CN108121773A - 一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，解决如何更便捷地使用大数据技术的问题，让大数据技术的应用更直观，更简单，其具体包括：建立组件库，所述组件库中包含有大数据分析处理过程中的若干个分析组件，所述分析组件包含解决功能需求的服务内容；建立分析模型库，所述分析模型库中包含有若干数据分析模型；提供可视化界面层，对所述分析组件和数据分析模型的内容显示，于可视化界面层中通过拖拽式所述分析组件的形式进行大数据分析任务的构建，和/或是通过引用所述数据分析模型快速构建起大数据分析任务；待大数据分析任务的流程构建完毕后，通过底层计算资源进行数据处理计算，最终将结果反馈到可视化界面层或对外输出。

Description

一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法
技术领域
本发明涉及一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法。
背景技术
随着大数据技术的快速发展，社会对大数据技术的应用已越来越普及，然而大数据作为一门技术含量较高的应用，往往需要使用大数据的政企拥有自己的技术基础，这会阻碍大数据技术大范围的普及应用。而现有市面上的一些大数据分析产品，更多的是为用户提供一种工具，例如ETL工具，用户在使用ETL工具去做大数据分析时，需要进行一定的代码编写或者SQL逻辑的处理，对使用用户有较高的技术基础要求，从而增加了使用大数据技术的成本。
发明内容
为克服现有技术中的缺陷，本发明提出一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，解决如何更便捷地使用大数据技术的问题，让大数据技术的应用更直观，更简单，其具体技术内容如下：
一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，具体包括：
建立组件库，所述组件库中包含有大数据分析处理过程中的若干个分析组件，所述分析组件包含解决功能需求的服务内容；
建立分析模型库，所述分析模型库中包含有若干数据分析模型；
提供可视化界面层，对所述分析组件和数据分析模型的内容显示，于可视化界面层中通过拖拽式所述分析组件的形式进行大数据分析任务的构建，和/或是通过引用所述数据分析模型快速构建起大数据分析任务；
待大数据分析任务的流程构建完毕后，通过底层计算资源进行数据处理计算，最终将结果反馈到可视化界面层或对外输出。
于本发明的一个或多个实施例中，所述数据处理计算是通过hive数据挖掘、数据清洗、R语言和Spark MLlib对数据的分类和进行数据的训练，从而修改模型的参数来达到数据的分析和预测。
于本发明的一个或多个实施例中，所述数据分析模型由若干分析组件预配置构成，所述的预配置是指由分析模型库建立时预先配置，或者于使用过程中由用户自定义配置。
于本发明的一个或多个实施例中，所述分析组件包括时间序列组件、分类组件、回归组件、聚类组件、文本分析组件。
于本发明的一个或多个实施例中，所述数据分析模型包括对应的时间序列分析任务的ARIMA模型。
于本发明的一个或多个实施例中，所述数据分析模型包括对应于分类分析任务的特征选择模型、神经网络模型、神经网络预测模型、贝叶斯网络模型、贝叶斯网络预测模型、随机森林模型、随机森林预测模型。
于本发明的一个或多个实施例中，所述数据分析模型包括对应于回归分析任务的线性回归模型、线性回归预测模型、逻辑回归模型、逻辑回归预测模型。
于本发明的一个或多个实施例中，所述数据分析模型包括对应于聚类分析任务的k-means聚类分析模型、k-medoids聚类分析模型、层次聚类分析模型。
于本发明的一个或多个实施例中，所述数据分析模型包括对应文本分析任务的关键字提取模型、分词模型、噪声词过滤模型、情感分析模型、词云模型。
本发明的有益效果是：过可视化拖拽式的方法构建大数据分析任务，可更直观、更便捷的建立起大数据分析任务，大大降低使用大数据分析工具的难度，对推动大数据的发展有重要的作用。通过可视化拖拽式的方式，可使用户更直观了解每个操作流程，且操作简单易上手；通过数据处理分析组件化的方式，用户可以根据自己的数据处理的需求构建符合实际需求的分析流程，有效降低自定义构建分析模型的成本；通过将分析模型配置化的方式，用户可通过简单的参数配置即可使用大数据的分析模型，而无需进行代码的编写，有效提高大数据应用的效率。
附图说明
图1为本发明的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法的流程框架示意图一。
图2为本发明的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法的流程框架示意图二。
具体实施方式
如下结合附图1和2，对本申请方案作进一步描述：
一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，具体包括：
建立组件库，所述组件库中包含有大数据分析处理过程中的若干个分析组件，所述分析组件包含解决功能需求的服务内容；
建立分析模型库，所述分析模型库中包含有若干数据分析模型；
提供可视化界面层，对所述分析组件和数据分析模型的内容显示，于可视化界面层中通过拖拽式所述分析组件的形式进行大数据分析任务的构建，和/或是通过引用所述数据分析模型快速构建起大数据分析任务；
待大数据分析任务的流程构建完毕后，通过底层计算资源进行数据处理计算，最终将结果反馈到可视化界面层或对外输出。
所述数据处理计算是通过hive数据挖掘、数据清洗、R语言和Spark MLlib对数据的分类和进行数据的训练，从而修改模型的参数来达到数据的分析和预测。
所述数据分析模型由若干分析组件预配置构成，所述的预配置是指由分析模型库建立时预先配置，或者于使用过程中由用户自定义配置。
所述分析组件包括时间序列组件、分类组件、回归组件、聚类组件、文本分析组件。
所述数据分析模型包括对应的时间序列分析任务的ARIMA模型，对应于分类分析任务的特征选择模型、神经网络模型、神经网络预测模型、贝叶斯网络模型、贝叶斯网络预测模型、随机森林模型、随机森林预测模型，对应于回归分析任务的线性回归模型、线性回归预测模型、逻辑回归模型、逻辑回归预测模型，对应于聚类分析任务的k-means聚类分析模型、k-medoids聚类分析模型、层次聚类分析模型，以及对应文本分析任务的关键字提取模型、分词模型、噪声词过滤模型、情感分析模型、词云模型。
见附图1，界面层是指大数据分析任务构建的平台界面，其包括可视化界面及定义于可视化界面之上的显示及拖拽动作；处理层是指包含分析任务构建、调度策略和底层数据处理的处理层面，其涉及包含大数据分析处理过程的各个分析组件（组件库），通过使用每个分析环节的组件去构建分析任务，并可指定任务的执行策略，以调动底层的资源进行数据分析任务的执行；分析模型库包含多种已配置好的数据分析模型，用户只需要引入模型，并根据实际需求修改模型的个别参数，即可快速构建好数据分析任务。所述处理层和分析模型的内容会在平台界面以拖拽式组件的形式进行使用，使用户可在统一的界面通过拖拽组件进行大数据分析任务进行构建，且可以通过引用分析算法模型快速构建起分析任务。
上述优选实施方式应视为本申请方案实施方式的举例说明，凡与本申请方案雷同、近似或以此为基础作出的技术推演、替换、改进等，均应视为本专利的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：
建立组件库，所述组件库中包含有大数据分析处理过程中的若干个分析组件，所述分析组件包含解决功能需求的服务内容；
建立分析模型库，所述分析模型库中包含有若干数据分析模型；
提供可视化界面层，对所述分析组件和数据分析模型的内容显示，于可视化界面层中通过拖拽式所述分析组件的形式进行大数据分析任务的构建，和/或是通过引用所述数据分析模型快速构建起大数据分析任务；
待大数据分析任务的流程构建完毕后，通过底层计算资源进行数据处理计算，最终将结果反馈到可视化界面层或对外输出。
2.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述数据处理计算是通过hive数据挖掘、数据清洗、R语言和Spark MLlib对数据的分类和进行数据的训练，从而修改模型的参数来达到数据的分析和预测。
3.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述数据分析模型由若干分析组件预配置构成，所述的预配置是指由分析模型库建立时预先配置，或者于使用过程中由用户自定义配置。
4.根据权利要求1所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述分析组件包括时间序列组件、分类组件、回归组件、聚类组件、文本分析组件。
5.根据权利要求4所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述数据分析模型包括对应的时间序列分析任务的ARIMA模型。
6.根据权利要求4所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述数据分析模型包括对应于分类分析任务的特征选择模型、神经网络模型、神经网络预测模型、贝叶斯网络模型、贝叶斯网络预测模型、随机森林模型、随机森林预测模型。
7.根据权利要求4所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述数据分析模型包括对应于回归分析任务的线性回归模型、线性回归预测模型、逻辑回归模型、逻辑回归预测模型。
8.根据权利要求4所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述数据分析模型包括对应于聚类分析任务的k-means聚类分析模型、k-medoids聚类分析模型、层次聚类分析模型。
9.根据权利要求4所述的基于可视化拖拽式的大数据分析任务构建方法，其特征在于：所述数据分析模型包括对应文本分析任务的关键字提取模型、分词模型、噪声词过滤模型、情感分析模型、词云模型。
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