探查档
1–3 个数据源 · 2 周交付
¥18k / 项目
- 最多 3 条采集管道，日增量 ≤ 2000 万行
- 基础数据清洗 + 12 个统计特征
- 1 套静态可视化报告，含 6 张图表
交互式网页设计 · 分屏数据叙事
把 科技风暴
拆成左右两半：看数据，也看结论
左侧是原始数据流与算法轨迹，右侧是可直接决策的指标结论。我们用分屏设计把大数据分析与数据挖掘的全链路并置呈现，让技术人员查看管道细节，让决策者读取业务信号，同一屏内完成双向对话。
2.7s亿级行聚合响应
93%异常召回率
1:1分屏图文配比
流批一体Kafka → Flink → 湖仓，延迟 800ms
特征覆盖率1,284 个特征 / 87% 复用
Service Tiers
服务与价格档位
按数据体量与交付深度分档，档位差异体现在并发管道数、特征工程规模与可视化看板数量，而非模糊的“高级支持”。所有档位均含分屏式交互报告与响应式适配。
建模档
5–10 个数据源 · 4–6 周
¥52k / 项目
- 10 条流批管道，日增量 ≤ 5 亿行
- 特征仓库 + 48 个可复用特征
- 分屏交互看板 4 套，支持下钻查询
- 模型监控与漂移告警阈值配置
平台档
全域数据 · 8 周起
¥138k / 项目
- 湖仓一体架构，支持 ≥ 50 条管道
- 特征平台 + 实时/离线双链路特征服务
- 自定义可视化组件与响应式主题
- 季度数据质量审计与调优报告
Workflow
五步工作流程
从数据接入到可视化交付，每步都有明确的产出物与验收指标，避免“分析做完却没有落地结论”。
- STEP 01
数据接入
盘点数据源，定义 schema 与主键；产出数据字典与采集清单。
- STEP 02
清洗与治理
去重、缺失填充、口径统一；脏数据率控制在 < 1.5%。
- STEP 03
特征与建模
构建特征仓库并做离线/在线一致性校验，误差 < 2%。
- STEP 04
挖掘与验证
交叉验证 + 业务回测，输出可解释的规则与评分卡。
- STEP 05
分屏交付
左数据右结论的交互式看板，支持下钻与告警订阅。
Comparison
解决方案对比
三种常见落地路径的能力与代价对照，帮助在成本、时效与可维护性之间做取舍。
| 对比维度 | 纯 BI 报表 | 离线数仓 + 挖掘 | 流批一体实时挖掘 |
|---|---|---|---|
| 数据延迟 | T+1 天 | 小时级 | 800ms–5s |
| 挖掘深度 | 聚合统计为主 | 特征工程 + 模型训练 | 在线特征 + 实时打分 |
| 可视化交互 | 固定图表 | 下钻与筛选 | 分屏联动 + 实时刷新 |
| 运维成本 | 低 | 中 | 较高，需流计算资源 |
| 适用场景 | 月度经营复盘 | 用户分群与预测 | 风控拦截与实时推荐 |
Playbook
实用指导清单
六条可直接执行的要点，覆盖从埋点到可视化交付的关键控制位，每条都带可量化阈值。
先定口径再拉数
为每个指标写明口径、时间窗口与过滤条件，落到数据字典；口径变更须走版本记录，避免同一指标出现两套数值。
分屏信息做差异化
左屏放明细与日志，右屏放结论与告警；单屏图表不超过 6 张，关键结论字号 ≥ 1.5rem，保证 3 秒内可读。
特征一致性校验
离线与在线特征做抽样比对，样本量 ≥ 1 万，偏差需 < 2%；超阈值时先阻断上线再排查管道。
设置监控与漂移阈值
监控缺失率（< 1%）、分布 PSI（< 0.1）、延迟 P99（< 5s）；任一越界触发告警并附影响范围说明。
可视化遵循响应式与无障碍
容器宽度按 1140/1400/1680px 逐级放宽；图形加文字替代描述，对比度 ≥ 4.5:1，交互控件点按区 ≥ 44px。
交付即埋点回收
上线后回收看板访问与下钻路径数据，两周内评估使用率；使用率 < 30% 的图表应下线或重构。
Dashboard
数据可视化面板
面板演示分屏联动的读法：左列看管道健康，右侧看挖掘产出，点击任一维度可双向筛选。
管道与模型健康度
采样窗口：最近 24 小时 · 数据源 9 个
主链路指标
挖掘产出
模型质量
实时信号
风控与推荐双通道
阈值设定：延迟 > 5s 或拦截率 < 85% 触发告警。
Scenes
应用场景图集
四个典型落地场景，展示分屏设计与动态可视化在不同业务中的呈现方式。
FAQ
常见疑问
展开查看关于分屏设计、数据挖掘与可视化交付的实操回答。
分屏设计会不会让信息更难找？
关键在于职责划分：左屏承载明细与可追溯的原始记录，右屏承载结论与动作入口。每屏图表控制在 6 张以内，并用统一的颜色语义标注主链路、挖掘产出与模型质量，减少来回切换成本。
数据挖掘需要多少历史数据才够用？
分类与风控类任务建议至少覆盖 2 个完整业务周期，单类别样本 ≥ 5000；时间序列预测建议 ≥ 3 个周期长度。若样本不足，先做规则兜底，再逐步用模型替换高置信区间。
如何保证可视化看板长期被使用？
在上线后回收访问与下钻路径数据，两周内评估使用率；使用率低于 30% 的图表应下线或重构。同时给每个关键指标配一句“看到这个数字该做什么”的行动提示。
实时链路延迟太高怎么排查？
按采集、计算、存储、查询四段计时定位瓶颈：常见原因是特征回填阻塞与窗口状态过大。将 P99 延迟目标设为 5s，先优化状态 TTL 与并行度，再考虑扩容。