CN106021486A - 一种基于大数据的数据多维分析处理方法 - Google Patents

一种基于大数据的数据多维分析处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的数据多维分析处理方法，包括如下步骤：(1)自动化连接各业务系统抽取业务数据，将所述业务数据存储至业务数据层；(2)自动化连接所述业务数据层,按业务主题流程转换清理所述业务数据,形成具有业务主题信息的事实表和维度表；(3)将所述事实表与维度表按分析主题组合为立方体；(4)选择所述立方体进行多维数据分析处理。本发明通过对业务数据的进一步转换清理后，可以过滤掉无效数据，汇总需要的数据以降低明细数据量，并且按数据库来有效索引，极大地提高数据的查询性能。

Description

一种基于大数据的数据多维分析处理方法
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于大数据的数据多维分析处理方法。
背景技术
目前，税务机关平常使用事务型业务系统来记录纳税事项的业务信息，这些信息是连续不断产生的，并且分布到不同的数据库系统中；事务型数据库可以简单地查询某些事项记录，但往往存在查询速度慢，查询条件少，内容单一而无法进行数据的统计分析；为了解决能够设置多种查询条件，能够汇总多种数据的问题，通常采用组装SQL来处理查询数据，这种方式的设置条件操作复杂，并且需要有一定的数据库专业知识；而在遇到大量数据的时候，更是计算速度慢而且无法有效准确统计结果；也无法支持从不同的维度来分析数据并穿透数据来发现有价值的信息。
发明内容
本发明的目的是为解决目前事务型数据库统计速度慢，无法多维度分析数据的技术问题。
为了实现上述发明目的，本发明提供了一种基于大数据的数据多维分析处理方法，包括如下步骤：
(1)自动化连接各业务系统抽取业务数据，将所述业务数据存储至业务数据层；
(2)自动化连接所述业务数据层,按业务主题流程转换清理所述业务数据,形成具有业务主题信息的事实表和维度表；
(3)将所述事实表与维度表按分析主题组合为立方体；
(4)选择所述立方体进行多维数据分析处理。
进一步地，所述步骤(3)中，当所述维度表中的维度信息为多个立方体共同使用时,则建立共享维度。
进一步地，步骤(4)所述的多维数据分析处理的步骤如下：
(401)双击或拖拉所述立方体的维度或度量至对应的列或行的位置上；
(402)增加指标内容，所述指标由多个度量与计算符号组合而成的公式构成，并且设置返回的格式；
(403)设置维度的过滤条件；
(404)以列表形式输出显示结果，并对所述显示结果排序。
进一步地，步骤(403)所述过滤条件通过精确查询选择所述维度的选项来设置，或通过模糊查询来设置。
进一步地，所述步骤(404)中，通过设置隐藏或显示父节点来改变列表的输出显示结果，判断是否包含子节点的汇总结果。
进一步地，所述步骤(404)中，通过设置是否为非空字段来判断是否对所述列表内容为空的结果进行过滤。
进一步地，在自动执行状态下，若改变所述度量、维度和过滤条件，则重新计算所述列表的结果，并刷新所述显示结果。
进一步地，在所述显示结果中使用向下钻取，弹出设有更多维度和度量的明细结果清单。
进一步地，在所述显示结果中使用交换数轴来交叉替换列与行中的度量或维度。
进一步地，所述显示结果还能以柱状图、堆积柱状图、饼图、折线图、多图式柱状图、面积图、热点图、百分比堆积柱状图、散点图和瀑布图中的任一种形式显示。
本发明的有益效果是：
1)通过对业务数据的进一步转换清理后，可以过滤掉无效数据，汇总需要的数据以降低明细数据量，并且按数据库来有效索引，极大地提高数据的查询性能；
2)把业务数据分为维度数据与事实数据，实现了多维度，多层级的数据结构，实现了多维查询功能；
3)通过设置行，列的内容，就能够自动计算并显示所需要查询的结果；相比传统的查询，多了列的二维显示设置功能，而且功能更加方便快捷，无须设置复杂的行转列函数；
4)通过显示列表的向下钻取功能，只要单击一下就能够快速地查看明细内容；
5)显示的结果能够在列表与图表中自由切换，实现了数据快速变为图形，减少图表复杂的设置功能。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明实施例1的流程图。
图2是本发明实施例2的流程图。
图3是本发明实施例3的流程图。
图4是本发明实施例4的流程图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1
如图1所示，本发明的基于大数据的数据多维分析处理方法，包括如下步骤：
S100：自动化连接各业务系统抽取业务数据，将所述业务数据存储至业务数据层；
S110：自动化连接所述业务数据层,按业务主题流程转换清理所述业务数据,形成具有业务主题信息的事实表和维度表；
S120：将所述事实表与维度表按分析主题组合为立方体；
S130：选择所述立方体进行多维数据分析处理。
实施例2
如图2所示，本发明的基于大数据的数据多维分析处理方法，包括如下步骤：
S200：自动化连接各业务系统抽取业务数据，将所述业务数据存储至业务数据层；
S210：自动化连接所述业务数据层,按业务主题流程转换清理所述业务数据,形成具有业务主题信息的事实表和维度表；
S220：将所述事实表与维度表按分析主题组合为立方体；
S230：选择所述立方体进行多维数据分析处理，具体步骤为：
双击或拖拉立方体的维度或度量至对应的列或行的位置上；
增加指标内容，指标由多个度量与计算符号组合而成的公式构成，并且设置返回的格式；
设置维度的过滤条件；
以列表形式输出显示结果，对显示结果排序。所述显示结果还能以柱状图、堆积柱状图、饼图、折线图、多图式柱状图、面积图、热点图、百分比堆积柱状图、散点图和瀑布图中的任一种形式显示。
实施例3
如图3所示，本发明的基于大数据的数据多维分析处理方法，包括如下步骤：
S300：自动化连接各业务系统抽取业务数据，将所述业务数据存储至业务数据层；
S310：自动化连接所述业务数据层,按业务主题流程转换清理所述业务数据,形成具有业务主题信息的事实表和维度表；
S320：将所述事实表与维度表按分析主题组合为立方体，当维度表中的维度信息为多个立方体共同使用时,则建立共享维度；
S330：选择所述立方体进行多维数据分析处理，具体步骤为：
双击或拖拉立方体的维度或度量至对应的列或行的位置上；
增加指标内容，指标由多个度量与计算符号组合而成的公式构成，并且设置返回的格式；
通过精确查询选择维度的选项来设置，或通过模糊查询来设置维度的过滤条件；
以列表形式输出显示结果，并对显示结果排序，通过设置隐藏或显示父节点来改变列表的输出显示结果，判断是否包含子节点的汇总结果。所述显示结果还能以柱状图、堆积柱状图、饼图、折线图、多图式柱状图、面积图、热点图、百分比堆积柱状图、散点图和瀑布图中的任一种形式显示
实施例4
如图4所示，本发明的基于大数据的数据多维分析处理方法，包括如下步骤：
S400：自动化连接各业务系统抽取业务数据，将所述业务数据存储至业务数据层；
S410：自动化连接所述业务数据层,按业务主题流程转换清理所述业务数据,形成具有业务主题信息的事实表和维度表；
S420：将所述事实表与维度表按分析主题组合为立方体，当维度表中的维度信息为多个立方体共同使用时,则建立共享维度；
S430：选择所述立方体进行多维数据分析处理，具体步骤为：
双击或拖拉立方体的维度或度量至对应的列或行的位置上；
增加指标内容，指标由多个度量与计算符号组合而成的公式构成，并且设置返回的格式；
通过精确查询选择维度的选项来设置，或通过模糊查询来设置维度的过滤条件；
以列表形式输出显示结果，并对显示结果排序，通过设置隐藏或显示父节点来改变列表的输出显示结果，判断是否包含子节点的汇总结果，通过设置是否为非空字段来判断是否对列表内容为空的结果进行过滤，在自动执行状态下，若改变度量、维度和过滤条件，则重新计算列表的结果，并刷新显示结果。所述显示结果还能以柱状图、堆积柱状图、饼图、折线图、多图式柱状图、面积图、热点图、百分比堆积柱状图、散点图和瀑布图中的任一种形式显示
实施例5
在实施例4的基础上，在所述显示结果中使用向下钻取，弹出设有更多维度和度量的明细结果清单；在所述显示结果中使用交换数轴来交叉替换列与行中的度量或维度，还将所述显示结果导出为Excel文件。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)自动化连接各业务系统抽取业务数据，将所述业务数据存储至业务数据层；
(2)自动化连接所述业务数据层,按业务主题流程转换清理所述业务数据,形成具有业务主题信息的事实表和维度表；
(3)将所述事实表与维度表按分析主题组合为立方体；
(4)选择所述立方体进行多维数据分析处理。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，所述步骤(3)中，当所述维度表中的维度信息为多个立方体共同使用时,则建立共享维度。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，步骤(4)所述的多维数据分析处理的步骤如下：
(401)双击或拖拉所述立方体的维度或度量至对应的列或行的位置上；
(402)增加指标内容，所述指标由多个度量与计算符号组合而成的公式构成，并且设置返回的格式；
(403)设置维度的过滤条件；
(404)以列表形式输出显示结果，并对所述显示结果排序。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，步骤(403)中，所述过滤条件通过精确查询选择所述维度的选项来设置，或通过模糊查询来设置。
5.根据权利要求3所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，所述步骤(404)中，通过设置隐藏或显示父节点来改变列表的输出显示结果，判断是否包含子节点的汇总结果。
6.根据权利要求3所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，所述步骤(404)中，通过设置是否为非空字段来判断是否对所述列表内容为空的结果进行过滤。
7.根据权利要求3-6任一项所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，在自动执行状态下，若改变所述度量、维度和过滤条件，则重新计算所述列表的结果，并刷新所述显示结果。
8.根据权利要求3-6任一项所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，在所述显示结果中使用向下钻取，弹出设有更多维度和度量的明细结果清单。
9.根据权利要求3-6任一项所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，在所述显示结果中使用交换数轴来交叉替换列与行中的度量或维度。
10.根据权利要求3-6任一项所述的基于大数据的数据多维分析处理方法，其特征在于，所述显示结果还能以柱状图、堆积柱状图、饼图、折线图、多图式柱状图、面积图、热点图、百分比堆积柱状图、散点图和瀑布图中的任一种形式显示。
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