宋斌

【摘要】互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代，數(shù)據(jù)為王。數(shù)據(jù)已經(jīng)充斥在我們的生產(chǎn)生活的方方面面。這些數(shù)據(jù)包含著數(shù)字、信息和商機(jī)。Power BI作為一款長(zhǎng)期占據(jù)數(shù)據(jù)分析軟件占有率前三的數(shù)據(jù)分析軟件的引入，對(duì)廣電各方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將在廣電用戶(hù)嚴(yán)重流失的大背景下，保用戶(hù)、促發(fā)展的工作中發(fā)揮不可估量的作用。本文通過(guò)對(duì)Power BI軟件的介紹，淺析如何使用此軟件對(duì)廣電相關(guān)軟件所提取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析工作，以提高經(jīng)營(yíng)工作的有效性和經(jīng)營(yíng)的針對(duì)性。為通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到突破業(yè)務(wù)瓶頸及突破口提供一個(gè)嶄新途徑。

【關(guān)鍵詞】互聯(lián)網(wǎng);數(shù)據(jù);Power BI;數(shù)據(jù)分析

中圖分類(lèi)號(hào)：TN929? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.15.008

在互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代，數(shù)據(jù)為王，每個(gè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)每時(shí)每刻都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，其中包含著數(shù)字和信息，還隱含著問(wèn)題和規(guī)律。但是這些問(wèn)題和規(guī)律并不是顯而易見(jiàn)的，而是隱藏在海量的數(shù)據(jù)里的。這就需要通過(guò)數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析才能獲得。如今，越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到了數(shù)據(jù)分析對(duì)于企業(yè)發(fā)展的重要意義，但是由于隨著時(shí)間的推移、業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)也在爆發(fā)式的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的分析工作就無(wú)法單純使用人工來(lái)完成，商業(yè)智能（Business Intelligence，通?？s寫(xiě)為BI）應(yīng)運(yùn)而生。商業(yè)智能通過(guò)對(duì)來(lái)自企業(yè)不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、清理、整合、匯總、分析，并將分析結(jié)果制作成類(lèi)型豐富、外觀專(zhuān)業(yè)的交互式可視化報(bào)告。

1. Power BI簡(jiǎn)介

隨著企業(yè)的商業(yè)只能業(yè)務(wù)需求的增長(zhǎng)，市面上出現(xiàn)各種商業(yè)只能分析工具，Power BI就是其中之一。Power BI是微軟公司推出的一套用于分析數(shù)據(jù)和共享見(jiàn)解的BI工具，他可以鏈接數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)源，可以即時(shí)完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，并可以生成豐富的交互式可視化報(bào)告。

說(shuō)起數(shù)據(jù)分析，許多人首先想到的可能是EXCEL。了解EXCEL的人都知道，他能完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析，制作報(bào)表，并且通過(guò)圖表驚醒呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。那么為什么要使用Power BI呢？EXCEL作為一個(gè)大眾化的數(shù)據(jù)處理軟件，用于簡(jiǎn)單的日常辦公沒(méi)有問(wèn)題，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，要處理的數(shù)據(jù)源種類(lèi)越來(lái)越多，數(shù)據(jù)量成倍增長(zhǎng)，EXCEL處理起來(lái)就有些力不從心了。特別是十萬(wàn)，甚至百萬(wàn)行級(jí)的數(shù)據(jù)就會(huì)出現(xiàn)處理速度慢，甚至崩潰的情況。Power BI恰好彌補(bǔ)了EXCEL數(shù)據(jù)處理能力的不足。并且Power BI提供種類(lèi)更多、效果炫酷的視覺(jué)對(duì)象。Power BI有一個(gè)最重要而且最關(guān)鍵的特點(diǎn)，就是它進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析過(guò)程中進(jìn)行的數(shù)據(jù)清洗、整理計(jì)算，都不會(huì)對(duì)源數(shù)據(jù)不會(huì)造成任何影響，只對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作。當(dāng)源數(shù)據(jù)改變或者增加時(shí)，只要簡(jiǎn)單刷新就能獲得最新的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)。Power BI多數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式見(jiàn)圖1。

2. 廣電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)情況

2.1 業(yè)務(wù)種類(lèi)繁多

廣電數(shù)字電視業(yè)務(wù)經(jīng)過(guò)多年的經(jīng)營(yíng)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)覆蓋，從傳統(tǒng)的數(shù)字電視，到高清數(shù)字電視，從單向數(shù)字電視，到雙向數(shù)字電視，從純電視業(yè)務(wù)，到寬帶互聯(lián)網(wǎng)+電視業(yè)務(wù)，從簡(jiǎn)單直播、上網(wǎng)，到新媒體、智能家居。業(yè)務(wù)類(lèi)型從原來(lái)的廣播形式到交互、媒體、智能等各個(gè)維度推進(jìn)。

2.2 接入形式種類(lèi)多

廣電網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)多年的迭代發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)接入方式從原來(lái)的同軸接入方式，到雙向同軸接入，再到光纖入戶(hù)。接入形式多，終端設(shè)備也多種多樣。

2.3 管理系統(tǒng)眾多

因?yàn)闃I(yè)務(wù)和接入形式的繁多，也造成了根據(jù)技術(shù)不同所引入的各種業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)。如負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)的BOSS系統(tǒng)，負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)的OSS系統(tǒng)，負(fù)責(zé)同軸接入網(wǎng)、光纖接入網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)。

因?yàn)檫@些種種原因，造成廣電系統(tǒng)復(fù)雜數(shù)據(jù)體系，各系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)不能互聯(lián)互通，數(shù)據(jù)也只能在本系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行簡(jiǎn)單匯總和統(tǒng)計(jì)，無(wú)法產(chǎn)生橫向較差性的比較。

3. Power BI廣電數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析，顧名思義，必須要以數(shù)據(jù)為先，分析為后。因此使用Power BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)的處理是最基本也是最重要的。

3.1 數(shù)據(jù)采集

在日常數(shù)據(jù)分析工作中，可以從BOSS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取用戶(hù)產(chǎn)品、用戶(hù)在線時(shí)長(zhǎng)、產(chǎn)品價(jià)值、用戶(hù)設(shè)備型號(hào)及類(lèi)型，在客服系統(tǒng)數(shù)據(jù)中可以獲得用戶(hù)報(bào)障的數(shù)量、故障類(lèi)型、地址情況，在OSS系統(tǒng)可以獲得用戶(hù)的分布地址、工單情況，各網(wǎng)管系統(tǒng)可以獲得用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量情況等。

3.2 數(shù)據(jù)清洗、整理

各系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)格式及數(shù)據(jù)不規(guī)則的問(wèn)題，需要對(duì)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理，統(tǒng)一格式。清理不必要的信息，并對(duì)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的錯(cuò)誤進(jìn)行修正，保證數(shù)據(jù)有效性。

讓各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一并鏈接到一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)。如：BOSS系統(tǒng)的用戶(hù)信息，OSS系統(tǒng)的工單、地址信息，EOC、OLT網(wǎng)管系統(tǒng)的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)情況信息等。都必須通過(guò)數(shù)據(jù)的清洗和整理，將數(shù)據(jù)圍繞所需要分析的內(nèi)容進(jìn)行匯總和統(tǒng)計(jì)。

3.3 數(shù)據(jù)分析

各系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，是一個(gè)大的數(shù)據(jù)集合，如果不進(jìn)行針對(duì)性的分析就無(wú)法實(shí)現(xiàn)透過(guò)數(shù)據(jù)看問(wèn)題的效果。要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析首先需要確定數(shù)據(jù)分析的目的是什么。例如：分析用戶(hù)的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量與流失的關(guān)系、分析區(qū)域用戶(hù)訂購(gòu)商品的價(jià)值、分析用戶(hù)使用產(chǎn)品的習(xí)慣等。

然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目的，引入分析數(shù)據(jù)的緯度。例如分析用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量與流失的關(guān)系，就是引入了網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、流失用戶(hù)流失時(shí)間等緯度的信息。然后根據(jù)緯度進(jìn)行分析，并通過(guò)POWER BI進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。分析流失用戶(hù)不同套餐的在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)分析模擬圖看圖2。

4.總結(jié)

Power BI是一款功能非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析軟件，長(zhǎng)期占據(jù)數(shù)據(jù)分析軟件市場(chǎng)占有率前三的位置。靈活的應(yīng)用的Power BI數(shù)據(jù)分析功能，更好的對(duì)廣電行業(yè)日常運(yùn)營(yíng)管控工作及降低用戶(hù)流失，有較好的促進(jìn)作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]王莉.大數(shù)據(jù)思維在統(tǒng)計(jì)分析中的運(yùn)用研究.產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究.2020，（22）

[2]張曉靖;胡珉;王子瑋.大數(shù)據(jù)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全分析中的應(yīng)用.電子技術(shù)與軟件工程.2020，（16）

[3]恒盛杰資訊.商業(yè)智能PowerBI數(shù)據(jù)分析.2019年10月第1版（48-50）

[4]王國(guó)平.MicrosoftPowerBI數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)分析.2018年2月第一版（1-57）

[5]牟恩靜;李杰臣.PowerBI智能數(shù)據(jù)分析與可視化從入門(mén)到精通..2020年1月第1版，（8-12）