第一部分：实验背景

1.实验目的

在我们前两次实验的基础上，我们的本实验将经过预处理和特征构造的数据导入助睿BI可视化平台，之后完成我们的可视化。具体任务包括：基于三张目标表来构建我们的多维度的可视化分析，搭建我们结构清晰、信息完整的综合仪表盘。

我们通过了本实验，我们应达成以下的能力目标：

• 我们要学会掌握助睿BI的核心操作：比如熟练我们的使用工作表机制，知道通过拖拽式操作来完成我们的计数、求和、平均、分组聚合等常见的图表配置，实现我们无需编写SQL或代码即可完成的数据探索。

• 我们可以建立系统化的分析框架：在这里，我们围绕着核心指标概览、排名分析、标题影响量化、平台对比、还有时间趋势五个维度，构建了完整的分析链路。

• 我们应该培养“图表到洞察”的转化能力：我们要掌握不同类型图表的解读方法，而且，要能从可视化结果中提炼出有业务价值的结论。

• 我们最后要完成分析报告撰写：基于仪表盘可视化结果，输出我们结构化的《自媒体运营分析与优化策略报告》，我们的每个结论均有数据支撑，每条建议均指向可操作的优化方向。

2.实验环境

平台全称：助睿数智（Uniplore）一站式数据科学实验平台​

• 平台定位：覆盖数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化分析的全链路Agentic零代码数据智能​

• 产品官网：https://www.uniplore.com/​

3.简述处理流程

数据连接与数据集构建->制作工作表（核心指标卡，排名分析图表，标题影响分析图表，趋势分析图表）->搭建综合仪表盘->撰写运营优化报告

第二部分：实验步骤

先完成我们的数据连接和数据集的导入

之后开始制作我们的工作表

“全平台作品数”配置如图

“分发平台数”配置如图

“全平台总阅览量”配置如图

“全平台总交互数”配置如图

“B站总播放量”配置如图

“CSDN总阅读量”配置与“B站总播放量”配置相似

区别为

“B站作品数”配置如图

“CSDN作品数”配置与“B站作品数”相似

区别为

“B站学生平均播放量排名TOP10”配置如图

“B站作品播放量排名TOP10”配置如图

“B站标题特征提升倍率分析”配置如图

“B站每日播放量趋势折线图”配置如图

"CSDN每日阅读量趋势折线图","CSDN标题特征对比柱状图","CSDN标题特征提升倍率条形图","CSDN作品阅读量排名TOP10","CSDN学生平均阅读量排名TOP10"配置只要把过滤字段改成”CSDN“即可

接下来创建仪表盘，利用”文本“组件和”工作表“组件自行搭建布局即可

最后写出《自媒体运营分析与优化策略报告》

第三部分：实验结果

1.展示实验产生的输出文件与数据结果

（注意，我这里的趋势分析图按照时间降序排列了一下，所以和文档里的不一样）

《自媒体运营分析与优化策略报告》的数据驱动的优化建议部分如图

2.对结果进行简要分析和验证​

我们的本次分析表明，标题的关键词对互动效果具有显著影响，比如在CSDN平台其中“零代码”和“实战”是我们最高效的词汇；持续稳定的发布节奏和针对我们“踩坑”类内容的专题策划，可以进一步的提升我们的整体运营效果。建议后续根据这些数据洞察，动态调整内容策略。

第四部分：问题与解决

问题现象

我在进行排行水平图的时候，出现数据过多的现象

问题原因

我没有设置限额

解决方法

我在设置里，把限额设置为了10，配合降序，实现了TOP10的展现效果

第五部分：实验总结

在这次实验中，我成功完成了可视化，完成了数据从统计，清洗到可视化分析的全部流程

收获

我们的本次实验中最有收获的是其中的“从图表到洞察”的方法论训练。以往我在制作图表时往往只会停留在“把图画出来”的层面，缺少了主动解读的意识。但是我们的本次实验要求的每个图表都必须回答一个具体的业务问题——其中我们的排名图回答了“谁做得好、什么内容好”，而我们的标题分析图回答“为什么好、怎么复制成功”，最后，我们的趋势图回答了“整体走势如何、是否可持续”——而就是这样的一种问题驱动的制图思路让我成功的学会了在动手拖拽字段之前先想清楚“我要用这个图证明什么”。

对平台的整体评价

在这次实验中，在技术操作层面，助睿BI的拖拽式的交互确实降低了我们的可视化门槛，但我也意识到了即使工具便利也不能替代分析功底。我在使用该平台配置图表时，我应该选择什么聚合方式（求和还是平均）、排序依据是什么、限额该如何设置，在配置时，我们的每一个看似微小的选择都会影响读者对数据的理解。