本发明涉及数据可视化技术领域，具体涉及一种基于管理系统的数据可视化方法。
背景技术：
大数据已不是全新的概念，海量数据开启了一次重大的时代转型，改变了人们的生活及理解世界的方式。随着数据经济、数据管理、数据强国等概念的普及，大数据已走在创新和生产力提升的前沿，获取有用的数据，不仅可以有效缩短时间，而且可以满足具体需求。
管理系统在组织中发挥着重要的作用，为业务管理、信息交流、科学决策等应用提供了行之有效的解决方案。现有的管理系统为了满足业务的不断变化，在功能上和操作方面显得越来越庞杂。随着管理系统的应用，形成了大量的业务数据，为了更好的让这些数据为组织服务，必须要有新的展示手段对数据进行呈现，使得组织能够发现数据间的关系以及隐藏在数据背后的价值，数据可视化成为管理系统重要的应用和技术需求。现有的管理系统中呈现效果比较单一，在大数据情况下耗时长且分析不够透彻，为用户提供分析的价值不高。
技术实现要素：
本发明为了解决上述技术问题提供一种基于管理系统的数据可视化方法。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于管理系统的数据可视化方法，包括以下步骤：
A、获取数据、从不同维度建立数据之间的关联并存储；
B、获取关键词，从至少一个维度搜索该关键词的关联数据；
C、通过关键词和关联数据搜索相关数据，通过去燥操作排除无关数据；
D、按维度对数据进行分类整合，展示该关键词在不同维度下的规律。
本方法从不同维度建立数据之间的关联性，在检索时，不仅搜索关键词的相关数据，而且搜索与之关联数据的相关数据，此时相关数据相比仅搜索关键词时数据量大，大到几倍甚至几十倍，信息量全面，为用户提供参考的准确性高，但是，由于关联数据是该关键词不同维度的关联数据，信息量大，根据该关联数据搜索的相关数据庞大，有些数据准确度不高，此时，根据关键词与该相关数据的关联度排除无关数据，提高数据搜索的准确性，为用户分析提供更可靠的数据。数据的展示通过不同维度呈现复杂数据背后的联系；并对其进行整合，展示同一数据在不同维度下呈现的数据背后的规律，帮助用户从不同角度分析数据、展示数据的不同影响，便于用户及时捕捉其关注的数据信息。本方法通过挖掘数据之间不同维度的关联关系，解决了海量数据分析耗时过长、挖掘深度不够的问题。
作为优选，所述数据及不同维度之间数据的关联存储于分布式数据库中。采用分布式数据库对数据进行存储，不同维度的数据存储在不同的存储器中，以加快检索速度，提高用户体验。
作为优选，为了减小搜索数量，加快检索速度，所述关联数据为直接关联数据。
作为优选，为了提高无关数据排除的准确性，所述排除无关数据通过关键词与相关数据之间的关联度进行排除。
作为优选，为了便于用户查看，所述步骤D中，通过图像或者表格的形式的展示关键词在不同维度下的规律。
进一步的，所述图像包括饼状图、柱形图、热图、地理信息图以及图像颜色、亮度、大小、形状、运动趋势中的一种或多种的结合。本方案除了原有的饼状图、柱形图、热图、地理信息图等数据展现方式，还可以通过图像的颜色、亮度、大小、形状、运动趋势等多种方式在一系列图形中对数据进行分析，帮助用户通过交互，挖掘数据之间的关联。并支持数据的上钻下探、多维并行分析，利用数据推动决策。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本方法通过挖掘数据之间不同维度的关联关系，通过相关性搜索，解决了海量数据挖掘深度不够的问题，且通过排除无关数据，解决了分析耗时过长，提高为用户分析提供数据的可靠性。
附图说明
图1为本方案的流程图.
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1所示的一种基于管理系统的数据可视化方法，包括以下步骤：
A、获取数据、从不同维度建立数据之间的关联并存储；
B、获取关键词，从至少一个维度搜索该关键词的关联数据；
C、通过关键词和关联数据搜索相关数据，通过去燥操作排除无关数据；
D、按维度对数据进行分类整合，展示该关键词在不同维度下的规律。
实施例2
基于上述实施例的原理，本实施例公开一具体实施方式。
A、获取数据，从不同维度建立数据之间的关联并存储于分布式数据库中，实现分布式存储，统一管理，提高搜索速度，且易于维度的扩展，灵活性高。
B、获取关键词，从至少一个维度搜索该关键词的关联数据，且该关联数据为直接关联数据，即该关联数据与关键词之间没有其他关系节点。在实际应用中，关联数据越多，其产生的搜索数据越多，但是，若数据不够准确，同样影响为用户分析提供数据的可靠性，采用直接关联数据既可减小后续搜索的数据量，也可减小无关数据的产生量，提高为用户分析提供数据的可靠性。
C、通过关键词和直接关联数据搜索相关数据，通过关键词与相关数据之间的关联度排除无关数据。该关联度可通过关联节点数来判定，若关联节点数超过阈值N，则判定为无关数据并删除该数据。该阈值不应过大，过大则影响无关数据的剔除，影响数据搜索的准确性。优选的阈值N为2，即其关联节点不应超过2。
D、按维度对数据进行分类整合，通过图像或者表格的形式展示该关键词在不同维度下的规律。具体的，图像形式包括饼状图、柱形图、热图、地理信息图以及图像颜色、亮度、大小、形状、运动趋势中的一种或多种的结合。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。