商业智能分析系统：动态报表、固定报表、个性化报表、多维报表、仪表盘、业务分析、KPI、数据挖掘、营销决策。

前期只做展示部分（不考虑数据仓库和ETL部分），以平台+模块的模式开发，模块即插即用。

功能描述：OLAP部分通过配置数据源，从数据仓库读取表结构保存到postgresql数据库，然后在线设置cubes、维度、度量值、粒度和聚合，通过pyparser解析MDX查询cubes生成数据，数据由highcharts进行互动式展示，数据可以导出为：png，pdf，execl，csv

后期：业务分析、KPI、数据挖掘、营销决策及机器学习

QQ群：285504816

• Olap模块：联机分析，（可以参考jpovit及pentaho，但是需要在线定义数据源、metadata、schema、维度、度量值、粒度）用户通过web交互界面拖拽cubes的维度实现cub呈现及分析（采用Molap，使用多维数组存储数据，在Molap中对"cube"进行"旋转"、"切块"、"切片"等操作）。
• 业务分析：经营分析
• KPI绩效管理：
• DM：数据挖掘，根据历史数据进行数据挖掘机器学习算法训练（包括对数据进行预处理、分类、回归、聚类、关联规则，web交互式界面，具体参考weka）
• 营销决策：通过分析，提供营销决策支持

• 1、假设已经建立数据仓库（支持目前市面流行的数据库）
• 2、根据数据源的数据表定义Schema，并定义cubes
• 3、对企业数据按照需要进行汇总（比如按照分公司、时间、地区、产品线），并以数字或者图表展示，同时能看到明细
• 4、对企业数据进行同比（去年同时间段的数据对比）
• 5、让用户根据需要自己增加分析模型：毛利、产品线、库存、滞销、库存占用、坪效、资金.......
• 6、数据结果可以导出为：png，pdf，execl，csv格式
• 7、支持 RDBMS 连接
• 8、支持移动设备

python web framework（讨论后选型）+sqlalchemy+postgresql+mako+jquery+highcharts+gevent或者asyncoro+Bootstrap

• -env:python 2.7.3
• -server：gevent或者asyncoro
• -charts：highcharts
• -ORM：sqlalchemy
• -template：mako、wheezy.templates、pytenjin、jinja2
• -database：postgresql
• -python web framework：wheezy.web（推荐），tornado，werkzeug
• -ui：jquery + Bootstrap

• -静态文件: static
• -模版: templates
• -模块: models
• -视图: views