一种面向报表的多维度管理分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向报表的多维度管理分析方法，(1)将报表数据源上传至数据平台进行导向式配置；(2)将配置后的报表数据源进行规则查询和筛选，分解并识别生成多个与指标相关联的数据标签，将数据标签与指标特征库中的指标标签相匹配，生成结果数据；(3)通过维度管理模块对结果数据进行查询，并以查询出的问题数据作为分析样本；(4)对分析样本进行多维综合处理分析，生成分析结果；(5)分析结果通过数据展示模块，将分析结果填充到数据统计模板中，生成多维数据分析图。电网报表的数据源通过数据平台进行处理分析，提取数据源中的指标及设定的维度，根据所需的维度进行结合分析，实现从多层次、多方面对数据进行全面的展现分析。

【技术实现步骤摘要】
一种面向报表的多维度管理分析方法及系统
本专利技术属于报表统计分析
，尤其是涉及一种面向报表的多维度管理分析方法及系统。
技术介绍
围绕“一强三优”现代公司和“两个转变”发展目标，从公司战略发展层面考虑，智能电网生产方式已发生了变化，现代电网调度控制领域对人工智能、云计算、大数据等新技术应用的需求越来越多；电网调度信息捡拾、制定监控信息事件化规则，提高电网调度实时监视智能化和信息化水平也十分紧迫，人们对电网运行数据的监控、分析的要求越来越高。随着电网系统的发展，系统每天会产生大量的用户日志，服务器需要存储用户产生的日志，并对日志进行统计、分析和查询，目前，报表统计工作缺少独立而专业的支撑，数据散落在各个系统的“角落”，检索难度大，大量的统计工作还需要手动录入和汇总，工作效率低，专职人员对电网指标的进入深入分析的难度大，从而较难获得深层次的信息，不利于对数据进行多维度的分析和展现。因此，为了解决上述技术问题，需要研发一种面向报表的多维度分析方法及装置。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种提高报表的灵活度和查询效率、多维度分析报表数据的面向报表的多维度管理分析方法。本专利技术的另一个目的是提供一种面向报表的多维度管理分析系统。本专利技术的技术方案如下：一种面向报表的多维度管理分析方法，包括以下步骤：(1)用户端将报表数据源录入并上传至数据平台，对所述报表数据源进行导向式配置；(2)将配置后的报表数据源输入数据识别模型中，对所述报表数据源进行规则查询和筛选，分解并识别生成多个与指标相关联的数据标签，通过指标标签匹配模块根据预设的指标标签规则，将所述数据标签与指标特征库中的指标标签相匹配，生成结果数据；(3)通过维度管理模块，根据设定的维度条件对结果数据进行查询，所述结果数据通过多维度进行展现，并以查询出的问题数据作为分析样本；(4)通过分析模块对(3)中的所述分析样本进行多维综合处理分析，生成分析结果；(5)所述分析结果通过数据展示模块，将所述分析结果填充到预设的数据统计模板中，生成多维数据分析图。在上述技术方案中，所述步骤(1)具体包括以下步骤：(1-1)对报表数据源的起始时间和终止时间进行判断，根据预设的时间段将数据依次分为多个数据段；(1-2)按照每个数据段中最早的起始时间排序，依次输出含有报表数据源的数据段，作为待统计数据。在上述技术方案中，所述步骤(2)中，对用户端的历史指标或最近常用指标来推荐指标内容，其中，根据用户端的历史指标或最近常用指标进行操作计数，并记录每个指标相对应的选择次数，记录选择指标的频繁项，每次用户选择指标后对频繁项的最小项进行对比，从而实现数据实时推荐最优的频繁项。在上述技术方案中，所述步骤(3)中的数据识别模型的建立方法，包括以下步骤：S1.获取原始的报表数据源作为输入参数；S2.将所述输入参数输入至SVM模型中进行训练，当训练次数达到预设的训练数或训练准确率达到预设的训练值时，得到训练模型；S3.将所述输入参数输入至所述训练模型进行测试，当测试次数达到预设的测试数或测试准确率达到预设的测试值后，得到数据识别模型。在上述技术方案中，所述数据识别模型中包括的指标特征库的建立包括以下步骤：Q1.根据报表数据源进行分解，识别提炼出与报表指标关联的关键字信息，得到指标特征；Q2.提取所述指标特征，创建生成指标标签；Q3.对所述创建好的指标标签进行编辑，聚合多个指标标签构成指标特征库。在上述技术方案中，所述步骤(3)中，维度管理模块中建立与电网调控相对应的维度，并分别为各维度建立相对应的维度表，其中，根据电网调控现有的关系中分析出主要的维度，一般包括日期、时间、电压等级、区域、厂站、责任区、告警类型、五类分组等主要的维度，并分别为各维度建立维度表。在上述技术方案中，所述指标包括人口数、GDP、电量、技经、调度、发电调度、方式、保护、安全、经济、节能环保、优质、年、月、日。在上述技术方案中，所述维度包括日期、时间、电压等级、区域、厂站、责任区、告警类型、五类分组，其中时间即为日间时间，所述五类分组包括事故、异常、越限、变位、告知，所述告警类型包括事故信息、遥测越限、遥信变位、告警直传。一种面向报表的多维度管理分析系统，包括：用户端，用于录入并上传报表数据源；数据平台，用户接受所述报表数据源，并处理分析报表数据源，根据选择的指标集维度条件生成多维数据分析图；其中，所述数据平台包括：数据获取模块，用于根据预设的时间段，实时获取报表数据源；数据识别模块，用于将所述报表数据源输入数据识别模型中，得到所述报表数据源的数据标签，并将数据标签与指标特征库的指标标签匹配，生成结果数据；维度管理模块，用于根据选定的维度条件对查询所述结果数据，并生成分析样本；分析模块，用于根据维度条件和指标标签对分析样本进行多维度处理，生成分析结果；数据展示模块，用于将分析结果填充到所述数据展示模块中的统计模板中，生成多维数据分析图。多维度管理分析系统为各指标数据提供了丰富的多维度分析基础，能够对电网的报表数据源展现可以从多维度的分析、维度间的上卷和下钻、多维度间的促发式的联动实现。多维度数据分析图可以为不同层次的人展示出所需的电网报表的多维度数据展示，从而更加全面的对多维数据进行全方位的展现。本专利技术具有的优点和积极效果是：1.电网报表的数据源通过数据平台进行处理分析，提取数据源中的指标及设定的维度，根据所需的维度进行结合分析，为电网系统的数据分析提供多种展现主题，实现对数据的全面、丰富、多层次的展示，同时结合多维数据联动、多维分析，实现从多层次、多方面对数据进行全面的展现分析。具体实施方式以下结合具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术，决不限制本专利技术的保护范围。实施例1本专利技术的一种面向报表的多维度管理分析方法，包括以下步骤：(1)用户端将报表数据源录入并上传至数据平台，对所述报表数据源进行导向式配置；(2)将配置后的报表数据源输入数据识别模型中，对所述报表数据源进行规则查询和筛选，分解并识别生成多个与指标相关联的数据标签，通过指标标签匹配模块根据预设的指标标签规则，将所述数据标签与指标特征库中的指标标签相匹配，生成结果数据；(3)通过维度管理模块，根据设定的维度条件对结果数据进行查询，所述结果数据通过多维度进行展现，并以查询出的问题数据作为分析样本；(4)通过分析模块对(3)中的所述分析样本进行多维综合处理分析，生成分析结果；(5)所述分析结果通过数据展示模块，将所述分析结果填充到预设的数据统计模板中，生成多维数据分析图。进一步地说，所述步骤(1)具体包括：(1-1)对报表数据源的起始时间和终止时间进行判断本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向报表的多维度管理分析方法，其特征在于：包括以下步骤：/n(1)用户端将报表数据源录入并上传至数据平台，对所述报表数据源进行导向式配置；/n(2)将配置后的报表数据源输入数据识别模型中，对所述报表数据源进行规则查询和筛选，分解并识别生成多个与指标相关联的数据标签，通过指标标签匹配模块根据预设的指标标签规则，将所述数据标签与指标特征库中的指标标签相匹配，生成结果数据；/n(3)通过维度管理模块，根据设定的维度条件对结果数据进行查询，所述结果数据通过多维度进行展现，并以查询出的问题数据作为分析样本；/n(4)通过分析模块对(3)中的所述分析样本进行多维综合处理分析，生成分析结果；/n(5)所述分析结果通过数据展示模块，将所述分析结果填充到预设的数据统计模板中，生成多维数据分析图。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向报表的多维度管理分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)用户端将报表数据源录入并上传至数据平台，对所述报表数据源进行导向式配置；
(2)将配置后的报表数据源输入数据识别模型中，对所述报表数据源进行规则查询和筛选，分解并识别生成多个与指标相关联的数据标签，通过指标标签匹配模块根据预设的指标标签规则，将所述数据标签与指标特征库中的指标标签相匹配，生成结果数据；
(3)通过维度管理模块，根据设定的维度条件对结果数据进行查询，所述结果数据通过多维度进行展现，并以查询出的问题数据作为分析样本；
(4)通过分析模块对(3)中的所述分析样本进行多维综合处理分析，生成分析结果；
(5)所述分析结果通过数据展示模块，将所述分析结果填充到预设的数据统计模板中，生成多维数据分析图。


2.根据权利要求1所述的多维度管理分析方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括以下步骤：
(1-1)对报表数据源的起始时间和终止时间进行判断，根据预设的时间段将数据依次分为多个数据段；
(1-2)按照每个数据段中最早的起始时间排序，依次输出含有报表数据源的数据段，作为待统计数据。


3.根据权利要求2所述的多维度管理分析方法，其特征在于：所述步骤(2)中，对用户端的历史指标或最近常用指标来推荐指标内容，其中，根据用户端的历史指标或最近常用指标进行操作计数，并记录每个指标相对应的选择次数，记录选择指标的频繁项，每次用户选择指标后对频繁项的最小项进行对比，从而实现数据实时推荐最优的频繁项。


4.根据权利要求3所述的多维度管理分析方法，其特征在于：所述步骤(3)中的数据识别模型的建立方法，包括以下步骤：
S1.获取原始的报表数据源作为输入参数；
S2.将所述输入参数输入至SVM模型中进行训练，当训练次数达到预设的训练数或训练准确率达到预设的训练值时，得到训练模型；
S3.将所述输入参数输入至所述训练模型进行测试，当测试次数达到预设的测试数或测试准确率达到预设的测试值后，得到数据识别模型。


5.根据权利要求4所述的多维度管理分析方法，其特征在于，所述数据识别模型中包括的指标特征库的建立包括以下步骤：
Q1.根据报表数据源进行分解，识别提炼出与报表指标关联的关键字信息，得到指标特征；
Q2.提取所述指标特征，创建生成指标标签；

【专利技术属性】
技术研发人员：董阳，张旭，杨一帆，王旭强，于欣，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12