CN107967359A

CN107967359A - 数据可视分析方法、系统、终端和计算机可读存储介质

Info

Publication number: CN107967359A
Application number: CN201711396328.XA
Authority: CN
Inventors: 李永; 冯智; 张志强; 李海珠; 张顺; 王云竹
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2017-12-21
Filing date: 2017-12-21
Publication date: 2018-04-27
Anticipated expiration: 2037-12-21
Also published as: CN107967359B; US11216353B2; US20190196933A1

Abstract

本发明提出一种数据可视分析方法、系统、终端和计算机可读存储介质，方法包括获取待分析参数并生成数据分析模型，数据分析模型包括多个执行单元；数据源采集与待分析参数相关的数据信息；执行单元对数据源采集的数据信息进行分析得到执行单元的执行结果；将执行单元的执行结果可视化输出。系统包括获取模块用于获取待分析参数；数据建模模块用于生成数据分析模型，数据分析模型包括多个执行单元；执行模块用于分别执行执行单元以调用执行单元对应的数据源；可视化分析模块用于使执行单元对数据源采集的数据信息进行分析，得到执行单元的执行结果；将执行单元的执行结果可视化输出。数据分析模型的每个执行单元的执行结果均能够可视化输出。

Description

数据可视分析方法、系统、终端和计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及大数据可是分析技术领域，特别涉及一种数据可视分析方法、系统、终端和计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息化应用程度的不断发展，企业在生产经营过程中积累了与业务相关的海量数据，这些数据成为了企业的无形资产。如何对这些数据进行合理、有效的利用，以获得对企业发展有利的指导，是需要解决的问题。BI(Business Intelligence，商业智能)系统能够对企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供可视分析及报表建设，以帮助企业做出业务经营决策和指导。

然而现有的BI系统针对海量数据的处理不够敏捷，在处理PB级或TB级数据时，必须借助其他数据处理工具将处理数据在中间存储介质中暂存，增加了数据处理过程。同时，现有BI系统只能根据数据模型的最终执行结果进行可视化分析，当需要修改模型时，整个数据模型需要重新迭代，增加了数据处理时间。另一方面，现有的BI系统只能对系统自身预设的固定场景进行建模，不能根据用户需求进行个性化建模和数据分析，因此难以满足用户根据自身业务进行可视化分析的需求。

在背景技术中公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此其可能包含没有形成为本领域普通技术人员所知晓的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例提供一种数据可视分析方法、系统、终端和计算机可读存储介质，以至少解决现有技术中的以上技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据可视分析方法，包括：

获取待分析参数；

根据所述待分析参数生成数据分析模型，所述数据分析模型包括多个执行单元；

分别执行所述执行单元，以调用所述执行单元对应的数据源；

所述数据源采集与所述待分析参数相关的数据信息；

所述执行单元对所述数据源采集的所述数据信息进行分析，得到所述执行单元的执行结果；以及

将所述执行单元的所述执行结果可视化输出。

结合第一方面，本发明在第一方面的第一种实施方式中，还包括：根据所述执行结果更新所述执行单元。

结合第一方面的第一种实施方式，本发明在第一方面的第二种实施方式中，所述多个执行单元包括第一执行单元和第二执行单元，

所述多个执行单元包括第一执行单元和第二执行单元，

所述执行单元对所述数据源采集的所述数据信息进行分析，得到所述执行单元的执行结果，包括：

所述第二执行单元基于所述第一执行单元的执行结果对所述数据源采集的所述数据信息进行分析，得到所述第二执行单元的执行结果；以及

所述根据所述执行结果更新所述执行单元，包括：

根据所述第二执行单元的执行结果更新所述第二执行单元；以及

所述更新的第二执行单元根据所述第一执行单元的执行结果对所述数据源采集的所述数据信息进行分析，得到所述更新的第二执行单元的执行结果。

结合第一方面，本发明在第一方面的第三种实施方式中，还包括：

根据一个或多个执行单元的执行结果生成所述数据分析模型的执行结果。

结合第一方面，本发明在第一方面的第四种实施方式中，所述待分析参数为自定义参数，以及所述根据所述待分析参数生成数据分析模型包括：

根据所述自定义参数进行自定义建模，生成所述数据分析模型。

结合第一方面，本发明在第一方面的第五种实施方式中，所述待分析参数为预设参数，以及所述根据所述待分析参数生成数据分析模型包括：

根据所述预设参数进行固有建模，生成所述数据分析模型。

本发明在第一方面的第三种实施方式，本发明在第一方面的第六种实施方式中，还包括：

所述数据分析模型的执行结果通过交互界面可视化输出。

本发明在第一方面的第一种实施方式至第一方面的第六种实施方式的任一种方式，本发明在第一方面的第七种实施方式中，所述数据源可以为数据仓库、数据库、计算引擎、计算机文件或网络文件。

第二方面，本发明实施例提供了一种数据可视分析系统，包括：

获取模块，用于获取待分析参数；

数据建模模块，用于根据所述待分析参数生成数据分析模型，所述数据分析模型包括多个执行单元；

执行模块，用于分别执行所述执行单元，以调用所述执行单元对应的数据源；

数据源模块，用于使所述数据源采集与所述待分析参数相关的数据信息；

分析模块，用于使所述执行单元对所述数据源采集的所述数据信息进行分析，得到所述执行单元的执行结果；以及

可视化模块，用于将所述执行单元的所述执行结果可视化输出。

在一个可能的设计中，根据所述执行结果更新所述执行单元。

在一个可能的设计中，所述多个执行单元包括第一执行单元和第二执行单元，

所述根据执行结果更新所述执行单元，包括：

在一个可能的设计中，所述待分析参数为自定义参数，以及所述根据所述待分析参数生成数据分析模型包括：

第三方面，本发明实施例提供了一种数据可视分析端，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面包括的任一所述的方法。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：能够提供可自定义参数的建模功能，并且数据分析模型的每个执行单元均可以被修改，修改后的执行单元能够直接获取上一步的结果并继续向下执行数据分析模型，不需要重新迭代，减少了海量数据探索的过程，提高了数据分析模型计算分析的敏捷性。同时每个执行单元的中间执行结果都能够可视化输出。

上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。

图1为本发明实施方式提供的一种数据可视分析方法流程示意图；

图2为本发明实施方式提供的一种数据可视分析系统结构示意图；

图3为本发明实施方式提供的一种数据可视分析系统具体结构的示意图；

图4为本发明实施方式提供的一种数据可视分析终端结构示意图。

具体实施方式

在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。

实施例一

本发明实施例提供了一种数据可视分析方法，如图1所示，该方法主要包括：

S100：获取待分析参数。

待分析参数的获取方式可以是用户自行输入的参数信息，也可以是根据用户指令在其他资源中调取的参数信息。所获取的待分析参数可以包含一个或多个参数信息，即可以对一个参数进行可视化分析，也可以对多个参数同时进行综合的可视化分析。具体的待分析参数的个数和待分析参数的获取方式根据实际用户的业务需求进行选择和调整，并不限于本实施例中限定的范围。

S200：根据待分析参数生成数据分析模型，数据分析模型包括多个执行单元。

根据待分析参数以及用户制定的策略进行建模，生成用于对待分析参数进行后续分析计算的数据分析模型。该数据分析模型的执行单元个数取决于用户的分析需求和制定的策略。数据分析模型通过多个执行单元进行分析，能够使生成的最终执行结果更加详细和准确。

需要说明的是，策略可以理解为是用户指令，即数据分析模型和各执行单元应当采用哪种计算分析模式或方法，或是数据分析模型和各执行单元应当分别从哪个数据源中进行计算分析。该策略可以是用户的任何需求，并不限于上述举例。

S300：分别执行每一个执行单元，执行单元根据执行策略调用对应的数据源。

各执行单元可以对一个相同的数据源进行处理，各执行单元也可以分别对不同的数据源进行处理，或部分执行单元对一个相同的数据源进行处理。具体的数据源选择方式根据用户对各执行单元定义的执行策略进行配置。

例如，数据分析模型包括三个执行单元，三个执行单元均对第一数据源进行处理。或，三个执行单元分别对三个数据源进行处理，即第一执行单元对第一数据源进行处理，第二执行单元对第二数据源进行处理，第三执行单元对第三数据源进行处理。又或，三个执行单元对两个数据源进行处理，即第一执行单元对第一数据源进行处理，第二、第三执行单元均对第二数据源进行处理。

S400：各数据源分别采集与待分析参数相关的数据信息。

各数据源根据待分析参数对各自内部存储的信息进行筛选，将与待分析参数相关度低或无关的信息清除，提取出符合待分析数据参数要求的数据信息。其中，数据源可以是数据仓库、数据库、计算引擎、计算机文件或网络文件，数据信息可以包括外部数据和/或用户企业内部业务数据。

S500：各数据源通过对应的执行单元对数据信息进行计算分析，得到各执行单元的中间执行结果，各执行单元的中间执行结果能够分别可视化输出。

每一个执行单元对对应的数据源中采集出的数据信息进行计算分析，并且每个执行单元均能够得到一个关于对应数据源的数据信息的中间执行结果。每一个中间执行结果用户均可以进行查看和调取，为了便于用户的直观快捷的查看，每一个中间执行结果均可以可视化输出。中间执行结果的可视化输出根据用户需求进行选择，即中间执行结果可以选择可视化输出，也可以选择不进行可视化输出。

在一个优选的实施方式中，可以对每个中间执行结果生成可视化分析表报和详尽的业务指导策略。

S600：将各执行单元的中间执行结果进行整合分析，生成数据分析模型的最终执行结果，将最终执行结果可视化输出。

最终执行结果可以是直接将各个中间执行结果整合从而得出的结果，也可以是对各中间执行结果的进一步分析计算，从而得出的结果。具体的数据分析模型的计算分析方式取决于用户建模之初指定的策略或是根据用户的选择进行的。

最终执行结果和中间执行结果可以直接被可视化输出，也可以在可视化输出的同时进行存储，以便于之后在需要使用该最终执行结果或中间执行结果时直接进行调度，不需要通过数据分析模型重新生成。

在第一种实施方式的基础上，根据执行结果(中间执行结果和/或最终执行结果)更新执行单元。当用户通过生成的数据分析模型生成最终执行结果后，发现最终执行结果不理想，需要调整执行策略时，用户只需要通过查看每一个执行单元的执行结果，找出存在问题的执行单元，并对该执行单元做出修改或者调整即可。

在第一种实施方式的基础上，多个执行单元至少包括第一执行单元和第二执行单元，执行单元对数据源采集的数据信息进行分析，得到执行单元的执行结果，包括：第二执行单元基于第一执行单元的执行结果对数据源采集的数据信息进行分析，得到第二执行单元的执行结果；根据执行结果更新执行单元，包括：根据第二执行单元的执行结果更新第二执行单元；更新的第二执行单元根据第一执行单元的执行结果对数据源采集的数据信息进行分析，得到更新的第二执行单元的执行结果。

需要说明的是，执行单元可以还包括第三执行单元、第四执行单元……第N个执行单元，任一执行单元均可以使用上一执行单元的执行结果，并不限于第二执行单元使用第一执行单元的执行结果。可以理解为：修改调整后的执行单元能够直接使用上一步执行单元的中间执行结果，并从修改调整后的执行单元开始进行数据分析模型的后续执行单元，不需要重新进行建模，有效提高了数据分析模型的计算分析时间，避免数据分析模型从第一个执行单元重新进行迭代计算。从而实现数据分析模型的迅速修复，提高整个可视化分析的处理过程。

在第一种实施方式的基础上，数据分析模型可根据用户指令执行一个执行单元、多个执行单元或全部执行单元。当用户需要查看根据策略生成的数据分析模型是否符合业务要求时，用户可以对数据分析模型的各执行单元进行监控，查看每一个执行单元或多个执行单元组合产生的中间执行结果是否符合要求，当发现存在问题时，可以迅速进行执行单元的修改调整或者修改调整策略，进而提高整个可视化分析的处理过程，不需要等数据分析模型生成最终执行结果后再去判断是否符合用户业务需求。特别是当数据分析模型要对大数据中的海量数据信息进行分析计算时，分析计算过程会耗费时间较长，如果能够随时查看和调整各执行单元的中间执行结果，就可以减少错误策略或错误数据分析模型耗费的时间，有效提高了数据建模的效率。

在第一种实施方式的基础上，待分析参数为自定义参数，根据待分析参数生成数据分析模型包括：根据自定义参数进行自定义建模，生成数据分析模型。用户可以根据自身业务需求，输入任意参数，并对该自定义参数根据自身业务需要的策略生成相应的自定义数据分析模型，增加了数据可视化分析的灵活性，使用户在处理新场景或紧急场景时能够快速建模并进行可视化分析，而不再局限于仅能够根据固有场景模式或系统自带的预设场景模式进行可视化分析。

需要说明的是，场景即为用户需要可视化分析的需求。例如，对本周的产品销量进行统计、对该商场内的人流量进行统计、对该地区人群的消费水平进行统计等，均可以认为是一种场景。固有场景即为预先设定好的，且不可修改的场景模式，因此对应该场景的数据分析模型也是不可修改的，因此造成了可视化分析的局限性，不能够为客户针对自身业务提供个性化服务。新场景即为用户想要根据业务需求增加的新的数据分析模型，紧急场景即为根据突发状况需要临时进行可视化分析的数据分析模型。而增加了自定义参数的功能可以开放数据分析模型的建模权限，使用户能够根据自身业务需求随意进行建模，并生成任意看可视化分析报表和指导策略。

在一个优选的实施方式中，自定义参数能够被修改或扩展，根据修改或扩展后的自定义参数生成新的数据分析模型。从而进一步的开放权限，使用户能够更自由根据自身业务需求进行可视化分析。

在第一种实施方式的基础上，待分析参数为预设参数，根据预设参数进行固有建模，生成数据分析模型。即用户通过固有场景输入预设参数规定的数据，生成相应的固有的数据分析模型。

在一个实施方式中，还包括扩展功能，该扩展功能包括将自定义参数生成的自定义的数据分析模型进行存储，将其作为固有场景便于以后随时调取使用。该扩展功能还可以包括设置数据分析模型的执行周期，即用户预设一个时间周期，数据分析模型根据该时间周期重复进行计算分析，实时更新最终执行结果，使得用户能够始终最新的可视化分析报表和指导策略。

在第一种实施方式的基础上，最终执行结果和中间执行结果能够通过交互界面可视化输出给用户进行使用分析。通过交互界面可视化输出的动作可以是接收用户的触发指令后执行的动作，其中用户的触发指令包括报表生成、报表预览、视图缩放、视图过滤、细节查看、刷新等。

在第一种实施方式的基础上，还包括插件管理功能，该插件管理中存储有生成可视化分析报表用到的相关图表类型或图形。例如，插件管理中存储有图表库和控件库。图表库支持多种图表类型，图表类型包括柱形图、条形图、折线图、饼图、面积图、组合图、仪表盘和矢量地图等。控件库包括文本框、单选框、复选框、图片、线条、下拉框、滑动条、下拉列表、按钮和列表等。

实施例二

本发明实施例提供了一种数据可视分析系统，如图2所示，包括：

获取模块10，用于获取待分析参数。

数据建模模块20，用于根据待分析参数生成数据分析模型，数据分析模型包括多个执行单元。

执行模块30，用于根据每一个执行单元的执行策略调用对应数据源。

数据源模块40，用于通过各数据源分别采集与待分析参数相关的数据信息。

分析模块50，用于将各数据源通过对应的执行单元对数据信息进行计算分析，得到各执行单元的中间执行结果。

可视化模块60，用于将各执行单元的中间执行结果进行整合分析，生成数据分析模型的最终执行结果，将最终执行结果可视化输出。其中，各执行单元的中间执行结果也能够分别可视化输出。

在一个可能的设计中，每一个执行单元的执行策略均可以修改调整。

在一个可能的设计中，修改调整后的执行单元能够直接使用上一步执行单元的中间执行结果。

在一个可能的设计中，待分析参数为自定义参数，根据自定义参数进行自定义建模，生成数据分析模型。

在一个可能的设计中，待分析参数为预设参数，根据预设参数进行固有建模，生成数据分析模型。

在一个具体的实施方式中，如图3所示，数据可视分析系统包括应用层100、服务层200和资源层300。应用层100包括获取模块10和交互界面70和可视化模块60，服务层200包括数据建模模块20和执行模块30。资源层300包括数据源模块40和分析模块50。

在一个可变的设计中，资源层300还包括存储模块，存储模块用于存储最终执行结果和中间执行结果。存储模块是否需要进行执行结果的存储需要根据用户指令决定。

用户首先根据自身业务选择待分析数据，并将待分析数据通过应用层100的交互界面70输入，获取模块10获取输入到交互界面70中的待分析数据。服务层200中的数据建模模块20根据待分析参数生成数据分析模型。数据分析模型通过执行模块30调用资源层300中对应的数据源。资源层300中的数据源模块40通过各数据源分别采集与待分析参数相关的数据信息。分析模块50将各数据源通过计算分析，得到数据分析模型的各执行单元的中间执行结果，和数据分析模型的最终执行结果，将中间执行结果和/或最终执行结果通过应用层的可视化模块60可视化输出。

实施例三

本发明实施例提供了一种数据可视分析终端，如图3所示，包括：

存储器400和处理器500，存储器400内存储有可在处理器500上运行的计算机程序。处理器500执行所述计算机程序时实现上述实施例中的数据可视分析方法。存储器400和处理器500的数量可以为一个或多个。

通信接口600，用于存储器400和处理器500与外部进行通信。

存储器400可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器400、处理器500以及通信接口600独立实现，则存储器400、处理器500以及通信接口600可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(ISA，Industry Standard Architecture)总线、外部设备互连(PCI，PeripheralComponent)总线或扩展工业标准体系结构(EISA，Extended Industry StandardComponent)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器400、处理器500以及通信接口600集成在一块芯片上，则存储器400、处理器500及通信接口600可以通过内部接口完成相互间的通信。

实施例四

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如实施例一包括的任一所述的数据可视分析方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

本发明实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质的更具体的示例至少(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

在本发明实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于指令执行系统、输入法或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、射频(RadioFrequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能执行单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个执行单元单独物理存在，也可以两个或两个以上执行单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种数据可视分析方法，其特征在于，包括：

获取待分析参数；

所述数据源采集与所述待分析参数相关的数据信息；

将所述执行单元的所述执行结果可视化输出。

2.如权利要求1所述的数据可视分析方法，其特征在于，还包括：

根据所述执行结果更新所述执行单元。

3.如权利要求2所述的数据可视分析方法，其特征在于，所述多个执行单元包括第一执行单元和第二执行单元，

所述根据所述执行结果更新所述执行单元，包括：

4.如权利要求1所述的数据可视分析方法，其特征在于，还包括：

5.如权利要求1所述的数据可视分析方法，其特征在于，所述待分析参数为自定义参数，以及所述根据所述待分析参数生成数据分析模型包括：

6.如权利要求1所述的数据可视分析方法，其特征在于，所述待分析参数为预设参数，以及所述根据所述待分析参数生成数据分析模型包括：

根据所述预设参数进行固有建模，生成所述数据分析模型。

7.如权利要求4所述的数据可视分析方法，其特征在于，还包括：

所述数据分析模型的执行结果通过交互界面可视化输出。

8.如权利要求1-7任一项所述的数据可视分析方法，其特征在于，所述数据源可以为数据仓库、数据库、计算引擎、计算机文件或网络文件。

9.一种数据可视分析系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待分析参数；

10.如权利要求9所述的数据可视分析系统，其特征在于，根据所述执行结果更新所述执行单元。

11.如权利要求9所述的数据可视分析系统，其特征在于，所述多个执行单元包括第一执行单元和第二执行单元，

所述根据所述执行结果更新所述执行单元，包括：

12.如权利要求9所述的数据可视分析系统，其特征在于，所述待分析参数为自定义参数，以及所述根据所述待分析参数生成数据分析模型包括：

13.一种数据可视分析终端，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

14.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。