Nhảy tới nội dung

AnalyticsService - Phân tích dữ liệu & báo cáo

📋 Tổng quan​

Ngôn ngữ lập trình: Python 3.11 + FastAPI + ClickHouse + Pandas
Cơ sở dữ liệu: ClickHouse (analytics_db)
Trạng thái: 🟡 Đang phát triển

Dịch vụ Analytics cung cấp khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ, tạo báo cáo chi tiết và dashboard thời gian thực cho hệ thống CityResQ360.

🎯 Chức năng chính​

📊 Thống kê Dashboard​

  • Số liệu thời gian thực

    • Tổng số phản ánh
    • Số sự cố đang xử lý
    • Thời gian phản hồi trung bình
    • Tỷ lệ hoàn thành
    • Người dùng hoạt động

  • Theo dõi KPI

    • Response time SLA
    • Resolution time SLA
    • Customer satisfaction score
    • Agency performance
    • System uptime

  • Chỉ số hiệu suất

    • Reports per day/week/month
    • Average resolution time
    • First response time
    • Escalation rate
    • Reopen rate

  • Phân tích xu hướng

    • Time-series trends
    • Seasonal patterns
    • Growth rate
    • Forecasting
    • Anomaly detection

📈 Tạo báo cáo​

  • Báo cáo ngày/tuần/tháng

    • Daily summary
    • Weekly digest
    • Monthly report
    • Quarterly review
    • Annual report

  • Phạm vi ngày tùy chỉnh

    • Custom date range
    • Comparison periods
    • Year-over-year
    • Month-over-month
    • Week-over-week

  • Xuất ra PDF/Excel

    • PDF reports với charts
    • Excel spreadsheets
    • CSV exports
    • JSON data dumps
    • Scheduled exports

  • Lập lịch tự động

    • Scheduled reports
    • Email delivery
    • Auto-generation
    • Recurring schedules
    • Cron-based triggers

🔍 Tổng hợp dữ liệu​

  • Phân tích đa chiều

    • Multi-dimensional analysis
    • Drill-down capabilities
    • Slice and dice
    • Pivot tables
    • OLAP cubes

  • Tổng hợp chuỗi thời gian

    • Time-series aggregation
    • Rolling windows
    • Moving averages
    • Cumulative sums
    • Rate of change

  • Phân tích nhóm

    • Group by category
    • Group by location
    • Group by agency
    • Group by status
    • Custom grouping

  • Phân tích phễu

    • Conversion funnel
    • Drop-off analysis
    • Stage-by-stage metrics
    • Bottleneck identification
    • Optimization insights

🎯 Trí tuệ kinh doanh​

  • Phân tích dự đoán

    • Predictive models
    • Machine learning integration
    • Trend forecasting
    • Risk prediction
    • Resource planning

  • Phát hiện bất thường

    • Anomaly detection
    • Outlier identification
    • Unusual patterns
    • Alert triggers
    • Root cause analysis

  • Nhận dạng mẫu

    • Pattern recognition
    • Clustering analysis
    • Association rules
    • Sequence mining
    • Behavioral patterns

  • Dự báo

    • Time-series forecasting
    • Demand prediction
    • Capacity planning
    • Budget forecasting
    • Scenario analysis

📊 Loại báo cáo​

Báo cáo vận hành​

  • Tổng quan hoạt động hệ thống
  • Số lượng phản ánh theo loại
  • Thời gian xử lý trung bình
  • Tỷ lệ hoàn thành đúng hạn
  • Top issues và hotspots

Báo cáo hiệu suất cơ quan​

  • Số lượng sự cố được gán
  • Thời gian phản hồi
  • Thời gian giải quyết
  • Tỷ lệ hoàn thành
  • Đánh giá từ người dân

Báo cáo người dùng​

  • Số lượng người dùng mới
  • Người dùng hoạt động
  • Engagement metrics
  • CityPoint earned/redeemed
  • User satisfaction

Báo cáo địa lý​

  • Phản ánh theo khu vực
  • Bản đồ nhiệt
  • Hotspot analysis
  • Coverage analysis
  • Regional comparison

🔗 Tích hợp​

Dịch vụ này tích hợp với:

  • ClickHouse: Lưu trữ dữ liệu phân tích
  • AnalyticsConsumer: Nhận sự kiện từ RabbitMQ
  • CoreAPI: Cung cấp dữ liệu cho dashboard
  • IncidentService: Phân tích dữ liệu sự cố
  • IoTService: Phân tích dữ liệu cảm biến
  • NotificationService: Gửi báo cáo định kỳ

📊 Cấu trúc dữ liệu ClickHouse​

Bảng Events​

CREATE TABLE events (
    event_id UUID,
    event_type String,
    timestamp DateTime,
    user_id UInt64,
    entity_id UInt64,
    entity_type String,
    metadata String,
    created_at DateTime DEFAULT now()
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (timestamp, event_type);

Tổng hợp báo cáo​

CREATE MATERIALIZED VIEW reports_daily AS
SELECT
    toDate(created_at) as date,
    category,
    status,
    count() as total_reports,
    avg(resolution_time) as avg_resolution_time
FROM reports
GROUP BY date, category, status;

📄 Giấy phép​

Dự án này được phân phối dưới GNU General Public License v3.0.