【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据可视化与大数据分析，具体为一种可视化数据分析方法、系统、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、目前信息技术的飞速发展，现代企业面临着海量的业务数据，如何高效地管理和分析这些数据，以提取有价值的信息并辅助决策，成为了企业亟需解决的问题。传统的数据分析方法往往依赖于人工操作和简单的统计工具，不仅效率低下，而且难以发现数据背后的深层次规律和趋势。
2、数据可视化技术作为一种新兴的数据分析手段，通过将数据以图形、图表等形式直观地展示出来，极大地提高了数据的可读性和易理解性。它允许用户通过视觉方式快速捕捉数据的关键信息，发现数据中的异常值、趋势和模式，从而为企业决策提供有力的支持。
3、但是现有的数据可视化技术在实际应用中仍面临诸多挑战。一方面，不同业务系统的数据源种类繁多，数据格式复杂，如何高效地整合和处理这些数据，确保数据的准确性和一致性，是数据可视化面临的首要问题。另一方面，随着企业业务规模的扩大，数据量呈爆炸性增长，传统的可视化工具在处理大规模数据时显得力不从心，难以满足企业的实时性和交互性需求。
4、此外，传统的数据可视化方法往往侧重于单一维度的数据展示，缺乏多维度的综合分析能力。在复杂的业务场景中，单一维度的数据展示往往难以全面反映业务的全貌和内在关系，因此需要一种能够支持多维度、多层次数据分析和可视化的技术。
5、基于上述背景，本专利技术提出了一种新的可视化数据分析方法、系统、存储介质及计算机程序产品。
技术实现思路p>
1、本专利技术为了解决现有技术的问题，提供了一种可视化数据分析方法、系统、存储介质及计算机程序产品，该系统通过构建针对特定业务需求的经营数据分析模型，并利用先进的数据处理和可视化技术，实现了对多源、异构数据的高效整合和深入分析。同时，该系统支持多维度的数据分析和可视化展示，能够为企业提供全面、直观、易理解的数据分析结果，助力企业高效决策和业务发展。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种可视化数据分析方法，包括以下步骤：
3、步骤一：构建与业务需求相匹配的至少一个经营数据分析模型；
4、所述模型包括但不限于发电量可视化分析模型、发电收入可视化分析模型、项目发电成本可视化分析模型、平台费用可视化分析模型以及项目及资源可视化展示模型；确保数据分析的准确性和针对性，根据企业的具体业务需求和目标(如提升销售额、优化库存管理等)，设计相应的数据分析模型。
5、步骤二：利用飞书平台的多维表格功能，接收并存储底层业务数据源；飞书平台的多维表格功能支持灵活的数据管理和组织，便于后续的数据处理和分析。
6、步骤三：根据预设的业务逻辑，对存储在飞书平台中的底层业务数据进行自动化处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等步骤，以生成处理后的数据；包括数据清洗(去除错误、重复数据等)、数据转换(格式调整、单位换算等)、数据聚合(按时间、地区、产品等维度汇总数据)等。
7、步骤四：根据处理后的数据以及所构建的经营数据分析模型，自动生成对应的可视化分析图表，并将所述可视化分析图表展示在飞书平台的仪表盘上；直观展示数据分析结果，帮助决策者快速理解业务状况。
8、步骤五：提供用户交互界面，允许用户自定义数据组合、调整分析模型参数以及修改可视化图表的展示方式，以满足不同的分析需求。满足不同用户和分析场景的需求，提升数据分析的灵活性和实用性。
9、优选的，所述步骤三中的数据自动化处理还包括但不限于数据验证、异常值处理和数据标准化；进一步提升数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析奠定坚实的基础。
10、优选的，所述步骤四中生成的可视化分析图表包括但不限于柱状图、折线图、饼图、散点图和雷达图，且支持用户通过拖拽、缩放和筛选等方式与图表进行交互。
11、一种可视化数据分析系统，包括：
12、数据源模块，用于接收并存储底层业务数据源；负责接收并存储来自不同业务系统的底层业务数据源。这些数据源可能包括数据库、文件、api接口等多种类型。
13、数据处理模块，包含数据清洗、转换、聚合等处理逻辑，用于对数据源模块中的数据进行自动化处理；自动化处理流程，提高数据处理效率，减少人工干预和错误。
14、模型构建与维护模块，用于构建和更新经营数据分析模型；用于构建和更新经营数据分析模型。根据业务需求和分析目标，设计分析逻辑、关键指标(kpis)和数据维度。
15、可视化生成模块，根据处理后的数据和预设的模型，自动生成可视化分析图表；根据处理后的数据和预设的模型，自动生成可视化分析图表。图表类型包括但不限于柱状图、折线图、饼图、散点图和雷达图等。
16、用户界面模块，提供用户交互界面，支持用户查看、调整分析模型及可视化结果；。展示可视化分析图表和数据分析报告，帮助用户快速理解业务状况；允许用户自定义数据组合、调整分析模型参数以及修改可视化图表的展示方式，满足不同的分析需求；用户友好的交互界面，提供丰富的交互功能，如拖拽、缩放、筛选等，提升用户体验。
17、优选的，模型构建与维护模块内部包括发电量可视化分析模型、
18、发电收入可视化分析模型、项目发电成本可视化分析模型、平台费用可视化分析模型与项目及资源可视化展示模型
19、一种存储有计算机可执行指令的存储介质，当所述指令被计算机执行时，能够执行一种可视化数据分析系统中任一项所述的数据可视化分析方法。当计算机从存储介质中加载并执行这些指令时，它将按照预设的逻辑和步骤自动执行整个数据分析流程。这包括从数据源获取数据、对数据进行处理、构建分析模型、生成可视化图表，并最终通过用户界面展示分析结果。整个过程是自动化的，减少了人工干预，提高了分析效率和准确性。
20、一种计算机程序产品，包括计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述程序在计算机上运行时，执行一种可视化数据分析系统中任一项所述的数据可视化分析方法；
21、当计算机程序产品被安装到一台计算机上，并且用户启动或触发该程序时，程序将开始执行以下流程：
22、加载程序：计算机从存储介质中读取并加载程序到内存中。
23、初始化：程序进行必要的初始化设置，如配置运行环境、加载必要的库文件等。
24、执行数据可视化分析方法：
25、程序将按照预设的算法和逻辑，从数据源获取数据。
26、对数据进行清洗、转换、聚合等处理，以确保数据的准确性和可用性。
27、根据业务需求构建或加载已存在的数据分析模型。
28、使用处理后的数据和模型，生成可视化分析图表。
29、将生成的图表展示给用户，并提供必要的交互功能。
30、用户交互：用户可以通过图形用户界面(gui)与程序进行交互，如查看图表、调整分析参数、导出报告等。
31、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种可视化数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种可视化数据分析方法，其特征在于：所述步骤三中的数据自动化处理还包括但不限于数据验证、异常值处理和数据标准化。
3.根据权利要求1所述的一种可视化数据分析方法，其特征在于：所述步骤四中生成的可视化分析图表包括但不限于柱状图、折线图、饼图、散点图和雷达图，且支持用户通过拖拽、缩放和筛选等方式与图表进行交互。
4.一种可视化数据分析系统，包括：
5.根据权利要求4所述的一种可视化数据分析系统，其特征在于：模型构建与维护模块内部包括发电量可视化分析模型、发电收入可视化分析模型、项目发电成本可视化分析模型、平台费用可视化分析模型与项目及资源可视化展示模型。
6.一种存储有计算机可执行指令的存储介质，当所述指令被计算机执行时，能够执行权利要求1至3中任一项所述的数据可视化分析方法。
7.一种计算机程序产品，包括计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述程序在计算机上运行时，执行权利要求1至3中任一项所述的数据可视化分析方法
...【技术特征摘要】
1.一种可视化数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种可视化数据分析方法，其特征在于：所述步骤三中的数据自动化处理还包括但不限于数据验证、异常值处理和数据标准化。
3.根据权利要求1所述的一种可视化数据分析方法，其特征在于：所述步骤四中生成的可视化分析图表包括但不限于柱状图、折线图、饼图、散点图和雷达图，且支持用户通过拖拽、缩放和筛选等方式与图表进行交互。
4.一种可视化数据分析系统，包括：
5.根据权利要求4所述的...
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