数据处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着大数据量时代的到来，对数据信息的分析要求越来越高，联机分析处理(On-Line Analytical Processing,简称为0LAP)技术应运而生。根据OLAP委员会的定义，它是指使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对原始数据中转化出来的、能够真正被用户所理解的、并真实反映企业特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更深入了解的一类软件技术，其特点包括:快速性、可分析性、多维性、信息性。在一个OLAP数据模型中，信息被抽象视为一个立方体(Cube)，它包括维度(Dimens1n)和度量(Measure)，这个多维的数据模型使得终端用户提交的复杂查询、报表数据的分类排列、概要数据向详细数据的转化和过滤、数据的切片等工作变得简单。多维分析就是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转、上卷、下钻等各种分析动作，以求从多维度剖析数据，使最终用户能从多个角度观察数据库中的数据，从而获取包含在数据中深层次的信息。
[0003]数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有用的信息，用来解决“数据丰富、知识贫乏”的问题，根据时间序列进行趋势预测是数据挖掘中的一个重要研究部分，所谓时间序列就是将某一指标在不同时间上的不同数据，按照时间的先后顺序排列而成的数列。由于前后时刻数据的相关性，往往呈现某种规律变化。因此时间序列里蕴藏着其他信息所不能代替的知识。
[0004]但是目前在多维分析及趋势预测两个方面均是纵向发展，分别在多维分析和趋势预测技术两个方面有较深层次的研究，而对于基于发掘数据多维分析的基础上，对将来的后续发展趋势的研究在相关技术中是空白的，即在相关技术中要么单独地对数据进行多维分析，要么对数据仅进行趋势预测，因此，在相关技术中使用其中任一种技术均存在优势单一性的问题。
【发明内容】
[0005]本发明提供了一种数据处理方法及装置，以至少解决相关技术中单独使用多维分析技术或是趋势预测技术均存在优势单一的问题。
[0006]根据本发明的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括:获取待分析展现的原始数据；通过联机分析处理OLAP对所述原始数据进行多维分析展现处理；将经过OLAP的多维分析展现结果进行趋势预测处理。
[0007]优选地，通过所述OLAP对所述原始数据进行多维分析展现处理包括:依据选择的立方体，创建实时多维分析模型；确定所述实时多维分析模型的维度和度量；对确定的所述维度和度量进行分析操作；将所述原始数据以进行分析操作之后的所述维度和度量进行展现。
[0008]优选地，确定所述实时多维分析模型的维度和度量包括:在切片处选择进行分析的维度，移动所述维度至行轴；在列轴处，选择进行展现的度量，调整所述度量的展现顺序。
[0009]优选地，对确定的所述维度和度量进行分析操作包括以下至少之一:选择位置钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点仍然展现，所选父节点的下一级子节点展开，上卷是指在某一维度上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，下钻是指从汇总数据深入到细节数据进行观察；选择替换钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点均被所选父节点的下一级子节点所替换，所有子节点展开；选择排序在前显示的度量、方式及数值；选择过滤组合条件；选择某一维度上数据的统计类型。
[0010]优选地，在通过所述OLAP对所述原始数据进行多维分析展现处理之后，还包括:通过以下方式至少之一导出所述多维分析展现结果:excel方式、pdf方式、word方式、csv方式，其中，上述各种方式的显式方式均包含表格形式、图形形式、图表形式。
[0011]优选地，将经过所述OLAP的所述多维分析展现结果进行趋势预测处理包括:获取所述多维分析展现结果；根据所述多维分析展现结果，选择预测列及预测数目；采用预定预测算法，对选择的所述预测列及预测数目进行趋势预测处理。
[0012]根据本发明的另一方面，提供了一种数据处理装置，包括:获取模块，用于获取待分析展现的原始数据；第一处理模块，用于通过联机分析处理OLAP对所述原始数据进行多维分析展现处理；第二处理模块，用于将经过OLAP的多维分析展现结果进行趋势预测处理。
[0013]优选地，所述第一处理模块包括:创建单元，用于依据选择的立方体，创建实时多维分析模型；确定单元，用于确定所述实时多维分析模型的维度和度量；分析单元，用于对确定的所述维度和度量进行分析操作；展现单元，用于将所述原始数据以进行分析操作之后的所述维度和度量进行展现。
[0014]优选地，所述确定单元包括:第一确定子单元，用于在切片处选择进行分析的维度，移动所述维度至行轴；第二确定子单元，用于在列轴处，选择进行展现的度量，调整所述度量的展现顺序。
[0015]优选地，所述分析单元包括以下至少之一:第一选择子单元，用于选择位置钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点仍然展现，所选父节点的下一级子节点展开，上卷是指在某一维度上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，下钻是指从汇总数据深入到细节数据进行观察；第二选择子单元，用于选择替换钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点均被所选父节点的下一级子节点所替换，所有子节点展开；第三选择子单元，用于选择排序在前显示的度量、方式及数值；第四选择子单元，用于选择过滤组合条件；第五选择子单元，用于选择某一维度上数据的统计类型。
[0016]优选地，该装置还包括:展现模块，用于通过以下方式至少之一导出所述多维分析展现结果:excel方式、pdf方式、word方式、csv方式,其中，上述各种方式的显式方式均包含表格形式、图形形式、图表形式。
[0017]优选地，所述第二处理模块包括:获取单元，用于获取所述多维分析展现结果；选择单元，用于根据所述多维分析展现结果，选择预测列及预测数目；预测单元，用于采用预定预测算法，对选择的所述预测列及预测数目进行趋势预测处理。
[0018]通过本发明，采用获取待分析展现的原始数据；通过联机分析处理OLAP对所述原始数据进行多维分析展现处理；将经过OLAP的多维分析展现结果进行趋势预测处理，解决了相关技术中单独使用多维分析技术或是趋势预测技术均存在优势单一的问题，进而达到了不仅能够了解过去及当前数据的多维度信息，而且还可以对数据将来的发展趋势进行预测，结合了多维度分析和趋势预测的优势，有效地实现了数据的深层研究的效果。
【附图说明】
[0019]此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0020]图1是根据本发明实施例的数据处理方法的流程图；
[0021]图2是根据本发明实施例的数据处理装置的结构框图；
[0022]图3是根据本发明实施例的数据处理装置中第一处理模块24的优选结构框图；
[0023]图4是根据本发明实施例的数据处理装置中第一处理模块24中确定单元34的优选结构框图；
[0024]图5是根据本发明实施例的数据处理装置中第一处理模块24中分析单元36的优选结构框图；
[0025]图6是根据本发明实施例的数据处理装置的优选结构框图；
[0026]图7是根据本发明实施例的数据处理装置中第二处理模块26的优选结构框图；
[0027]图8是根据本发明优选实施方式的实时多维分析与趋势预测联动分析并展现数据方法原理图。
【具体实施方式】
[0028]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0029]在本实施例中提供了一种数据处理方法，图1是根据本发明实施例的数据处理方法的流程