CN106682057A - 一种多维度数据可视化呈现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多维度数据可视化呈现方法，其具体步骤如下：第一步，数据抽取；第二步，数据治理；第三步，数据整合；第四步，多维分析模型设计：把整合之后的数据通过K‑Means算法、最大期望(EM)算法、CART分类与回归树、CHAID、CART、ID3和C4.5算法，按照分析主题设计对应的多维分析模型，为可视化提供数据支持；第五步，数据展现：我们使用kafka，js，ajax技术编写数据接口，制定规范。然后使用地图api和echarts技术，对数据进行实时的可视化展示开发。

Description

一种多维度数据可视化呈现方法
技术领域
本发明涉及一种数据可视化呈现方法，更具体的说，它涉及一种多维度数据可视化呈现方法。
背景技术
目前可视化工具有bi类的，比如：biee，bo，cognos等，他们可以满足一般的多维分析展现，但是对大数据的支持还没有很到位。
与本领域密切相关的主流大数据分析工具如tableau等，已经可以很好的做一些大数据的可视化工作，但是在实时展示和较多的地图展示效果的比较乏力。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种多维度数据可视化呈现方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种多维度数据可视化呈现方法，其具体步骤如下：
第一步，数据抽取：
需要从各种类型的数据源中抽取数据到我们的产品后台存储
第二步，数据治理：
把得到的数据进行清洗，去掉垃圾数据，并数据标准化处理
第三步，数据整合：
以mac为全局主键，整合各类数据，建立关联关系
第四步，多维分析模型设计：
把整合之后的数据通过K-Means算法、最大期望(EM)算法 、CART分类与回归树、CHAID、CART、ID3和C4.5算法，按照分析主题设计对应的多维分析模型，为可视化提供数据支持；
第五步，数据展现：
我们使用kafka，js，ajax技术编写数据接口，制定规范。然后使用地图api和echarts技术，对数据进行实时的可视化展示开发。
数据源为mysql、oracle、图片、excel。
本发明具有下述优点：发明使用大数据相关技术实现的大数据量，多种数据类型和快速计算的效果，比如利用spart的计算速度较快，来处理算法等计算，保证展现时数据的实时变动。
本发明极大的丰富和创新了在大数据可视化方面对于地图展现效果。
具体实施方式
本实施例的一种多维度数据可视化呈现方法，其具体步骤如下：
第一步，数据抽取：
需要从各种类型的数据源中抽取数据到我们的产品后台存储
第二步，数据治理：
把得到的数据进行清洗，去掉垃圾数据，并数据标准化处理
第三步，数据整合：
以mac为全局主键，整合各类数据，建立关联关系
第四步，多维分析模型设计：
把整合之后的数据通过K-Means算法、最大期望(EM)算法 、CART分类与回归树、CHAID、CART、ID3和C4.5算法，按照分析主题设计对应的多维分析模型，为可视化提供数据支持；
第五步，数据展现：
我们使用kafka，js，ajax技术编写数据接口，制定规范。然后使用地图api和echarts技术，对数据进行实时的可视化展示开发。
数据源为mysql、oracle、图片、excel。
实例：
以上图excel为例：
1、提取AP的MAC和对应的经纬度数据储存到数据后台
2、利用地图api将数据呈现到地图显示每个AP设备的位置；
3、提取每个AP对应的位置属性的数据信息展示在对应位置的地图上；
4、将AP设备按照不同的位置属性分类汇总，利用echarts技术将数据按条形图、饼状图等图形化的呈现方式展示出来
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种多维度数据可视化呈现方法，其具体步骤如下：
第一步，数据抽取：
需要从各种类型的数据源中抽取数据到我们的产品后台存储；
第二步，数据治理：
把得到的数据进行清洗，去掉垃圾数据，并数据标准化处理；
第三步，数据整合：
以mac为全局主键，整合各类数据，建立关联关系；
第四步，多维分析模型设计：
把整合之后的数据通过K-Means算法、最大期望(EM)算法 、CART分类与回归树、CHAID、CART、ID3和C4.5算法，按照分析主题设计对应的多维分析模型，为可视化提供数据支持；
第五步，数据展现：
我们使用kafka，js，ajax技术编写数据接口，制定规范；然后使用地图api和echarts技术，对数据进行实时的可视化展示开发。
2.根据权利要求1所述的一种多维度数据可视化呈现方法，其特征在于：所述数据源为mysql、oracle、图片、excel。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107451283A (zh) * 2017-08-09 2017-12-08 北京中科威荣计算机技术有限公司 数据的分析方法及装置
CN108038180A (zh) * 2017-12-07 2018-05-15 国网四川省电力公司信息通信公司 一种电力供电区域采集数据可视化展示的方法
CN108710520A (zh) * 2018-05-11 2018-10-26 中国联合网络通信集团有限公司 数据的可视化方法、装置、终端及计算机可读存储介质
CN110347664A (zh) * 2019-06-26 2019-10-18 北京明略软件系统有限公司 一种数据可视化处理方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101430710A (zh) * 2008-11-14 2009-05-13 中国科学院软件研究所 一种数据可视化引擎系统
CN101504669A (zh) * 2009-03-06 2009-08-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种Web应用的模板发布方法、装置及系统
CN102298589A (zh) * 2010-06-24 2011-12-28 腾讯科技（深圳）有限公司 情感倾向性模板的生成方法和装置以及应用方法和装置
CN105512139A (zh) * 2014-09-26 2016-04-20 阿里巴巴集团控股有限公司 数据可视化的实现方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101430710A (zh) * 2008-11-14 2009-05-13 中国科学院软件研究所 一种数据可视化引擎系统
CN101504669A (zh) * 2009-03-06 2009-08-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种Web应用的模板发布方法、装置及系统
CN102298589A (zh) * 2010-06-24 2011-12-28 腾讯科技（深圳）有限公司 情感倾向性模板的生成方法和装置以及应用方法和装置
CN105512139A (zh) * 2014-09-26 2016-04-20 阿里巴巴集团控股有限公司 数据可视化的实现方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张瑜: ""多源安全数据可视化关键技术研究与实现"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
杨忠: ""专利信息可视化分析系统构建研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107451283A (zh) * 2017-08-09 2017-12-08 北京中科威荣计算机技术有限公司 数据的分析方法及装置
CN108038180A (zh) * 2017-12-07 2018-05-15 国网四川省电力公司信息通信公司 一种电力供电区域采集数据可视化展示的方法
CN108710520A (zh) * 2018-05-11 2018-10-26 中国联合网络通信集团有限公司 数据的可视化方法、装置、终端及计算机可读存储介质
CN110347664A (zh) * 2019-06-26 2019-10-18 北京明略软件系统有限公司 一种数据可视化处理方法及装置

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