报表如何同步用户数据集

1. 描述

企业职工人数是相当多的,并且由于人员的流动性,用户信息一直在变化,如果每次都通过手动添加修改,工作量将会很大。那么该如何实现动态的更新平台系统中的用户信息呢,使之随着数据库中的用户信息一起变化。

FineReport提供了同步数据集功能将已有的用户信息直接导入到决策系统中,并且与数据库中数据保持一致。

注:不同于手动添加用户中的导入服务器数据中的用户信息,开启了数据集同步后,用户信息将跟随数据集同步,动态改变、实时更新,即若数据库信息改变后,决策系统中的用户信息也会随之改变。

2. 步骤

2.1 将用户信息定义为服务器数据集

设计器中点击服务器>服务器数据集,安装FR后,默认有一个服务器数据集用户信息表,该表中包含了用户名、部门、职务、邮箱等等信息,服务器数据集添加过程请查看服务器数据集。

2.2 开启数据集同步

登陆数据决策系统http://ip:端口/appName/ReportServer?op=fs,使用管理员账号登陆。

点击管理系统>用户管理,进入用户管理界面,点击上面的设置按钮,进入用户设置界面,如下图:


2.3 配置同步数据集

在弹出的设置面板中,点击用户同步数据集选项后面的开启按钮,下拉出配置同步数据集选项,为数据决策系统的用户信息绑定字段,如下图:


注:同步数据集字段绑定的过程与手动添加用户中的配置过程一样。

注:如果需要同步部门间层级关系,则需要选择按照部门层级构建的树数据集,详见从数据库导入部门间层级关系。

密码加密

7.0.3版本为数据集的配置新增了密码加密方式,有三种加密方式:不设置密码加密,自定义密码加密,内置MD5加密。

自定义密码加密,即自定义一个密码加密类,加密方式在类中描述,并保存在%FR_Home%\WebReport\WEB-INF\classes文件夹中。


注:自定义加密算法,不管该算法的具体方式是什么,都必须继承FineReport的AbstractPasswordEncode类,并加上返回判断明文密码和密文密码是否一致结果方法才可行。

自定义加密示例请查看简单权限之密码加密。

注:数据集同步设置完成后要重新登录,原因是切换了登录的方式,原先的登录数据需要清除,如果不重新登录会产生很多无法估计的错误,比如多人登录时由于登录方式切换,各种参数的保存位置会发生混乱等。

2.4 查看效果

重新登录后,点击管理系统>用户管理>所有用户,就可以看到,数据库中的用户信息自动加载进来了:

同样“机构部门”也会根据数据自动生成。

注:所有用户及机构部门都是从数据库自动生成的,不能进行修改。



这时打开管理系统>权限管理,选择角色,可以看到在同步数据集中添加的角色也添加进来了,添加进来的角色背景为黄色,如下图:

 

2.5同步数据集可设置同步频率、手动立刻同步

 现在同步间隔时间太短影响fs性能。同步时间设置长了之后,无法满足及时同步的需要。 因此现在界面提供一个手动同步的地方,可设置同步频率(单位s),有同步按钮,可立刻同步,如下图:

 

 

<think>好的,我现在需要帮用户解答如何获取近期用户行为数据集的问题。首先,用户之前已经询问过构建用户画像所需的数据字段,现在进一步想知道如何获取这些数据。我需要考虑用户可能的背景,可能是产品经理、数据分析师或者是刚开始接触用户行为分析的新手。 用户的问题是关于获取数据集的方法,我需要分步骤详细说明。首先,他们可能想知道有哪些常见的数据来源,比如内部系统、第三方工具、公开数据集等。然后,可能需要具体的方法,比如埋点、日志分析、数据库查询等。还要考虑数据获取的流程,比如权限申请、数据清洗、存储等步骤。 接下来,我需要考虑用户可能遇到的困难,比如技术实现上的挑战,或者数据隐私的问题。例如,埋点需要开发资源,而使用第三方工具可能涉及费用和数据安全。此外,公开数据集可能不够贴合实际业务需求,需要用户自己调整。 用户可能还关心如何确保数据的实时性和准确性,所以需要提到监控和数据验证的方法。另外,数据存储和处理的工具,比如Hadoop、Spark,或者云服务,这些也是需要考虑的部分。 还要注意用户可能的深层需求,比如他们可能不仅想获取数据,还想知道如何利用这些数据进行分析,构建用户画像。所以在回答中可以适当关联之前的问题,说明这些数据如何应用到实际分析中。 需要保持回答结构清晰,分点说明,让用户能一步步理解和操作。同时,要使用中文,避免技术术语过于复杂,必要时举例说明,比如埋点的代码示例或工具推荐。 最后,总结关键点,强调数据治理和合规性的重要性,确保用户在使用数据时遵守相关法律法规,比如GDPR或中国的个人信息保护法。这样用户不仅知道如何获取数据,还能合法合规地使用数据,避免潜在风险。</think>--- ### 一、核心数据来源 #### 1. **业务系统直接获取** - **埋点采集** - **前端埋点**:在App/Web端植入代码,记录用户点击、浏览、加购等行为 ```javascript // 示例:商品点击埋点 trackEvent("product_click", { user_id: "U123456", item_id: "SKU789", timestamp: new Date().getTime() }); ``` - **后端日志**:通过服务器日志捕获购买、支付、API调用等核心操作 - 日志格式示例:`[2023-09-20 14:35:21] POST /api/purchase {user_id: "U123456", item_id: "SKU789"}` - **数据库导出** - 从业务数据库(如MySQL、MongoDB)直接提取用户行为表 - 关键表:`user_behavior_logs`, `order_records`, `clickstream_data` #### 2. **第三方分析工具** - **通用平台** - Google Analytics:通过`gtag.js`采集页面浏览、事件跟踪 - 友盟+:移动端行为数据全链路采集(需集成SDK) - **垂直领域工具** - 神策数据:支持自定义事件和用户属性绑定 - Mixpanel:侧重用户行为路径分析 #### 3. **公开数据集** - **学术数据集** - Ta-Feng数据集(零售交易):包含用户ID、商品ID、购买时间和数量 - Instacart数据集(电商行为):50万条商品加购/购买记录 - **竞赛数据集** - Kaggle "Online Retail":英国电商交易数据(用户ID、国家、购买时间) - AliExpress用户行为数据集:包含点击、购买、加购等多类事件 --- ### 二、数据获取流程 #### 1. **明确采集目标** - **关键行为定义**(示例) | 行为类型 | 触发条件 | 记录字段 | |----------|---------------------------|------------------------------| | 页面浏览 | 商品详情页停留>3秒 | URL,停留时长,滚动深度 | | 加购 | 点击“加入购物车”按钮 | 商品ID,加购时间,当前价格 | #### 2. **技术实现** - **埋点方案设计** - 全埋点:自动捕获所有点击事件(数据量大但冗余多) - 代码埋点:精准采集关键事件(需开发配合) - **数据管道搭建** - 常用架构: ``` 客户端埋点 → Kafka → Flink实时处理 → HBase存储 ``` - 离线分析场景:直接导入Hive数仓 #### 3. **数据清洗与整合** - **去噪处理** - 过滤爬虫请求(UserAgent包含`bot`或`spider`) - 剔除测试账号(user_id以`test_`开头) - **关联维度表** - 通过`商品ID`关联商品属性表(类目、价格、品牌) - 通过`用户ID`关联历史订单数据 --- ### 三、数据时效性保障 #### 1. **实时数据流** - 工具选择: - Apache Flink:处理点击流实时统计(如每分钟UV) - Amazon Kinesis:托管式流数据处理(适合云原生架构) - 监控指标: - 数据延迟(从事件发生到入库时间)<1秒 - 消息队列积压量报警(Kafka Lag>1000时触发) #### 2. **增量更新机制** - **T+1离线模式** - 每日凌晨同步前一日全量行为数据 - 适用场景:不需要实时反馈的报表分析 - **微批处理** - 每15分钟将Kafka数据写入ClickHouse - 优势:平衡实时性与计算成本 --- ### 四、合规与隐私保护 #### 1. **匿名化处理** - 用户ID脱敏:`MD5(user_id + salt)`生成匿名标识 - IP地址泛化:将`192.168.1.100`转为`192.168.1.0/24`网段 #### 2. **权限控制** - 数据分级:敏感字段(如user_id)仅对风控团队开放 - 查询审计:记录所有数据导出操作(谁在何时访问了哪些字段) #### 3. **合规框架** - 国内:遵循《个人信息保护法》,获取用户明示同意 - 国际:符合GDPR要求,提供数据删除接口(如`DELETE /user/{id}`) --- ### 五、工具链推荐 | 环节 | 开源方案 | 商业方案 | |------------|-------------------------|---------------------------| | 数据采集 | Snowplow, Matomo | Adobe Analytics, GrowingIO| | 存储 | HDFS + Parquet | AWS Redshift, Snowflake | | 分析 | Apache Superset, Jupyter| Tableau, Looker | --- ### 六、注意事项 1. **数据采样陷阱**:全量采集前评估存储成本,高并发场景可先采样10%流量 2. **时间戳标准化**:统一使用UTC时间戳(避免时区混乱导致行为序列错乱) 3. **冷热数据分离**:近30天数据存Elasticsearch(快速查询),历史数据归档至S3 通过以上方法,可在1-3周内构建完整的用户行为数据采集体系,实际案例表明,某电商平台采用Flink+ClickHouse方案后,用户行为分析延迟从小时级降至秒级。
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