网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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13：服务域：派单主题分析实现
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目标：掌握派单主题的需求分析实现
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路径
- step1：需求
- step2：分析
-
实施
- 需求：统计不同维度下的派单主题指标的结果
字段名称 字段说明 来源 install_sumnum 安装单数量 one_make_dwb.fact_worker_order repair_sumnum 维修单数量 one_make_dwb.fact_worker_order remould_sumnum 巡检单数量 one_make_dwb.fact_worker_order inspection_sumnum 改造单数量 one_make_dwb.fact_worker_order max_wo_num 派单数最大值 one_make_dwb.fact_worker_order min_wo_num 派单数最小值 one_make_dwb.fact_worker_order avg_wo_num 派单数平均值 one_make_dwb.fact_worker_order call_srv_user 呼叫中心派单人 one_make_dwb.fact_call_service max_dispatch_cnt 呼叫中心最大派单 one_make_dwb.fact_call_service min_dispatch_cnt 呼叫中心最小派单 one_make_dwb.fact_call_service avg_dispatch_cnt 呼叫中心平均派单 one_make_dwb.fact_call_service people_wo_num 派单平均值 one_make_dwb.fact_worker_order srv_reps_duration 派单响应时长 one_make_dwb.fact_worker_order srv_duration 服务时长 one_make_dwb.fact_worker_order pepople_sumnum 工单人数 one_make_dwb.fact_worker_order dws_day string 日期维度-按天 one_make_dws.dim_date dws_week string 日期维度-按周 one_make_dws.dim_date dws_month string 日期维度-按月 one_make_dws.dim_date orgname 组织机构-回访人员所属部门 one_make_dws.dim_emporg posiname 组织机构-回访人员所属岗位 one_make_dws.dim_emporg posiname 组织机构-回访人员名称 one_make_dws.dim_emporg oil_type string 油站类型 one_make_dws.dim_oilstation oil_province 油站所属省 one_make_dws.dim_oilstation oil_city string 油站所属市 one_make_dws.dim_oilstation oil_county string 油站所属区 one_make_dws.dim_oilstation customer_classify 客户类型 one_make_dws.dim_oilstation customer_province 客户所属省 one_make_dws.dim_oilstation -
分析
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指标
- 安装单数量、维修单数量、改造单数量、巡检单数量
- 最大派单数、最小派单数、平均派单数
- 工单主题事实表
- 呼叫中心派单人、呼叫中心最大派单、呼叫中心最小派单、呼叫中心平均派单
- 呼叫中心
- 派单平均值、派单响应时长、服务时长、工单人数
-
维度
- 日期维度：天、周、月
- 组织机构维度：人员部门、人员岗位、人员姓名
- 油站维度：类型、省份、城市、区域
- 客户维度：类型、省份
-
数据
-
事实表
- fact_call_service：呼叫中心事务事实表
select userid,--受理人员id dispatch_cnt,--派工数量 id,--呼叫受理id oil_station_id, --油站id dt --日期 from fact_call_service;- fact_worker_order：工单事务事实表
select callaccept_id,--呼叫受理id install_num,--安装数量 repair_num,--维修数量 remould_num,--改造数量 inspection_num,--巡检数量 wo_num, --工单数量 people_num, --工单人数 repair_service_duration,--报修响应时长 service_total_duration --服务总时长 from fact_worker_order;
-
维度表
- dim_oilstation：油站维度表
select id,--油站id company_name,--公司名称 province_name,--省份名称 city_name,--城市名称 county_name,--区域名称 customer_classify_name,--客户名称 customer_province_name--客户省份 from dim_oilstation;- dim_date：时间维度表
select date_id,--天 week_in_year_id,--周 year_month_id --月 from dim_date;- dim_emporg：组织机构维度
select empid,--人员id orgname,--部门名称 posiname,--岗位名称 empname --员工名称 from dim_emporg;
-
-
-
实现
- 建表
drop table if exists one_make_st.subj_dispatch; create table if not exists one_make_st.subj_dispatch( install_sumnum int comment '安装单数量' ,repair_sumnum int comment '维修单数量' ,remould_sumnum int comment '改造单数量' ,inspection_sumnum int comment '巡检单数量' ,max_wo_num int comment '派单数最大值' ,min_wo_num int comment '派单数最小值' ,avg_wo_num decimal(20, 1) comment '派单数平均值' ,call_srv_user int comment '呼叫中心派单人' ,max_dispatch_cnt int comment '呼叫中心最大派单' ,min_dispatch_cnt int comment '呼叫中心最小派单' ,avg_dispatch_cnt decimal(20, 1) comment '呼叫中心平均派单' ,people_wo_num decimal(20, 1) comment '派单平均值' ,srv_reps_duration int comment '派单响应时长' ,srv_duration int comment '服务时长' ,pepople_sumnum int comment '工单人数' ,dws_day string comment '日期维度-按天' ,dws_week string comment '日期维度-按周' ,dws_month string comment '日期维度-按月' ,orgname string comment '组织机构维度-回访人员所属部门' ,posiname string comment '组织机构维度-回访人员所属岗位' ,empname string comment '组织机构维度-回访人员名称' ,oil_type string comment '油站维度-油站类型' ,oil_province string comment '油站维度-油站所属省' ,oil_city string comment '油站维度-油站所属市' ,oil_county string comment '油站维度-油站所属区' ,customer_classify string comment '客户维度-客户类型' ,customer_province string comment '客户维度-客户所属省' ) comment '派单主题表' partitioned by (month String, week String, day String) stored as orc location '/data/dw/st/one\_make/subj\_dispatch' ;- 构建
insert overwrite table one_make_st.subj_dispatch partition(month = '202101', week='2021W1', day='20210101') select sum(fwo.install_num) install_sumnum, --安装单数量 sum(fwo.repair_num) repair_sumnum, --维修单数量 sum(fwo.remould_num) remould_sumnum, --改造单数量 sum(fwo.inspection_num) inspection_sumnum, --巡检单数量 max(fwo.wo_num) max_wo_num, --最大派单数 min(fwo.wo_num) min_wo_num, --最小派单数 avg(fwo.wo_num) avg_wo_num, --平均派单数 sum(fcs.userid) call_srv_user, --呼叫中心派单人 max(fcs.dispatch_cnt) max_dispatch_cnt, --呼叫中心最大派单 min(fcs.dispatch_cnt) min_dispatch_cnt, --呼叫中心最小派单 avg(fcs.dispatch_cnt) avg_dispatch_cnt, --呼叫中心平均派单 sum(fwo.wo_num) / sum(fwo.people_num) people_wo_num, --派单平均值 sum(fwo.repair_service_duration) srv_reps_duration, --派单响应时长 sum(fwo.service_total_duration) srv_duration, --服务时长 sum(fwo.people_num) pepople_sumnum, --工单人数 dd.date_id dws_day, --日期日 dd.week_in_year_id dws_week, --日期周 dd.year_month_id dws_month, --日期月 emp.orgname, --组织机构人员部门 emp.posiname, --组织机构人员岗位 emp.empname, --组织机构人员名称 dimoil.company_name oil_type, --油站类型 dimoil.province_name oil_province, --油站省份 dimoil.city_name oil_city, --油站城市 dimoil.county_name oil_county, --油站区域 dimoil.customer_classify_name customer_classify, --客户类型 dimoil.customer_province_name customer_province --客户省份 --呼叫中心事务事实表 from one_make_dwb.fact_call_service fcs --关联工单事实表 left join one_make_dwb.fact_worker_order fwo on fcs.id = fwo.callaccept_id --关联组织机构维度表 left join one_make_dws.dim_emporg emp on fcs.userid = emp.empid --关联日期维度表 left join one_make_dws.dim_date dd on fcs.dt = dd.date_id --关联油站维度表 left join one_make_dws.dim_oilstation dimoil on fcs.oil_station_id = dimoil.id where dd.year_month_id = '202101'and dd.week_in_year_id = '2021W1' and dd.date_id = '20210101' group by dd.date_id, dd.week_in_year_id, dd.year_month_id, emp.orgname, emp.posiname, emp.empname, dimoil.company_name, dimoil.province_name, dimoil.city_name, dimoil.county_name, dimoil.customer_classify_name, dimoil.customer_province_name ;
-
小结
- 掌握派单主题的需求分析及实现
14：服务域：费用主题分析
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目标：掌握费用主题的需求分析
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路径
- step1：需求
- step2：分析
-
实施
- 需求:统计不同维度下的费用主题指标的结果
字段名称 字段说明 来源 install_money 安装费用 one_make_dwb.fact_srv_install max_install_money 最大安装费用 one_make_dwb.fact_srv_install min_install_money 最小安装费用 one_make_dwb.fact_srv_install avg_install_money 平均安装费用 one_make_dwb.fact_srv_install sumbiz_trip_money 外出差旅费用金额总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sumin_city_traffic_money 市内交通费用金额总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sumhotel_money 住宿费费用金额总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sumfars_money 车船费用金额总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sumsubsidy_money 补助费用金额总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sumroad_toll_money 过桥过路费用金额总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sumoil_money 油费金额总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp exp_item_total 差旅费用扣款明细总计 one_make_dwb.fact_regular_exp actual_total_money 差旅费用总额统计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sum_secondary_money 差旅费用二阶段扣款总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sum_third_money 差旅费用三阶段扣款总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp max_secondary_money 差旅费用二阶段最大扣款总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp max_third_money 差旅费用三阶段最大扣款总计 one_make_dwb.fact_trvl_exp sum_srv_user 报销人员总数量 one_make_dwb.fact_trvl_exp max_srv_user 报销人员最大数量 one_make_dwb.fact_trvl_exp min_srv_user 报销人员最小数量 one_make_dwb.fact_trvl_exp avg_srv_user 报销人员平均数量 one_make_dwb.fact_trvl_exp dws_day string 日期维度-按天 one_make_dws.dim_date dws_week string 日期维度-按周 one_make_dws.dim_date dws_month string 日期维度-按月 one_make_dws.dim_date oil_type string 油站类型 one_make_dws.dim_oilstation oil_province 油站所属省 one_make_dws.dim_oilstation oil_city string 油站所属市 one_make_dws.dim_oilstation oil_county string 油站所属区 one_make_dws.dim_oilstation customer_classify 客户类型 one_make_dws.dim_oilstation customer_province 客户所属省 one_make_dws.dim_oilstation -
分析
-
指标
- 安装费用、最大安装费用、最小安装费用、平均安装费用
- 外出差旅费用金额总计、市内交通费用金额总计、住宿费用金额总计、车船费用金额总计、补助费用金额总计、过桥过路费用金额总计、油费金额总计
- 差旅费用扣款明细总计、差旅费用总额统计、差旅费用二阶段扣款总计、差旅费用三阶段扣款总计、差旅费用二阶段最大扣款总计、差旅费用三阶段最大扣款总计
- 报销人员数量、报销人员最大数量、报销人员最小数量、报销人员平均数量
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维度
- 日期维度：天、周、月
- 油站维度：类型、省份、城市、区域
- 客户维度：类型、省份
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数据
- 事实表
-
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
[外链图片转存中…(img-Dmy1KrAF-1715732814304)]
[外链图片转存中…(img-4iWe3yod-1715732814305)]
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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