一种基于云平台的大数据分析装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于云平台的大数据分析装置。
【背景技术】
[0002]随着人类社会的不断发展，生命科技相关各行业越来越受到人们的关注，它包括一系列的重要动植物、人类健康、微生物、海洋生物、生物能源等基因组的研究，基因科技可以造福人类，促进生物经济产业的蓬勃发展。这些主要涉及基因、蛋白质测序等工作，目前的基因、蛋白质测序等工作中，在测序、数据整理等工作完成后，需要对大量的生物数据进行分析，并将分析结果提交给用户，但现有的数据分析装置分析效率不高，不能得到分析流程框架，得到的分析结果单一，且不便于分享。
【发明内容】
[0003]本发明实施例提出一种基于云平台的大数据分析装置，通过该装置将获取的生物数据进行分析归类，并将分析结果和分析流程框架上传至云服务模块，分析效率高，分析结果清晰，易读性好，且便于用户分享。
[0004]本发明实施例提供一种基于云平台的大数据分析装置，包括云服务模块、数据匹配模块、数据分类模块、数据分析模块、显示模块；
[0005]所述云服务模块，获取生物数据，并存储获取的生物数据；
[0006]所述数据匹配模块，动态设定关键词，从所述云服务模块中采集与设定的关键词相匹配的生物数据；
[0007]所述数据分类模块，对采集的生物数据进行分类，并存储到相应的数据库中；
[0008]所述数据分析模块，将所述数据库中存储的生物数据依次进行信息分析、领域分析、关系挖掘分析，得到分析结果和分析流程框架，并依据所述分析结果建立数据索引表；
[0009]所述显示模块，调用得到的所述分析结果和所述分析流程框架，显示所述分析结果和所述分析流程框架，并将所述分析结果和所述分析流程框架上传至所述云服务模块。
[0010]进一步的，当用户输入关键词时，首先检索输入的关键词是否存在于所述数据索引表中；若存在，则从所述云服务模块中直接调用与所述输入的关键词相关联的所述分析结果和所述分析流程框架，并显示所述分析结果和所述分析流程框架；若不存在，则根据所述输入的关键词执行数据分析流程。
[0011]又进一步的，所述分析结果的显示类型为饼状图、柱状图、表格。
[0012]更进一步的，所述分析结果和所述分析流程框架还通过所述云服务模块导出或定时发送到用户的手机或邮箱中。
[0013]本发明实施例提供的基于云平台的大数据分析装置，通过获取并存储生物数据，采集与设定的关键词相匹配的生物数据，对其进行分类后存储到相应的数据库中，然后对其依次进行信息分析、领域分析、关系挖掘分析，并依据分析结果建立数据索引表，显示分析结果和分析流程框架，并将分析结果和分析流程框架上传至云服务模块。所述的数据分析装置能够有效地对生物数据进行分析归类，分析效率高；在给出分析结果的同时给出相关的分析流程框架，使分析结果清晰，易读性好；最终将分析结果和分析流程框架上传到云服务模块，便于用户在其科研团队内分享，提高协作分析的效率。
【附图说明】
[0014]图1是本发明提供的基于云平台的大数据分析装置的实施例的结构示意图。
【具体实施方式】
[0015]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0016]参见图1，是本发明提供的基于云平台的大数据分析装置的实施例的结构示意图。
[0017]本发明实施例提供一种基于云平台的大数据分析装置，包括云服务模块11、数据匹配模块12、数据分类模块13、数据分析模块14、显示模块15 ;
[0018]所述云服务模块11，获取生物数据，并存储获取的生物数据；
[0019]所述云服务模块11负责从一个或多个基因测序装置或其他生物测量仪器中获取生物数据，并将获取的生物数据存储在所述云服务模块11中以供调用。
[0020]所述生物数据包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等生物学数据。
[0021]在具体实施当中，可以直接从基因测序装置或其他生物测量仪器中获取生物数据，也可以通过常规的计算机显示器和键盘输入试验样品的数据结果，即获取了生物数据。
[0022]所述数据匹配模块12，动态设定关键词，从所述云服务模块11中采集与设定的关键词相匹配的生物数据；
[0023]根据初始设定的关键词，从获取的生物数据中采集与设定的关键词相匹配的生物数据，从大量的原始生物数据中提取出有用的数据，抛弃无用的数据，减少后续分析操作所需处理的数据量，提高数据处理的效率。
[0024]所述数据分类模块13，对采集的生物数据进行分类，并存储到相应的数据库中；
[0025]采集相匹配的数据后，对相匹配的数据根据生物数据的分类方法进行分类，并按类别将分类后的生物数据存储到相应的数据库中。
[0026]需要说明的是，数据库需提供某种形式的冗余以在故障的情况下确保数据整体性和系统可靠性。且数据库应确保快速的存储速率，因为当大量数据被传输到数据库中时，数据库需要应对大量的数据存储，数据库的存储速率应大于数据被采集的速率。
[0027]所述数据分析模块14，将所述数据库中存储的生物数据依次进行信息分析、领域分析、关系挖掘分析，得到分析结果和分析流程框架，并依据所述分析结果建立数据索引表;
[0028]针对不同类别数据库中的生物数