姓名：任佳莉

一、实验目的

①基于 7-1、7-2 处理完成的三张数据表，熟练使用助睿 BI 可视化平台，掌握自助拖拽式图表制作、数据集构建、仪表盘搭建全流程。

②学会指标卡、排名图、关键词对比图、时间折线图等常用图表配置，完成大盘概况、作者排名、标题效果、流量趋势四大维度分析。

③掌握数据解读逻辑，能从图表中挖掘业务规律，区分平台差异，量化标题关键词对流量的影响。

④根据可视化结果撰写完整自媒体运营分析报告，输出可落地的内容优化建议，建立 “数据图表→业务洞察→优化方案” 分析思维。

二、实验环境与数据源

2.1 实验环境

实训平台：助睿数智 Uniplore https://lab.guilian.cn/

可视化工具：助 BI，支持交互式仪表盘、多类图表零代码制作，无需 SQL 即可完成分组、求和、均值统计。

2.2 数据源（三张 ETL 输出表）

summary_all_platforms：全平台汇总表，用于整体大盘指标；

content_analysis：清洗后单作品明细表，用于作者排名、每日流量趋势；

title_feature_analysis：关键词汇总表，用于对比不同标题平均互动效果。

3.3 分析框架说明

本次全班作品主题统一，仅平台、标题存在差异，因此分析核心聚焦标题关键词、平台流量差异、作者产出能力、时间流量变化四大方向。

三、实验原理与整体设计思路

3.1 可视化分析逻辑

遵循先总览、再对比、后归因、最后看趋势的阅读逻辑：

顶部指标卡快速掌握整体规模；

排名图表区分优秀作者与爆款作品；

关键词图表找到高流量标题写法；

时间折线观察流量增长规律。

3.2 仪表盘布局规范

顶部两行指标卡：第一行全平台总数据，第二行 B 站、CSDN 分平台数据；

页面左右分栏：左侧 B 站全套图表，右侧 CSDN 全套图表；

单栏内部顺序：排名图表→标题关键词对比→每日流量趋势，形成完整分析闭环。

3.3 图表解读规则

排名图：重点观察头部标杆、尾部短板；

对比柱状 / 条形图：柱子差距越大，该因素影响越强；

趋势折线：持续上升代表流量积累，平缓代表流量天花板；

关键词倍率图：数值＞1 代表该标题词提升流量，数值越低效果越差。

四、实验操作步骤

步骤 1：进入助睿 BI，绑定已有数据源

前期 ETL 已完成数据库连接，直接进入 BI 模块，无需重新配置数据源连接。

步骤 2：创建三份分析数据集

分别绑定三张 ETL 产出数据表，生成可用于绘图的数据集：

全平台概况数据集：读取summary_all_platforms；

重点平台深度分析数据集：读取content_analysis；

标题关键词互动数据集：读取title_feature_analysis。

步骤 3：工作表制作（四类图表依次搭建）

（1）制作顶部核心指标卡

共 8 张指标卡，两行排布：

第一行（全平台总量）：作品总数、去重平台数量、全平台总浏览、全平台总互动；

第二行（重点平台拆分）：B 站作品数、CSDN 作品数、B 站总播放、CSDN 总阅读。

配置方式：拖拽指标卡组件，数据集对应求和 / 去重计数聚合。

（2）作者 & 作品 TOP10 排名图表

左右分栏分别制作 B 站、CSDN 两组排名：

学生平均流量 TOP10：按作者分组求浏览均值，降序取前 10；

单作品流量 TOP10：按单篇浏览量降序取前 10；

作用：区分 “长期稳定产出优秀作者” 与 “单篇爆款内容”。

（3）标题关键词效果对比图

依托关键词数据集制作两类图表：

关键词提升倍率条形图：平均互动 ÷ 平台整体均值，直观展示流量提升幅度；

关键词均值柱状图：对比各类标题平均互动，增加平台平均线做参照。

（4）每日流量趋势折线图

分别生成 B 站、CSDN 累积流量折线，以采集日期为维度，求和每日总浏览，观察流量增长走势。

步骤 4：整合搭建综合仪表盘

将所有制作完成的图表按照 “指标卡置顶、左右平台分栏、排名在前、关键词居中、趋势放底部” 的布局拖拽排版，调整图表大小与间距，完成可视化大屏。

步骤 5：导出图表，撰写运营分析报告

截取仪表盘关键图表，分三层撰写报告：

现状描述：展示整体流量、平台体量数据；

原因分析：结合排名、关键词图表说明流量差异来源；

优化建议：基于高效果标题、头部作者经验给出创作策略。

步骤 6：保存仪表盘，校验图表数据

刷新仪表盘，核对图表数值与原始数据表数据一致，无统计错误、筛选条件错乱。

五、实验结果分析

大盘指标结果：全班共发布数千条自媒体作品，有效平台仅 B 站、CSDN，其余平台浏览量几乎为 0，无分析价值；CSDN 整体总阅读量远高于 B 站图文内容。

排名图表结果：头部学生平均流量远超均值，尾部作者作品互动量极低；单篇爆款标题均带有高热度关键词。

标题关键词规律：

CSDN 全部关键词互动均值均高于平台整体；

“零代码”“教程” 两类标题在双平台流量提升效果最突出；

B 站 “踩坑” 类内容平均互动低于平台平均，引流效果较差。

趋势分析：每日总流量持续稳步上涨，说明新作品持续带动大盘增长，老内容长尾传播贡献较小。

六、实验中遇到的问题及解决方法

①问题：图表统计数值和原始表对不上

解决：检查数据集筛选条件，确认平台、日期过滤无遗漏，核对聚合方式（求和 / 均值）。

②问题：关键词倍率计算逻辑错误，数值小于 1 无法识别

解决：重新配置计算字段，公式改为 “关键词平均互动 ÷ 平台整体平均互动”。

③问题仪表盘图表布局混乱、文字重叠

解决：分栏分区排布，调整每个图表宽高，指标卡统一尺寸置顶。

④问题：趋势图流量断层、日期缺失

解决：数据集开启全部日期，无流量日期填充 0，保证折线连续。

七、实验总结与心得体会

本次实验完成数据可视化全流程，从前期 ETL 加工数据过渡到业务分析阶段，熟练掌握助睿 BI 数据集、指标卡、排名、对比、趋势图表制作方法，理解标准化仪表盘布局思路。

通过可视化直观验证标题关键词、平台类型对作品流量的影响，学会从图表中提炼可落地的运营策略，不再单纯依靠原始数据表阅读数字。

完整打通数据清洗→特征工程→可视化分析完整数据分析链路，锻炼数据解读、业务总结能力，为企业自媒体数据分析、数据汇报打下实操基础。