异，便于后续分析。
(6)2.2.4 数据关联：通过数据挖掘技术，发觉数据之间的内在联系，实现多源数据融合。
(6)2.3 数据存储与管理 (6)2.3.1 分布式存储技术：利用分布式存储系统，实现海量数据的存储与管理，提高系统扩展性。
(6)2.3.2 数据仓库技术：构建政务数据仓库，对数据进行分类、汇总和存储，便于查询和分析。
(6)2.3.3 数据备份与恢复：定期对数据进行备份，保证数据安全；在数据丢失或损坏时，能够迅速恢复。
(6)2.3.4 数据安全策略：采用加密、访问控制等技术，保障数据在存储、传输和使用过程中的安全。
(6)2.3.5 数据质量管理：建立数据质量监控机制，实时评估数据质量，保证数据的真实性、准确性和完整性。
(6)第3章政务大数据挖掘技术 (6)3.1 数据挖掘基本概念 (6)3.2 数据挖掘算法与应用 (7)3.2.1 分类算法 (7)3.2.2 聚类算法 (7)3.2.3 关联规则挖掘算法 (7)3.2.4 时间序列分析算法 (7)3.3 政务大数据挖掘关键技术与方法 (7)3.3.1 数据预处理技术 (7)3.3.2 特征选择与降维技术 (7)3.3.3 模型评估与优化技术 (8)3.3.4 分布式计算与存储技术 (8)3.3.5 数据可视化技术 (8)第4章政务大数据分析与预测 (8)4.1 数据分析方法与模型 (8)4.1.1 描述性分析 (8)4.1.2 关联分析 (8)4.1.3 聚类分析 (8)4.1.4 时序分析 (8)4.2 政务大数据预测应用场景 (9)4.2.1 公共服务需求预测 (9)4.2.2 社会治理趋势预测 (9)4.2.3 政策效果评估预测 (9)4.2.4 突发事件预警 (9)4.3 预测结果评估与优化 (9)4.3.1 评估指标 (9)4.3.2 模型优化 (9)4.3.3 跨领域数据融合 (9)4.3.4 持续迭代更新 (9)第5章政务大数据在公共服务领域的应用 (9)5.1 智能化政务服务 (9)5.1.1 概述 (9)5.1.2 应用场景 (10)5.2 公共资源配置优化 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 应用场景 (10)5.3 社会治理与风险防范 (10)5.3.1 概述 (10)5.3.2 应用场景 (10)第6章政务大数据在经济发展领域的应用 (11)6.1 产业分析与规划 (11)6.1.1 产业发展现状分析：利用政务大数据，对各地区、各行业的经济运行状况进行实时监测，为制定产业政策提供数据支撑。
政务行业政务大数据分析与决策支持方案
政务行业政务大数据分析与决策支持方案第一章政务大数据概述 (2)1.1 政务大数据的定义与特点 (2)1.1.1 政务大数据的定义 (2)1.1.2 政务大数据的特点 (2)1.2 政务大数据的应用价值 (3)1.2.1 提高治理能力 (3)1.2.2 优化公共服务 (3)1.2.3 促进经济社会发展 (3)1.2.4 增强国家安全和社会稳定 (3)1.2.5 推动科技创新 (3)第二章政务大数据采集与整合 (3)2.1 政务数据采集策略 (3)2.2 政务数据整合方法 (4)2.3 政务数据质量保障 (4)第三章政务大数据存储与管理 (5)3.1 政务大数据存储技术 (5)3.1.1 分布式存储 (5)3.1.2 云存储 (5)3.1.3 内存数据库 (5)3.2 政务大数据管理策略 (5)3.2.1 数据清洗与转换 (5)3.2.2 数据集成与融合 (5)3.2.3 数据质量管理 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)3.3.1 数据加密 (6)3.3.2 访问控制 (6)3.3.3 隐私保护 (6)第四章政务大数据分析与挖掘 (6)4.1 政务大数据分析方法 (6)4.2 政务大数据挖掘技术 (6)4.3 政务大数据可视化 (7)第五章政务大数据决策支持系统构建 (7)5.1 决策支持系统架构 (7)5.2 政务大数据决策模型 (8)5.3 决策支持系统应用案例 (8)第六章政务大数据应用场景 (8)6.1 公共安全与应急指挥 (8)6.1.1 火灾预警与防控 (9)6.1.2 突发事件应对 (9)6.2 城市管理与智慧城市建设 (9)6.2.1 城市交通管理 (9)6.2.2 环境保护与治理 (9)6.3 社会保障与民生服务 (9)6.3.1 社会保障 (9)6.3.2 民生服务 (10)第七章政务大数据政策法规与标准 (10)7.1 政务大数据政策法规概述 (10)7.2 政务大数据标准制定 (10)7.3 政务大数据监管与评估 (10)第八章政务大数据人才培养与培训 (11)8.1 政务大数据人才培养策略 (11)8.2 政务大数据培训体系 (11)8.3 政务大数据人才评价 (12)第九章政务大数据国际合作与交流 (12)9.1 国际政务大数据发展现状 (12)9.2 政务大数据国际合作机制 (12)9.3 政务大数据交流平台建设 (13)第十章政务大数据未来发展展望 (13)10.1 政务大数据发展趋势 (13)10.2 政务大数据创新应用 (14)10.3 政务大数据发展挑战与对策 (14)第一章政务大数据概述1.1 政务大数据的定义与特点1.1.1 政务大数据的定义政务大数据是指在管理和公共服务过程中产生的，涉及政治、经济、社会、文化等多个领域的大量数据。
大数据分析在政府部门中的应用案例
大数据分析在政府部门中的应用案例随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据分析技术逐渐开始在各个领域中得到应用。
政府部门作为国家治理的重要组成部分，也在积极探索和应用大数据分析技术，为决策提供科学依据，提升公共服务水平以及提高治理效能。
本文将介绍大数据分析在政府部门中的应用案例。
案例一：交通管理交通管理一直是政府部门的重要工作之一。
通过大数据分析技术，政府可以对城市交通数据进行全面的监控和分析，从而实现交通流量的优化和调控。
例如，在某个城市的交通拥堵问题日益严重，政府可以通过大数据分析技术收集车辆轨迹数据、实时交通状况等信息，进而分析出交通瓶颈和拥堵点，并针对性地采取措施，如增加交通信号灯时间、优化路网规划等，最终达到缓解交通拥堵问题，提升道路通行效率。
案例二：社会服务政府部门负责提供各种社会服务，包括教育、医疗、社会福利等。
通过大数据分析技术，政府可以更加精确地了解社会需求和公众关切，从而提供更加合适和高效的服务。
例如，在教育领域，政府可以通过分析学生的学习成绩、兴趣爱好等数据，制定针对性的教育政策和课程设置，帮助学生更好地发展和学习。
此外，政府还可以通过分析医疗数据，实现对医疗资源的优化配置，提高医疗服务的质量和效率。
案例三：安全防控安全是政府的首要任务之一。
通过大数据分析技术，政府可以对公共安全事件进行预测和预防，从而提前采取措施，保障社会的安全稳定。
例如，在犯罪预防方面，政府可以通过分析犯罪数据、社会人口数据等信息，建立犯罪预警模型，及时识别高危区域和高发犯罪人群，采取有效的预防措施，阻止犯罪事件的发生。
此外，在突发事件应急管理方面，政府也可以通过大数据分析技术实现对灾害现场和受灾群众的信息收集和分析，及时指导和协调救援工作，提高灾害应急管理水平。
案例四：城市规划城市规划是促进城市可持续发展的重要工作之一。
通过大数据分析技术，政府可以对城市的人口分布、用地利用、交通状况等进行全面分析，为城市规划和发展提供科学依据。
如何利用数据分析提升电子政务服务效果
如何利用数据分析提升电子政务服务效果在当今信息化的时代，电子政务是政府服务的重要手段之一，它旨在提供高效、便捷的公共服务，满足人民群众的多样需求。
然而，仅仅提供电子政务服务还不够，我们需要借助数据分析来提升其效果，为人民群众创造更加优质的服务体验。
一、数据收集与整理为了进行数据分析，首先我们需要对电子政务服务中产生的数据进行收集和整理。
这些数据包括但不限于用户行为数据、申请办理数据、满意度调查数据等。
通过合理使用用户调查、数据抓取等手段，我们能够获得大量的数据。
二、数据清洗与预处理在数据收集的过程中，获得的数据往往存在一些噪声和不完整的情况，为了保证数据的准确性，我们需要进行数据清洗和预处理。
这包括对重复数据的删除、缺失数据的填充以及异常数据的处理等。
仅仅依靠干净整洁的数据，我们才能得到准确可靠的分析结果。
三、数据分析与挖掘有了经过预处理的数据，我们就可以进行数据分析和挖掘。
通过运用统计方法、机器学习算法等技术手段，我们可以从数据中找出其中的规律和关联性，并进行深入挖掘。
例如，我们可以通过分析用户使用电子政务服务的行为数据，了解用户的偏好和需求，有针对性地改进服务内容和设计。
四、数据可视化与展示数据分析的结果需要以可视化的方式呈现给相关利益相关方，帮助他们更好地理解数据。
通过使用图表、图形等工具，我们可以将数据分析的结果直观地展示出来，让相关人员能够一目了然地看到问题和发现。
这样，政府决策者和相关部门可以更好地参考数据分析结果，针对性地改进电子政务服务。
五、持续改进与优化数据分析不仅仅是一次性的工作，应当是一个持续不断的过程。
通过不断地收集、整理、分析和挖掘数据，我们能够不断改进和优化电子政务服务。
这要求政府部门建立健全的数据分析团队和机制，加强与技术企业和学术机构的合作，共同推动电子政务服务的持续发展。
总结数据分析的作用在电子政务服务中不可忽视。
通过数据分析，我们能够深入了解用户需求，优化服务内容，提升服务效果。
企业BI解决方案
企业BI解决方案引言概述：企业BI（Business Intelligence）解决方案是指通过收集、整理和分析企业内部和外部的数据，为企业决策提供准确、全面和及时的信息支持。
它能够帮助企业有效地管理和利用数据资源，提升决策效率和竞争力。
本文将从数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化和数据应用五个方面，详细介绍企业BI解决方案。
一、数据收集：1.1 内部数据收集：企业BI解决方案需要从企业内部系统中收集数据，包括销售数据、财务数据、人力资源数据等。
可以通过数据仓库、数据集成和ETL（抽取、转换、加载）等技术手段，将分散的数据整合到一个统一的数据源中。
1.2 外部数据收集：除了内部数据，企业BI解决方案还需要收集外部数据，如市场数据、行业数据、竞争对手数据等。
可以通过数据采集工具、API接口等方式，获取相关数据，并与内部数据进行整合。
二、数据整理：2.1 数据清洗：在数据收集后，需要对数据进行清洗，去除重复、缺失、错误等不准确的数据。
可以通过数据清洗工具和算法，自动识别和修正数据中的问题。
2.2 数据集成：企业BI解决方案需要将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
可以使用数据集成工具和技术，将数据进行转换和整合，形成一致的数据模型。
2.3 数据存储：整理后的数据需要进行存储，以便后续的数据分析和应用。
可以选择传统的关系型数据库或者新兴的大数据存储技术，如Hadoop、NoSQL等。
三、数据分析：3.1 描述性分析：企业BI解决方案可以对数据进行描述性分析，即对数据的特征、趋势和分布进行统计和可视化展示。
通过数据报表、图表等方式，帮助企业了解当前的业务状态和趋势。
3.2 预测性分析：企业BI解决方案还可以进行预测性分析，即基于历史数据和模型，对未来的趋势和结果进行预测。
通过数据挖掘、机器学习等技术，帮助企业做出准确的预测和决策。
3.3 决策支持：最终目的是为企业的决策提供支持。
企业BI解决方案可以根据不同的业务需求，提供灵活的数据查询和分析功能，帮助企业决策者快速获取所需的信息，并做出准确的决策。
bi实施方案
bi实施方案企业在信息化转型的过程中，往往会面临数据分析与报表需求的问题。
为了更好地应对这些挑战，企业需要实施一套有效的商业智能（Business Intelligence，简称BI）解决方案。
本文将详细介绍BI实施方案的关键步骤和注意事项。
1.需求分析在实施BI方案之前，企业首先需要进行需求分析。
这包括明确企业的业务目标、数据分析和报表的具体需求以及目标用户的期望。
通过和各个部门的沟通和调研，了解企业在数据分析方面的痛点和需求，为BI方案制定提供指导。
2.数据整理和清洗在BI实施的过程中，数据整理和清洗是非常关键的一步。
企业需要对原始数据进行收集、整理和清洗，保证数据的准确性和完整性。
同时，还需要进行数据的归档和备份，以确保数据的安全性和可追溯性。
3.数据仓库建设数据仓库是BI系统的核心组件，它是一个集成和存储多个数据源的数据库。
在数据仓库建设过程中，企业需要设计和构建适合自身需求的数据仓库，确定数据模型和数据表结构，并优化查询性能。
此外，还需要制定数据仓库维护和更新的策略。
4.数据分析和报表设计数据分析和报表是BI系统的核心功能。
在BI实施过程中，企业需要根据需求设计合适的数据分析和报表模型，确定指标和维度，并选择合适的可视化工具进行展示。
同时，还需要制定数据分析和报表的更新频率，确保及时、准确地提供决策支持。
5.系统集成和部署在BI实施完成后，企业需要将系统进行集成和部署。
这包括将BI 系统与其他企业系统进行对接，保证数据的实时同步和共享。
同时，还需要进行系统测试和调优，确保系统的稳定性和性能。
6.培训和支持在BI系统上线后，企业需要进行相应的培训和支持工作。
包括对系统的操作和维护进行培训，提供用户手册和操作指南，同时设立专门的技术支持团队，及时解决用户在使用过程中的问题和反馈。
总结：BI实施方案是企业实施商业智能系统的重要组成部分，对于企业的决策支持和业务发展具有重要意义。
在实施过程中，需求分析、数据整理和清洗、数据仓库建设、数据分析和报表设计、系统集成和部署以及培训和支持是关键步骤。
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政府与公共部门BI数据分析解决方案
政府与公共部门大数据应用背景
2014年起，“大数据”概念首次被正式写入《政府工作报告》。
2017年12月，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。
随着互联网时代的飞速发展，国家政府与公共部门所产生的数据已经成为国家战略性资源，大数据的应用也已经成为了提升政府治理能力的新途径。
我国政府目前也正在由管理型政府向服务型政府进行转型，各大平台的电子政务系统陆续上线，积极响应国家大数据的号召。
借助大数据提升政府的治理能力已经是大势所趋，如何利用大数据提升国家现代化建设治理能力，也逐步面临着一系列的挑战：
1.随着各大电子政务平台的推行和普及，已经逐步渗透到社会管理、公共医疗卫生、市场监管、公共基础设施管理等一系列社会民生领域，各个系统产生的海量数据增长的越来越快，导致数据的查询和利用分析效率受到了更大的挑战。
2.各大领域的数据政务信息化系统逐步完善，但是各个部门的信息化系统主要以单位为主，相互之间以独立的形态存在，各个政务系统之间缺少关联和融合分析，这在一定程度上导致了数据孤岛的形成。
3.尽管各大政务电子平台已经推行和普及，但是在对数据业务决策的分析层面，主要的分析报告仍然是以表格为主，形式固化且单一，难以进行多维分析和回答更深层次的问题。
政府与公共部门大数据技术应用架构
基于政府与公共部门行业领域所面临的信息化建设现状挑战，帆软FineBI提供的一站式大数据分析产品及解决方案可以帮助用户快速搭建大数据分析平台，敏捷制作专属分析报告，并为用户提供灵活的交互式分析操作，构建垂直化大数据政务信息化平台，在业务协作过程中快速释放数据价值。
从源数据对接——>数据抽取转化——>数据仓库——>数据集市——>整合分析——>自助分析，完整的FineBI政府与公共部门行业大数据技术应用架构如下图所示：
源数据方面，整合社会管理、医疗卫生、市场监督、基础设施相关的数据，打破各个电子政务信息化系统的数据孤岛局面。
然后进行数据抽取、数据转换、数据加载的质量管理，之后将相关数据写入数据仓库，并且输出到数据集市中进行数据建模，按照民生分析、社会经济分析、信用分析、舆情分析等进行整合，通过FineBI实现基础科目的数据可视化展示，以及各类灵活场景的数据探索式自助分析。
政府与公共部门典型FineBI应用场景
1.2018国民经济和社会发展公报
a.问题背景
以国民经济和社会发展相关的统计数据为例，在对数据业务决策的分析层面，主要的分析报告仍然是以表格为主，形式固化且单一，缺乏综合性的直观图表统计分析报告，更难以灵活地进行多维分析和回答更深层次的问题：
1.年度GDP总量比上年环比增长了多少？第一产业、第二产业、第三产业增长幅度分别是多少，哪个产业占比最高？哪个产业增幅最强？国家劳动生产率是否有提升？
2.当前城镇人口比例是多少？国家男女比例是否持衡，年龄结构现状如何，城镇人口就业人数是否有较大增长？失业比例是多少？
b.问题解决分析思路
1.整合国民经济和社会发展相关历史数据，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。
2.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，通过图表进行直观地呈现当前国民经济和发展动态。
c.方案/指标体系
分析模块图表类型分析维度分析指标
国民经济分析KPI指标卡——GDP总量、GDP总量环比增长、第一/第二/第三产业增加值、第一/第二/第三产业值占比
组合图年度国内生产总值、国内生产总值增长速度
环形图年度全员劳动生产率
堆积面积图年度三大产业总值比重
社会发展分析KPI指标卡——全国总人口、城镇常住人口、城镇新增就业人口比例、环形图性别男女比例
环形图城镇/乡村人口比例
折线图年度城镇新增就业人口
d.应用对象
全体人民公示
e.成果展示和应用价值
2.2018国民经济三大产业分析
a.问题背景
对于国民经济三大产业分析，在对数据业务决策的分析层面，主要的分析报告也仍然是以表格为主，形式固化且单一，缺乏综合性的直观图表统计分析报告，更难以灵活地进行多维分析和回答更深层次的问题：农业、工业、服务产业的总产值年度趋势和增长速度如何，三大产业分别详细种类的构成排名和比重分别是多少？
b.问题解决分析思路
1.整合国民经济三大产业相关历史数据，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。
2.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，通过图表进行直观地呈现当前国民经济发展和三大产业详细动态。
c.方案/指标体系
分析模块图表类型分析维度分析指标
三大产业产值和增长速度组合图年度农业/工业/服务业总产值、农业/工业/服务业产值增长速度农业详细类别产值词云农业类别总产值
工业企业类型增长比例矩形树图企业类别增加比例
服务业门类增加值和年同比增长四象限图服务业类别增加值、年同比增长
d.应用对象
国家政府经济部门相关领导
e.成果展示和应用价值
3.地区GDP分析
a.问题背景
对于国民经济三大产业分析，在对数据业务决策的分析层面，主要的分析报告也仍然是以表格为主，形式
固化且单一，缺乏综合性的直观图表统计分析报告，更难以灵活地进行多维分析和回答更深层次的问题：
1.年度GDP地区占比分析，谁在为国家GDP添砖添瓦？
2.年度GDP地区增速分析，谁的增速最强劲？
3.年度GDP地区目标分析，谁完成了目标？
b.问题解决分析思路
1.整合各个地区生GDP 产总值相关历史数据，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。
2.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，通过图表进行直观地呈现当前各个地区的生产总值经济发展动态。
c.方案/指标体系
分析模块
图表类型分析维度分析指标地区GDP 分析地图省份地区生产总值折线图
省份地区生产总值（top10）、地区生产总值（后10）GDP 月度分析折线图
月度国民生产总值、国民生产总值环比增速矩形图
省份/月份居民消费总和增速分析折线图
省份省份GDP 增速、全国GDP 平均增速条形图年份
生产总值（趋势线）地区GDP 目标完成分析
折线图
省份年度GDP 实际值、年度GDP 目标值折线图年份/省份排名d.应用对象
国家政府经济部门相关领导
e.成果展示和应用价值。