提供的一种面向企业商务智能的数据可视化分析系统100的示意框图，图5(图5中M，N2 I)为图4所示的一种面向企业商务智能的数据可视化分析系统的结构示意图，参见图4和图5，该系统包括:
[0111]数据源层101，用于对各数据源的原始数据进行采集，并存储在数据仓库中；
[0112]数据预处理层102，用于通过企业服务总线从所述数据仓库中采集数据，并对采集到的数据进行数据预处理，并将预处理后的数据存储在已清理数据库中；其中所述预处理包括数据清理，所述数据清理用于按预设的过滤规则清理不符合要求的数据；
[0113]可视化分析层103，用于从所述已清理数据库中采集数据，并存储在可视分析数据库中；还用于通过可视化分析器按照用户选择的数据处理算法对所述可视化分析数据库中的数据进行可视化分析，并向用户输出可视化分析结果。
[0114]综上，本发明提供的一种数据分析方法和系统，该方法应用于包括数据源层、数据预处理层和可视化分析层的可视化分析系统中，该方法通过三层系统架构对数据进行分布式管理，可以提高系统架构的可靠性、灵活性和鲁棒性;同时由于本发明提供的这种三层分布式系统架构，各层均可独立运作且相互之间可以保持动态协同，能实现数据的并行计算与处理，相比现有技术，能提高数据分析的运行效率;另外，该方法通过可视化分析器按用户选择的数据处理算法对数据进行分析，并向用户输出可视化分析结果，实现了对数据的交互式可视化分析，确保了数据分析的易用性和交互性。
[0115]在本发明中，术语“多个”指两个或两个以上，除非另有明确的限定。
[0116]以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，应用于包括数据源层、数据预处理层和可视化分析层的可视化分析系统中，包括: 步骤S1、所述数据源层对各数据源的原始数据进行采集，并存储在数据仓库中； 步骤S2、所述数据预处理层从所述数据仓库中采集数据，并对采集到的数据进行数据预处理，并将预处理后的数据存储在已清理数据库中；其中所预处理包括数据清理，所述数据清理用于按预设的过滤规则清理不符合要求的数据； 步骤S3、所述可视化分析层从所述已清理数据库中采集数据，并存储在可视分析数据库中；所述可视化分析层通过可视化分析器按照用户选择的数据处理算法对所述可视化分析数据库中的数据进行可视化分析，并向用户输出可视化分析结果。2.根据权利要求1所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述步骤SI具体包括: 步骤S11、所述数据源层对各数据源的原始数据进行采集，并对采集的原始数据进行编码格式的规范，得到标准编码格式的数据； 步骤S22、所述数据源层将所述标准编码格式的数据存储在数据仓库中。3.根据权利要求1所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括: 所述数据预处理层通过企业服务总线从所述数据仓库中采集数据，并对采集到的数据进行数据预处理，并将预处理后的数据存储在已清理数据库中。4.根据权利要求1所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述数据预处理还包括: 数据转换，用于将数据清理后的数据转换为标准格式； 数据融合，用于将按时序获得的经过数据转换后的数据，按预设准则加以分析和综合。5.根据权利要求1所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括: 步骤S31、所述可视化分析层从所述已清理数据库中采集数据，并存储在可视分析数据库中； 步骤S32、向用户提供交互式可视分析界面，所述交互式可视分析界面包括可视化分析器列表、数据处理算法列表和数据字段列表； 步骤S33、检测用户从所述可视化分析器列表中选择的可视化分析器，检测用户从所述数据处理算法列表中选择的数据处理算法，检测用户从所述数据字段列表中选择的数据字段； 步骤S34、所述可视化分析器从所述可视化分析数据库中读取所述数据字段对应的数据，并按所述数据处理算法对读取的数据进行数据分析，并向用户输出可视化分析结果。6.根据权利要求4所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述可视化分析界面还包括:是否保存所述可视化分析结果的确认按钮； 所述步骤34之后，还包括: 步骤S35、当接收到用户确认保存所述可视化分析结果的触发信息后，保存所述可视化分析结果至所述可视化分析数据库，否则，返回步骤S33。7.根据权利要求4所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述可视化分析器列表中的可视化分析器包括以下任一种或多种: 热力地图、时序流式地图、时空网络地图、平行坐标、多类散点图和标签云。8.根据权利要求4所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述数据处理算法列表中的数据处理算法包括以下任一种或多种: 基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于密度的聚类算法。9.根据权利要求1?8任一项所述的面向企业商务智能的数据可视化分析方法，其特征在于，所述向用户输出可视化分析结果，具体包括: 接收用户的触发信息，并根据用户触发信息所指示的动作，向用户输出可视化分析结果，其中用户触发信息所指示的动作包括以下任一种: 视图总览、视图缩放、视图漫游、视图过滤、细节查看、关联与刷新、动态投影。10.—种面向企业商务智能的数据可视化分析系统，其特征在于包括: 数据源层，用于对各数据源的原始数据进行采集，并存储在数据仓库中； 数据预处理层，用于通过企业服务总线从所述数据仓库中采集数据，并对采集到的数据进行数据预处理，并将预处理后的数据存储在已清理数据库中；其中所述预处理包括数据清理，所述数据清理用于按预设的过滤规则清理不符合要求的数据； 可视化分析层，用于从所述已清理数据库中采集数据，并存储在可视分析数据库中；还用于通过可视化分析器按照用户选择的数据处理算法对所述可视化分析数据库中的数据进行可视化分析，并向用户输出可视化分析结果。
【专利摘要】本发明具体涉及一种面向企业商务智能的数据可视化分析方法和系统，该方法应用于包括数据源层、数据预处理层和可视化分析层的可视化分析系统中，包括：所述数据源层对各数据源的原始数据进行采集，并存储在数据仓库中；所述数据预处理层从所述数据仓库中采集数据，并对采集到的数据进行数据预处理，并将预处理后的数据存储在已清理数据库中；所述可视化分析层通过可视化分析器按照用户选择的数据处理算法对所述可视化分析数据库中的数据进行可视化分析，并向用户输出可视化分析结果。通过本发明的技术方案，可实现数据的分布式管理、并行计算及数据的可视化分析及呈现。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN105631027
【申请号】CN201511021355
【发明人】孙瑞志, 邓超, 宋金伟, 史银雪, 袁钢, 邓雪峰, 王文狄, 戴佚舟
【申请人】中国农业大学
【公开日】2016年6月1日
【申请日】2015年12月30日