【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据可视化分析领域，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。
技术介绍
随着现代企业信息化应用程度的不断深化，企业在生产经营过程中日益积累了海量数据且仍在快速增长，数据已成为企业的无形资产。如何对数据进行分析、挖掘、探索，以获得对企业发展有利的洞察及价值，是商务智能领域的研究热点，也是现代企业发展普遍面临的难题。可视分析是一个专门的学科，它是信息、科学可视化与数据挖掘、数据管理、信息论、认知学、人机交互、图形学、图像处理等多种学科相互交融衍生出的一种分析方法。它的主要优势在于，它既能够充分利用计算机的高计算、高记忆、高存储性能对多维复杂数据集进行存储、计算和处理，将数据转换、映射成图形、图像进行分析，并能从原始数据、挖掘模型、分析结果等多个层面进行可视化展示，开展动态的渐进式人机交互分析，使分析者能够依靠肉眼进行分析数据选择、分析模型构建和挖掘算法选择，充分调动人在感知、认知、洞察、决策、情感、总结等方面的主观能力，在数据中发现潜藏的知识及智慧。现有的企业数据分析方法多为集中式数据处理方法，数据分析速度慢，无法高效解析数据，另外缺少人机交互式的可视化分析方法。
技术实现思路
本专利技术的一个目的在于解决上述技术问题。针对上述问题，本专利技术提出了一种面向企业商务智能的数据可视化分析方法，用于包括数据源层、数据预处理层和可视化分析层的...
【技术保护点】
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。
【技术特征摘要】
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S1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...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙瑞志，邓超，宋金伟，史银雪，袁钢，邓雪峰，王文狄，戴佚舟，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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