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雷达卡
一、需求背景
在智慧园区的管理过程中，管理者经常面临多方面的数据难题。由于各业务系统之间缺乏有效联通，企业基本信息、合同记录与纳税数据等通常分散存储于不同平台，形成“数据孤岛”现象。
更突出的问题在于，当前的数据处理流程高度依赖IT技术人员。即使业务人员具备清晰的分析思路，也无法独立完成数据整合与计算任务。从原始数据接入到最终可视化呈现，往往需要经历冗长的开发周期，难以支撑实时决策需求。特别是在涉及专业指标（如复合增长率）计算时，必须等待技术团队编写代码或配置逻辑，响应效率低且成本较高。
二、解决方案
smardaten平台提供的数据交换机功能，正是为解决上述问题而设计的一套高效、易用的数据处理机制。
作为平台的核心模块之一，数据交换机支持通过可视化操作构建复杂的数据流转和处理流程，用户仅需拖拽即可完成整个链路配置，极大降低了使用门槛。
相比传统的编程方式，该工具具备以下显著优势：
- 可视化操作：提供多种算子节点（如输入、输出、转换等），通过图形化界面实现流程编排，无需编码基础；
- 多源数据融合：支持连接数据库、外部API接口、Excel文件等多种来源，实现跨系统数据统一处理；
- 强大的内置处理能力：集成数据清洗、格式转换、表间关联、自定义计算等功能，满足多样化业务场景需求。
三、处理场景：入驻企业纳税与风险分析
某智慧园区希望对企业进行精细化评估，识别出高潜力发展企业和潜在经营风险企业。主要分析目标包括：
- 统计每家入驻企业在2022至2024年期间的纳税复合增长率，并生成相应排名；
- 结合纳税增长趋势与租金收缴情况，开展企业风险等级划分，输出预警名单；
- 将处理结果以图表、列表等形式进行可视化展示，辅助管理层科学决策。
四、配置过程
4.1 纳税复合增长率计算
本环节通过一个完整的数据交换机流程，完成对企业纳税复合增长率的计算。整体步骤涵盖六个关键阶段：数据接入、清洗与转换、数据关联、指标计算、结果输出及可视化展示。
4.1.1 数据接入
首先进行多源数据的导入工作。利用“输入数据源”节点与“Excel抽取”节点，分别加载以下三类数据：
- 企业信息表 —— 来源于MySQL数据库；
- 合同信息表 —— 通过外部接口获取；
- 税务年度记录表 —— 存储于Excel文件中。
4.1.2 数据清洗与转换
原始数据普遍存在结构混乱、字段缺失等问题，必须经过清洗和标准化处理，才能确保后续分析结果的准确性。此步骤是保障数据质量的关键环节，可有效剔除无效项并统一格式标准。
针对“合同信息表”，其中“租用地址”字段采用横线连接的方式存储园区地址、楼栋号和楼层号，需从中提取出独立的园区名称信息。
借助「分列」节点，以横线为分隔符，将“租用地址”字段拆分为三个新字段：“园区地址”、“楼栋号”和“楼层号”。右侧预览区会自动按列顺序分配切分后的值。
对于“税务年度记录表”，为准确计算近三年的复合增长率，需筛选出2022、2023和2024年的有效数据。通过「过滤」节点设定年份条件，精准保留目标时间段内的记录。
若发现税收或营业收入字段存在空值，可通过「空值填充」节点将其统一替换为0，避免因缺失值影响整体计算逻辑。
原始税务数据以年度为单位逐行记录，不利于直接计算增长率。因此使用「行转列」节点，将每个企业连续三年的纳税金额合并为一行三列的形式，提升数据可读性与计算便利性。
4.1.3 数据关联
完成清洗与转换后，需将来自三张表的数据进行整合。通过「维表关联」节点，依据“企业ID”作为主键，将企业信息、合同详情与税务数据进行关联，输出包含所有必要字段的宽表。
4.1.4 数据计算
在数据整合完成后，进入核心指标计算阶段。通过「函数」节点调用平台内置的sparkSQL表达式，轻松实现纳税复合增长率的自动化计算，无需编写复杂程序。
为优化展示效果，还需对结果做进一步处理。例如，原始增长率以小数形式呈现，若需转换为百分比显示，则可通过「度量转换」节点新增百分比字段，并设置换算比例为1:100。
此外，使用「排名」节点按照纳税复合增长率（百分比）进行降序排列，便于快速识别增长最快的企业。
4.1.5 数据输出
最后，通过「合并输出数据」节点将处理完成的结果写入资产表。
选择“插入并更新”模式，以“企业ID”为主键，当存在相同ID时执行更新操作，否则新增记录，从而避免重复数据堆积。
完成全部节点配置后，运行交换机任务，即可快速生成一张包含企业ID、园区名称、企业名称、纳税复合增长率及其排名的完整数据资产表。
4.1.6 可视化展示
生成的数据资产可用于后续报表与看板建设，通过柱状图、排名列表等形式直观展现企业纳税增长表现，支持管理端动态查看与决策参考。
4.2 企业风险等级分析
4.2.1 数据接入
启动第二个数据交换机流程，用于开展企业风险评估。所需数据包括企业基本信息、租金缴纳记录以及已计算出的纳税增长率结果表，均通过对应输入节点导入。
4.2.2 复杂分析
基于已有数据，构建综合评分模型。结合“纳税复合增长率”与“租金收缴率”两个维度，设定权重规则或阈值条件，对企业进行风险等级划分（如低风险、中风险、高风险）。
可通过「函数」节点或「条件分支」节点实现判断逻辑，输出每家企业对应的风险级别标签。
4.2.3 数据输出
将分析得出的风险等级结果通过「输出数据」节点写入新的资产表或预警清单表，供其他系统调用或人工核查。
4.2.4 可视化展示
将风险分类结果在管理后台以热力图、饼图或预警列表形式展示，帮助管理人员迅速定位高风险企业，及时采取干预措施。
五、体验总结
通过smardaten平台的数据交换机功能，智慧园区实现了从业务数据分散、分析滞后到全流程自主可控的转变。整个过程无需编写代码，业务人员也能独立完成复杂的数据处理任务。
无论是纳税增长率的精确计算，还是企业风险等级的智能划分，均可通过可视化拖拽快速搭建流程，大幅缩短交付周期，提升响应速度。同时，灵活的数据处理能力和稳定的输出机制，为园区精细化治理提供了强有力的数据支撑。
在完成数据处理后，可进入智慧园区应用进行可视化呈现。通过工作台页面的画布列表，绑定此前生成的资产表并进行预览，即可在排行榜中清晰看到不同园区内各企业纳税增长的排名及其对应的增长率。
借助这一可视化流程，我们实现了多源数据的接入、清洗、关联与计算等全流程操作。相比传统以“天”为单位的开发模式，该方式将复杂的数据分析转变为业务人员可自主配置、响应速度达到分钟级的新范式，真正实现了对企业成长潜力的实时量化洞察。
4.2 企业风险等级分析
在掌握核心的纳税增长数据基础上，进一步拓展分析维度，将“纳税增长能力”与“租金履约能力”相结合，能够更精准地识别潜在风险企业，推动管理模式从“被动应对”向“主动预警”转变。
4.2.1 数据接入
新建一个交换机，在其中添加「输入数据源」节点，并导入以下三张数据表：
- 纳税复合增长率资产：由前一个交换机输出，包含企业ID、名称及增长率等信息；
- 收租计划表：记录应缴日期和应收金额；
- 实际收款表：记录实缴日期和实收金额。
4.2.2 复杂分析
为了实现更高效的分析，除使用多个基础节点外，还可引入「高级SQL」节点，直接编写SQL语句完成复杂逻辑处理，兼顾灵活性与执行效率。
在该SQL查询中，将基于两个关键指标——纳税增长率排名与租金收缴率，对企业进行标签划分。例如，若某企业增长率排名在前10名以内（≤10），但收缴率低于90%，则将其标记为“高增长-高逾期风险”类型。此类企业需由招商或客户管理部门及时介入，排查是否存在经营困难，预防坏账发生。最终输出一份风险预警清单。
编写SQL时需注意：表名应替换为对应的S1、S2等节点标识符。完成后点击“校验SQL”，确保语句语法正确且可执行。
4.2.3 数据输出
随后，拖入「输出数据源」节点，用于导出经过处理后的结果数据。
执行该交换机任务后，查看最后一个节点的输出结果。
由于本交换机依赖于前一个交换机所生成的“纳税增长率资产表”，因此需要在应用配置页中设置触发依赖关系：当第一个交换机执行完毕后，自动启动第二个交换机的任务。这样两个分析阶段得以无缝衔接，构建起完整的自动化数据处理管道。
4.2.4 可视化展示
最后，在工作台的配置界面中，将图表组件与处理后的资产数据进行绑定。左侧的环形图直观呈现各风险等级的企业数量分布，帮助管理者快速掌握整体风险状况；右侧画布列表则列出所有收缴率低于95%的具体企业名单，便于后续跟进。
通过综合运用多种处理节点与SQL脚本，成功完成了复杂的多维度数据分析，输出了各企业的收缴率及风险评级结果，为后续实施差异化、精准化的监管与服务提供了有力支撑。
五、体验总结
依托智慧园区治理平台的数据处理能力，smardaten数据交换机展现出以下几个方面的显著优势：
- 支持敏捷迭代：当业务规则发生变化时，仅需调整相关节点配置即可快速响应，无需重新开发整套流程；
- 实现自动化运营：通过设定触发依赖与定时调度机制，整个数据流程可全自动运行，大幅降低人工干预需求。前一流程结束后自动触发下一任务，形成连贯的数据处理链路；
- 数用一体：数据处理结果可直接对接业务场景，简洁高效，有效解决了传统模式下数据平台与实际应用脱节的问题。
此外，系统还提供便捷的功能支持，如查看每个处理节点的中间输出数据，便于调试与验证过程准确性。
更为高效的是，系统支持配置「定时调度」功能，例如按季度自动执行一次任务，设定起止时间后即可实现数据的周期性自动处理，避免重复的人工操作。
京公网安备 11010802022788号
