Activity Summary
规格
| 标签 | 值 |
|---|---|
| 版本 | 0.1.0（更新于 2025-04-27） |
| 开发者 | Labii Inc. |
| 类型 | 章节 |
| 支持配置 | 是 |
概述
Activity Summary 小插件全面显示并分析实验室数据中的活动模式。它自动聚合活动数，帮助实验室人员跟踪系统使用情况、分析团队参与度并了解工作流程趋势。用户可以配置动态查询，按项目、表格、人员、活动类型和日期范围筛选活动，然后通过柱状图、折线图、饼图和雷达图等多种图表类型显示结果。
使用场景
- 使用情况跟踪：按人员监控活动率，以评估团队参与度和系统采用情况
- 项目分析：比较不同项目的活动量，以识别活跃研究领域和协作热点
- 时间分析：按日、周、月或年跟踪活动趋势，以识别使用模式和高峰期
- 活动类型分布：显示创建、编辑、查看和删除等活动类型的分布，以了解工作流程行为
- 绩效报告：为管理审查、系统审计和使用情况分析生成可视化报告
- 资源规划：分析历史活动模式，预测系统负载和资源要求
- 合规监控：跟踪不同项目和人员的用户操作及文档完整性
- 审计支持：提供活动聚合概览，以补充详细的审计追踪记录
界面
只读视图
只读视图显示已配置的聚合活动数据图表。图表根据所选分组方式（项目、表格、人员、日期或活动类型）和值类型（活动数）呈现数据。
- 数据显示：使用带标签的坐标轴和图例，以交互式图表显示聚合活动数据
- 图表交互：将鼠标悬停在数据点或图段上，可查看详细数值和标签
- 视觉清晰度：颜色编码的分组便于区分不同类别
- 图例：清楚标识图表中表示的各数据系列或类别
只读视图显示已配置的聚合活动数据图表和交互式可视化功能
编辑视图
编辑视图提供完整的配置选项，用于构建自定义查询和定义图表参数。您可以在此界面指定数据筛选器、分组方式和可视化样式。
- 查询构建器：使用表格、项目、人员、活动类型和日期构建数据筛选器的界面
- 图表配置：定义分组方式和值计算类型的选项
- 构建操作：根据当前配置生成或重新生成图表的按钮
- 预览：点击 BUILD CHART 按钮后立即渲染图表
- 图表类型选择：在不同可视化类型之间切换的下拉列表或按钮界面
配置
初始设置
点击 Add Widget，然后从 Report 类别中选择 Activity Summary，将该小插件添加到章节
点击 Edit 按钮或小插件设置图标，进入配置模式
配置数据查询参数，定义分析中包含的活动
构建查询设置
配置以下参数，筛选汇总中包含的活动：
必需设置
没有严格要求的设置；将筛选器留空会包含所有可访问的活动数据。
可选设置
- Tables：选择分析中包含的一个或多个表格。留空则包含所有表格中的活动
- Projects：选择一个或多个项目以筛选活动。留空则包含您有权访问的所有项目
- Personnel：选择一位或多位团队成员，按操作用户筛选活动。留空则包含所有人员
- Start Date：设置所含活动的最早日期。留空则包含从最早时间开始的所有活动
- End Date：设置所含活动的最晚日期。留空则包含截至当前的所有活动
- Query：输入自定义查询字符串，将高级筛选逻辑应用于活动选择
查询筛选器使用 AND 逻辑组合；活动必须满足所有指定条件，才会包含在汇总中。
构建图表设置
配置如何对筛选后的活动数据进行分组和计算：
分组选项
选择数据的组织方式：
- Projects：按项目对活动分组，以比较不同研究计划的参与度和活动量
- Tables：按表格类型对活动分组，以分析哪些数据类型产生的活动最多
- Personnel：按团队成员对活动分组，以跟踪个人贡献和系统使用情况
- Date：按时间段对活动分组，以识别时间趋势
- Time Unit：选择粒度（Days、Weeks、Months 或 Years）
- Time Range：指定日期分段的持续时间
值选项
定义图表中的数值代表什么：
- Activity Count：显示每个组中的活动数，是活动分析的主要选项
选择 Group By 选项，定义活动数据的组织方式
选择 Value 类型，确定图表测量的内容
点击 BUILD CHART，使用当前配置生成可视化
首先使用 Activity Count 和 Personnel 分组，快速了解团队参与度和系统使用模式。
高级配置
对于复杂分析场景：
使用 Query 字段通过自定义逻辑表达式应用高级筛选
组合多个筛选条件，创建高度特定的活动子集
使用 Date 分组时，调整 Time Range 参数以匹配报告周期
尝试不同的分组方式，从数据中发现参与度见解
包含许多筛选器或较大日期范围的复杂查询可能需要更长处理时间。如果图表生成缓慢，请考虑缩小范围。
其他功能
选择图表类型
Activity Summary 小插件支持十种图表类型，以有效显示数据：
- Bar：使用垂直柱形比较各类别的活动量，适合项目或人员比较
- Stacked Bar：垂直柱形包含堆叠段，显示类别内部的构成
- Line：连接数据点，以显示随时间或有序类别变化的活动趋势
- Monotone Line：平滑折线图，无尖锐折角地显示趋势
- Area：填充面积图，突出活动量和数值大小
- Monotone Area：平滑面积图，以更简洁地显示趋势
- Stacked Area：堆叠多个面积系列，显示累计总量和构成
- Percent Area：将堆叠面积标准化为 100%，以比较相对比例
- Pie：显示比例分布的圆形图，最适合单层分类数据
- Radar：同时比较多个变量的多轴图表
构建图表后，在小插件界面中找到图表类型选择器
点击不同的图表类型选项，以切换可视化样式
选择最能传达活动见解的图表类型
柱状图和折线图最适合基于时间的活动分析，饼图则适合显示有限数量人员或项目的分布。
数据导出
导出用于生成图表的底层数据，以便进一步分析或报告：
构建图表后，在小插件界面中找到 DOWNLOAD 按钮
点击 DOWNLOAD 导出聚合活动数据
将下载的文件保存到所需位置
导出的数据包含图表中显示的所有聚合活动数，可用于：
- 导入外部分析工具，例如 Excel、R 和 Python
- 创建自定义报告和演示文稿
- 为合规文档存档分析结果
- 与需要原始数据的相关人员分享使用情况见解
重新构建图表
出现新活动或需要不同分析视角时，更新可视化：
根据需要修改任何查询或图表配置参数
再次点击 BUILD CHART，使用更新后的设置重新生成可视化
小插件将刷新并显示新的图表配置
定期重新构建图表，以监控实验室当前活动并跟踪系统使用模式随时间发生的变化。
最佳实践
数据组织
- 命名一致：使用标准化的项目和表格名称，确保准确分组并生成有意义的图表标签
- 聚焦日期范围：探索活动数据时先使用较窄的日期范围，然后扩展到更长时间段进行趋势分析
- 策略性筛选：应用人员或项目筛选器，聚焦特定研究组或计划
- 合理分组：选择与分析目标一致的分组方式；时间趋势使用 Date 分组，参与度跟踪使用 Personnel
性能优化
- 限制范围：处理大型活动数据集时，使用日期范围筛选器提高图表生成速度
- 选择性筛选：应用表格或项目筛选器，减少处理的活动数据量
- 适当的时间单位：进行长期趋势分析时使用较大的时间单位（月或年），避免产生过多数据点
- 定期监控：定期构建图表，而不是持续构建，以避免增加系统负载
分析策略
- 从简单开始：先使用活动数和基本分组了解整体使用模式
- 逐步细化：逐步添加筛选器，深入分析特定关注领域
- 多个视图：创建配置不同的多个小插件实例，以比较不同分析视角
- 选择图表类型：尝试不同图表类型，找到对当前活动模式最有效的可视化
记录查询和图表设置以保存常用配置，方便重新创建经常需要的活动报告。
应避免的常见问题
- 避免：使用 Date 分组时，未针对分析时间段指定适当的时间单位
- 正确做法：使时间单位与数据跨度匹配，例如数周的数据使用天，数年的数据使用月
- 避免：创建包含过多人员或项目类别的饼图，导致可视化杂乱且难以阅读
- 正确做法：将饼图限制为 5–8 个主要类别，以清楚呈现
- 避免：修改配置设置后忘记重新构建图表
- 正确做法：进行任何配置更改后，始终点击 BUILD CHART
报告和分析
- 定期审查：定期生成图表，以监控实验室当前的参与度和使用趋势
- 比较分析：使用不同分组方式创建多个图表，以全面了解团队行为
- 相关人员沟通：导出数据并在团队会议和进度报告中分享可视化
- 历史跟踪：使用一致的日期范围进行不同时期的比较，例如每月活动汇总
合规和文档
- 审计支持：定期导出并存档活动图表数据，以补充详细的审计追踪记录
- 标准化报告：为定期合规和使用情况报告建立标准配置
- 数据验证：将图表结果与审计追踪视图交叉核对，验证聚合活动数据的准确性
- 访问控制：确保适当的人员筛选器符合公司的数据访问策略
相关小插件
- Record Summary：用于统计记录而非活动的类似可视化小插件；使用 Record Summary 跟踪数据创建产出，使用 Activity Summary 跟踪用户参与度和系统使用情况