浏览器市场分析-大屏静态布局制作
1 实验目的
本实验基于上两个实验《浏览器市场与用户画像分析-数据加工》产出的各项统计表，使用助睿Max 数据大屏制作浏览器市场行为分析大屏。
通过本实验，学生应掌握：
根据业务问题设计大屏布局与图表选型
将已加工的聚合表接入可视化工具
生成可交互的数据大屏，并提炼业务结论
2 实验环境
实验平台：助睿在线实验平台 https://lab.guilian.cn/
本次实验使用助睿数智（Uniplore）作为一站式数据科学平台。该平台覆盖从数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化展示的全链路零代码功能，适用于数据分析教学与企业数据加工场景。
助睿数智官网为 Uniplore iDIS-大数据智能全流程服务平台-BI数据可视化工具
可视化工具：助睿Max（数据大屏）
3 实验数据
本实验直接使用上一实验加工完成的大屏一（市场行为分析）目标表，聚焦浏览器本身的市场格局、使用行为、时段偏好、竞争关系。
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模块 |
子模块 |
指标项 |
组件 |
关联数据表 |
备注 |
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数据概览 |
浏览器市场 |
总使用时长 |
指标卡 |
browser_coverage |
所有用户累计使用时长（小时） |
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人均使用时长 |
指标卡 |
browser_coverage |
总使用时长 / 覆盖用户数（小时/周） |
||
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活跃用户占比 |
指标卡 |
browser_coverage |
周活跃用户数 / 覆盖用户数 |
||
|
重度用户占比 |
指标卡 |
browser_frequency_stats |
使用时长>10小时/周的用户占比 |
||
|
市场格局 |
用户规模 |
用户数 |
柱状图 |
browser_coverage |
展示6个浏览器用户数 |
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使用规模 |
使用时长 |
饼图 |
browser_coverage |
展示各浏览器使用时长占比 |
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|
使用粘性 |
人均使用时长 |
柱状图 |
browser_coverage |
||
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用户行为 |
时间趋势 |
周活跃趋势 |
折线图 |
browser_weekly_active |
展示第1-4周各浏览器活跃用户数变化 |
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使用习惯 |
使用频率分布 |
堆叠柱状图 |
browser_frequency_stats |
轻/中/重度用户在各浏览器的占比 |
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时段偏好 |
全天时段 |
24小时活跃分布 |
折线图 |
browser_hourly |
X轴小时，Y轴活跃用户数，不同颜色代表不同浏览器 |
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周内对比 |
工作日vs周末 |
分组柱状图 |
daily_browser_detail |
对比工作日和周末的使用时长 |
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竞争关系 |
使用数量 |
浏览器使用数量分布 |
饼图 |
browser_multi_usage |
用户使用1种/2种/3种及以上浏览器的比例 |
4 整体分析框架
4.1 业务问题
我们希望通过大屏回答以下核心业务问题：
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业务问题 |
对应的分析维度 |
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哪个浏览器用户最多？哪个用得最久？ |
市场格局 |
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用户活跃度在增长还是下降？ |
周活跃趋势 |
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用户什么时候最活跃？ |
时段偏好 |
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用户是重度使用还是偶尔打开？ |
使用频率 |
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用户同时用几个浏览器？ |
浏览器使用数量 |
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用户还用什么其他浏览器？ |
竞品重叠 |
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工作日和周末使用习惯有何不同？ |
工作日vs周末 |
4.2 大屏设计原则
从上到下、从左到右的叙事顺序：先整体后局部，先趋势后细节
核心指标突出显示：顶部放置关键指标卡（覆盖用户数、总时长、人均时长、活跃占比、重度占比）
图表类型与数据性质匹配：趋势用折线图，对比用条形图/柱状图，分布用环形图/饼图
颜色规范：6个浏览器使用固定颜色标识（IE蓝、Chrome红、360绿等），便于识别
交互支持：提供浏览器筛选器，支持查看全部或单个浏览器
4.3 大屏布局草图
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五实验步骤：
一站式 AI 云服务平台
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