摘要：在广电网络多业务融合、竞争不断加剧的大背景下，打通所有系统数据，充分利用大数据技术灵活、全方位地提供运营支撑已成为迫切需求。本文首先归纳总结了广电现有的数据统计维度，然后将所有数据打上标签，最后阐述了在查询数据时如何选择标签及标签间的逻辑关系，从而实现灵活统计分析的目的。
关键词：大数据智能报表维度统计分析
1引言
随着当前广电业务的不断融合发展，需要打通大数据和运营支撑体系，充分利用客户标签、客户画像、产品标签等数据，依托实时的计算能力、事件引擎等技术手段，构建场景化、全触点的数据驱动能力，从而提升数据运营能力以及客户服务水平，实现数据资产的加速变现。在有线电视网络覆盖的区域内，包含着数以百万计的客户与终端机顶盒，这些数据经过数十年的累积，记录在广电BOSS系统、收视行为系统及客服系统中。在纷繁复杂的数据背后，隐藏着用户收视行为和消费习惯等具有重要价值的信息，通过挖掘数据背后隐藏的信息，发展更加能够满足客户需求的融合业务及灵活的推广服务方式，这就是大数据的价值，也是广电运营商未来发展的迫切需求。
2大数据背景下智能化统计的具体思路
传统的报表系统多是从单一维度按月汇总客户、产品、消费、行为等信息，无法实现多个维度综合统计及动态监控等灵活的查询统计需求。又因不同地区、不同统计人员，对统计数据的需求侧重不同，如果为每个统计人员定制化固定报表，不仅开发量大，而且需求变动频繁，故当前已无法满足业务人员数据分析、数据挖掘的需求。广电报表系统也应以大数据的发展为推动，打破单一、传统的统计模式，打破现有各系统独立统计的技术壁垒，为不同需求的统计人员提供灵活、多元、可视化的统计数据。基于此，本文针对广电网络智能报表系统的发展方向做一些探索。我们需要建立一个灵活的报表系统。首先，需要打通广电BOSS系统、OSS系统、收视行为系统、客服系统等，实现数据融合。然后，需要确定固定的统计维度，这个维度的划分至关重要，关系到统计的灵活性及精确程度，所以下文花了较大篇幅介绍了维度划分思路。最后，以确定好的维度为依据为每个客户、用户、产品、受理单、缴费记录、收视行为、点播记录等打上标签。即根据标签建立不同的中间层，从各个系统中抽取数据存储在对应中间层中，在查询统计时只需根据需要调取已经存储好的中间层数据即可。统计人员可通过前台的操作界面选择报表的统计维度，即输入条件，各个输入条件间以“与”“或”“非”的逻辑关系建立联系，然后选择输出项目，规定统计周期后即生成一张临时查询报表。报表系统从中间层抽取对应数据，进行逻辑运算后，形成统计结果。统计结果生成后，可直接导出Excel表格，或在报表系统中生成饼状图、直方图等统计图形，直观地展现报表数据。
3现有维度分类
系统中的大量数据，可以按照不同的维度打上标签。定期将这些数据抽取到报表数据库中间层，以供查询时调取。
3.1客户、用户类标签。即在客户、用户上打标签，客户是指以家庭为单位的系统记录，用户是指以终端为单位的系统记录。通常一户住宅地址下开通一个客户，一个客户下可存在多个用户。（1）按照客户地址区分可分为按照物理地址区分，或按照所划分的推广维护网格、站点区分。（2）按照客户状态区分可分为现有的客户、潜在的客户、注销的客户。现有的客户为正在使用天津广播电视网络有限公司业务或曾经使用业务但目前间断性停机的客户；潜在的客户为该客户下无用户或存在的用户状态全部为无效；注销的客户为该客户下全部终端状态为无效并且客户已流失。（3）按照用户状态区分可分为有效用户、暂停用户、罚停用户、无效用户。有效用户是当前正在使用天津广播电视网络有限公司业务的用户；暂停用户是主动表示暂时性间断服务的用户；罚停用户是因账户余额不足，被强制停断的用户；无效用户是所有产品已做退订，并且用户已退回设备作销户处理的用户。（4）按照用户类型区分可分为宽带用户与数字电视用户。在数字电视用户中，又可分为标清用户、高清用户，用户类别的划分以其所订购的机顶盒类型为依据。标清用户及高清用户下，又划分为单向、双向用户，单双向的划分以其所订购的产品为准，即订购了带有互动标签的产品并且产品状态有效，则为双向用户，反之则为单向用户。高清双向用户下划分为普通高清双向、智能用户，智能用户为订购了高清智能机顶盒的用户，目前主要为天津市推广的融合套餐用户。用户分类示意图如图1所示。
3.2产品类标签。产品类标签即在用户订购的产品上打标签，可从以下两个维度分类。（1）服务产品的分类按照业务可分为数字电视服务产品、宽带服务产品和套餐服务产品；按照产品计费方式，可分为一次性产品、循环产品。其中，数字电视产品按照其功能不同，可分为基础产品、互动产品、付费节目产品等。服务产品分类示意图如图2所示。（2）物理资源分类主要分为数字电视资源、宽带资源、其他资源。每种资源细分到类型、品牌、型号，可与物资部门系统对接核对库存情况。
3.3受理类标签。即在每一条受理单上打标签。按照产品的销售渠道统计，主要分为受理渠道及推广渠道，可以全方位地统计各渠道产品的销售情况；按照受理客户的地址信息统计，可以直观地展现不同地区产品的销售情况。受理单分类示意图如图3所示。
3.4收入类标签。即在每一条付款记录、销账记录上打标签，可从以下两个维度分类。（1）按照缴费的渠道统计主要分为营业厅及第三方代收，统计不同产品的收入情况；按照客户的地址统计，统计某小区、街道产品的收入情况，可以直观地展现不同地区产品的购买能力。（2）按照收入类型分类现金流收入即客户缴纳的现金金额，主要分为预存款存入客户账户、订购数字电视一次性产品收入、订购宽带一次性产品收入；实际收入即每月入账收入，主要分为数字电视实际收入、宽带实际收入、其他收入；全责收入即订购的一次性产品包摊分到每月的收入，主要为财务部门分账使用。
3.5行为类标签。即在收视行为、点播行为、报修咨询投诉记录等上打标签，分类具体如图4所示。
4统计方式介绍
将系统中所有数据打好标签后，可以支持灵活的统计分析。数据查询人员可以根据需求，确定查询逻辑，在报表查询界面定制化查询选项。此处需要查询人员自行选择查询条件，即所需要调用的标签及标签间的逻辑关系“与、或、非”，并需要选择显示项（数量/明细）和统计规则（客户、用户、产品、费用等），以及需获取的其他显示项。例如，要查询地址在和平区、存在有效智能终端的客户数量，只需在查询条件界面勾选“运营区域-和平区”“用户状态-有效”“用户类型-数字电视-高清-双向-智能双向”，然后选择三个条件之间的查询逻辑为“与”即可。在结果显示选项中勾选统计需求为显示“数量”，统计规则“客户”，显示类别为“按小区汇总”，最后点击查询即可。
5结语
在大数据将我们的生活变得智能化、便捷化的今天，广电庞大的运营数据也应被充分地应用于统计分析。灵活的、适用于不同需求的统计分析，基于我们对基础数据的有效整理与归类，基于我们对逻辑思路的有效表达与选择，将这些数据中的价值最大化地挖掘出来，可以为广电业务发展指明重要的方向。
作者:尹菲 王硕慜 路璐 单位:天津广播电视网络有限公司
