开发者学堂课程【场景实践-阿里云 Quick BI 在房源的画像分析上的应用：房源画像实验演示（下）】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/525/detail/7085
房源画像实验演示（下）
内容介绍：
一、实验步骤3∶模型整合
二、实验步骤4∶数据统计分析
三、实验步骤5∶报表实现
四、作品效果-基于画像构建仪表盘
一、实验步骤3∶模型整合
整合信息∶
整合起来就是一张完整的模型图，以主线为始，以所有辅助信息整理为结束。通过这些整合的模型将这些数据模型进行整合，形成统一画像。该项目涉及到的画像数据非常多，将上述若干小节整合后，形成画像分析模型，共计347个字段。
以上就是第三步模型的整理。
二、实验步骤4∶数据统计分析
完成了模型梳理处理后需要设计统计分析，包括客户需求（企业要求完成哪些需求）、委托来源分析、维护人指标统计、录入人指标统计（上述信息对于房产中介可能根据权限关系不允许访问其他详细私密信息，可以访问房子本身信息，但是其它信息属于个人隐私，不可能统一有权限进行访问。）、按区域统计、按时间统计等利用整合数据完成各类统计分析。
三、实验步骤5∶报表实现
最终完成后设计实验报表，利用阿里Quick Bl产品：
登录Quick Bl、创建数据集（将画像结果引入到Quick Bl中作为数据集，数据集在引入过程中可以进行简单加工、条件过滤等）、新建仪表盘（使用仪表盘进行实验）、选择展现组件（柱状图、散点图等选择报表格式，可以采用报表明细清单）、配置相关参数（根据组件配置参数效果）、形成报表
四、作品效果-基于画像构建仪表盘
如图，简单设置为画像的仪表盘图。以上就是完整的设计实验。
实验完成最后的展现结果如图所示，最上方的波浪线图为每月房源录入情况统计，可以看到哪个阶段增长量较大，哪个阶段下降较快。第二个图按录入人角度维护人角度分别统计当前的房屋总量，有效房屋量、成交量。最下方图按区域展现的雷达图，查看录入渠道哪些受欢迎。
以上就是房屋数据画像，从画像中得到的数据分析结果，非常直观方便应用。
